Эволюция стоимостного инвестирования — как математика и машины охотятся за неуловимой альфой на рынке криптовалют

HodlX Гостевой пост   Отправьте свой пост

 

Экосистема криптовалют привлекает все больше финансовых профессионалов, которых манит ее волатильность и потенциал для получения сверхвысокой прибыли.

Согласно Institutional Investor Digital Assets Survey 2025 от EY, институциональный интерес к цифровым активам продолжает расти – сейчас более 70% профессиональных инвесторов уже выделяют средства в этот сектор.

Используя индивидуальные алгоритмы, модели данных и машинное обучение, финансовые эксперты – известные как «кванты» – все чаще ищут альфу на крипторынке.

Эволюция отрасли за последние несколько лет привела к появлению инвестирования, основанного на данных.

Хотя количественные модели, применяемые для криптовалют, не являются новыми, примечательно, что это те же статистические инструменты, которые кванты давно используют для извлечения выгоды из неэффективности традиционных рынков.

В качестве продолжения своего влияния эти профессионалы теперь применяют аналогичную стратегию поиска альфы к более молодой, быстрой и динамичной криптоэкосистеме.

Рост количественного инвестирования в криптовалютах

Чтобы понять этот вопрос, важно сначала разобраться, что такое «альфа».

В финансах альфа — это показатель эффективности, который отражает избыточную доходность инвестиции/актива относительно установленного эталонного индекса.

Одной из самых ярких особенностей крипторынка является его волатильность.

Однако эти масштабные колебания генерируют огромное количество данных, которые при правильном анализе могут указать квантам на следующую крупную тенденцию для инвестирования.

Учитывая специфику отрасли, идея количественных стратегий теперь очень распространена на волатильных рынках, таких как FX и криптовалюты.

Погоня за альфой теперь распространяется на различные рынки, включая экосистему DeFi (децентрализованных финансов).

Помимо широкой диверсификации, пространство DeFi предоставляет потенциальные возможности для получения альфы, хотя они могут быть недолговечными.

Однако, несмотря на этот потенциал высокой доходности, экосистема DeFi остается в переходной фазе, характеризующейся растущим притоком корпоративных инвесторов.

Chainalysis Global Crypto Adoption Index 2025 показывает увеличение доли институциональной и корпоративной активности, что свидетельствует о том, что DeFi выходит за пределы своей ранней розничной доминанты.

Эта динамика показывает, что возможности получения альфы, какими бы хорошими они ни были, могут быть краткосрочными и быстро становиться отрицательными.

Понимание этого риска крайне важно для новых квантов, входящих на рынок – особенно с учетом отсутствия четкого регулирования, регулирующего экосистему.

Чтобы захватить потенциальные возможности в криптовалютах и DeFi, многие кванты стремятся получить преимущество первопроходца.

Вот почему кванты делают крупные ставки на количественное инвестирование в мире криптовалют.

• Стратегии, основанные на доказательствах – модели, ориентированные на альфу, могут со временем повысить последовательность в выборе сделок. Это важно для оценки прогресса с течением времени.
• Систематическое распределение – с правильной альфа- или количественной стратегией управляющие портфелем могут более эффективно применять системный подход к инвестициям в криптовалюты.
• Разработка алгоритмической торговли также зависит от доступных и безопасных фреймворков для развертывания.

Математика тихо революционизирует криптопространство

Несмотря на свою молодость, криптоиндустрия демонстрирует сильную корреляцию с традиционными рынками. В результате многие традиционные факторные модели могут быть успешно применены к криптовалютам.

Исследование из Information Journal MDPI (2024) подтверждает это.

Учитывая размер, волатильность, а также факторы капитала или ликвидности, математические инструменты потребуется адаптировать для достижения статистической значимости.

Однако есть одна важная особенность этой тенденции – это то, что волатильность создает нелинейный тренд цен.

Как показали последние годы, модели машинного обучения (ML) демонстрируют перспективы в выявлении сложных закономерностей в криптоданных.

Недавние исследования, такие как «Комплексный анализ моделей машинного обучения для алгоритмической торговли Bitcoin», подтверждают, что продвинутые алгоритмы ML превосходят традиционные статистические методы в выявлении нелинейных взаимосвязей на крипторынках.

Это становится областью растущего интереса для количественных инвесторов, особенно учитывая более высокий оборот на крипторынке со временем, если судить по доходности Bitcoin по сравнению с индексом Nasdaq-100.

Обычный розничный инвестор может получать прибыль, используя только фундаментальный анализ.

Однако ситуация меняется, когда на рынок заходит институциональный капитал, поскольку он действует в рамках обязательств перед клиентами и нормативных ограничений.

В этом случае альфа становится центральной частью их стратегии, поскольку их допустимая погрешность значительно меньше.

