Эксперимент МТИ по симуляции трейдинга дал 89% прибыли за 50 дней
Биткойн-трейдинг это больше искусство, нежели точная наука. Ежедневно в сети появляется куча теорий, объясняющих скачки курса биткойна, от экзотических технических индикаторов до махинаций «FUD» (Fear, Uncertainly and Doubt – страх, неуверенность и сомнения) мелких мерчантов.
Всё это может измениться с выходом нового документа, в котором утверждается, что разработана стратегия, позволяющая получить 89% прибыли менее чем за два месяца.
Авторы проекта доцент Массачусетского технологического института Деваварт Шах и студент компьютерных наук Кан Чжан собирали данные с OKCoin, крупнейшей в мире по объемам торгов криптовалютной биржи, с февраля по июль.
Они вводили данные в разработанную ими статистическую модель прогнозов и использовали результаты для имитации торгов на паре CNY/BTC. При моделировании трейдер может использовать только длинные и короткие торги на 1 BTC в каждой сделке.
Волатильность повышает прибыль
Симуляция торговли, проведенная на основе данных, взятых за 50 дней подряд в мае и июне, привела к весьма интересным результатам. Виртуальный трейдер инвестировал 3781 юаней и совершил 2872 сделок. Общая прибыль составила 3362 юаней, или 89% прибыли от суммы инвестиций.
Торговая стратегия дала наибольшую прибыль при высокой волатильности, в период конца мая- начала июня, и была по-прежнему выгодной, когда цена постоянно снижалась в конце моделируемого периода.
Эта стратегия также произвела коэффициент Шарпа 4,1, как пишут авторы. Это выражает доходность портфеля после корректировки на безрисковую ставку доходности. Высокий коэффициент показывает, что инвестор получает прибыль при меньшем риске, отличным считается коэффициент от 3 и выше.
Величина коэффициента Шарпа выгодно отличается от такого у эталонных паевых фондов, таких как крупнейший в мире Vanguard Total Stock Market Index Fund, который оценивается в $355 млрд. Этот фонд имеет годичный коэффициент Шарпа 1,79 и получил 8,32% прибыли в прошлом году.
Вглядываясь в данные
Результаты, представленные в документе, также поддерживают требования технических трейдеров на биткойн рынках. Авторы проанализировали свои данные прогнозы и нашли паттерны фигур «треугольник» («triangle») и «голова и плечи» («head and shoulders») в графиках курса.
Предварительный вариант документа под названием Bayesian Regression and Bitcoin был опубликован в рамках Конференции по коммуникациям, управлению и вычислительной технике – одной из самых продолжительных и самых престижных конференций в своей области. Трехдневная конференция закончилась 3го октября.
Учитывая ограниченный размер смоделированной сделки в 1BTC, возможно ли сделать больше прибыли при больших ставках? Авторы пишут, что требуются дальнейшие исследования, хотя они считают, что прибыль можно увеличить.
Авторы также отмечают, что дальнейшее увеличение прибыли может быть получено при просчете большего количества данных, хотя для этого потребуются «массивные вычисления». Они использовали 32-ядерную машину с 128Гб памяти для исследования и «представления» временных рядов данных в предсказательной стадии моделирования.
Происхождение в твиттере
Модель прогноза Шаха и Чжана основывается на «модели скрытого источника», который был описан в прошлом году и был разработан, чтобы предсказать актуальные тренды в постах твиттера.
Шах выступает соавтором этого документа вместе с двумя исследователями из МТИ и штата Twitter. По мнению авторов, их модель смогла предсказать «тенденцию в темах» с точностью 79%.
Биткойн-трейдинг это больше искусство, нежели точная наука. Ежедневно в сети появляется куча теорий, объясняющих скачки курса биткойна, от экзотических технических индикаторов до махинаций «FUD» (Fear, Uncertainly and Doubt – страх, неуверенность и сомнения) мелких мерчантов.
Всё это может измениться с выходом нового документа, в котором утверждается, что разработана стратегия, позволяющая получить 89% прибыли менее чем за два месяца.
Авторы проекта доцент Массачусетского технологического института Деваварт Шах и студент компьютерных наук Кан Чжан собирали данные с OKCoin, крупнейшей в мире по объемам торгов криптовалютной биржи, с февраля по июль.
Они вводили данные в разработанную ими статистическую модель прогнозов и использовали результаты для имитации торгов на паре CNY/BTC. При моделировании трейдер может использовать только длинные и короткие торги на 1 BTC в каждой сделке.
Волатильность повышает прибыль
Симуляция торговли, проведенная на основе данных, взятых за 50 дней подряд в мае и июне, привела к весьма интересным результатам. Виртуальный трейдер инвестировал 3781 юаней и совершил 2872 сделок. Общая прибыль составила 3362 юаней, или 89% прибыли от суммы инвестиций.
Торговая стратегия дала наибольшую прибыль при высокой волатильности, в период конца мая- начала июня, и была по-прежнему выгодной, когда цена постоянно снижалась в конце моделируемого периода.
Эта стратегия также произвела коэффициент Шарпа 4,1, как пишут авторы. Это выражает доходность портфеля после корректировки на безрисковую ставку доходности. Высокий коэффициент показывает, что инвестор получает прибыль при меньшем риске, отличным считается коэффициент от 3 и выше.
Величина коэффициента Шарпа выгодно отличается от такого у эталонных паевых фондов, таких как крупнейший в мире Vanguard Total Stock Market Index Fund, который оценивается в $355 млрд. Этот фонд имеет годичный коэффициент Шарпа 1,79 и получил 8,32% прибыли в прошлом году.
Вглядываясь в данные
Результаты, представленные в документе, также поддерживают требования технических трейдеров на биткойн рынках. Авторы проанализировали свои данные прогнозы и нашли паттерны фигур «треугольник» («triangle») и «голова и плечи» («head and shoulders») в графиках курса.
Предварительный вариант документа под названием Bayesian Regression and Bitcoin был опубликован в рамках Конференции по коммуникациям, управлению и вычислительной технике – одной из самых продолжительных и самых престижных конференций в своей области. Трехдневная конференция закончилась 3го октября.
Учитывая ограниченный размер смоделированной сделки в 1BTC, возможно ли сделать больше прибыли при больших ставках? Авторы пишут, что требуются дальнейшие исследования, хотя они считают, что прибыль можно увеличить.
Авторы также отмечают, что дальнейшее увеличение прибыли может быть получено при просчете большего количества данных, хотя для этого потребуются «массивные вычисления». Они использовали 32-ядерную машину с 128Гб памяти для исследования и «представления» временных рядов данных в предсказательной стадии моделирования.
Происхождение в твиттере
Модель прогноза Шаха и Чжана основывается на «модели скрытого источника», который был описан в прошлом году и был разработан, чтобы предсказать актуальные тренды в постах твиттера.
Шах выступает соавтором этого документа вместе с двумя исследователями из МТИ и штата Twitter. По мнению авторов, их модель смогла предсказать «тенденцию в темах» с точностью 79%.
Эксперимент МТИ по симуляции трейдинга дал 89% прибыли за 50 дней
0 commentaires:
Enregistrer un commentaire