คำนำ

ในเดือนมิถุนายนปีที่แล้ว ฉันเกิดแนวคิดง่ายๆ ในการใช้แบบจำลองหลายปัจจัยในการเลือกสกุลเงิน

การอ่านที่เกี่ยวข้อง:LUCIDA: ใช้แบบจำลองหลายปัจจัยเพื่อเลือกแทร็กและสกุลเงิน》

หนึ่งปีต่อมา เราได้เริ่มพัฒนากลยุทธ์แบบหลายปัจจัยสำหรับตลาดสินทรัพย์ดิจิทัล และได้เขียนกรอบกลยุทธ์โดยรวมเป็นบทความชุด การสร้างพอร์ตโฟลิโอสินทรัพย์ดิจิทัลที่มีประสิทธิภาพโดยใช้กลยุทธ์แบบหลายปัจจัย

กรอบการทำงานทั่วไปของซีรี่ส์นี้มีดังนี้ (ความเป็นไปได้ในการปรับแต่งอย่างละเอียดไม่ได้ถูกตัดออก):

1. พื้นฐานทางทฤษฎีของแบบจำลองหลายปัจจัย

2. การก่อสร้างปัจจัยเดียว

ปัจจัยการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

• การกรองข้อมูล

• การจัดการค่าข้อยกเว้น: ค่าที่มากสุด ค่าความผิดพลาด ค่าว่าง

• การทำให้เป็นมาตรฐาน

• ความเป็นกลาง: อุตสาหกรรม ตลาด มูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาด

การตัดสินความถูกต้องของปัจจัย

• อัตราส่วนข้อมูล IC อัตราผลตอบแทน อัตราส่วนชาร์ป อัตราการหมุนเวียน

3. การสังเคราะห์ปัจจัยประเภทหลัก ๆ

การวิเคราะห์คอลลิเนียริตีของปัจจัย

ความสอดคล้องกันของปัจจัยกำจัดมุมฉาก

วิธีการถ่วงน้ำหนักแบบคลาสสิก→ปัจจัยสังเคราะห์

• น้ำหนักเท่ากัน, การถ่วงน้ำหนัก IC แบบกลิ้ง, การถ่วงน้ำหนัก IC_IR

• การทดสอบปัจจัยสังเคราะห์: อัตราผลตอบแทน อัตราผลตอบแทนกลุ่ม ค่าปัจจัย อัตราผลตอบแทนถ่วงน้ำหนัก ปัจจัยสังเคราะห์ IC อัตราการหมุนของกลุ่ม

วิธีการถ่วงน้ำหนักอื่นๆ (ความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้นระหว่างปัจจัยและผลตอบแทน): การเรียนรู้ของเครื่อง, การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (ไม่พิจารณาเนื่องจากลักษณะเฉพาะของอุตสาหกรรมสกุลเงินดิจิทัล)

4. การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตความเสี่ยง

ต่อไปนี้เป็นข้อความของ **#พื้นฐานเชิงทฤษฎี#** บทแรก

1. “ปัจจัย” คืออะไร?

ปัจจัย คือ ตัวบ่งชี้ ในการวิเคราะห์ทางเทคนิค และ คุณสมบัติ ของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งเป็นตัวกำหนดการเพิ่มขึ้นและลดลงของผลตอบแทนของสกุลเงินดิจิทัล

ทีมงานของเรารวมประเภทปัจจัยทั่วไปในฟิลด์สกุลเงินดิจิทัล: ปัจจัยพื้นฐาน ปัจจัยออนไลน์ ปัจจัยปริมาณและราคา ปัจจัยอนุพันธ์ ปัจจัยทางเลือก และปัจจัยมหภาค

เป้าหมายสูงสุดของการขุดและการคำนวณ ปัจจัย คือการคำนวณมูลค่าของสินทรัพย์อย่างแม่นยำอัตราผลตอบแทนที่คาดหวัง。

2. การคำนวณ “ปัจจัย”

(1) ที่มาของแบบจำลองหลายปัจจัย

ที่มา: แบบจำลองปัจจัยเดียว—CAPM

การวิจัยปัจจัยสามารถย้อนกลับไปในยุค 20 C และ 60 S ด้วยการถือกำเนิดของ Capital Asset Pricing Model (CAPM) ซึ่งระบุปริมาณว่าความเสี่ยงส่งผลต่อต้นทุนเงินทุนของบริษัทอย่างไร และอัตราผลตอบแทนที่คาดหวัง ตามทฤษฎี CAPM ผลตอบแทนส่วนเกินที่คาดหวังของสินทรัพย์เดี่ยวสามารถกำหนดได้จากแบบจำลองเชิงเส้นต่อไปนี้:

