Qiymatga asoslangan investitsiyalarning evolyutsiyasi – Matematika va mashinalar qanday qilib kripto bozorining qiyin topiladigan alfasi ortidan quvmoqda

HodlX Mehmon Posti   Postingizni yuboring

 

Kriptovalyuta ekotizimi tobora ko‘proq moliyaviy mutaxassislarni o‘ziga jalb qilmoqda, ularni bu sohaning o‘zgaruvchanligi va katta daromad olish imkoniyati o‘ziga tortmoqda.

EY’ning 2025 Institutional Investor Digital Assets Survey hisobotiga ko‘ra, institutsional investorlarning raqamli aktivlarga bo‘lgan ishtiyoqi oshib bormoqda – hozirda professional investorlarning 70% dan ortig‘i ushbu sektorga mablag‘ ajratmoqda.

Maxsus algoritmlar, ma’lumotlar modellari va mashinaviy o‘rganishdan foydalanib, moliya mutaxassislari – ‘quants’ deb ataladiganlar – kriptoda alfa izlashga tobora ko‘proq harakat qilmoqda.

So‘nggi yillarda sohaning rivojlanishi ma’lumotlarga asoslangan investitsiyalarning paydo bo‘lishiga olib keldi.

Kripto uchun qo‘llanilayotgan kvantitativ modellar yangilik emas, ular an’anaviy bozorlardagi nomutanosibliklardan foyda olish uchun quants tomonidan uzoq vaqtdan beri ishlatiladigan statistik vositalardir.

Ularning ta’sirini kengaytirgan holda, bu mutaxassislar endi yoshroq, tezroq va jonliroq kripto ekotizimida ham xuddi shunday alfa ovlash strategiyasini qo‘llamoqda.

Kriptoda kvantitativ investitsiyalarning o‘sishi

Mavzuni tushunish uchun avvalo ‘alfa’ nima ekanini bilish muhim.

Moliya sohasida alfa – bu investitsiya/aktivning belgilangan benchmark indeksiga nisbatan ortiqcha daromadini ifodalovchi natija o‘lchovidir.

Kripto bozorining eng ajralib turadigan xususiyatlaridan biri – bu uning o‘zgaruvchanligi.

Biroq, bu katta tebranishlar ko‘plab ma’lumotlarni hosil qiladi, ular to‘g‘ri o‘rganilsa, quants uchun keyingi yirik trendni aniqlashga yordam beradi.

Sohadagi xususiyatlarni hisobga olgan holda, kvantitativ strategiyalar g‘oyasi hozirda FX va kripto kabi o‘zgaruvchan bozorlarda juda keng tarqalgan.

Alfa izlash endi turli bozorlarga, jumladan DeFi (markazlashmagan moliya) ekotizimiga ham kengaymoqda.

Keng diversifikatsiyani taklif qilishdan tashqari, DeFi sohasida ham alfa imkoniyatlari mavjud, biroq ular qisqa muddatli bo‘lishi mumkin.

Biroq, yuqori daromad olish imkoniyatiga qaramay, DeFi ekotizimi hali ham o‘tish bosqichida, bu esa korporativ investorlarning ko‘payib borayotgan oqimi bilan tavsiflanadi.

2025 Chainalysis Global Crypto Adoption Index institutsional va korporativ faoliyat ulushining oshib borayotganini ko‘rsatmoqda, bu esa DeFi dastlabki chakana ustunligidan chiqib ketayotganini anglatadi.

Bu dinamikadan ko‘rinadiki, alfa imkoniyatlari qanchalik yaxshi bo‘lmasin, ular qisqa muddatli bo‘lishi va tezda salbiyga aylanishi mumkin.

Bu xavfni tushunish bozorga kirayotgan yangi quants uchun juda muhim – xususan, ekotizimni boshqaruvchi aniq tartibga solish yo‘qligi sababli.

Kripto va DeFi’da imkoniyatlarni qo‘lga kiritish uchun ko‘plab quants birinchi harakat qiluvchi ustunligiga intilmoqda.

Mana nega quants kripto dunyosida kvantitativ investitsiyalarga katta pul tikmoqda.

• Dalillarga asoslangan strategiyalar – Alfa yo‘naltirilgan modellar vaqt o‘tishi bilan savdo tanlashda izchillikni oshirishi mumkin. Bu vaqt o‘tishi bilan taraqqiyotni baholash uchun muhimdir.
• Systematik taqsimlash – To‘g‘ri alfa yoki kvantitativ strategiya bilan portfel menejerlari kripto investitsiyalariga tizimli yondashuvni yaxshiroq qabul qilishlari mumkin.
• Algoritmik savdo rivojlanishi ham mavjud, xavfsiz joylashtirish infratuzilmasiga bog‘liq.

