Ewolucja inwestowania opartego na wartości – jak matematyka i maszyny ścigają nieuchwytną alfę rynku krypto

HodlX Guest Post   Prześlij swój post

 

Ekosystem kryptowalut przyciąga coraz więcej profesjonalistów z branży finansowej, zwabionych jego zmiennością i potencjałem do osiągania ponadprzeciętnych zysków.

Zgodnie z raportem EY’s 2025 Institutional Investor Digital Assets Survey, entuzjazm instytucjonalny wobec aktywów cyfrowych nadal rośnie – ponad 70% profesjonalnych inwestorów obecnie alokuje środki w tym sektorze.

Wykorzystując dopasowane algorytmy, modele danych i uczenie maszynowe, eksperci finansowi – znani jako „quants” – coraz częściej poszukują alfy na rynku krypto.

Rozwój branży w ostatnich latach doprowadził do powstania inwestowania opartego na danych.

Chociaż modele ilościowe stosowane w krypto nie są nowe, są to te same narzędzia statystyczne, które od dawna wykorzystują quants do wykorzystywania nieefektywności na tradycyjnych rynkach.

W ramach rozszerzenia swojego wpływu, profesjonaliści ci wdrażają obecnie podobną strategię poszukiwania alfy w młodszym, szybszym i bardziej dynamicznym ekosystemie kryptowalut.

Wzrost inwestowania ilościowego w krypto

Aby zrozumieć temat, ważne jest najpierw zrozumienie pojęcia „alfa”.

W finansach alfa najlepiej opisać jako miarę wydajności, która reprezentuje nadwyżkowy zwrot z inwestycji/aktywów względem ustalonego indeksu referencyjnego.

Jedną z najbardziej uderzających cech rynku krypto jest jego zmienność.

Jednak te ogromne wahania generują mnóstwo danych, które – odpowiednio przeanalizowane – mogą wskazać quants kolejny duży trend, na który warto postawić.

Biorąc pod uwagę charakter branży, koncepcja strategii ilościowych jest obecnie bardzo powszechna na rynkach zmiennych, takich jak FX i krypto.

Poszukiwanie alfy obejmuje obecnie różne rynki, w tym ekosystem DeFi (decentralized finance).

Poza oferowaniem dużej dywersyfikacji, przestrzeń DeFi daje potencjalne możliwości uzyskania alfy, choć mogą być one krótkotrwałe.

Jednak pomimo tego potencjału wysokich zwrotów, ekosystem DeFi pozostaje w fazie przejściowej, charakteryzującej się rosnącym napływem inwestorów korporacyjnych.

Indeks 2025 Chainalysis Global Crypto Adoption Index pokazuje rosnący udział aktywności instytucjonalnej i korporacyjnej, co sygnalizuje, że DeFi wychodzi poza swoją wczesną dominację detaliczną.

Ta dynamika pokazuje, że możliwości uzyskania alfy, niezależnie od ich jakości, mogą być krótkotrwałe i szybko przejść w negatywne.

Zrozumienie tego ryzyka jest kluczowe dla nowych quants wchodzących na rynek – szczególnie przy braku jednoznacznych regulacji dotyczących ekosystemu.

Aby uchwycić potencjalne możliwości w krypto i DeFi, wielu quants dąży do uzyskania przewagi pierwszego ruchu.

Oto dlaczego quants stawiają na inwestowanie ilościowe w świecie krypto.

• Strategie oparte na dowodach – Modele zorientowane na alfę mogą poprawić spójność w doborze transakcji w czasie. Jest to kluczowe, aby móc porównywać postępy w dłuższym okresie.
• Systematyczna alokacja – Dzięki odpowiedniej strategii alfa lub ilościowej, zarządzający portfelem mogą lepiej przyjąć systematyczne podejście do inwestycji w krypto.
• Rozwój handlu algorytmicznego zależy również od dostępnych, bezpiecznych ram wdrożeniowych.

Matematyka po cichu rewolucjonizuje przestrzeń krypto

Mimo swojej młodości, branża krypto wykazuje silne korelacje z rynkami tradycyjnymi. W rezultacie wiele tradycyjnych modeli czynnikowych można z powodzeniem stosować w krypto.

Badania z MDPI’s Information Journal (2024) to potwierdzają.

Biorąc pod uwagę wielkość, zmienność oraz czynniki kapitałowe lub płynnościowe, narzędzia matematyczne będą wymagały dostosowania, aby osiągnąć istotność statystyczną.

Jest jednak jeden główny haczyk w tym trendzie – jest nim fakt, że zmienność oferuje nieliniowy trend cenowy.

Jak pokazano w ostatnich latach, modele ML (uczenia maszynowego) wykazują obiecujące rezultaty w wychwytywaniu złożonych wzorców w danych krypto.

Najnowsze badania, takie jak „A Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Algorithmic Trading of Bitcoin”, potwierdzają, że zaawansowane algorytmy ML przewyższają tradycyjne metody statystyczne w identyfikowaniu nieliniowych zależności na rynkach krypto.

Stało się to obszarem rosnącego zainteresowania inwestorów ilościowych, zwłaszcza biorąc pod uwagę wyższą rotację na rynku krypto w czasie, sądząc po zwrotach Bitcoin w porównaniu z Nasdaq-100 Index.

Przeciętny inwestor detaliczny może osiągać zyski, korzystając wyłącznie z analizy fundamentalnej.

Jednak sytuacja zmienia się, gdy na rynek wchodzi kapitał instytucjonalny, ponieważ działa on pod presją zobowiązań wobec klientów i ograniczeń regulacyjnych.

W tym przypadku alfa staje się centralnym elementem ich strategii, ponieważ margines błędu jest znacząco mniejszy.

