„Alpha Predator ™“ modelis

Autorius: „Blockforce Capital Research“

Prologas

Uždusęs. Kelnaitės. Stenkitės tylėti bet kokia kaina. Lietus lėtai laša iš latako, nes žaibas plyšta šiauriniame danguje. Po kelių sekundžių griaudės griaustinis, tačiau tą akimirką susiformuoja slapta forma - kažkas slepiasi už kampo ir virš stogo. Sukryžiuotas ir slepiasi tarp betoninės sienos ir rūdijančios tvoros, nėra jokio pabėgimo. Prieš net artėjant griaustiniui, viskas staiga pasidaro juoda. Medžioklė baigta. „Alfa Predator“ vėl trenkia.

Nesijaudinkite, tai buvo tik atgalinis bandymas. Kai imitacija išnyksta ir konsolės terminalas tampa vis akivaizdesnis, matome, kad tikroji „Alpha Predator“ forma įgauna formą. „Python“ kodo linijos suteikia siluetą fantastiškai vaizduojančiam žvėriui, slypinčiam viduje. Sveikas pasaulis - sutik Alfa plėšrūną.

Įvadas

Mes to nenorėjome, tačiau čia, „Blockforce Capital“ (buvusi „Reality Shares, Inc.“), mes sukūrėme pabaisą. Tačiau, skirtingai nei dauguma plėšrūnų, mūsų alfa plėšrūnas iš tikrųjų yra geranoriškas žvėris, siekiantis išgauti tvarką iš dabartinio chaoso, susijusio su skaitmeninio turto investavimu; „Alpha Predator“ ne „grobio“ žmonėms, o grobiui - dėl rinkos neefektyvumo. Filosofiškai mes norime, kad ši naujai atsirandanti turto klasė klestėtų ir manome, kad ji gali būti pokyčių priemonė, gerinanti gyvenimo kokybę visame pasaulyje. Žmogaus gyvenimas yra sudarytas iš sąveikų, ir „blockchain“ technologija turi galimybę radikaliai pagerinti tą sąveiką. Manome, kad, norint paspartinti „blockchain“ technologijos ir su ja susijusių kriptovaliutų priėmimą, reikia pakankamų papildomų mokesčių, kad būtų galima investuoti į naujoves. Tačiau dabartinė rinka yra dar tik besivystanti turto klasė, kuri vis dar vystosi, todėl susiduria su operacine rizika, informacijos asimetrija ir kitomis problemomis, stabdančiomis pagrindines investicijas. Siekdami paskatinti įprastą investavimą į „blockchain“ produktus, pirmiausia turime kuo labiau rizikuoti šia turto klase.

Siekdami paversti mūsų filosofiją realybe, sunkiai dirbome ieškodami dvejopo sprendimo, kuris būtų pagrįstas natūralia pusiausvyros būsena tiek iš institucinės, tiek iš vartotojų pusės. Nuo institucinio laikotarpio pabaigos netrukus pradėsiantis veikti mūsų rizikos draudimo fondas „Blockforce Multi-Strategy Fund“ * naudos „Alpha Predator“ modelį - medžioklės rinkos neefektyvumą, todėl visi rinkos dalyviai geriau suras kainą. Be to, mūsų kriptovaliutų portfelio investavimo platforma ir mobilioji programa „Onramp“ instituciniams ir individualiems investuotojams pateiks galutinį sprendimą investuoti į kriptovaliutų ir skaitmeninio turto portfelius per paprastą integruotą platformą **. Priešingai nei tradicinėse rinkose, kur alfa yra nulinės sumos žaidimas, mes tikime, kad ši turto klasė gali duoti grąžą, viršijančią tradicines vertybinių popierių ir obligacijų rinkas, net ir įgyvendinant tik pirkimo ir palaikymo strategiją. Kaip plėšrūnai yra būtini norint išlaikyti pusiausvyrą gamtoje; konkuruojančių firmų konkurencinių kiekybinių modelių sąveika užtikrins natūralų skaidrumo, efektyvumo ir likvidumo pasirinkimą, būtiną visų tipų investuotojams.

Atsiranda plėšrūnas

„Alpha Predator“ įkūrimo impulsas buvo mūsų bandymas atsakyti į klausimą: kaip pakoreguoti mūsų kiekybinius modelius, atsižvelgiant į nuolat besikeičiančius rinkos dalyvių potvynius, tendencijas, nepastovumą ir riziką? Parengti atitinkamą modelį, taikomą tradicinėms turto klasėms, tokioms kaip akcijos ar fiksuotos pajamos, yra pakankamai sunku, tačiau bandyti pritaikyti šią metodiką kylančiai turto klasei, kuri tik dabar pradeda kaupti institucinę paramą, yra nuolatinis iššūkis.

