Еволюція інвестування на основі вартості – як математика та машини переслідують невловиму альфу криптовалют

HodlX Guest Post   Submit Your Post

 

Екосистема криптовалют приваблює все більше фінансових професіоналів, яких вабить її волатильність та потенціал для надприбутків.

Згідно з Institutional Investor Digital Assets Survey від EY за 2025 рік, інституційний інтерес до цифрових активів продовжує зростати – понад 70% професійних інвесторів вже розміщують кошти у цьому секторі.

Використовуючи спеціалізовані алгоритми, моделі даних та машинне навчання, фінансові експерти – так звані «кванти» – все частіше шукають альфу на крипторинку.

Еволюція індустрії за останні кілька років призвела до появи інвестування на основі даних.

Хоча кількісні моделі, які впроваджуються для криптовалют, не є новими, це ті ж статистичні інструменти, які кванти давно використовують для отримання прибутку на неефективностях традиційних ринків.

Як продовження свого впливу, ці професіонали тепер застосовують схожу стратегію пошуку альфи до молодшої, швидшої та більш динамічної криптоекосистеми.

Зростання кількісного інвестування у крипто

Щоб зрозуміти цю тему, важливо спочатку розібратися з поняттям «альфа».

У фінансах альфа найкраще описується як показник ефективності, що відображає надлишкову дохідність інвестиції/активу відносно встановленого бенчмаркового індексу.

Однією з найяскравіших рис крипторинку є його волатильність.

Однак ці значні коливання генерують велику кількість даних, які, при правильному аналізі, можуть вказати квантам на наступний великий тренд для інвестування.

З огляду на характер індустрії, ідея кількісних стратегій зараз дуже поширена на волатильних ринках, таких як FX та крипто.

Пошук альфи тепер охоплює різні ринки, включаючи екосистему DeFi (децентралізованих фінансів).

Окрім значної диверсифікації, простір DeFi пропонує потенційні можливості для отримання альфи, хоча вони можуть бути короткочасними.

Однак, незважаючи на цей потенціал високої дохідності, екосистема DeFi залишається у перехідній фазі, що характеризується зростаючим припливом корпоративних інвесторів.

Індекс Chainalysis Global Crypto Adoption Index за 2025 рік демонструє зростаючу частку інституційної та корпоративної активності, що свідчить про перехід DeFi за межі початкового домінування роздрібних інвесторів.

Ця динаміка показує, що можливості для отримання альфи, якими б хорошими вони не були, можуть бути короткочасними і швидко стати негативними.

Розуміння цього ризику є критично важливим для нових квантів, які входять на ринок – особливо з огляду на відсутність чітких регуляторних норм, що регулюють екосистему.

Щоб скористатися потенційними можливостями у крипто та DeFi, багато квантів прагнуть отримати перевагу першого руху.

Ось чому кванти роблять великі ставки на кількісне інвестування у світі криптовалют.

• Стратегії, засновані на доказах – моделі, орієнтовані на альфу, можуть підвищити послідовність у виборі угод з часом. Це важливо для оцінки прогресу у динаміці.
• Систематичний розподіл – з правильною альфа- або кількісною стратегією портфельні менеджери можуть краще впроваджувати системний підхід до криптоінвестицій.
• Розвиток алгоритмічної торгівлі також залежить від доступних, безпечних фреймворків для розгортання.

Математика тихо революціонізує криптопростір

Попри свою молодість, криптоіндустрія демонструє сильну кореляцію з традиційними ринками. Як наслідок, багато традиційних факторних моделей можуть бути успішно застосовані до крипто.

Дослідження з Information Journal від MDPI (2024) це підтверджує.

З огляду на розмір, волатильність, а також фактори капіталу чи ліквідності, математичні інструменти потребуватимуть налаштування для досягнення статистичної значущості.

Є одна важлива особливість цієї тенденції – це те, що волатильність створює нелінійний ціновий тренд.

Як показали останні роки, моделі ML (машинного навчання) демонструють перспективність у виявленні складних патернів у криптоданих.

Останні дослідження, такі як «A Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Algorithmic Trading of Bitcoin», підтверджують, що сучасні алгоритми ML перевершують традиційні статистичні методи у виявленні нелінійних зв’язків на крипторинках.

Це стало сферою зростаючого інтересу для кількісних інвесторів, особливо з огляду на вищий оборот крипторинку з часом, якщо порівнювати прибутковість Bitcoin та індексу Nasdaq-100.

Середньостатистичний роздрібний інвестор може отримати прибуток, використовуючи лише фундаментальний аналіз.

Однак ситуація змінюється, коли на ринок заходить інституційний капітал, оскільки він працює в умовах зобов’язань перед клієнтами та регуляторних обмежень.

У такому випадку альфа стає центральною у їхній стратегії, оскільки їхній простір для помилок значно менший.

