Alpha Predator ™ modell

Írta: Blockforce Capital Research

Prológus

Kifulladva. Zihálás. Próbáljon minden áron csendben maradni. Lassan eső esik le a csatornából, amikor villámok repednek az északi égbolton. Néhány másodperc múlva a mennydörgés jön, de abban a pillanatban lopakodó alak alakul ki - valami a sarkon és a tető felett rejtőzik. A betonfal és a rozsdás kerítés között rekedt és rejtőzik, nincs menekülés. Mielőtt még a gördülő mennydörgés megérkezik, minden hirtelen feketére csúszik. A vadászat véget ért. Az Alfa ragadozó újra csapásra kerül.

Ne aggódjon, csak a legutóbbi teszt volt. Ahogy a szimuláció elhalványul, és a konzol terminálja egyre világosabbá válik, láthatjuk, hogy az Alpha Predator valódi formája kialakul. A Python kód sorai sziluettet adnak a benne rejlő fantáziadús vadállatok számára. Helló világ - találkozzunk az Alpha Predatorral.

Bevezetés

Nem akartuk, de itt, a Blockforce Capitalnál (korábban Reality Shares, Inc.) szörnyet készítettünk. A legtöbb ragadozóval ellentétben azonban az Alpha Predator valójában jóindulatú fenevad, igyekszik kivonni a rendet a digitális eszközökbe történő befektetés jelenlegi káoszából; Az Alpha Predator nem „zsákmányol” embereket, hanem a piaci hatékonyság hiánya miatt. Filozófiai szempontból azt akarjuk, hogy ez az újonnan megjelenő eszközosztály gyarapodjon, és úgy véljük, hogy ez a változás eszköze lehet, javítva az életminőséget a világ minden táján. Az emberi élet kölcsönhatásokból épül fel, és a blockchain technológia képes radikálisan javítani ezeket a kölcsönhatásokat. A blockchain technológia és a kapcsolódó kriptovaluták elfogadásának felgyorsítása érdekében úgy véljük, hogy az intézményeknek megfelelő rámpákra van szükségük az innovációhoz szükséges beruházások lehetővé tételéhez. Mivel azonban még kialakulóban lévő eszközosztályként működik, még fejlesztés alatt áll, a jelenlegi piac tele van működési kockázatokkal, információs aszimmetriákkal és más, a mainstream befektetéseket gátló kihívásokkal. Annak érdekében, hogy elősegítsük a blokklánccal kapcsolatos termékekbe történő általános befektetések megjelenését, először az eszközkategóriát kell a lehető legnagyobb mértékben levonni.

Annak érdekében, hogy filozófiánk valósággá válhasson, keményen dolgozunk egy olyan kétszeres megoldás kidolgozásában, amely mind az intézményi, mind a fogyasztói oldalról származik, hogy megtaláljuk az egyensúly természetes állapotát. Intézményi végétől kezdve a hamarosan elinduló fedezeti alapunk, a Blockforce Multi-Strategy Fund * az Alpha Predator modellt fogja használni - a vadászati ​​piac hatékonyságának hiánya, ami jobb piaci felfedezéshez vezet minden piaci szereplő számára. Ezenkívül a kriptovaluta portfólió befektetési platformja és az Onramp mobilalkalmazása az intézményi és az egyéni befektetők számára végponttól-végig megoldást kínál a kriptovaluták és a digitális eszközök portfóliójaiba történő befektetésre egy egyszerű integrált platformon belül **. A hagyományos piacoktól eltérően, ahol az alfa egy nulla összegű játék, úgy gondoljuk, hogy ez az eszközosztály a hagyományos részvény- és kötvénypiacokon jóval meghaladó hozamot nyújt, még csak vételi és megtartási stratégiával is. Csakúgy, mint a ragadozók szükségesek az egyensúly természetben tartásához; a versengő vállalkozások versenyképes mennyiségi modelljeinek kölcsönhatása az átláthatóság, a hatékonyság és a likviditás természetes kiválasztását fogja eredményezni, amely minden típusú befektető számára szükséges.

Ragadozó válik elő

Az Alpha Predator létrehozásának lendülete az volt, hogy megkíséreljük megválaszolni a kérdést: hogyan igazíthatjuk kvantitatív modellünket a piaci szereplők folyamatosan változó árapálya, a trendek, a volatilitás és a kockázat alapján? A hagyományos eszközosztályokra, például a részvényekre vagy a fix jövedelemre alkalmazható megfelelő modell kidolgozása elég nehéz, de folyamatos kihívás ezen módszer alkalmazása a születő eszközosztályra, amely csak most kezdi megszerezni az intézményi támogatást.