Per savo patirtį finansų srityje matėme daugybę modelių, tiek kiekybinių, tiek kokybinių, kol jų nebėra. Daugelis kiekybinių modelių, kurie buvo prieš finansinę krizę, vėliau nustojo veikti, nes didžioji investuotojų dalyvavimo dalis perėjo nuo aktyvaus valdymo filosofijos prie pasyvių investicijų per biržoje parduodamus fondus (ETF). Šis pokytis pakeitė pagrindinę rinkos struktūrą, dinamiką ir elgesį; o tai savo ruožtu sumažino tradicinių kiekybinių modelių efektyvumą. Net pagrindiniams modeliams buvo sunku prisitaikyti prie naujos rinkos dinamikos dėl mentaliteto „viskas eina krepšelyje“, kurį sukūrė ETF, tam tikri sektoriai prekiauja daugiau nei įprasta ir didėjantys sunkumai gaunant alfa vertybinių popierių atrankos būdu.

Per pastaruosius kelerius metus mes, „Blockforce Capital“, giliai galvojome, kaip išspręsti šią išliekančią problemą. Geriausia, jei kiekybinis modelis turėtų suprasti pagrindinę rinkos struktūrą ir sugebėti prisitaikyti bei pasikeisti kaip gyvas, kvėpuojantis organizmas. Mes neturime omenyje prisitaikymo prie tendencijų ar apimties pokyčių, o vietoj to, prisitaikymo prie to, kaip tikroji rinka sąveikauja su jos dalyviais ir kaip dalyviai sąveikauja su rinka. Analogiškas bendrajam reliatyvumui - kaip materija nurodo erdvės laiką, kaip deformuotis, erdvės laikas nurodo, kaip judėti. Manome, kad finansų rinkos yra tik fizikos, kuria grindžiamos rinkos, mikrokosmas.

Per pastaruosius keletą mėnesių mes sunkiai dirbome, pritaikydami šias mintis ir bandymus prie naujo modelio. Atsiradus mūsų „Alpha Predator“ modeliui, kuris sutelktas į dabartinių skaitmeninių aktyvų rinkų neveiksmingumo didinimą, tačiau taip pat keičiasi ir prisitaiko, kai rinkos toliau keičiasi ir vystosi, mūsų pastangos atsiperka. Mes suprantame, kad rinkos dalyviai keičiasi kiekvieną dieną, todėl norėjome sukurti modelį, galintį suprasti rinką (naudojant tai, ką mes vadiname diagnostika), skirtą teisingai paskirstyti ir pritaikyti rizikos pozicijas, kad būtų galima nustatyti tinkamą rizikos ir naudos santykį. būti optimizuotam. Mūsų tarptautinė ir tarpdisciplininė komanda turi tradicinę finansų ir rizikos valdymą, teorinę fiziką, statistiką ir skaičiavimo astrofiziką. Pasitelkdami įvairius savo pranašumus ir patirtį, siekdami paaštrinti savo kraštus, mes kartu ėjome į priekį, kurdami šį interaktyvų ir dinamišką modelį. Ateinančiais mėnesiais mes šiek tiek nušlifuosime uždangą, kad parodytume, kaip veikia tam tikros mūsų modelio dalys, tačiau tuo tarpu norėtume pateikti bendrą idėją, kaip medžioja alfa plėšrūnas.

Gilesnis nardymas

Kadangi „Alpha Predator“ turi prisitaikyti prie daugybės skirtingų rinkos sąlygų, jai reikia pasikliauti keliais submodeliais. Be to, mašininis mokymasis yra naudojamas siekiant optimizuoti netikėtas sąlygas, kurių iš pradžių negalėjo būti. Kadangi mes valdome skaitmeninius išteklius, mūsų metodologija gali būti pagrįsta tik istorija. Mes vertiname tai kaip galimybę išsiskirti. Turėdami savo firmos istoriją ir būdami novatoriško ETF valdytojo reputacija, žinomi dėl unikalių kiekybinių ETF produktų kūrimo, mes pasitelkiame savo tradicinę rinkos patirtį ir ideologijas, kurios yra maksimaliai išnaudotos, kartu sumažinant riziką, ir pritaikome jas skaitmeninio turto pasaulyje. Derindami su tinkamu rizikos valdymu ir laiko eilučių analize, galime išbandyti ir plėtoti ilgų istorinių laikotarpių tendencijas, nepriklausomai nuo duomenų, susijusių su kriptovaliutomis, apribojimų. Tai, kartu su didelio duomenų rinkinio modeliavimu, leidžia „Alpha Predator“ prisitaikyti prie dabartinių rinkos sąlygų skrendant remiantis įvairiais veiksniais, įskaitant, bet tuo neapsiribojant, prielaidas iš kitų turto klasių, elgesio finansus, statistiką ir duomenų mokslą *. **.

