机器学习可以平衡比特币交易中涉及的风险

作者:厉躞谖

<p>就比特币的定向变动而言,2015年的收益率接近40%,使其成为表现最佳的金融工具之一</p><p>但是,交易者往往寻求更高的回报,并不一定需要定向风险,而只是想捕捉比特币的波动性</p><p>这意味着以更高的频率交易比特币,平衡交易成本和执行风险 - 这可以通过机器学习来促进</p><p>新闻周刊将于12月6日至7日在纽约举行的资本市场会议上主持AI和数据科学</p><p>图片来源:NewsweekMediaGroup Startrs.ML的创始人Arshak Navruzyan将机器学习应用于量化金融问题,发现加密货币也很有意思,因为它允许相对较小规模的投资者访问交易所,在那里他们可以获得完整的订单数据和交易与经纪人相比,成本更高</p><p> Navruzyan说:“这实际上是关于加密货币的一个令人兴奋的事情;为什么我们在这个领域发生的许多建模工作都是因为你甚至可以作为一个小家伙进入交易所</p><p>” alpha交易者的关键是交易成本的概念</p><p>波动性和交易成本是相辅相成的,如果您的交易成本很高,那么您的预测必须准确,才能使您的Alpha策略发挥作用</p><p>与比特币相关的另一个关键想法是低流动性,这是波动性的另一面</p><p>每天在特定交易所转手的金额根本不是很多</p><p>例如,在Coinbase的GDAX上,每天只交易价值约500万美元</p><p>关于交易成本,很多交易所都赞成做市策略与接受者策略(制造商是为书增加订单的人;接受者是从书中接受这些订单的人)</p><p>作为制造商,您需要支付更少的费用</p><p> Navruzyan说:“如果你可以对制造商策略进行预测,这可能是新交易者尝试在比特币上发生alpha生成的最简单方法</p><p>现在制造商策略本质上更加复杂,因为你正在对这本书施加限价订单</p><p>”因此,即使你收取的费用较少,你现在已经引入了大量的执行风险,这本书也会像你一样远离你</p><p>你正试图进入这种传播范围,但高速的书会以完全不同的方向发展,而你的订单就在那里</p><p>“机器学习有两个地方可以用来获得alpha</p><p>这方面的一个方面是对仪器进行定向预测</p><p>所以你决定你的停留时间框架是什么;它可能是一个小时可能是六个小时,可能是五分钟</p><p>“你建立一个机器学习模型来试图预测仪器的方向</p><p>这使您可以在指定的一段时间内在乐器中取长或短的位置</p><p> “我们正在进行大量研究的另一部分实际上是执行交易,特别是当你制定市场策略时,这很好,因为交易成本非常低或根本不存在</p><p>”我们正在研究哪些领域机器学习实际上可以克服执行风险</p><p>换句话说,当你做市场时,机器学习正在帮助你执行你的订单,“Navruzyan说道</p><p>对Navruzyan的执行风险机器学习系统如何运作的解释进入了一些非常深刻的专有水域</p><p>他说了很多执行传统市场中的优化系统基本上非常接近于订单簿;他们关注买入压力,卖出压力并试图评估订单簿中流动性流动的方式</p><p>“我们正在建立一个智能系统;我们正在建立一个人工智能,....