شبکه‌های اینسپشن چندعاملی برای معاملات ارز دیجیتال

فهرست مطالب

1. مقدمه

معاملات ارز دیجیتال حوزه‌ای نوظهور با پتانسیل تحقیقاتی قابل توجه و پذیرش فزاینده در صنعت است. ماهیت غیرمتمرکز ارزهای دیجیتال دسترسی به معیارهای متعدد را از طریق جستجوهای ساده فراهم می‌کند که حداقل به صورت روزانه به‌روزرسانی می‌شوند. این امر فرصت‌هایی برای تحقیقات معاملات سیستماتیک مبتنی بر داده ایجاد می‌کند که در آن داده‌های تاریخی محدود را می‌توان با ویژگی‌های اضافی مانند نرخ هش یا داده‌های روند گوگل تکمیل کرد.

چالش اساسی مورد بررسی در این تحقیق این است که چگونه این ویژگی‌های چندگانه را به طور مؤثر برای دستیابی به عملکرد معاملاتی بهینه انتخاب و پردازش کنیم. رویکردهای سنتی بر ویژگی‌های دست‌ساز و استراتژی‌های مبتنی بر قاعده متکی هستند که ممکن است الگوهای پیچیده در بازارهای ارز دیجیتال را شناسایی نکنند.

2. روش‌شناسی

2.1 معماری شبکه‌های اینسپشن چندعاملی

MFIN شبکه‌های اینسپشن عمیق (DIN) را برای عملکرد در زمینه چندعاملی گسترش می‌دهد و به طور خودکار ویژگی‌ها را از داده‌های بازده در چندین دارایی و عامل یاد می‌گیرد. این معماری سری‌های زمانی منفرد بازده را برای هر ترکیب دارایی و عامل پردازش می‌کند و به مدل اجازه می‌دهد ویژگی‌های مفید را مستقیماً از داده‌ها بدون مهندسی ویژگی دستی یاد بگیرد.

2.2 مکانیزم یادگیری ویژگی

مدل اندازه‌های موقعیتی را خروجی می‌دهد که نسبت شارپ سبد سرمایه را بهینه می‌کند و رفتارهای غیرهمبسته را در مقایسه با استراتژی‌های سنتی مومنتوم و بازگشتی یاد می‌گیرد. عوامل کلیدی شامل قیمت، حجم، نرخ هش و داده‌های رسانه‌های اجتماعی مانند توییت‌ها هستند.

3. پیاده‌سازی فنی

3.1 چارچوب ریاضی

هدف بهینه‌سازی اصلی، بیشینه‌سازی نسبت شارپ است:

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

که در آن $R_p$ نشان‌دهنده بازده‌های سبد سرمایه و $\sigma_p$ نوسان‌پذیری سبد سرمایه است. ماژول‌های اینسپشن از فیلترهای کانولوشنال متعدد با زمینه‌های دریافتی مختلف استفاده می‌کنند:

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

که در آن $k_i$ نشان‌دهنده پنجره‌های نگاه به عقب مختلف و $W_i$ فیلترهای یادگرفته‌شده هستند.

3.2 پیاده‌سازی کد

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. نتایج تجربی

4.1 مقایسه عملکرد

مدل‌های MFIN در طول سال‌های ۲۰۲۲-۲۰۲۳ زمانی که استراتژی‌های سنتی و بازارهای گسترده ارز دیجیتال عملکرد ضعیفی داشتند، بازده‌های ثابتی نشان دادند. این چارچوب در مقایسه با استراتژی‌های مومنتوم و بازگشتی مبتنی بر قاعده، نسبت‌های شارپ بالاتری به دست آورد و در عین حال همبستگی کمتری با عوامل سنتی حفظ کرد.

4.2 بازده‌های تعدیل‌شده بر اساس ریسک

نتایج تجربی نشان می‌دهد که استراتژی‌های MFIN پس از محاسبه هزینه‌های معاملاتی سودآور باقی می‌مانند. استراتژی‌های یادگرفته‌شده رفتار غیرهمبسته با رویکردهای سنتی نشان می‌دهند و مزایای تنوع‌بخشی در سبدهای سرمایه ارز دیجیتال را فراهم می‌کنند.

5. تحلیل انتقادی

6. کاربردهای آینده

چارچوب MFIN پتانسیل قابل توجهی فراتر از معاملات ارز دیجیتال دارد. کاربردها شامل:

• کلاس‌های دارایی سنتی: تطبیق با سهام، درآمد ثابت و کالاها
• سبدهای سرمایه چنددارایی: تخصیص متقابل دارایی با استفاده از مجموعه‌های عامل متنوع
• مدیریت ریسک: مدل‌سازی پویای عامل ریسک و تست استرس
• فناوری نظارتی: نظارت بر بازار و شناسایی ناهنجاری

جهت‌های تحقیقاتی آینده شامل ترکیب مکانیزم‌های توجه برای مدل‌سازی زمانی، یادگیری انتقال از کلاس‌های دارایی مرتبط و کاوش یادگیری تقویتی برای تطبیق پویای استراتژی است.

7. مراجع

1. Liu, T., & Zohren, S. (2023). Multi-Factor Inception Networks for Cryptocurrency Trading.
2. Zhu, J.-Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV.
3. Federal Reserve Board (2021). Alternative Data in Financial Markets.
4. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
5. Binance Research (2023). Cryptocurrency Market Data Analysis.
6. Oxford-Man Institute (2022). Quantitative Finance Research Review.