İçindekiler
1 Giriş
Kripto para piyasaları, yüksek oynaklık, pozitif varlık korelasyonları ve kendine özgü risk gibi benzersiz özelliklere sahip yeni bir varlık sınıfı olarak ortaya çıkmıştır. Kripto paraların merkeziyetsiz doğası, geleneksel fiyat ve hacim metriklerinin ötesinde, hash oranı, Google Trends ve sosyal medya duyarlılığı gibi çeşitli veri kaynaklarına erişim sağlar. Bu zengin alternatif veri bolluğu, sistematik ticaret stratejileri için hem fırsatlar hem de zorluklar sunmaktadır.
$1.2T
Kripto Para Piyasa Değeri (2023)
Günlük
Alternatif Veri Güncelleme Sıklığı
Çoklu
Entegre Edilen Veri Kaynakları
2 Metodoloji
2.1 Çok Faktörlü Inception Ağları
MFIN, Derin Inception Ağlarını (DIN) çok faktörlü bir bağlamda çalışacak şekilde genişleterek, modelin birden fazla varlık ve faktördeki getiri verilerinden özellikleri otomatik olarak öğrenmesini sağlar. Çerçeve, her faktörü ayrı bir zaman serisi olarak işler ve böylece modelin elle oluşturulmuş özelliklere güvenmeden karmaşık desenleri keşfetmesine olanak tanır.
2.2 Mimari Tasarım
Ağ mimarisi, farklı çekirdek boyutlarına sahip paralel evrişimli katmanlar içeren inception modüllerini kullanarak birden fazla zaman ölçeğinin aynı anda işlenmesine izin verir. Bu tasarım, farklı faktörler arasında hem kısa vadeli piyasa hareketlerini hem de uzun vadeli trendleri yakalar.
3 Teknik Uygulama
3.1 Matematiksel Çerçeve
Amaç fonksiyonu, portföy Sharpe oranını maksimize eder: $$\max_{\mathbf{w}} \frac{\mathbb{E}[R_p]}{\sigma_{R_p}}$$ Burada $R_p = \sum_{i=1}^N w_i R_i$ portföy getirilerini temsil eder ve $\mathbf{w}$, MFIN modeli tarafından belirlenen pozisyon büyüklükleridir.
3.2 Faktör İşleme
Her $f$ faktörü, $r_{t}^{(f)} = \frac{p_t^{(f)} - p_{t-1}^{(f)}}{p_{t-1}^{(f)}}$ getiri serisini üretir; burada $p_t^{(f)}$, $t$ zamanındaki faktör değerini temsil eder. Model, bu getirileri paralel inception blokları aracılığıyla işler ve daha sonra füzyon katmanları çapraz faktör bilgisini birleştirir.
4 Deneysel Sonuçlar
4.1 Performans Metrikleri
MFIN, geleneksel momentum ve mean-reversion stratejilerinin düşük performans gösterdiği 2022-2023 döneminde tutarlı pozitif getiriler elde etmiştir. Strateji, kıyaslama yaklaşımlarına karşı korelasyon katsayıları 0.3'ün altında olan ilişkisiz bir davranış sergilemiştir.
4.2 Karşılaştırmalı Analiz
Kural tabanlı stratejilerle karşılaştırıldığında, MFIN, işlem maliyetleri sonrasında Sharpe oranı 1.5'i aşan üstün riskle ayarlanmış getiriler göstermiştir. Model, piyasa stres dönemlerinde performansını koruyarak rejim değişikliklerine karşı sağlamlık göstermiştir.
Kritik İçgörüler
- MFIN, geleneksel faktörler tarafından yakalanmayan ilişkisiz stratejiler öğrenir
- Otomatik özellik öğrenme, elle oluşturulmuş göstergelere olan bağımlılığı azaltır
- Çok faktörlü entegrasyon, çeşitlendirme faydaları sağlar
- Piyasa düşüşleri sırasında tutarlı performans (2022-2023)
5 Analitik Çerçeve
Analist Perspektifi: Temel İçgörü
MFIN, kantitatif finansmanda özellik mühendisliğinden özellik öğrenmeye doğru bir paradigma değişimini temsil eder. Çerçevenin, ham çok faktörlü veriden anlamlı desenleri otomatik olarak çıkarma yeteneği, elle oluşturulmuş teknik göstergelere dayanan geleneksel yaklaşımlara meydan okur. Bu durum, ResNet gibi modellerin manuel özellik mühendisliği yaklaşımlarına kıyasla otomatik özellik çıkarımı yoluyla üstün performans gösterdiği bilgisayarlı görü alanındaki trendlerle uyumludur.
Mantıksal Akış
Mimari, mantıksal bir ilerleyiş izler: bireysel faktör işleme → çok ölçekli desen tespiti → çapraz faktör entegrasyonu → portföy optimizasyonu. Bu hiyerarşik yaklaşım, çok ölçekli özellik çıkarımının performans için çok önemli olduğu kanıtlanan tıbbi görüntülemedeki U-Net mimarisi gibi diğer alanlardaki başarılı mimarileri yansıtır.
Güçlü ve Zayıf Yönler
Güçlü Yönler: Modelin piyasa stresi sırasındaki (2022-2023) ilişkisiz getirileri, gerçek alfa üretimini gösterir. Otomatik özellik öğrenme, insan önyargısını azaltır ve değişen piyasa rejimlerine uyum sağlar. Zayıf Yönler: Öğrenilen özelliklerin sınırlı yorumlanabilirliği, düzenleyici uyumluluk ve risk yönetimi için zorluklar oluşturur. Modelin aşırı piyasa koşullarındaki performansı test edilmemiştir.
Harekete Geçirilebilir İçgörüler
Kurumsal yatırımcılar, MFIN'i geleneksel kantitatif yaklaşımlara tamamlayıcı bir strateji olarak değerlendirmelidir. Çerçevenin hash oranı ve sosyal medya gibi alternatif veri kaynaklarını işleme yeteneği, giderek daha verimli hale gelen kripto para piyasalarında bir avantaj sağlar. Ancak, modelin kara kutu doğası nedeniyle, dağıtıma sağlam risk yönetimi çerçeveleri eşlik etmelidir.
Vaka Çalışması: Çerçeve Uygulaması
Her biri 4 faktöre (fiyat getirileri, hacim, hash oranı, Google Trends) sahip 5 büyük kripto paradan (Bitcoin, Ethereum, vb.) oluşan bir portföy düşünün. MFIN çerçevesi, paralel inception modülleri aracılığıyla 20 ayrı zaman serisini işler, önceden tanımlanmış teknik göstergeler olmadan çapraz varlık ve çapraz faktör ilişkilerini otomatik olarak keşfeder.
6 Gelecek Uygulamalar
MFIN çerçevesinin, hisse senetleri ve emtialar dahil olmak üzere geleneksel varlık sınıflarına genişletilmesi için umut vaat etmektedir. Pekiştirmeli öğrenme ile entegrasyon, piyasa koşullarına dayalı dinamik pozisyon büyüklüğüne izin verebilir. Merkeziyetsiz finans (DeFi) metrikleri gibi yeni veri kaynaklarına gerçek zamanlı uyum, bir diğer umut verici yönü temsil eder.
7 Referanslar
- Liu, T., & Zohren, S. (2023). Multi-Factor Inception Networks for Cryptocurrency Trading
- He, K., et al. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. CVPR
- Ronneberger, O., et al. (2015). U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
- Lim, B., et al. (2019). Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting
- Fama, E. F., & French, K. R. (1993). Common risk factors in the returns on stocks and bonds