Ручное инвестирование может завести инвестора лишь до определенного предела, но с помощью математических моделей и стратегий инвесторы могут добиться гораздо большего.

Canadian Association of Alternative Strategies and Assets называет «масштаб и строгость» ключевыми причинами, почему квантовые стратегии сегодня жизненно важны для инвестирования.

Несмотря на свой революционный потенциал, интеграция стратегий поиска альфы в криптовалютах пока не стала мейнстримом – хотя это может измениться в ближайшие годы.

Ключевые квантовые стратегии, используемые в криптоинвестировании

Опираясь на годы развития, традиционная финансовая экосистема предлагает богатый арсенал количественных методов, которые теперь перенимает криптоиндустрия.

Понимание некоторых из этих методов крайне важно для инвесторов, стремящихся к дисциплинированному, основанному на данных подходу к инвестициям.

Некоторые из этих квантовых методов рассмотрены ниже.

Арбитраж

Волатильность в криптопространстве создает достаточно возможностей для арбитража между торговыми платформами.

Эти неэффективности позволяют трейдерам использовать разницу в ценах между платформами.

Появилось несколько стратегий для извлечения выгоды из этого, включая пространственный арбитраж, треугольный арбитраж и арбитраж между токенами.

• Пространственный арбитраж заключается в покупке актива на одной платформе и продаже его на другой, где цена выше. Географическое положение и валютные различия — одни из факторов, способствующих возникновению такой арбитражной возможности.
• Треугольный арбитраж предполагает использование разницы в ценах между тремя активами на одной и той же торговой площадке. Часто считается низкорисковой моделью для валют с волатильностью.
• Арбитраж между токенами является нишевым и может быть применим в экосистеме DeFi.

Парная торговля и факторное инвестирование

Факторное инвестирование предполагает применение квантовых фильтров для отбора активов. Эти фильтры разнообразны, но в основном представлены импульсом, волатильностью и ликвидностью.

Согласно Fidelity Investments, при парной торговле кванты обычно покупают недооцененный актив и одновременно продают переоцененный.

Хотя это требует лучшего понимания рынка, такой подход создает структурированный канал для выявления потенциальных ценовых неэффективностей в криптовалютах.

Анализ настроений

Настроения в криптоиндустрии столь же волатильны, как и сами базовые активы.

На самом деле это основной драйвер рынка, поскольку один пост влиятельной фигуры или регулятора может вызвать значительные положительные или отрицательные ценовые движения, что делает анализ настроений все более важным.

Вооружившись этими знаниями, кванты теперь используют обработку естественного языка для расшифровки эмоционального пульса рынка.

Прогнозирование волатильности с помощью машинного обучения

Точно определить альфу на основе трендов волатильности сложнее, чем просто выявить закономерности.

Для этого модели прогнозирования обучаются на исторических данных, включая цену, объем и настроение, чтобы предсказать будущие движения рынка.

Самые продвинутые модели машинного обучения интегрируют макроэкономические индикаторы и метрики блокчейна.

Такое комплексное покрытие позволяет квантам захватывать критически важные сигналы, основанные на данных, необходимые для формирования успешного инвестиционного портфеля.

Поведенческие финансы

Успешно торговать на рынке в одиночку практически невозможно, поэтому многие активные криптоинвесторы объединяются в сообщества, делятся идеологиями и иногда формируют группы, похожие на культы.

В этих сообществах, вероятно, существуют различимые паттерны, которые можно изучить для прогнозирования иррациональных рыночных движений.

С ростом сложности количественного анализа в криптовалютах модели поведенческих финансов – такие как теория перспектив и стадное поведение – становятся крайне важными для понимания и формирования криптоинвестиций.

Крипторынок демонстрирует признаки зрелости, с растущим присутствием институциональных инвесторов наряду с розничными участниками.

Используя математические и алгоритмические модели, инвесторы переходят к дисциплинированной, аналитической структуре, которая ставит данные выше шума и эмоций.

Эпоха, когда полагались на интуицию, уходит, уступая место растущей зависимости от алгоритмов, статистических моделей и машинного обучения для поиска новых возможностей.

Эти инструменты могут помочь снизить когнитивные искажения при принятии инвестиционных решений.

Вугар — отмеченный наградами старший менеджер и эксперт по коммуникациям с 15-летним прогрессивным практическим опытом, охватывающим как гигантов Fortune 500, так и динамичные стартапы, в настоящее время занимает должность chief operating officer в Bitget . Ранее он занимал должность chief marketing officer в Beincrypto и занимал руководящие позиции в таких известных брендах, как Carlsberg, Facebook, Danone, Coca-Cola, Twitter, SONY и других.

 

Сгенерированное изображение: Midjourney