Model Alpha Predator ™

Przez: Blockforce Capital Research

Prolog

Bez tchu. Dysząc Starając się zachować ciszę za wszelką cenę. Deszcz powoli kapie z rynny, gdy błyskawica pęka na północnym niebie. Za kilka sekund nadejdzie grzmot, ale w tym momencie przybiera kształt ukrycia - coś czającego się za rogiem i nad dachem. Skulony i chowający się między betonową ścianą a rdzewiejącym płotem nie ma ucieczki. Zanim nadchodzi grzmot, wszystko nagle staje się czarne. Polowanie się skończyło. Alpha Predator uderza ponownie.

Nie przejmuj się, to była tylko weryfikacja historyczna. Gdy symulacja zanika, a terminal konsoli staje się wyraźniejszy, widzimy, jak kształtuje się prawdziwa forma Alpha Predator. Linie kodu Pythona dostarczają sylwetkę fantasmagorycznej bestii czającej się w niej. Hello World - poznaj Alpha Predator.

Wprowadzenie

Nie chcieliśmy, ale tutaj w Blockforce Capital (wcześniej Reality Shares, Inc.) stworzyliśmy potwora. Jednak w przeciwieństwie do większości drapieżników, nasz Alpha Predator jest w rzeczywistości dobroczynną bestią, starającą się wydobyć porządek z obecnego chaosu związanego z inwestowaniem zasobów cyfrowych; Alpha Predator nie „żeruje” na ludziach, żeruje na nieefektywności rynku. Filozoficznie chcemy, aby ta nowo powstająca klasa aktywów rozwijała się i wierzymy, że może ona być narzędziem zmian, poprawiającym jakość życia na całym świecie. Życie ludzkie powstaje z interakcji, a technologia blockchain może radykalnie poprawić te interakcje. Uważamy, że aby przyspieszyć przyjęcie technologii blockchain i powiązanych kryptowalut, potrzebne są odpowiednie rozwiązania on-ramp, aby umożliwić inwestycje niezbędne do innowacji. Będąc jednak rodzącą się klasą aktywów, która wciąż znajduje się w fazie rozwoju, obecny rynek jest obarczony ryzykiem operacyjnym, asymetriami informacyjnymi i innymi wyzwaniami hamującymi inwestycje głównego nurtu. Aby sprzyjać pojawianiu się głównego inwestowania w produkty związane z blockchainem, najpierw musimy zmniejszyć ryzyko jak największej liczby tej klasy aktywów.

Aby pomóc w urzeczywistnieniu naszej filozofii, ciężko pracowaliśmy nad stworzeniem podwójnego rozwiązania, które pochodzi zarówno od strony instytucjonalnej, jak i konsumenckiej, aby znaleźć naturalny stan równowagi. Od końca instytucjonalnego, nasz niedługo uruchamiający fundusz hedgingowy, Blockforce Multi-Strategy Fund *, będzie korzystał z modelu Alpha Predator - polowania na nieefektywności rynku, prowadzącego do lepszego odkrywania cen dla wszystkich uczestników rynku. Ponadto nasza platforma inwestycyjna portfela kryptowalut i aplikacja mobilna Onramp zapewnią inwestorom instytucjonalnym i indywidualnym kompleksowe rozwiązanie do inwestowania w portfele kryptowalut i aktywów cyfrowych w ramach prostej zintegrowanej platformy **. W przeciwieństwie do tradycyjnych rynków, na których alfa jest grą o sumie zerowej, uważamy, że ta klasa aktywów może zapewnić zwrot znacznie przewyższający tradycyjne rynki akcji i obligacji, nawet przy strategii kupna i trzymania. Tak jak drapieżniki są niezbędne do utrzymania równowagi w przyrodzie; wzajemne oddziaływanie konkurencyjnych modeli ilościowych konkurujących firm spowoduje naturalny wybór przejrzystości, wydajności i płynności niezbędnej do rozkwitu inwestorów wszelkiego rodzaju.

Pojawia się drapieżnik

Impulsem do stworzenia Alpha Predator była nasza próba odpowiedzi na pytanie: w jaki sposób dostosowujemy nasze modele ilościowe w oparciu o ciągle zmieniające się fale uczestników rynku, trendy, zmienność i ryzyko? Stworzenie odpowiedniego modelu stosowanego do tradycyjnych klas aktywów, takich jak akcje lub instrumenty o stałym dochodzie, jest wystarczająco trudne, ale próba zastosowania tej metodologii do powstającej klasy aktywów, która dopiero teraz zaczyna zdobywać wsparcie instytucjonalne, jest ciągłym wyzwaniem.