Ручне інвестування може завести інвестора лише до певної межі, але з математичними моделями та стратегіями інвестори можуть досягати значно більшого.

Canadian Association of Alternative Strategies and Assets називає «масштаб і суворість» ключовими причинами, чому квантові стратегії є життєво важливими для сучасного інвестування.

Попри революційний потенціал, інтеграція стратегій пошуку альфи у крипто ще не стала мейнстрімом – хоча це може змінитися у найближчі роки.

Ключові квантові стратегії, що використовуються у криптоінвестуванні

Спираючись на багаторічний розвиток, традиційна фінансова екосистема пропонує багатий вибір кількісних методів, які зараз впроваджуються у криптоіндустрії.

Розуміння деяких із цих методів є надзвичайно важливим для інвесторів, які шукають дисциплінований, орієнтований на дані підхід до інвестування.

Деякі з цих квантових методів розглядаються нижче.

Арбітраж

Волатильність у криптопросторі створює достатньо можливостей для арбітражу між торговими платформами.

Ці неефективності дозволяють трейдерам використовувати цінові відмінності між платформами.

З’явилося кілька стратегій для отримання прибутку з цього, включаючи просторовий арбітраж, трикутний арбітраж та арбітраж між токенами.

• Просторовий арбітраж полягає у купівлі активу на одній платформі та продажу на іншій, де ціна вища. Географічне розташування та валютні відмінності — це деякі з факторів, які можуть допомогти організувати таку можливість арбітражу.
• Трикутний арбітраж передбачає використання різниці цін між трьома активами на одній торговій платформі. Його часто вважають низькоризиковою моделлю для валют з волатильністю.
• Арбітраж між токенами є нішевим і може бути застосований у екосистемі DeFi.

Парна торгівля та факторне інвестування

Факторне інвестування передбачає застосування квантових фільтрів для відбору активів. Ці фільтри різноманітні, але здебільшого представлені як імпульс, волатильність та ліквідність.

Згідно з Fidelity Investments, у парній торгівлі кванти зазвичай купують недооцінений актив, одночасно продаючи переоцінений.

Хоча це може вимагати кращого розуміння ринку, це створює структурований канал для виявлення потенційних цінових неефективностей у крипто.

Аналіз настроїв

Настрої у криптоіндустрії такі ж волатильні, як і самі базові активи.

На практиці це основний рушій ринку, оскільки один пост від впливової особи чи регулятора може спричинити значні позитивні або негативні цінові рухи, що робить аналіз настроїв дедалі важливішим.

Озброївшись цими знаннями, кванти зараз використовують обробку природної мови для розшифрування емоційного пульсу ринку.

Прогнозування волатильності за допомогою машинного навчання

Точно визначити альфу з трендів волатильності складніше, ніж просто ідентифікувати патерни.

Для цього моделі прогнозування навчаються на історичних даних, включаючи ціну, обсяг і настрої, щоб передбачити майбутні рухи ринку.

Найсучасніші моделі машинного навчання інтегрують макроіндикатори та блокчейн-метрики.

Такий комплексний підхід дозволяє квантам вловлювати критично важливі сигнали, засновані на даних, що необхідні для формування успішного інвестиційного портфеля.

Біхевіоральні фінанси

Успішно торгувати на ринку в ізоляції майже неможливо, тому багато активних криптоінвесторів об’єднуються у спільноти, діляться ідеологіями і часом утворюють групи, схожі на культи.

Ймовірно, у цих спільнотах існують розпізнавані патерни, які можна дослідити для прогнозування ірраціональних рухів ринку.

Зі зростанням складності кількісного аналізу у крипто, моделі біхевіоральних фінансів – такі як теорія перспектив і стадний ефект – стають критично важливими для розуміння та формування криптоінвестицій.

Крипторинок демонструє ознаки зрілості, із зростаючою присутністю інституційних інвесторів поряд із роздрібними учасниками.

Використовуючи математичні та алгоритмічні моделі, інвестори переходять до дисциплінованої, аналітичної структури, яка ставить дані вище за хайп і емоції.

Епоха покладання на інтуїцію відходить у минуле, її змінює зростаюча залежність від алгоритмів, статистичних моделей і машинного навчання для виявлення нових можливостей.

Ці інструменти можуть допомогти зменшити когнітивні упередження у процесі прийняття інвестиційних рішень.

Vugar — нагороджений старший менеджер і експерт із комунікацій із 15-річним досвідом роботи у Fortune 500 та динамічних стартапах, наразі обіймає посаду chief operating officer у Bitget. Раніше він був chief marketing officer у Beincrypto та обіймав керівні посади у таких відомих брендах, як Carlsberg, Facebook, Danone, Coca-Cola, Twitter, SONY та інших.

 

Generated Image: Midjourney