Inwestowanie manualne może zaprowadzić inwestora tylko do pewnego momentu, ale dzięki modelom matematycznym i strategiom można osiągnąć znacznie więcej.

Canadian Association of Alternative Strategies and Assets wskazuje „skalę i rygor” jako kluczowe powody, dla których strategie ilościowe są dziś niezbędne w inwestowaniu.

Mimo swojego rewolucyjnego potencjału, integracja strategii poszukiwania alfy w krypto nie jest jeszcze powszechna – choć może się to zmienić w nadchodzących latach.

Kluczowe strategie ilościowe stosowane w inwestowaniu w krypto

Czerpiąc z lat rozwoju, tradycyjny ekosystem finansowy oferuje bogactwo metod ilościowych, które obecnie są wdrażane przez branżę krypto.

Zrozumienie niektórych z tych metod jest bardzo ważne dla inwestorów poszukujących zdyscyplinowanego, opartego na danych podejścia do inwestowania.

Niektóre z tych metod ilościowych omówiono poniżej.

Arbitraż

Zmienność w przestrzeni krypto tworzy wystarczająco dużo miejsca na okazje arbitrażowe pomiędzy platformami handlowymi.

Te nieefektywności pozwalają traderom wykorzystywać różnice cenowe pomiędzy platformami.

Pojawiło się kilka strategii, aby to wykorzystać, w tym arbitraż przestrzenny, arbitraż trójkątny i arbitraż między-tokenowy.

• Arbitraż przestrzenny polega na kupnie aktywa na jednej platformie i sprzedaży go na innej, gdzie cena jest wyższa. Lokalizacja geograficzna i różnice walutowe to niektóre z czynników, które mogą pomóc w stworzeniu tej okazji arbitrażowej.
• Arbitraż trójkątny polega na wykorzystaniu różnicy cen pomiędzy trzema aktywami na tej samej platformie handlowej. Często jest uważany za model niskiego ryzyka dla walut o dużej zmienności.
• Arbitraż między-tokenowy jest niszowy i może być stosowany w ekosystemie DeFi.

Handel parami i inwestowanie oparte na czynnikach

Inwestowanie oparte na czynnikach polega na zastosowaniu filtrów ilościowych do wyboru aktywów. Filtry te są różnorodne, ale najczęściej obejmują momentum, zmienność i płynność.

Zgodnie z Fidelity Investments, w handlu parami quants zazwyczaj kupują niedowartościowane aktywo, jednocześnie sprzedając na krótko przewartościowane.

Chociaż może to wymagać lepszego zrozumienia rynku, tworzy to uporządkowany kanał do identyfikacji potencjalnych nieefektywności cenowych w krypto.

Analiza sentymentu

Sentyment w branży krypto jest tak zmienny, jak same aktywa bazowe.

W rzeczywistości jest to główny czynnik rynkowy, ponieważ pojedynczy post wpływowej osoby lub regulatora może wywołać znaczące pozytywne lub negatywne ruchy cen, co czyni analizę sentymentu coraz ważniejszą.

Wyposażeni w tę wiedzę, quants wykorzystują obecnie przetwarzanie języka naturalnego do dekodowania emocjonalnego pulsu rynku.

Prognozowanie zmienności za pomocą uczenia maszynowego

Dokładne wyłapywanie alfy z trendów zmienności jest trudniejsze niż samo identyfikowanie wzorców.

W tym celu modele prognostyczne są trenowane na danych historycznych, w tym cenach, wolumenie i sentymencie, aby przewidywać przyszłe ruchy rynkowe.

Najbardziej zaawansowane modele uczenia maszynowego integrują wskaźniki makroekonomiczne i metryki blockchain.

To solidne pokrycie pozwala quants wychwytywać kluczowe sygnały oparte na danych, niezbędne do budowy udanego portfela inwestycyjnego.

Finanse behawioralne

Samodzielne skuteczne handlowanie na rynku jest niemal niemożliwe, dlatego wielu aktywnych inwestorów krypto organizuje się w społeczności, dzieli ideologiami, a czasem tworzy grupy przypominające sekty.

Prawdopodobnie istnieją rozpoznawalne wzorce w tych społecznościach, które można badać, aby przewidzieć pozornie irracjonalne ruchy rynkowe.

Wraz ze wzrostem zaawansowania analizy ilościowej w krypto, modele finansów behawioralnych – takie jak teoria perspektywy i zachowania stadne – są obecnie niezwykle ważne dla zrozumienia i kształtowania inwestycji w krypto.

Rynek krypto wykazuje oznaki dojrzewania, z rosnącą obecnością inwestorów instytucjonalnych obok uczestników detalicznych.

Wdrażając modele matematyczne i algorytmiczne, inwestorzy przesuwają się w kierunku zdyscyplinowanych, analitycznych ram, które przedkładają dane nad szum i emocje.

Era polegania na intuicji przemija, zastępowana przez rosnące uzależnienie od algorytmów, modeli statystycznych i uczenia maszynowego w celu odkrywania nowych możliwości.

Narzędzia te mogą pomóc ograniczyć błędy poznawcze w decyzjach inwestycyjnych.

Vugar to nagradzany starszy menedżer i ekspert ds. komunikacji z 15-letnim doświadczeniem obejmującym zarówno gigantów z listy Fortune 500, jak i dynamiczne startupy, obecnie pełniący funkcję chief operating officer w Bitget. Wcześniej pełnił rolę chief marketing officer w Beincrypto oraz zajmował wysokie stanowiska w renomowanych markach takich jak Carlsberg, Facebook, Danone, Coca-Cola, Twitter, SONY i inne.

 

Wygenerowany obraz: Midjourney