Pénzügyi tapasztalataink során számos modellt láthattunk, mind mennyiségi, mind kvalitatív módon, amíg már nem működnek. A pénzügyi válságot megelőző számos mennyiségi modell később megszűnt, mert a befektetők részvétele az aktív menedzsment filozófiáiról a passzív befektetésekre váltott át a tőzsdén forgalmazott alapokon („ETF”) keresztül. Ez a változás megváltoztatta a mögöttes piaci struktúrát, dinamikát és magatartást; ez pedig csökkentette a hagyományos kvantitatív modellek hatékonyságát. Még az alapvető modelleknek is nehezen tudtak alkalmazkodni az új piaci dinamikához az ETF-ek által létrehozott „minden a kosárba vásárlás” mentalitás miatt, egyes szektorok szokásosabban kereskednek egymással, és az egyre nehezebb az alfa előállítása a részvénykiválasztás révén.

Az elmúlt években itt, a Blockforce Capital-ban mélyen gondolkodtunk azon, hogy miként lehet kezelni ezt a kitartó kérdést. Ideális esetben a kvantitatív modellnek képesnek kell lennie arra, hogy megértse a mögöttes piaci szerkezetet, és képes legyen alkalmazkodni és megváltozni, mint egy élő, légző szervezet. Nem azt értjük, hogy alkalmazkodunk a trendek vagy a volumen változásaihoz, hanem inkább azt, hogy alkalmazkodjunk ahhoz, hogy a tényleges piac hogyan működik együtt a résztvevőkkel, és hogy a résztvevők milyen módon lépnek kapcsolatba a piaccal. Az általános relativitáselmélettel analóg módon - ugyanúgy, ahogy az anyag megmondja az űrtartalomról, hogyan térdezzük el, a téridő megmondja a mozgás kérdését is. Úgy véljük, hogy a pénzügyi piacok csupán a mögöttes fizika mikrokozmosza, amelyre a piacok épülnek.

Az elmúlt néhány hónapban keményen dolgoztunk ezeket a gondolatokat és próbákat új modellre alakítva. Erőfeszítéseink megtérültek az Alpha Predator modell megjelenésével, amelynek célja a jelenlegi digitális eszközpiacok hatékonyságának kihasználása az alfa előállítása érdekében, de azért is, hogy a piacok folyamatosan átalakuljanak és fejlődjenek. Tisztában vagyunk azzal, hogy a piaci szereplők minden nap változnak, ezért olyan modellt akartunk létrehozni, amely képes megérteni a piacot (diagnosztikának hívva), amely célja a kockázati kitettség helyes felosztása és beállítása annak érdekében, hogy a megfelelő kockázat-haszon arány optimalizálni kell. Nemzetközi és interdiszciplináris csapatunk a tradicionális pénzügyi és kockázatkezelés, az elméleti fizika, a statisztika és a számítási asztrofizika gyökerein alapul. Különböző erősségeinkkel és tapasztalatainkkal élességünk fejlesztése érdekében együttesen tettük a legjobb lábunkat, miközben létrehoztuk ezt az interaktív és dinamikus modellt. Az elkövetkező hónapokban egy kicsit hátrahúzzuk a függönyt, hogy megmutatjuk, milyen modellünk egyes részei működnek, de időközben általános képet szeretnénk adni az alfa ragadozó vadászatáról.

Egy mélyebb merülés

Mivel az Alpha Predatornak sok különböző piaci körülményhez kell alkalmazkodnia, több almodellre van szüksége, amelyekre támaszkodhat. Ezenkívül a gépi tanulást olyan váratlan körülmények optimalizálására használják, amelyek eredetileg nem voltak jelen. Mivel a digitális eszközöket kezeljük, korlátozott történelem áll rendelkezésre ahhoz, hogy módszertanunkon alapulhassunk. Ezt úgy látjuk, mint egy lehetőséget, hogy kiemelkedjünk. Cégünk történelmével és innovatív ETF menedzserével, mint egyedi kvantitatív ETF termékek létrehozásával ismert hírneve, kihasználjuk a tradicionális piaci tapasztalatainkat és az ideológiákat, a lehető legjobban kihasználva, miközben minimalizáljuk a kockázatot, és alkalmazzuk azokat a digitális eszköz világában. A megfelelő kockázatkezeléssel és idősor-elemzéssel kombinálva tesztelhetjük és fejleszteni tudjuk a tendenciákat hosszú, történelmi időszakokban, függetlenül a kriptovaluták adatainak korlátozásától. Ez a nagy adatsor modellezésével lehetővé teszi az Alpha Predator számára, hogy különféle tényezők alapján alkalmazkodjon a jelenlegi piaci feltételekhez, beleértve, de nem korlátozva az egyéb eszközosztályokra, magatartásfinanszírozásra, statisztikákra és adattudományra vonatkozó feltételezéseket * **.

