LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Kripto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?

Pembukaan

Pada bulan Juni tahun lalu, saya datang dengan ide sederhana menggunakan model multi-faktor untuk memilih koin.

Bacaan terkait: "LUCIDA: Gunakan model multi-faktor untuk memilih trek dan mata uang"

Setahun kemudian, kami telah mulai mengembangkan strategi multi-faktor untuk pasar aset kripto, dan telah menulis kerangka strategi keseluruhan ke dalam serangkaian artikel, "Membangun Portofolio Aset Kripto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor".

Kerangka umum dari seri ini adalah sebagai berikut (fine-tuning tidak dikecualikan):

  1. Dasar teoritis model multi-faktor

  2. Konstruksi faktor tunggal

Prapemrosesan data faktor

  • Penyaringan data
  • Outlier penanganan: nilai-nilai ekstrim, nilai-nilai kesalahan, nilai-nilai null *Standardisasi
  • Netral: industri, pasar, kapitalisasi pasar

Penilaian validitas faktor

  • Informasi Rasio IC, Hasil, Sharpe Ratio, Tingkat Turnover
  1. Sintesis jenis faktor utama

Analisis kolinearitas faktor

Kolinearitas faktor eliminasi ortogonal

Metode pembobotan klasik → faktor sintetis

  • Sama-berbobot, bergulir IC-tertimbang, IC \ _IR-tertimbang
  • Pengujian faktor sintetis: hasil, hasil kelompok, hasil tertimbang nilai faktor, IC faktor sintetis, tingkat turnover kelompok

Metode pembobotan lainnya (faktor memiliki hubungan non-linear dengan pengembalian): pembelajaran mesin, pembelajaran penguatan (tidak dipertimbangkan karena kekhasan industri cryptocurrency)

Keempat, optimalisasi portofolio risiko

Berikut ini adalah teks utama dari artikel pertama**#Theoretical Foundation#**.

I. Apa itu "faktor".

"Faktor" adalah "indikator" dalam analisis teknis, "fitur" kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, yang menentukan naik turunnya hasil cryptocurrency.

Tim kami membagi jenis faktor umum dalam ruang cryptocurrency: faktor fundamental, faktor on-chain, faktor volume dan harga, faktor derivatif, faktor alternatif, dan faktor makro.

Tujuan akhir dari penambangan dan penghitungan "faktor" adalah untuk secara akurat menghitung tingkat pengembalian aset yang diharapkan.

2. Perhitungan "Faktor".

(1) Derivasi model multi-faktor

Asal: Model Faktor Tunggal - CAPM

Penelitian faktor tanggal kembali ke 20 C 60 S, dengan munculnya Capital Asset Pricing Model (CAPM), yang mengukur bagaimana risiko mempengaruhi biaya modal perusahaan dan oleh karena itu tingkat pengembalian yang diharapkan. Menurut teori CAPM, kelebihan pengembalian yang diharapkan dari aset individu dapat ditentukan dengan model linier univariat berikut:

! [LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Crypto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7f230462a9-e38cb9eb2f-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Pemahaman Tambahan:

! [LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Crypto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7f230462a9-63bf6cc37a-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Model CAPM adalah model faktor linier yang paling sederhana, yang menyatakan bahwa kelebihan pengembalian aset hanya ditentukan oleh kelebihan pengembalian yang diharapkan dari portofolio pasar (faktor pasar) dan eksposur aset terhadap risiko pasar. Model ini meletakkan landasan teoritis untuk penelitian selanjutnya pada sejumlah besar model penetapan harga multi-faktor linier.

Pengembangan: Model Multi-Faktor – APT

Berdasarkan CAPM, ditemukan bahwa pengembalian aset yang berbeda dipengaruhi oleh banyak faktor, dan Teori Harga Arbitrase (APT) dikembangkan untuk membangun model multi-faktor linier:

! [LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Crypto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7f230462a9-bc61d33569-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Dewasa: Model multifaktor—. Penghasilan Alpha &; Hasil Beta

Dengan mempertimbangkan kesalahan penetapan harga aktual di pasar keuangan dan model APT, dari perspektif deret waktu, pengembalian yang diharapkan atas satu aset ditentukan oleh model linier ganda berikut:

! [LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Crypto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7f230462a9-0749cb5b78-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Model multi-faktor berfokus pada perbedaan dalam pengembalian aset yang diharapkan pada tingkat cross-sectional, yang pada dasarnya adalah model tentang mean, sedangkan pengembalian yang diharapkan adalah rata-rata pengembalian pada deret waktu. Berdasarkan (3), model linear multivariat sudut penampang dapat diturunkan:

! [LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Crypto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7f230462a9-270c008ed5-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Pemahaman Tambahan:

! [LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Crypto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7f230462a9-20243968b4-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Dikombinasikan dengan pengetahuan statistik, model ini menyiratkan tiga tingkat asumsi:

! [LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Crypto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7f230462a9-2627bd1b1d-dd1a6f-cd5cc0.webp)

! [LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Crypto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7f230462a9-0fc7d2273e-dd1a6f-cd5cc0.webp)

(2) Volatilitas model multi-faktor

! [LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Crypto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7f230462a9-bf2d3d3835-dd1a6f-cd5cc0.webp)

! [LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Crypto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7f230462a9-82c8338bb5-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Formula 7

! [LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Crypto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7f230462a9-d344bb03d4-dd1a6f-cd5cc0.webp)

! [LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Crypto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7f230462a9-f227085e77-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Formula 8

∧ Matriks kovarians pengembalian faktor yang mewakili faktor K (K×K):

! [LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Crypto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7f230462a9-629646026d-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Formula 9

Dari Asumsi 3, pengembalian sifat aset yang berbeda juga tidak berkorelasi, dan matriks Δ diperoleh:

! [LUCIDA: Bagaimana Membangun Portofolio Aset Crypto yang Kuat dengan Strategi Multi-Faktor?] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7f230462a9-427b676b5e-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Formula 10

TENTANG LUCIDA & FALCON

Lucida adalah hedge fund kuantitatif terkemuka di industri yang memasuki pasar crypto pada bulan April 2018 dan terutama memperdagangkan CTA / Arbitrase Statistik / Arbitrase Volatilitas Opsi, dengan $ 30 juta di bawah manajemen.

Falcon adalah infrastruktur investasi Web3 generasi berikutnya yang didasarkan pada model multi-faktor yang membantu pengguna "memilih", "membeli", "mengelola", dan "menjual" aset kripto. Falcon diinkubasi oleh Lucida pada Juni 2022.

Konten lainnya dapat ditemukan di:

Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
  • Hadiah
  • Komentar
  • Posting ulang
  • Bagikan
Komentar
0/400
Tidak ada komentar
Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)