Przez całe nasze doświadczenie w finansach widzieliśmy wiele modeli, zarówno ilościowych, jak i jakościowych, dopóki nie przestały istnieć. Wiele modeli ilościowych, które poprzedzały kryzys finansowy, przestało następnie działać, ponieważ większość udziału inwestorów przeszła z filozofii aktywnego zarządzania na pasywne inwestycje za pośrednictwem funduszy typu ETF. Zmiana ta zmieniła podstawową strukturę rynku, dynamikę i zachowanie; co z kolei zmniejszyło wydajność tradycyjnych modeli ilościowych. Nawet podstawowe modele miały trudności z dostosowaniem się do nowej dynamiki rynku ze względu na mentalność kupowania wszystkiego w koszyku, którą stworzyły ETF, niektóre sektory handlują się bardziej niż zwykle, a także rosnące trudności w generowaniu alfa poprzez selekcję akcji.

Przez kilka ostatnich lat my w Blockforce Capital głęboko zastanawialiśmy się, jak rozwiązać ten utrzymujący się problem. Idealnie, model ilościowy powinien być w stanie zrozumieć podstawową strukturę rynku i mieć zdolność przystosowywania się i zmiany jak żywy, oddychający organizm. Nie chodzi nam o dostosowywanie się do zmian trendów lub wielkości, ale dostosowywanie się do tego, w jaki sposób rzeczywisty rynek wchodzi w interakcje z jego uczestnikami oraz w jaki sposób uczestnicy wchodzą w interakcje z rynkiem. Analogicznie do ogólnej teorii względności - tak jak materia mówi czasoprzestrzeni, jak się wypacza, czasoprzestrzeń mówi materii, jak się poruszać. Uważamy, że rynki finansowe są jedynie mikrokosmosem fizyki, na której bazują rynki.

W ciągu ostatnich kilku miesięcy ciężko pracowaliśmy nad dostosowaniem tych myśli i prób do nowego modelu. Nasze wysiłki opłaciły się wraz z pojawieniem się naszego modelu Alpha Predator, który koncentrował się na wykorzystaniu nieefektywności na obecnych rynkach aktywów cyfrowych w celu generowania alfa, ale także na zmianach i dostosowaniach w miarę dalszego rozwoju i rozwoju rynków. Zdajemy sobie sprawę, że uczestnicy rynku zmieniają się każdego dnia, dlatego chcieliśmy stworzyć model, który będzie w stanie zrozumieć rynek (wykorzystując to, co nazywamy diagnostyką), który ma na celu prawidłową alokację i dostosowanie ekspozycji na ryzyko, aby odpowiedni stosunek ryzyka do zysku mógł być zoptymalizowanym. Nasz międzynarodowy i interdyscyplinarny zespół ma swoje korzenie w tradycyjnym zarządzaniu finansami i ryzykiem, w fizyce teoretycznej, statystyce i astrofizyce obliczeniowej. Korzystając z naszych różnych mocnych stron i doświadczeń, aby wyostrzyć nasze krawędzie, wspólnie postawiliśmy naszą najlepszą stopę do przodu, tworząc interaktywny i dynamiczny model. W nadchodzących miesiącach będziemy trochę zrywać zasłonę, aby pokazać, jak działają niektóre części naszego modelu, ale w międzyczasie chcielibyśmy dać ogólny pogląd na to, jak poluje Alpha Predator.

Głębsze nurkowanie

Ponieważ Alpha Predator musi dostosować się do wielu różnych warunków rynkowych, potrzebuje wielu podmodeli, na których może polegać. Ponadto uczenie maszynowe służy do optymalizacji pod kątem nieoczekiwanych warunków, które mogły początkowo nie występować. Ponieważ zarządzamy zasobami cyfrowymi, nasza historia oparta jest na ograniczonej historii. Widzimy to jako okazję do wyróżnienia się. Dzięki naszej historii i reputacji naszej firmy jako innowacyjnego menedżera ETF, znanego z tworzenia unikalnych ilościowych produktów ETF, wykorzystujemy nasze tradycyjne doświadczenie rynkowe i ideologie zmaksymalizowane pod kątem możliwości, minimalizując ryzyko i stosując je w świecie zasobów cyfrowych. W połączeniu z odpowiednim zarządzaniem ryzykiem i analizą szeregów czasowych, możemy testować i rozwijać trendy w długich, historycznych okresach, niezależnie od ograniczeń danych dla kryptowalut. To, w połączeniu z modelowaniem dużego zestawu danych, pozwala Alpha Predator na bieżąco dostosowywać się do bieżących warunków rynkowych na podstawie różnych czynników, w tym między innymi założeń z innych klas aktywów, finansów behawioralnych, statystyki i analizy danych * **.