Az Alpha Predator jelenlegi formájában (1.0 verzió) három fő tényező alapján méri a mögöttes piaci feltételeket: (1) az általános piaci trend iránya, (2) a piaci volatilitás és (3) a piaci feloszlás. Mindegyiket percről-percre méri, a nap 24 órájában, a hét 7 napján, a világ minden részéről folytatott több információcsere révén. Az Alpha Predator ezeket az adatokat felhasználja folyamatos optimalizálására. Az Alpha Predator általános előfeltétele ezeknek az értékeknek a mérése és a jelenlegi piaci alapelvek besorolása egy kategóriába egy döntési fa segítségével (lásd az 1. ábrát). Minden kategorikus hozzárendelésnek számos olyan algoritmusa van, amelyeket úgy terveztek, hogy „prédikálják” a jelenlegi piaci helyzet alapjául szolgáló hatékonyság hiányát. Például, ha a piac véletlenszerűen jár, de nagy volatilitással és szétterjedéssel rendelkezik, a rendszernek telepítésre kész algoritmikus kosarai vannak, amelyek kihasználhatják ezt a piaci körülményt. Ahogy a jó természetes ragadozók is tudják, gyorsan és gyorsan be kell lépnie, és a környezetet a lehető legkisebb mértékben kell károsítania. Amikor egy trend irányú volatilitással alakul ki, hagyhatjuk, hogy az algoritmikus kosarak lélegezzenek, és adjunk nekik egy kicsit több helyet arra, hogy az általános piaci trendekhez képest visszahajolhassanak és folyhassanak. Jelenleg 18 piaci diagnosztikai kosárunk van optimalizált algoritmikus átfedésekkel, amelyek készen állnak az egyes feltételekhez történő telepítésre. Világossá válik, hogy e kosarak közül sokat még nem használtak fel back backtjeinkben, ám azokat a jövőbeli piaci ciklusok és viselkedés előkészítéseként hozták létre, amelyeket a digitális eszközpiacokon eddig nem láttak.

Algoritmikus átfedések

A továbbra is kialakuló digitális eszközterületen belüli piaci kockázat diverzifikációjának nehézségei miatt algoritmikusan megpróbáljuk diverzifikálni és minimalizálni a kitettség kockázatát. Minden diagnosztikai kosárunkhoz számos szisztematikus algoritmus van, amelyek egymást kiegészítő módon működnek együtt. Ideális esetben olyan algoritmusok egy részéből származó jelet keresünk, amelyek hasonló kereskedelem-számlálással, lehívásokkal és átlagos teljesítménnyel rendelkeznek. Expozíciónk diverzifikálására az ezekkel a jellemzőkkel bíró kiegészítő algoritmusokat vizsgáljuk, amelyek eltérő időben lépnek be és lépnek ki a piacról, nem pedig a párhuzamos kereskedelemben. Ez elősegíti, hogy modellünk fokozatosan hozzáadja az expozíciót az idő múlásával, amikor a piaci ciklus megváltozik, ahelyett, hogy teljes mértékben befektetnénk. Az Alpha Predator algoritmikus keretein belül akár 100 optimalizált algoritmussal is rendelkezhetünk telepítésre az alapul szolgáló nemlineáris piaci dinamika alapján. Ez az algoritmikus diverzifikáció segít kezelni a lefelé mutató kockázatot, annak kárára, hogy feladjuk az alfa-potenciált. Ez összhangban áll az alapvető piaci filozófiánkkal - rengeteg alfa vár arra, hogy elfogjon kriptovalutákban és digitális eszközökben, de a kockázati profil túl sokáig fennáll, csak hosszú ideig tart, véd és tartson stratégia.

