データサイエンスに裏打ちされたプロのトレーディングシグナルをどのように開発するか

先週私たちは 投稿を公開 COFI保有者がCoinFiTradingSignalsベータにアクセスするために25kトークンを賭けることを可能にする最初のトークンユーティリティの導入について説明します.

ユーザーがアクセスするためにCOFIトークンをステーキングしているのを見るのはワクワクします。

実際、COFIスタッカーは現在集合的に ブロックチェーンで11番目に大きいCOFIトークンの所有者!

この記事の執筆時点で、ベータユーザーはCoinFi Trading Signalsへの早期アクセスのために2,960,622.9548 COFIトークンを賭けています。これは、COFIの循環供給の1.685%です。.

シグナルのキャッチフレーズは「データサイエンスに裏打ちされたプロのトレーディングシグナル」であるため、今月はこれらのトレーディングシグナルの基礎となるデータサイエンスの一部を共有すると考えました。.

もちろん、これは氷山の一角にすぎませんが、有用な取引シグナルを提供するために私たちがどのように機能しているかをよりよく理解していただければ幸いです。.

魅力的で予測的な取引シグナル

大まかに言えば、1)CoinFiユーザーが望んでいる、2)より良い取引決定を可能にする取引シグナルに関心があります。これら2つは必ずしも同じものではないことに注意することが重要です.

ユーザーが望むシグナルの例があるかもしれませんが、それは最終的に価格とは相関関係がありません。逆もまた同様です。ユーザーが気付いていないシグナルがあるかもしれませんが、それらにアクセスできれば、より良い取引決定が可能になります。.

このため、2つの並列(独立ではありませんが)ルートをたどって、出荷するトレーディングシグナルを決定します。ただし、初期段階での主な焦点は、両方の信号にあります 魅力的 ユーザーへおよび 予測 価格変動の.

後で、ユーザーが考慮しなかった可能性のある予測信号の調査にも時間を費やします。.

ユーザーが何を望んでいるかを見つけるために、私たちのプロダクトマネージャーであるジョーはあなた、つまり私たちのユーザーと話すことに多くの時間を費やしてきました。ただし、このステータスの更新では、信号の予測性をテストする方法に焦点を当てます.

シグナルファクトリー


信号の予測力をテストするために、私たちはいわゆる シグナルファクトリー. これは、履歴データのシグナルをすばやくバックテストするための内部ツールです。具体的には、信号データセットを複数の粒度(毎日、毎時、分)で一連のテストを実行し、勝率、ポートフォリオのリターンなどを測定します。当然、重要性もテストします(ベイジアンと頻度主義の両方を使用)アプローチ)。基本的な考え方は、テストすることです。信号が時間tでトリガーされた場合、時間t + nで価格の変化を予測したでしょうか。.

シグナルファクトリーの目的は、本質的に、ビルド-測定-学習サイクルをスピードアップすることです。ただし、シグナルをバックテストする方法の一貫性も保証され、同じデータで同等のメトリックが可能になります.

また、大量の信号を組み合わせ、ディープニューラルネットワークなどの機械学習手法を活用して将来を予測するブラックボックス手法の実験も開始しました。.

ただし、これらは2次の優先順位です。この初期段階では、信号がトリガーされる理由を正確に伝えることができるようにしたいと考えています。評価指標を最適化することは重要ですが、それだけではありません。シグナルに関するコミュニケーションは、賭けたユーザーの信頼を勝ち取るためにも同様に重要です。.

バックテスト結果の例

トレーディングシグナルのバックテスト結果について読むことができる「CoinFiResearch」セクションを間もなく共有しますが、これまでのバックテスト結果からのティーザーをいくつか紹介します。.

取引所との間のETH

これは、私たちが調べ始めた最初の信号領域の1つでした。すべてのシグナルと同様に、私たちは非常に具体的になり、「取引所に出入りするETHがETH価格の主要な予測因子になる」などの仮説をどのように正確に定量的に表現するかを考える必要があります。.

たとえば、これを次のように表現できます。

  1. ETHトランザクションの数
  2. ETHトランザクションの総量
  3. XETHより大きいETHトランザクションの数
  4. ETHを送信する個別のウォレットの数

… 等々.

Signal Factoryの優れた点は、これらのさまざまなバリアントをすべて表現し、履歴データでそれらすべてをバックテストできることです。このようにして、交換の動きを説明するための最良の方法をデータに決定させます。信号の特定のインスタンス化ごとに、パラメーター化された信号と呼びます。.

これは完全に自動化されたスケーラブルなプロセスであるため、通常、パラメータ化されたすべての信号をバックテストします。次に、勝率、ポートフォリオのリターンなどに基づいて上位のシグナルを選択し、詳細な分析を通じてそれらをより注意深く調査できます。.

これは、シグナルがトリガーされてから48時間後の価格のダイナミクスを理解するために行った詳細なグラフの例です。

青い線は、シグナルがトリガーされた日のインデックス化された平均ETH価格です。オレンジ色の線は同じですが、信号がトリガーされなかった日数です。 「時間」のx軸は、信号がトリガーされた時刻を基準にしています.