W obecnej formie (wersja 1.0) Alpha Predator mierzy podstawowe warunki rynkowe w oparciu o trzy główne czynniki: (1) ogólny kierunek trendów rynkowych, (2) zmienność rynku i (3) rozpiętość rynku. Mierzy każdy z nich z minuty na minutę, 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, z wielu giełd na całym świecie. Alpha Predator następnie wykorzystuje te dane do ciągłej optymalizacji. Ogólnym założeniem Alpha Predator jest pomiar tych wartości i przypisanie aktualnych fundamentów rynku do kategorii za pomocą drzewa decyzyjnego (patrz Rysunek 1.). Każde kategoryczne przypisanie ma szereg algorytmów, które zostały zaprojektowane tak, aby „żerować” na nieefektywnościach leżących u podstaw obecnej sytuacji rynkowej. Na przykład, jeśli rynek idzie losowo, ale ma dużą zmienność i rozprzestrzenia się, system ma gotowe do wdrożenia koszyki algorytmiczne, które mogłyby wykorzystać tę sytuację rynkową. Jak każdy dobry naturalny drapieżnik wie, musi wchodzić i wychodzić szybko, przy możliwie najmniejszym zakłóceniu środowiska. Kiedy powstaje trend ze zmiennością kierunkową, możemy pozwolić naszym koszykom algorytmicznym oddychać i dać im nieco więcej miejsca na odpływ i przepływ z ogólnymi trendami rynkowymi. Obecnie mamy 18 rynkowych koszy diagnostycznych ze zoptymalizowanymi algorytmicznymi nakładkami gotowymi do zastosowania w każdych warunkach. Dla jasności, wiele z tych koszyków nie zostało jeszcze wykorzystanych w naszych testach historycznych, ale zostały one utworzone w ramach przygotowań do przyszłych cykli rynkowych i zachowań, których dotychczas nie widzieliśmy na rynkach aktywów cyfrowych.

Nakładki algorytmiczne

Ze względu na trudność w dywersyfikacji naszego ryzyka rynkowego w ramach wciąż powstającej przestrzeni zasobów cyfrowych, staramy się dywersyfikować i minimalizować nasze ryzyko ekspozycji w sposób algorytmiczny. Dla każdego z naszych koszy diagnostycznych mamy szereg systematycznych algorytmów, które współdziałają w sposób komplementarny. Idealnie szukamy sygnału generowanego z podzbioru algorytmów, które mają podobną liczbę transakcji, wypłaty i średnią wydajność. Aby zdywersyfikować naszą ekspozycję, przyglądamy się komplementarnym algorytmom o tych cechach, ale które wchodzą i wychodzą z rynku w różnych momentach, zamiast handlować tandemem. Pomaga to naszemu modelowi stopniowo zwiększać ekspozycję w miarę zmiany cyklu rynkowego, zamiast skakać w pełni zainwestowane. W ramach algorytmu Alpha Predator możemy mieć do 100 zoptymalizowanych algorytmów gotowych do wdrożenia w oparciu o nieliniową dynamikę rynku. Ta dywersyfikacja algorytmiczna pomaga zarządzać naszym ryzykiem spadku, kosztem rezygnacji z potencjalnej dodatniej wartości alfa. Jest to zgodne z naszą podstawową filozofią rynkową - istnieje wiele alfa czekających na przechwycenie w kryptowalutach i zasobach cyfrowych, ale profil ryzyka pozostaje zbyt duży, aby można było zastosować strategię „tylko kup i trzymaj”.

Optymalizacja dla Sortino i Drawdown

Wiele innych funduszy hedgingowych inwestujących w przestrzeń aktywów cyfrowych koncentruje się wyłącznie na zwrocie zysków. Tradycyjni zarządzający funduszami hedgingowymi są wynagradzani za podejmowanie związanego z nimi ryzyka, ponieważ otrzymują wynagrodzenie za wyniki, ale mają niewielkie lub żadne osobiste konsekwencje dla jakiejkolwiek zmienności spadkowej wynikającej z podjęcia tego dodatkowego ryzyka wzrostu. I odwrotnie, w Blockforce Capital fundamentalnie uważamy, że zwroty są tak wielkie, jak podejmowane ryzyko, a samo opublikowanie doskonałej liczby wyników najwyższej jakości nie pokazuje prawdziwego pełnego obrazu. Oczywiście na parabolicznych hossach (takich jak Bitcoin w 2017 r.) Ci menedżerowie zostali nagrodzeni zarówno aktywami, jak i wydajnością, ale większość, jeśli nie wszyscy, są na dobrej drodze do ukończenia roku o około 50% - 60% ****. W tradycyjnym świecie aktywów wypłata ponad 35% w ramach funduszu hedgingowego oznacza, że ​​„zabezpieczenie” w funduszu hedgingowym nie jest odpowiednio wykorzystywane, a inwestorzy często postrzegają tę trzecią wypłatę jako sygnał do wyjścia w góry. W Blockforce Capital uważamy, że zarządzanie ryzykiem spadku jest tak samo ważne jak wskaźniki całkowitego zwrotu, dlatego staramy się zoptymalizować nasze algorytmy pod kątem współczynnika Sortino i wypłaty wraz z całkowitymi zwrotami.

