مقدمة

في يونيو من العام الماضي، خطرت ببالي فكرة بسيطة تتمثل في استخدام نموذج متعدد العوامل لاختيار العملات.

القراءة ذات الصلة: "LUCIDA: استخدم نماذج متعددة العوامل لتحديد المسارات والعملات"

وبعد عام واحد، بدأنا في تطوير استراتيجية متعددة العوامل لسوق الأصول المشفرة، وقمنا بكتابة إطار الإستراتيجية الشاملة في سلسلة من المقالات "بناء محفظة أصول مشفرة قوية باستخدام استراتيجيات متعددة العوامل".

الإطار العام لهذه السلسلة هو كما يلي (لا يتم استبعاد إمكانية الضبط الدقيق):

1. الأساس النظري للنموذج متعدد العوامل

2. بناء عامل واحد

المعالجة المسبقة لعوامل البيانات

• تصفية البيانات

• معالجة القيم الشاذة: القيم المتطرفة، القيم الخطأ، القيم الفارغة

• التوحيد

• التعادل: الصناعة، السوق، الحجم السوقي

تقييم فعالية العوامل

• نسبة المعلومات IC، العائد، نسبة شارب، معدل الدوران

ثالثًا، تجميع العوامل الرئيسية

تحليل التداخل بين العوامل

إزالة التداخل بين العوامل بطرق متعامدة

طرق الوزن الكلاسيكية → تجميع العوامل

• وزن متساوي، IC متدحرج، وزن IC_IR

• اختبار العوامل المجتمعة: العائد، عائد المجموعات، عائدات الوزن القائم على العوامل، IC للعوامل المجمعة، معدل دوران المجموعات

طرق الوزن الأخرى (حيث توجد علاقة غير خطية بين العوامل والعوائد): التعلم الآلي، التعلم المعزز (نظرًا لخصوصية صناعة العملات المشفرة، لا يتم أخذها في الاعتبار)

رابعًا، تحسين مجموعة المخاطر

فيما يلي المحتوى الرئيسي للمقالة الأولى **#أسس نظرية#**.

أولاً، ما هو "العامل"؟

"العامل" هو ما يسمى "المؤشر" في التحليل الفني، و"الميزة" في التعلم الآلي، وهو السبب في ارتفاع أو انخفاض عائد العملات المشفرة.

فريقنا يحدد الأنواع الشائعة من العوامل في مجال العملات المشفرة: عوامل أساسية، عوامل على السلسلة، عوامل الحجم والسعر، عوامل المشتقات، عوامل بديلة وعوامل ماكرو.

الهدف النهائي من اكتشاف وحساب "العوامل" هو حساب العائد المتوقع للأصل بدقة.

ثانيًا، حساب "العوامل"

(1) اشتقاق نموذج العوامل المتعددة

الأصل: نموذج عامل واحد - CAPM

يمكن تتبع أبحاث العوامل إلى 20C 60S، حيث ظهرت نظرية تسعير الأصول الرأسمالية (CAPM)، والتي قامت بتكميم كيفية تأثير المخاطر على تكلفة رأس المال لشركة ما وبالتالي التأثير على العائد المتوقع. وفقًا لنظرية CAPM، يمكن تحديد العائد الزائد المتوقع لأصل واحد من خلال النموذج الخطي الأحادي التالي:

فهم إضافي:

نموذج CAPM هو أبسط نموذج خطي للعوامل، يشير إلى أن العائد الزائد للأصل يعتمد فقط على العائد الزائد المتوقع لمجموعة السوق (عامل السوق) ومدى تعرض الأصل لمخاطر السوق. هذا النموذج أسس القاعدة النظرية للعديد من نماذج التسعير الخطية متعددة العوامل التي تلت ذلك.

التطور: نموذج العوامل المتعددة - APT

استنادًا إلى CAPM، اكتشف الناس أن عوائد الأصول المختلفة تتأثر بعدة عوامل، مما أدى إلى ظهور نظرية التسعير بالتحكيم (APT)، وبناء نموذج خطي متعدد العوامل:

النضج: نموذج العوامل المتعددة - عائد Alpha، عائد Beta

عند الأخذ بعين الاعتبار أخطاء التسعير التي توجد فعليًا في الأسواق المالية ونموذج APT، من منظور زمني، يتم تحديد العائد المتوقع لأصل واحد من خلال النموذج الخطي المتعدد التالي:

يركز نموذج العوامل المتعددة على الاختلافات في العائد المتوقع للأصول على مستوى العرض، وهو في جوهره نموذج حول المتوسط، بينما العائد المتوقع هو متوسط العوائد على السلاسل الزمنية. بناءً على (3)، يمكن استنتاج نموذج خطي متعدد الزاوية.

فهم إضافي:

بدمج المعرفة الإحصائية، يتضمن هذا النموذج ثلاث طبقات من الافتراضات:

(2) تقلب نموذج العوامل المتعددة

الصيغة 7

الصيغة 8

∧ يمثل مصفوفة التغاير لعائدات العوامل K (K×K):

الصيغة 9

من الافتراض 3، فإن معدلات العائد الخاصة بالأصول المختلفة ليست ذات علاقة، وبالتالي فإن مصفوفة Δ ستكون:

الصيغة 10

حول LUCIDA FALCON

Lucida هي صندوق تحوط كمي رائد في الصناعة، دخلت سوق Crypto في أبريل 2018، وتقوم بتداول استراتيجيات مثل CTA / التحكيم الإحصائي / التحكيم على تقلبات الخيارات، وتدير حاليًا 30 مليون دولار.

Falcon هي بنية تحتية جديدة للاستثمار في Web3، تعتمد على نموذج العوامل المتعددة، وتساعد المستخدمين على "اختيار" و"شراء" و"إدارة" و"بيع" الأصول المشفرة. تم تأسيس Falcon في يونيو 2022 بواسطة Lucida.

يمكنك الوصول إلى المزيد من المحتوى عبر: https://linktr.ee/lucida_and_falcon