Matematika kripto sohasini sekin-asta inqilob qilmoqda

Yoshligiga qaramay, kripto sanoati an’anaviy bozorlar bilan kuchli korrelyatsiyani namoyon qilmoqda. Natijada, ko‘plab an’anaviy faktor modellari kriptoga muvaffaqiyatli tatbiq etilishi mumkin.

MDPI’s Information Journal (2024) tadqiqotlari buni tasdiqlaydi.

Hajm, o‘zgaruvchanlik va kapital yoki likvidlik omillarini hisobga olgan holda, matematik vositalarni statistik ahamiyatga erishish uchun moslashtirish talab qilinadi.

Bu tendensiyada bitta asosiy nuqta bor – bu o‘zgaruvchanlik narxning no-chiziqli trendini taklif qiladi.

So‘nggi yillarda ko‘rsatilganidek, ML (mashinaviy o‘rganish) modellar kripto ma’lumotlaridagi murakkab naqshlarni aniqlashda istiqbolli natijalar ko‘rsatdi.

Yaqinda o‘tkazilgan tadqiqotlar, masalan, ‘A Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Algorithmic Trading of Bitcoin’ shuni tasdiqlaydiki, ilg‘or ML algoritmlari kripto bozorlaridagi no-chiziqli bog‘liqliklarni aniqlashda an’anaviy statistik usullardan ustun keladi.

Bu soha kvantitativ investorlar uchun tobora qiziqarli bo‘lib bormoqda, ayniqsa, Bitcoin daromadlarini Nasdaq-100 Index bilan solishtirganda, kripto bozori vaqt o‘tishi bilan yuqori aylanishga ega bo‘layotganini hisobga olsak.

O‘rtacha chakana investor faqat fundamental tahlil yordamida ham foyda ko‘rishi mumkin.

Biroq, bozorga institutsional kapital kirganda o‘yin o‘zgaradi, chunki ular mijoz majburiyatlari va tartibga soluvchi cheklovlar asosida ishlaydi.

Bu holatda, alfalar ularning strategiyasining markaziga aylanadi, chunki ularning xatolik uchun imkoniyati ancha kichik.

Qo‘lda investitsiya qilish investorni faqat ma’lum bir nuqtaga olib borishi mumkin, biroq matematik modellar va strategiyalar bilan investorlar ancha ko‘proq ish qila oladi.

Canadian Association of Alternative Strategies and Assets “masshtab va qat’iylik”ni bugungi kunda investitsiyalarda kvant strategiyalarining muhimligi uchun asosiy sabablar sifatida ko‘rsatadi.

Inqilobiy salohiyatiga qaramay, kriptoda alfa izlovchi strategiyalarni integratsiyalash hali keng tarqalmagan – lekin bu yaqin yillarda o‘zgarishi mumkin.

Kripto investitsiyalarida ishlatiladigan asosiy kvant strategiyalar

Yillar davomida rivojlanib kelgan an’anaviy moliyaviy ekotizim hozirda kripto sanoati tomonidan qabul qilinayotgan ko‘plab kvantitativ usullarni taklif qiladi.

Ushbu usullarning ba’zilarini tushunish, intizomli, ma’lumotlarga asoslangan yondashuvni izlayotgan investorlar uchun juda muhimdir.

Quyida ushbu kvant usullarining ba’zilari muhokama qilinadi.

Arbitraj

Kripto sohasidagi o‘zgaruvchanlik savdo platformalari o‘rtasida arbitraj imkoniyatlari uchun yetarli joy yaratadi.

Bu nomutanosibliklar treyderlarga platformalar o‘rtasidagi narx farqlaridan foydalanish imkonini beradi.

Bu imkoniyatdan foydalanish uchun bir nechta strategiyalar paydo bo‘ldi, jumladan, fazoviy arbitraj, uchburchak arbitraj va tokenlararo arbitraj.

• Fazoviy arbitraj bir platformada aktivni sotib olib, narxi yuqoriroq bo‘lgan boshqa platformada sotishni o‘z ichiga oladi. Geografik joylashuv va valyuta farqlari ushbu arbitraj imkoniyatini yaratishda yordam beruvchi omillardandir.
• Uchburchak arbitraj bitta savdo maydonchasida uchta aktiv o‘rtasidagi narx farqidan foydalanishni o‘z ichiga oladi. Bu ko‘pincha o‘zgaruvchan valyutalar uchun past xavfli model sifatida qaraladi.
• Tokenlararo arbitraj esa aniq bir soha uchun mos keladi va DeFi ekotizimida qo‘llanilishi mumkin.