Dabartine forma (1.0 versija) „Alpha Predator“ pagrindines rinkos sąlygas matuoja remdamasi trim pagrindiniais veiksniais: (1) bendra rinkos tendencija, 2) rinkos nepastovumas ir (3) rinkos pasiskirstymas. Kiekvieną iš jų matuojama kiekvieną minutę ištisus 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę iš įvairių mainų visame pasaulyje. Tada „Alpha Predator“ naudoja šiuos duomenis, kad nuolatos optimizuotų savo veiklą. Bendra „Alpha Predator“ prielaida yra išmatuoti šias vertes ir pagal sprendimo medį priskirti esamus rinkos pagrindus kategorijai (žr. 1 paveikslą). Kiekviena kategorinė užduotis turi keletą algoritmų, kurie yra sukurti „grobiui“ dėl neveiksmingumo, pagrindžiančio dabartinę rinkos būklę. Pvz., Jei rinka eina atsitiktinai, tačiau pasižymi dideliu nepastovumu ir pasiskirstymu, sistema turi algoritminių krepšelių, paruoštų diegti, kurie galėtų pasinaudoti šia rinkos sąlyga. Kaip ir bet kuris geras natūralus plėšrūnas, jis turi greitai patekti ir išeiti, kuo mažiau trikdydamas aplinką. Kai tendencija formuojasi su kryptiniu nepastovumu, mes galime leisti algoritminiams krepšeliams atsikvėpti ir suteikti jiems šiek tiek daugiau erdvės nusileisti ir judėti atsižvelgiant į bendrąsias rinkos tendencijas. Šiuo metu turime 18 rinkos diagnostikos krepšelių su optimizuotomis algoritminėmis perdangomis, paruoštas diegti kiekvienai būklei. Aišku, daugelis šių krepšelių dar nebuvo panaudoti mūsų atgalinėse versijose, tačiau jie buvo sukurti rengiantis būsimiems rinkos ciklams ir elgesiui, kokio mes iki šiol nematėme skaitmeninio turto rinkose.

Algoritminės perdangos

Dėl to, kad sudėtinga diversifikuoti savo rinkos riziką vis dar besiformuojančioje skaitmeninio turto erdvėje, algoritmiškai bandome diversifikuoti ir sumažinti savo pozicijų riziką. Kiekviename diagnostikos krepšelyje turime daugybę sisteminių algoritmų, kurie sąveikauja papildomai. Idealiu atveju mes ieškome signalo, generuojamo iš algoritmų pogrupio, turinčio panašų prekybos skaičių, lėšų panaudojimą ir vidutinį našumą. Norėdami įvairinti savo pozicijas, mes ieškome papildomų algoritmų, turinčių tas savybes, tačiau kurie įeina ir išeina iš rinkos skirtingu metu, o ne prekyba kartu. Tai padeda mūsų modeliui palaipsniui pridėti ekspoziciją laikui bėgant, kai keičiasi rinkos ciklas, o ne pereiti prie visiškai investuotų. „Alpha Predator“ algoritminėje sistemoje galime turėti iki 100 optimizuotų algoritmų, paruoštų diegti, remiantis nelinijine rinkos dinamika. Ši algoritminė diversifikacija padeda valdyti mūsų neigiamos rizikos riziką, atsisakius potencialaus aukštyn kojų alfa. Tai atitinka mūsų pagrindinę rinkos filosofiją - yra daug alfa, kad laukiama, kol bus sugauta kriptovaliuta ir skaitmeniniu turtu, tačiau rizikos profilis išlieka per didelis tik ilgą laiką, „nusipirkite ir laikykite“ strategiją.

