ক্রিপ্টোকারেন্সি ট্রেডিংয়ের জন্য মাল্টি-ফ্যাক্টর ইনসেপশন নেটওয়ার্কস

সূচিপত্র

1. ভূমিকা

ক্রিপ্টোকারেন্সি ট্রেডিং একটি উদীয়মান ক্ষেত্র যা উল্লেখযোগ্য গবেষণা সম্ভাবনা এবং ক্রমবর্ধমান শিল্প গ্রহণযোগ্যতা নিয়ে আবির্ভূত হয়েছে। ক্রিপ্টোকারেন্সিগুলির বিকেন্দ্রীভূত প্রকৃতি সরল অনুসন্ধানের মাধ্যমে অসংখ্য মেট্রিক্সে প্রবেশাধিকার সক্ষম করে, যা অন্তত দৈনিক ভিত্তিতে ঘন ঘন আপডেট হয়। এটি ডেটা-চালিত পদ্ধতিগত ট্রেডিং গবেষণার জন্য সুযোগ সৃষ্টি করে যেখানে সীমিত historical ডেটা হ্যাশরেট বা গুগল ট্রেন্ডস ডেটার মতো অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সম্প্রসারিত করা যেতে পারে।

এই গবেষণায় সমাধান করা মৌলিক চ্যালেঞ্জ হল কীভাবে সর্বোত্তম ট্রেডিং কর্মক্ষমতার জন্য এই একাধিক বৈশিষ্ট্যগুলিকে কার্যকরভাবে নির্বাচন এবং প্রক্রিয়া করা যায়। ঐতিহ্যগত পদ্ধতিগুলি হাতে তৈরি বৈশিষ্ট্য এবং নিয়ম-ভিত্তিক কৌশলের উপর নির্ভর করে, যা ক্রিপ্টোকারেন্সি বাজারের জটিল প্যাটার্নগুলি ক্যাপচার করতে পারে না।

2. পদ্ধতি

2.1 মাল্টি-ফ্যাক্টর ইনসেপশন নেটওয়ার্কস আর্কিটেকচার

এমএফআইএন ডিপ ইনসেপশন নেটওয়ার্কস (ডিআইএন) কে একটি মাল্টি-ফ্যাক্টর প্রসঙ্গে কাজ করার জন্য প্রসারিত করে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে একাধিক অ্যাসেট এবং ফ্যাক্টর জুড়ে রিটার্নস ডেটা থেকে বৈশিষ্ট্য শেখে। আর্কিটেকচারটি প্রতিটি অ্যাসেট এবং ফ্যাক্টর সংমিশ্রণের জন্য রিটার্নসের একক টাইম সিরিজ প্রক্রিয়া করে, ম্যানুয়াল ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং ছাড়াই সরাসরি ডেটা থেকে দরকারী বৈশিষ্ট্য শিখতে মডেলটিকে সক্ষম করে।

2.2 ফিচার লার্নিং মেকানিজম

মডেলটি পজিশনের আকার আউটপুট করে যা পোর্টফোলিও শার্প অনুপাত অপ্টিমাইজ করে, ঐতিহ্যগত মোমেন্টাম এবং রিভারশন কৌশলের তুলনায় অসম্পর্কিত আচরণ শেখে। মূল ফ্যাক্টরগুলির মধ্যে রয়েছে মূল্য, ভলিউম, হ্যাশরেট এবং টুইটের মতো সোশ্যাল মিডিয়া ডেটা।

3. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন

3.1 গাণিতিক কাঠামো

মূল অপ্টিমাইজেশন উদ্দেশ্য শার্প অনুপাতকে সর্বাধিক করে:

$$\text{সর্বাধিককরুন } SR = \frac{\mathbb{E}[R_p]}{\sigma_p}$$

যেখানে $R_p$ পোর্টফোলিও রিটার্নস এবং $\sigma_p$ পোর্টফোলিও ভোলাটিলিটি উপস্থাপন করে। ইনসেপশন মডিউলগুলি বিভিন্ন রিসেপ্টিভ ফিল্ড সহ একাধিক কনভোলিউশনাল ফিল্টার নিয়োগ করে:

$$y_t = \sum_{i=1}^{N} W_i * x_{[t-k_i:t]} + b_i$$

যেখানে $k_i$ বিভিন্ন লুকব্যাক উইন্ডো এবং $W_i$ শেখা ফিল্টার উপস্থাপন করে।

3.2 কোড বাস্তবায়ন

class MFINLayer(nn.Module):
    def __init__(self, num_factors, num_assets, hidden_dims=64):
        super().__init__()
        self.inception_blocks = nn.ModuleList([
            InceptionBlock(num_factors, hidden_dims) 
            for _ in range(num_assets)
        ])
        self.portfolio_layer = nn.Linear(hidden_dims * num_assets, num_assets)
    
    def forward(self, x):
        # x shape: [batch, timesteps, num_assets, num_factors]
        asset_features = []
        for i in range(x.shape[2]):
            asset_data = x[:, :, i, :]
            features = self.inception_blocks[i](asset_data)
            asset_features.append(features)
        
        combined = torch.cat(asset_features, dim=-1)
        weights = torch.softmax(self.portfolio_layer(combined), dim=-1)
        return weights