Juftlikda savdo va faktor asosidagi investitsiya

Faktor asosidagi investitsiya aktivlarni tanlash uchun kvant filtrlardan foydalanishni o‘z ichiga oladi. Bu filtrlardan asosiylari momentum, o‘zgaruvchanlik va likvidlikdir.

Fidelity Investments’ga ko‘ra, juftlikda savdoda quants odatda qadrsizlangan aktivni sotib olib, qadri ortiqcha baholanganini qisqa muddatli sotadi.

Bu bozorni yaxshiroq tushunishni talab qilishi mumkin bo‘lsa-da, kriptoda potentsial narx nomutanosibliklarini aniqlash uchun tuzilgan kanal yaratadi.

Sentiment tahlili

Kripto sohasidagi sentiment aktivlarning o‘zlari kabi o‘zgaruvchan.

Aslida, bu asosiy bozor harakatlantiruvchi omil bo‘lib, ta’sirli shaxs yoki tartibga soluvchining bitta posti ham narxlarning sezilarli darajada ijobiy yoki salbiy harakatlanishiga olib kelishi mumkin, bu esa sentiment tahlilini tobora muhimlashtirmoqda.

Bu bilim bilan qurollangan quants endi bozorning hissiy holatini aniqlash uchun tabiiy tilni qayta ishlashdan foydalanmoqda.

Mashinaviy o‘rganish yordamida o‘zgaruvchanlikni bashorat qilish

O‘zgaruvchanlik tendensiyalaridan alfani aniq ajratib olish naqshlarni aniqlashdan ko‘ra murakkabroq.

Shu maqsadda, bashorat modellar tarixiy ma’lumotlar, jumladan narx, hajm va sentiment asosida kelajakdagi bozor harakatlarini oldindan aytish uchun o‘qitiladi.

Eng ilg‘or mashinaviy o‘rganish modellar makro ko‘rsatkichlar va blockchain metrikalarini integratsiya qiladi.

Bu keng qamrovli yondashuv quantsga muvaffaqiyatli investitsiya portfelini shakllantirish uchun zarur bo‘lgan muhim ma’lumotlarga asoslangan signallarni aniqlash imkonini beradi.

Behavioral finance

Bozorda mustaqil tarzda muvaffaqiyatli savdo qilish deyarli imkonsiz, shuning uchun ko‘plab faol kripto investorlar hamjamiyatlarga birlashadi, mafkuralarni bo‘lishadi va ba’zan kultga o‘xshash guruhlar tashkil etadi.

Bu hamjamiyatlarda ehtimol o‘rganish mumkin bo‘lgan va bozorning irrasional harakatlarini oldindan aytishga yordam beradigan naqshlar mavjud.

Kriptoda kvantitativ tahlil tobora murakkablashib borayotgan bir paytda, behavioral finance modellar – masalan, prospect theory va herd behavior – endilikda kripto investitsiyasini tushunish va shakllantirish uchun juda muhim ahamiyat kasb etmoqda.

Kripto bozori yetilayotganidan dalolat bermoqda, chakana ishtirokchilar bilan bir qatorda institutsional investorlar soni ham ortib bormoqda.

Matematik va algoritmik modellarni ishga solgan holda, investorlar ma’lumotlarni shov-shuv va hissiyotdan ustun qo‘yadigan intizomli, tahliliy yondashuvga o‘tmoqda.

Intuitsiyaga tayanish davri o‘tib bormoqda, uning o‘rnini algoritmlar, statistik modellar va mashinaviy o‘rganishga asoslangan yangi imkoniyatlarni ochishga bo‘lgan ehtiyoj egallamoqda.

Bu vositalar investitsiya qarorlarida kognitiv xatoliklarni kamaytirishga yordam beradi.

Vugar – mukofotga sazovor bo‘lgan katta menejer va kommunikatsiya bo‘yicha ekspert bo‘lib, Fortune 500 gigantlaridan tortib dinamik startaplarga qadar 15 yillik amaliy tajribaga ega, hozirda Bitget kompaniyasida chief operating officer lavozimida ishlaydi. U ilgari Beincrypto’da chief marketing officer bo‘lgan va Carlsberg, Facebook, Danone, Coca-Cola, Twitter, SONY va boshqa mashhur brendlarda yuqori lavozimlarda ishlagan.

 

Generated Image: Midjourney