簡単に言うと、上のグラフは、シグナルがトリガーされてから最初の24時間以内に価格が歴史的に下落したが、その後48時間以内に回復したことを示しています。言い換えれば、このシグナルは、取引スタイルに応じて、迅速に売り、またはディップを購入するのに役立つ可能性があります.

ここでは、ETH価格にオーバーレイされたシグナルが歴史的にどのようにトリガーされたかを確認できます。

他のコインの先行指標としてのBTCとETH

すべてのバックテストで予測信号が得られるとは限りません。実際、私たちがテストする信号の大部分は私たちの基準を通過しません–これは簡単ではないはずです!しかし、失敗した実験は失敗ではありません。私たちが学んだことを伝えている限り、失敗した実験はユーザーに価値をもたらします。.

この一例は、他のコインの主要な価格指標としてのBTCとETHです。グレンジャー因果性テストを通じて、私たちはそれを発見しました。 BTCは以前はETH価格の適切な予測因子でしたが、実際にここで視覚的に確認できるように、この関係は今年2月頃に崩壊しました。

関係が実際に消えていない可能性もあります。それはそれかもしれません レイテンシー より多くのボットやプロのトレーダーが市場に参入したため、シグナルの割合は単純に低下しました.

とにかく、ここでの私たちの結論は、 ない 「主要な価格指標としてのBTC」シグナルを実装します–これは提案されたシグナルですが。 BTCが簡単な先行指標である場合でも、コアユーザーが実際に行っていない、ほぼリアルタイムの取引アクションが必要になります。.

クジラのトークンの動き

多くのユーザーが興奮するもう1つのシグナルは、クジラがトークンを移動することです。 1100を超えるERC20トークンについて、ブロックチェーンで発生するすべてのトランザクションを追跡します。これは、注目すべきトランザクションが表示されたときにいつでもユーザーに警告できることを意味します.

これについて注意が必要なのは、すべてのトークンで一貫したパターンを見つけるのが難しいことです。そのため、バックテストを通じてとらえどころのない「統一されたクジラトークンシグナル」を探す代わりに、関心のあるトークンを監視できるようにすることにしました。99.9パーセンタイルのトランザクションが発生するたびに通知します。交換に.

興味深いことに、トークンの集中化(上位100のウォレットが保有する供給の%)が上がると、短期的に価格が下がる場合があることがわかりました。 OmiseGoの場合、これは歴史的に見ることができます。

2つの説明は次のとおりです。

1)個人投資家(小さな財布)は早い段階で購入し(これにより集中化が減少します)、2018年5月以降は販売が増加しました(集中化が増加します)

2)クジラ(大きな財布)は1月頃に投棄され(これにより中央集権化も減少します)、2018年5月以降に買い戻される可能性があります(中央集権化が増加します).

両方の説明が正しい可能性があります.

OmiseGoは、トークンの動きが価格の動きと相関している唯一のトークンではありません。別の例はCrypto.com(以前のモナコ)で、ほとんどのピークが売りシグナルをトリガーしたことがわかります。

BTCマージンのロング/ショートポジション

まだ結論を出していないシグナルの1つは、マージンのロング/ショートポジションです。このグラフが示すように、ショートポジションとBTC価格の間には明確な逆相関があります。

ただし、これが実用的で理解しやすいものになるように、このデータを使用してトリガーする信号の種類を正確に把握するために、より多くの時間を費やします。.

今後の期待

今年は暗号市場に関する膨大な量のデータを収集してきました。いくつかの分野に言及するだけで、生のブロックチェーントランザクション、暗号通貨のニュース記事、ソーシャルメディアの投稿があり、注文書のスナップショットからオープン-ハイ-ロー-クローズ-ボリュームバーに至るまでのデータ交換があります.

重要なのは、コインマスターデータベースを介してこれらすべてのデータポイントを組み合わせることができるということです。これは、存在する中で最も広範な暗号通貨データベースであると信じています。.

前述のように、現時点では個々の取引シグナルのバックテストが最優先事項ですが、まもなく機械学習に移行し、利用可能な豊富なデータを真に活用できるようになります。例として、価格の変動性を予測するためにディープニューラルネットワークを活用するいくつかの初期の実験は有望に見えます.

魅力的であるだけでなく予測的なCOFIトレーディングシグナルを賭けるユーザーに提供するために、すべてのシグナルのユーザーテストとバックテストの両方を継続します。.

トレーディングシグナルベータへの参加に興味がある場合は、手遅れではありません。ここに向かい、[自分のスポットを予約]をクリックして、COFIトークンをいくつか賭けます。

新しい & 改善されたCoinFi.com

毎月の更新をフォローしている場合は、CoinFiNewsが約3か月間クローズドベータ版になっていることをご存知でしょう。.

データチームの多くは信号に重点を置いていますが、CoinFiNewsも公開に近づいています。これまでベータ版に参加する機会がなかった場合は、すぐにご連絡をお待ちしております。.

また、第4四半期の残りの期間、CoinFiWebサイトにいくつかの主要な更新があります。

いつものように、今後の発展にご期待ください!

Mike Owergreen Administrator
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