Wniosek

Jako fantasmagoryczna bestia Alpha Predator nieustannie się zmienia i ewoluuje wraz ze zmianami rynków i analizą nowych danych. Uwolnimy Alpha Predator jako przydział w ramach naszego funduszu Multi-Strategy, jako narzędzie w naszym zestawie narzędzi, które pomaga nam dostosować się do ekspozycji. Z czasem chcielibyśmy przedstawić ludziom Alpha Predator, zapewniając autorskie rozwiązania programistyczne, z których społeczeństwo może się uczyć, aby zacząć budować własne modele. Ponieważ naturą chaosu jest dążenie do porządku (tzn. Życie znajdzie sposób), mamy nadzieję, że nasz model Alpha Predator pomoże uczynić tę ścieżkę nieco jaśniejszą dla codziennych inwestorów - albo poprzez zaprogramowanie własnego rodzaju „Alpha Predator” , ”Lub korzystając z naszego rozwiązania inwestycyjnego Onramp. W międzyczasie twoja wioska nie ma się czego obawiać, to znaczy, chyba że twoja wioska jest rynkiem kryptowalut próbującym ukryć alfa przed Alpha Predatorem.

* Niniejszy materiał nie stanowi oferty zakupu jakichkolwiek papierów wartościowych i nie można się na nie powoływać w związku z zakupem lub sprzedażą jakichkolwiek papierów wartościowych, ani nie można oferować ani sprzedawać papierów wartościowych żadnej osobie w jakiejkolwiek jurysdykcji, w której oferta, nagroda, zakup lub sprzedaż byłaby niezgodna z prawem zgodnie z przepisami dotyczącymi papierów wartościowych obowiązującymi w tej jurysdykcji. Każda taka oferta byłaby składana wyłącznie za pomocą formalnych dokumentów ofertowych, których warunki obowiązywałyby pod każdym względem.

** Reprezentuje przyszły produkt. Uruchomienie Onramp planowane jest na IV kwartał 2018 r. Lub I kwartał 2019 r.

*** Model handlowy Alpha Predator (zarówno algorytmiczny, jak i arbitrażowy) jest stale aktualizowany w celu ciągłej optymalizacji i poprawy jego wydajności. Jednak nie ma gwarancji, że aktualizacje poprawią wydajność modelu, aktualizacje mogą zmniejszyć zwrot modelu.

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

Blockforce Capital nie zaleca, aby informacje tu przedstawione stanowiły podstawę każdej decyzji inwestycyjnej. Informacje są podane w formie streszczenia i nie mają charakteru kompletnego. Jedynym celem tego materiału jest informowanie iw żadnym wypadku nie ma on stanowić oferty ani zachęty do zakupu lub sprzedaży jakichkolwiek papierów wartościowych, innych inwestycji lub usług, ani do przyciągnięcia jakichkolwiek funduszy lub depozytów, ani też nie można oferować ani sprzedawać papierów wartościowych jakiejkolwiek osobie w jakiejkolwiek jurysdykcji, w której oferta, nagabywanie, zakup lub sprzedaż byłyby niezgodne z prawem na mocy prawa takiej jurysdykcji. Informacje te nie stanowią ogólnej ani osobistej porady inwestycyjnej ani nie uwzględniają indywidualnych warunków finansowych lub celów inwestycyjnych, ani warunków finansowych osób, które je czytają. Ostrzega się przed wykorzystaniem tych informacji jako podstawy do podjęcia decyzji o zakupie jakichkolwiek zabezpieczeń.

Niniejszy materiał jest prezentowany wyłącznie w celach informacyjnych i nie stanowi porady inwestycyjnej ani oferty sprzedaży papierów wartościowych.

Pierwotnie opublikowany na www.blockforceecapital.com.