Optimalizálás Sortino és Drawdown számára

Sok más, a digitális eszközterületen befektető fedezeti alap kizárólag a felfelé irányuló hozamra koncentrál. A hagyományos fedezeti alapkezelők jutalmazzák ezeket a kapcsolódó kockázatokat, mert fizetnek a teljesítményért, ám ezeknek a további felfelé mutató kockázatnak a felvállalása miatti hátrányos volatilitásoknak csekély vagy semmilyen személyes következménye nincs. Ezzel szemben a Blockforce Capital-nál alapvetően azt hisszük, hogy a megtérülés csak annyira nagy, mint a vállalt kockázat, és csak egy nagy felső vonal teljesítményének elküldése nem mutatja az igazi teljes képet. A parabolikus bikapiacokon (mint például a Bitcoin 2017 folyamán) természetesen ezeket a vezetőket mind eszközökkel, mind pedig teljesítményükkel jutalmazták, ám a legtöbb, ha nem mindegyik, akkor a helyes úton halad az év befejezéséhez 50–60% körül ****. A hagyományos eszközvilágban a fedezeti alapon belüli több mint 35% -os lehívás azt jelenti, hogy a fedezeti alapban a „fedezetet” nem használják fel megfelelő módon, és a befektetők ezt a egyharmados lehívást gyakran a hegyek felé való kijárat jelének tekintik. A Blockforce Capital-nál úgy gondoljuk, hogy a lefelé mutató kockázat kezelése ugyanolyan fontos, mint a teljes megtérülési mutatószám, ezért igyekszünk optimalizálni algoritmusainkat a Sortino arányra és a lehívásra az összes hozam mellett.

Következtetés

Fantasztikus szörnyetegként az Alpha Predator folyamatosan változik és folyamatosan fejlődik, ahogy a piacok megváltoznak, és új adatokat elemznek. Az Alpha Predator programot felszabadítjuk, mint egy multi-stratégiai alapon elkülönített összeget, mint eszköztárunk eszközét, amely segít az expozícióhoz való alkalmazkodásban. Idővel szeretnénk az Alpha Predator-t eljuttatni az emberekhez olyan szabadalmaztatott programozási megoldások biztosításával, amelyeket a közönség megtanulhat, hogy megkezdje saját modelljeinek felépítését. Ugyanúgy, mint ahogy a káosz jellemzi a rend felé mutató tendenciát (azaz az élet megtalálja az utat), reméljük, hogy az Alpha Predator modellünk segít kicsit tisztábbá tenni ezt az utat a mindennapi befektetők számára - akár saját típusú “Alpha Predator” programozásával , ”Vagy befektetési megoldásunk, az Onramp használatával. Időközben a falunak nincs semmi félelme, azaz csak akkor, ha a falu olyan kriptovaluta-piac, amely megpróbálja elrejteni az alfát az alfa ragadozóktól.

* Ez az anyag nem jelent értékpapír megvásárlására vonatkozó ajánlatot, és rá nem lehet hivatkozni bármilyen értékpapír vásárlása vagy eladása során, valamint nem szabad értékpapírokat felajánlani vagy eladni olyan személyek számára, akiknek a joghatósága alatt állnak, ahol ajánlatot, felkérést, a vétel vagy eladás az ilyen joghatósággal rendelkező értékpapírokra vonatkozó törvények szerint jogellenes lenne. Minden ilyen ajánlatot csak hivatalos ajánlattételi okmányokkal lehet tenni, amelyek feltételei minden tekintetben irányadóak.

** A jövőbeni terméket képviseli. Az Onramp várhatóan 2018 negyedik negyedévében vagy 2019 első negyedévében indul.

*** Az Alpha Predator kereskedési modelljét (mind algoritmikus, mind arbitrázs) folyamatosan frissítjük annak folyamatos erőfeszítésein keresztül, hogy optimalizáljuk és javítsuk teljesítményét. Nincs garancia arra, hogy a frissítések javítják a modell teljesítményét, a frissítések csökkenthetik a modell megtérülését.

**** Forrás: www.hedgefundresearch.com/family-indices/hfr-blockchain

A Blockforce Capital nem javasolja, hogy az itt bemutatott információk szolgáljanak bármilyen befektetési döntés alapjául. Az információ összefoglaló formában van megadva, és nem állítja, hogy teljes. Ennek az anyagnak az egyetlen célja a tájékoztatás, és semmiképpen sem célja, hogy ajánlattételt vagy felkérést kínáljon értékpapírok, egyéb befektetések vagy szolgáltatások megvásárlására vagy eladására, vagy pénzeszközök vagy betétek vonzására, valamint értékpapírok nem kínálására vagy eladására bármely olyan joghatósággal rendelkező személy számára, ahol az ajánlat, felkérés, vétel vagy eladás az ilyen joghatóság törvényei szerint jogellenes lenne. Ez az információ nem jelent általános vagy személyes befektetési tanácsot, és nem veszi figyelembe az információt elolvasó személyek egyedi pénzügyi körülményeit vagy befektetési céljait, vagy pénzügyi körülményeit. Felhívjuk figyelmét, hogy nem használja ezeket az információkat alapul bármilyen értékpapír vásárlására.

Ez az anyag csak tájékoztató jelleggel kerül bemutatásra, és nem minősül befektetési tanácsadásnak vagy értékpapírok eladási ajánlatának.

Eredetileg a www.blockforcecapital.com oldalon tették közzé.