Logo
Share this article

Моделирование торговли Bitcoin в MIT принесло прибыль в размере 89% за 50 дней

Исследователи Массачусетского технологического института разработали торговую систему, которая может почти удвоить инвестиции в Bitcoin менее чем за два месяца.

Прибыльная торговля Bitcoin остается скорее искусством, чем точной наукой.

Ежедневно Reddit переполнен теориями, объясняющими движение цены Bitcoin , от экзотических технические индикаторыкмахинацииторговцев страхом, неуверенностью и сомнениями (FUD).

Story continues
Don't miss another story.Subscribe to the Crypto for Advisors Newsletter today. See all newsletters

Однако ситуация может измениться с появлением новой статьи, в которой утверждается, что разработана торговая стратегия, способная обеспечить доходность в 89% менее чем за два месяца.

Авторы, доцент Массачусетского Технологии института Деваврат Шахи студент факультета компьютерных наук Кан Чжан собрали данные с OKCoin, крупнейшей в мире биржи по объему торгов, с февраля по июль.

Они ввели данные в разработанную ими предиктивную статистическую модель и использовали результаты для проведения симуляции сделок CNY/ BTC . В симуляции трейдер мог открывать длинную или короткую позицию только на 1 BTC в каждой сделке.

Волатильность увеличивает прибыль

Торговая симуляция, проведенная на данных, взятых из 50 последовательных дней в мае и июне, дала высокоприбыльные результаты. Симулированный трейдер инвестировал 3781 юань и совершил 2872 сделки. Общая совокупная прибыль составила 3362 юаня, или 89% прибыли от инвестированной суммы.

Торговая стратегия принесла наибольшую прибыль, когда волатильность была высокой, в период с конца мая по начало июня, и оставалась прибыльной, когда цена неуклонно снижалась в конце моделируемого периода.

Торговая стратегия также дала Коэффициент Шарпа 4,1, пишут авторы. Это выражает доходность портфеля после корректировки на безрисковую норму доходности. Высокий коэффициент показывает, что инвестор получил доход, приняв на себя меньший риск, при этом оценки от трех и выше считаются отличными.

Коэффициент Шарпа авторов выгодно отличается от показателей эталонных паевых инвестиционных фондов, таких как Vanguard Total Stock Market Index Fund, крупнейший в миресамый большой такой автомобиль, который стоит $355 млрд. Этот фонд имееткоэффициент Шарпа за год1,79 и принесла доходность 8,32% за последний год.

, Рис. 3
, Рис. 3

Вглядываясь в данные

Результаты статьи также могут подтвердить заявления технических трейдеров на Рынки Bitcoin . Авторы проанализировали свои данные прогнозов и обнаружили доказательства того, что «треугольник' и 'голова и плечи модели на ценовых графиках.

«Это, по-видимому, говорит о том, что такие закономерности действительно существуют, и [... объясняет] успех нашей торговой стратегии», — пишут они.

Апредварительная версиястатьи под названиемБайесовская регрессия и Bitcoin, был опубликован вТруды 2014 годаКонференция Аллертонапо коммуникациям, управлению и вычислениям –ONE из самых продолжительных и престижных конференций в своей области. Трехдневная конференция завершилась 3 октября.

Учитывая ограниченный размер торговли симуляции в 1 BTC, можно ли заработать больше денег, если на кону будет больше капитала? Авторы пишут, что необходимы дополнительные исследования, хотя они предполагают, что прибыль может быть увеличена.

Авторы также отмечают, что дальнейшая прибыль может быть получена за счет обработки большего количества данных, хотя это потребует «вычислений в огромных масштабах». Они использовали 32- CORE машину с 128 ГБ оперативной памяти для исследования и «репрезентативные» данные временных рядов на этапе предиктивного моделирования.

Анализ истоков Twitter

Прогностическое моделирование Шаха и Чжана основано на «модели скрытого источника», которая была описана встатья опубликована в прошлом году и был разработан для прогнозирования того, что станет «популярными темами» в Twitter.

Шах был соавтором этой статьи с двумя исследователями из MIT и Twitter. По словам авторов, их модель смогла точно предсказать популярные темы в 79% случаев.

Прибыль изображение через Shutterstock

Joon Ian Wong