ความเข้าใจเพิ่มเติม:

แบบจำลอง CAPM เป็นแบบจำลองปัจจัยเชิงเส้นที่ง่ายที่สุด โดยชี้ให้เห็นว่าผลตอบแทนส่วนเกินของสินทรัพย์จะถูกกำหนดโดยผลตอบแทนส่วนเกินที่คาดหวังจากพอร์ตโฟลิโอตลาด (ปัจจัยตลาด) และความเสี่ยงด้านตลาดของสินทรัพย์ โมเดลนี้วางรากฐานทางทฤษฎีสำหรับการวิจัยในภายหลังเกี่ยวกับโมเดลการกำหนดราคาแบบหลายปัจจัยเชิงเส้นจำนวนมาก

การพัฒนา: แบบจำลองหลายปัจจัย—APT

จากข้อมูลของ CAPM ผู้คนพบว่าผลตอบแทนของสินทรัพย์ที่แตกต่างกันได้รับผลกระทบจากปัจจัยหลายประการ Arbitrage Pricing Theory (APT) ออกมาและสร้างแบบจำลองหลายปัจจัยเชิงเส้น:

ผู้ใหญ่: โมเดลแบบหลายปัจจัย - การส่งคืนอัลฟ่าและการส่งคืนเบต้า

เมื่อคำนึงถึงข้อผิดพลาดในการกำหนดราคาที่เกิดขึ้นจริงในตลาดการเงินและแบบจำลอง APT จากมุมมองของอนุกรมเวลา อัตราผลตอบแทนที่คาดหวังของสินทรัพย์เดียวจะถูกกำหนดโดยแบบจำลองเชิงเส้นหลายตัวแปรต่อไปนี้:

แบบจำลองหลายปัจจัยมุ่งเน้นไปที่ความแตกต่างภาคตัดขวางในผลตอบแทนที่คาดหวังของสินทรัพย์ โดยพื้นฐานแล้ว เป็นแบบจำลองเกี่ยวกับค่าเฉลี่ย และผลตอบแทนที่คาดหวังคือค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนในอนุกรมเวลา จาก (3) สามารถหาแบบจำลองเชิงเส้นหลายตัวแปรของมุมหน้าตัดได้:

ความเข้าใจเพิ่มเติม:

เมื่อรวมกับความรู้ทางสถิติแล้ว โมเดลนี้แสดงถึงสมมติฐานสามชั้น:

(2) ความผันผวนของแบบจำลองหลายปัจจัย

formula 7 

formula 8 

∧ หมายถึงKปัจจัยส่งคืนเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมของปัจจัย (K×K)：

formula 9 

ตามสมมติฐานที่ 3 ผลตอบแทนที่แปลกประหลาดของสินทรัพย์ที่แตกต่างกันไม่มีความสัมพันธ์กัน และสามารถหาเมทริกซ์ Δ ได้เป็น:

formula 10 

เกี่ยวกับลูซิดาและฟอลคอน

Lucidaเป็นกองทุนเฮดจ์ฟันด์เชิงปริมาณชั้นนำของอุตสาหกรรมที่เข้าสู่ตลาด Crypto ในเดือนเมษายน 2018 โดยส่วนใหญ่จะซื้อขาย CTA/การเก็งกำไรเชิงสถิติ/การเก็งกำไรจากความผันผวนของตัวเลือก และกลยุทธ์อื่นๆ ด้วยขนาดการจัดการปัจจุบันที่ 30 ล้านดอลลาร์สหรัฐ

Falconเป็นโครงสร้างพื้นฐานการลงทุน Web3 รุ่นใหม่ ซึ่งใช้โมเดลหลายปัจจัยเพื่อช่วยให้ผู้ใช้ เลือก ซื้อ จัดการ และ ขาย สินทรัพย์ crypto ฟอลคอนถูกฟักโดยลูซิดาในเดือนมิถุนายน พ.ศ. 2565

สามารถดูเนื้อหาเพิ่มเติมได้ที่:https://linktr.ee/lucida_and_falcon