目錄
1 緒論
加密貨幣市場已成為具有獨特特徵的新興資產類別，包括高波動性、正向資產相關性與特殊風險。加密貨幣的去中心化特性使其能夠取得超越傳統價格與成交量指標的多元數據來源，包括算力、Google趨勢與社群媒體情緒。這些豐富的替代數據為系統性交易策略帶來機遇與挑戰。
1.2兆美元
加密貨幣市值（2023年）
每日
替代數據更新頻率
多重
整合數據來源
2 方法論
2.1 多因子初始網路
MFIN將深度初始網路延伸至多因子情境中運作，自動從多個資產與因子的報酬數據中學習特徵。此框架將每個因子作為獨立時間序列處理，使模型能夠發現複雜模式而無需依賴人工設計的特徵。
2.2 架構設計
網路架構採用具有不同核心尺寸之平行卷積層的初始模組，允許同時處理多個時間尺度。此設計能捕捉不同因子間的短期市場波動與長期趨勢。
3 技術實作
3.1 數學框架
目標函數最大化投資組合夏普比率： $$\max_{\mathbf{w}} \frac{\mathbb{E}[R_p]}{\sigma_{R_p}}$$ 其中 $R_p = \sum_{i=1}^N w_i R_i$ 代表投資組合報酬，$\mathbf{w}$ 為由MFIN模型決定的部位規模。
3.2 因子處理
每個因子 $f$ 產生報酬序列 $r_{t}^{(f)} = \frac{p_t^{(f)} - p_{t-1}^{(f)}}{p_{t-1}^{(f)}}$，其中 $p_t^{(f)}$ 代表時間 $t$ 的因子數值。模型透過平行初始區塊處理這些報酬，再由融合層結合跨因子資訊。
4 實驗結果
4.1 績效指標
MFIN在2022-2023年期間實現持續正報酬，此期間傳統動能與回歸策略表現不佳。該策略展現與基準方法相關係數低於0.3的低相關性行為。
4.2 比較分析
與規則基礎策略相比，MFIN展現優異的風險調整後報酬，扣除交易成本後夏普比率超過1.5。該模型在市場壓力期間維持績效，展現對體制變化的穩健性。
關鍵洞察
- MFIN學習到傳統因子未能捕捉的低相關性策略
- 自動化特徵學習降低對人工設計指標的依賴
- 多因子整合提供分散化效益
- 在市場下跌期間（2022-2023年）保持穩定績效
5 分析框架
分析師觀點：核心洞察
MFIN代表計量金融從特徵工程到特徵學習的典範轉移。該框架從原始多因子數據自動提取有意義模式的能力，挑戰了依賴人工設計技術指標的傳統方法。這與電腦視覺領域的趨勢一致，其中如ResNet等模型透過自動化特徵提取，相較於手動特徵工程方法展現更優異的效能。
邏輯流程
架構遵循邏輯進程：個別因子處理→多尺度模式偵測→跨因子整合→投資組合最佳化。此階層式方法反映其他領域的成功架構，例如醫學影像中的U-Net架構，其中多尺度特徵提取對效能至關重要。
優勢與缺陷
優勢：模型在市場壓力期間（2022-2023年）的低相關性報酬展現真實超額報酬生成能力。自動化特徵學習減少人為偏誤並適應變化的市場體制。缺陷：學習特徵的可解釋性有限，對監管合規與風險管理構成挑戰。模型在極端市場條件下的表現仍有待驗證。
可執行洞察
機構投資人應考慮將MFIN作為傳統計量方法的補充策略。該框架處理算力與社群媒體等替代數據來源的能力，在日益效率化的加密貨幣市場中提供競爭優勢。然而，由於模型的黑箱特性，部署時必須伴隨健全的風險管理框架。
個案研究：框架實作
考慮包含5種主要加密貨幣（比特幣、以太坊等）的投資組合，每種具備4個因子（價格報酬、成交量、算力、Google趨勢）。MFIN框架透過平行初始模組處理20個獨立時間序列，自動發現跨資產與跨因子關係，無需預先定義技術指標。
6 未來應用
MFIN框架展現延伸至傳統資產類別（包括股票與大宗商品）的潛力。與強化學習整合可實現基於市場條件的動態部位規模調整。即時適應新數據來源，如去中心化金融指標，代表另一個具前景的發展方向。
7 參考文獻
- 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