„Sortino“ ir „Drawdown“ optimizavimas

Daugelis kitų rizikos draudimo fondų, investuojančių į skaitmeninio turto erdvę, yra orientuoti tik į padidėjusią grąžą. Tradiciniams rizikos draudimo fondų valdytojams atlyginama prisiimti tą susijusią riziką, nes jie gauna užmokestį už rezultatus, tačiau jie turi mažai ar neturi jokių asmeninių padarinių dėl neigiamo nepastovumo, atsirandančio dėl šios papildomos viršutinės rizikos. „Blockforce Capital“, atvirkščiai, mes iš esmės tikime, kad grąža yra tokia didelė, kiek prisiimta rizika, ir tiesiog paskelbę puikų viršutinės linijos našumo numerį neparodo tikrojo pilno vaizdo. Žinoma, parabolinių bulių rinkose (tokiose kaip „Bitcoin“ per 2017 m.) Šie vadovai buvo apdovanoti ir turtu, ir rezultatyvumu, tačiau dauguma, jei ne visi, dabar eina linkme, kad metai baigtųsi maždaug 50–60% ****. Tradiciniame turto pasaulyje daugiau kaip 35% lėšų panaudojimas rizikos draudimo fonde reiškia, kad rizikos draudimo fondo „apsidraudimas“ nėra naudojamas tinkamai, o investuotojai dažnai mato šį trečdalio lėšų panaudojimą kaip signalą išeiti iš kalvų. „Blockforce Capital“ tikime, kad neigiamos rizikos valdymas yra toks pat svarbus kaip ir bendros grąžos metrika, todėl mes siekiame optimizuoti „Sortino“ santykio ir lėšų panaudojimo algoritmus kartu su visa grąža.

Išvada

Būdamas fantastiškas žvėris, „Alfa Predator“ nuolat keičiasi ir nuolat tobulėja, keičiantis rinkoms ir analizuojant naujus duomenis. „Alfa Predator“ naudosime kaip paskirstymą daugia strategijos fonde, kaip įrankį mūsų įrankių dėžėje, kuris padės mums prisitaikyti prie ekspozicijos. Laikui bėgant norėtume supažindinti žmones su „Alpha Predator“, teikdami patentuotus programavimo sprendimus, nuo kurių visuomenė gali pasimokyti, kad galėtų kurti savo modelius. Kaip ir chaoso pobūdis, linkęs į tvarką (ty gyvenimas suras kelią), mes tikimės, kad mūsų „Alpha Predator“ modelis padės padaryti šį kelią šiek tiek aiškesnį kasdieniams investuotojams - programuojant savo „Alfa Predator“ tipą. “Arba naudodamiesi mūsų investavimo sprendimu„ Onramp “. Tuo tarpu jūsų kaime nėra ko bijoti, tai yra nebent jūsų kaimas yra kriptovaliutų rinka, bandanti paslėpti alfa nuo alfa plėšrūno.

* Ši medžiaga nėra pasiūlymas pirkti vertybinius popierius ir ja negalima remtis perkant ar parduodant vertybinius popierius, taip pat jokie vertybiniai popieriai negali būti siūlomi ar parduodami bet kuriam asmeniui, esančiam bet kurioje jurisdikcijoje, kurioje pasiūlymas, prašymas, pirkimas ar pardavimas būtų neteisėtas pagal tokios jurisdikcijos vertybinių popierių įstatymus. Bet koks toks pasiūlymas būtų teikiamas tik pateikiant oficialius siūlymo dokumentus, kurių sąlygos visais atžvilgiais būtų reglamentuojamos.

** atstovauja būsimą produktą. „Onramp“ planuojama pradėti naudoti 2018 m. Ketvirtą arba 2019 m. Pirmąjį ketvirtį.

*** Alfa Predator prekybos modelis (tiek algoritminis, tiek arbitražinis) yra nuolat atnaujinamas, nuolat stengiantis optimizuoti ir pagerinti jo veikimą. Tačiau nėra garantijos, kad atnaujinimai pagerins modelio našumą, naujinimai gali sumažinti modelio grąžą.

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

„Blockforce Capital“ nerekomenduoja, kad čia pateikta informacija būtų bet kokio investavimo sprendimo pagrindas. Informacija pateikiama santraukos forma ir nereiškia, kad ji yra išsami. Vienintelis šios medžiagos tikslas yra informuoti ir jokiu būdu nėra skirtas siūlymas ar raginimas pirkti ar parduoti vertybinius popierius, kitas investicijas ar paslaugas, pritraukti lėšų ar indėlių, taip pat jokie vertybiniai popieriai negali būti siūlomi ar parduodami. bet kuriam asmeniui bet kurioje jurisdikcijoje, kurioje pasiūlymas, prašymas, pirkimas ar pardavimas būtų neteisėtas pagal tokios jurisdikcijos įstatymus. Ši informacija nėra bendras ar asmeninis patarimas investuoti, joje nėra atsižvelgiama į ją skaitančių asmenų individualias finansines aplinkybes ar investavimo tikslus ar finansines sąlygas. Jus įspėja, kad ši informacija nebus naudojama kaip pagrindas priimant sprendimą pirkti bet kokį vertybinį popierių.

Ši medžiaga yra pateikiama tik informaciniais tikslais ir tai nėra patarimas investuojant ar pasiūlymas parduoti vertybinius popierius.

Iš pradžių paskelbta tinklalapyje www.blockforcecapital.com.