4. পরীক্ষামূলক ফলাফল

4.1 কর্মদক্ষতা তুলনা

যখন ঐতিহ্যগত কৌশল এবং বৃহত্তর ক্রিপ্টোকারেন্সি বাজারগুলি ২০২২-২০২৩ সময়কালে কম কর্মদক্ষতা দেখিয়েছিল, তখন এমএফআইএন মডেলগুলি ধারাবাহিক রিটার্ন প্রদর্শন করেছিল। নিয়ম-ভিত্তিক মোমেন্টাম এবং রিভারশন কৌশলের তুলনায় ফ্রেমওয়ার্কটি উচ্চতর শার্প অনুপাত অর্জন করেছিল, ঐতিহ্যগত ফ্যাক্টরগুলির সাথে কম পারস্পরিক সম্পর্ক বজায় রেখে।

4.2 ঝুঁকি-সমন্বিত রিটার্ন

পরীক্ষামূলক ফলাফলগুলি দেখায় যে লেনদেন ব্যয় বিবেচনা করার পরেও এমএফআইএন কৌশলগুলি লাভজনক থাকে। শেখা কৌশলগুলি ঐতিহ্যগত পদ্ধতির সাথে অসম্পর্কিত আচরণ প্রদর্শন করে, ক্রিপ্টোকারেন্সি পোর্টফোলিওতে ডাইভারসিফিকেশন সুবিধা প্রদান করে।

5. সমালোচনামূলক বিশ্লেষণ

6. ভবিষ্যত প্রয়োগ

এমএফআইএন ফ্রেমওয়ার্কের ক্রিপ্টোকারেন্সি ট্রেডিংয়ের বাইরে উল্লেখযোগ্য সম্ভাবনা রয়েছে। প্রয়োগগুলির মধ্যে রয়েছে:

• ঐতিহ্যগত অ্যাসেট ক্লাস: ইক্যুইটি, ফিক্সড ইনকাম এবং কমোডিটিতে অভিযোজন
• মাল্টি-অ্যাসেট পোর্টফোলিও: বৈচিত্র্যময় ফ্যাক্টর সেট ব্যবহার করে ক্রস-অ্যাসেট বরাদ্দ
• ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: ডায়নামিক রিস্ক ফ্যাক্টর মডেলিং এবং স্ট্রেস টেস্টিং
• নিয়ন্ত্রক প্রযুক্তি: বাজার নিবিড় পর্যবেক্ষণ এবং অনিয়মিততা সনাক্তকরণ

ভবিষ্যত গবেষণার দিকগুলির মধ্যে টেম্পোরাল মডেলিংয়ের জন্য অ্যাটেনশন মেকানিজম অন্তর্ভুক্ত করা, সম্পর্কিত অ্যাসেট ক্লাস থেকে ট্রান্সফার লার্নিং এবং ডায়নামিক কৌশল অভিযোজনের জন্য রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অন্বেষণ করা অন্তর্ভুক্ত।

7. তথ্যসূত্র

1. লিউ, টি., এবং জোহরেন, এস. (২০২৩)। ক্রিপ্টোকারেন্সি ট্রেডিংয়ের জন্য মাল্টি-ফ্যাক্টর ইনসেপশন নেটওয়ার্কস।
2. জু, জে.-ওয়াই., এট আল. (২০১৭)। আনপেয়ার্ড ইমেজ-টু-ইমেজ ট্রান্সলেশন ইউজিং সাইকেল-কনসিসটেন্ট অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্কস। আইসিসিভি।
3. ফেডারেল রিজার্ভ বোর্ড (২০২১)। আর্থিক বাজারে বিকল্প ডেটা।
4. নাকামোতো, এস. (২০০৮)। বিটকয়েন: এ পিয়ার-টু-পিয়ার ইলেকট্রনিক ক্যাশ সিস্টেম।
5. বিন্যান্স রিসার্চ (২০২৩)। ক্রিপ্টোকারেন্সি মার্কেট ডেটা অ্যানালাইসিস।
6. অক্সফোর্ড-ম্যান ইনস্টিটিউট (২০২২)। কোয়ান্টিটেটিভ ফাইন্যান্স রিসার্চ রিভিউ।