Ebolusyon ng Value-Based Investing – Paano Hinahabol ng Matematika at Makina ang Mailap na Alpha ng Crypto

HodlX Guest Post   Isumite ang Iyong Post

 

Ang ekosistema ng cryptocurrency ay umaakit ng mas maraming propesyonal sa pananalapi, na nahahalina sa pamamagitan ng volatility nito at potensyal para sa labis na kita.

Ayon sa 2025 Institutional Investor Digital Assets Survey ng EY, patuloy na tumataas ang sigasig ng mga institusyon para sa digital assets – na may higit sa 70% ng mga propesyonal na mamumuhunan ngayon ay naglalaan na sa sektor na ito.

Sa pamamagitan ng paggamit ng mga iniangkop na algorithm, data models at machine learning, ang mga eksperto sa pananalapi – kilala bilang ‘quants’ – ay lalong naghahanap ng alpha sa crypto.

Ang ebolusyon ng industriya nitong mga nakaraang taon ay nagbigay-daan sa data-driven investing.

Bagama’t ang mga quantitative models na ginagamit para sa crypto ay hindi bago, partikular, ito rin ang mga statistical tools na matagal nang ginagamit ng mga quants upang samantalahin ang mga inefficiency sa tradisyonal na mga merkado.

Bilang pagpapalawak ng kanilang impluwensya, ang mga propesyonal na ito ay ngayon ay naglalapat ng katulad na alpha-fishing strategy sa mas bata, mas mabilis at mas masiglang crypto ecosystem.

Ang pag-usbong ng quantitative investing sa crypto

Upang maunawaan ang paksa, mahalagang maunawaan muna ang ‘alpha.’

Sa pananalapi, ang alpha ay pinakamahusay na inilalarawan bilang isang performance measure na kumakatawan sa labis na kita ng isang investment/asset kumpara sa isang itinatag na benchmark index.

Isa sa mga pinaka-kapansin-pansing katangian ng crypto market ay ang volatility nito.

Gayunpaman, ang malalaking paggalaw na ito ay lumilikha ng maraming data, na kapag maayos na pinag-aralan, ay maaaring magturo sa mga quants sa susunod na malaking trend na dapat tayaan.

Isinasaalang-alang ang kalikasan ng industriya, ang ideya ng quantitative strategies ay karaniwan na ngayon sa mga volatile na merkado, tulad ng FX at crypto.

Ang paghahanap ng alpha ay ngayon ay umaabot sa iba’t ibang mga merkado, kabilang ang DeFi (decentralized finance) ecosystem.

Higit pa sa pagbibigay ng malawak na diversification, ang DeFi space ay nag-aalok ng mga potensyal na alpha opportunities, bagama’t maaaring panandalian lamang ang mga ito.

Gayunpaman, sa kabila ng potensyal para sa mataas na kita, ang DeFi ecosystem ay nananatiling nasa transitoryong yugto, na kinikilala ng dumaraming pagpasok ng mga corporate investors.

Ipinapakita ng 2025 Chainalysis Global Crypto Adoption Index ang tumataas na bahagi ng institutional at corporate activity, na nagpapahiwatig na ang DeFi ay lumalampas na sa maagang dominasyon ng retail.

Ipinapakita ng dinamikong ito na ang mga alpha opportunity, gaano man kaganda, ay maaaring panandalian lamang at mabilis na maging negatibo.

Ang pag-unawa sa panganib na ito ay mahalaga para sa mga bagong quants na pumapasok sa merkado – lalo na sa kakulangan ng tiyak na regulasyon na namamahala sa ekosistema.

Upang makuha ang mga potensyal na oportunidad sa crypto at DeFi, maraming quants ang naglalayong makuha ang first-mover advantage.

Narito kung bakit malaki ang pagtaya ng mga quants sa quantitative investing sa mundo ng crypto.

• Mga estratehiyang batay sa ebidensya – Ang mga alpha-oriented na modelo ay maaaring mapabuti ang konsistensi sa pagpili ng trade sa paglipas ng panahon. Mahalaga ito upang masukat ang progreso sa paglipas ng panahon.
• Systematic allocation – Sa tamang alpha o quantitative strategy, mas mahusay na makakapagpatupad ng systematic approach sa crypto investments ang mga portfolio manager.
• Ang pagbuo ng algorithmic trading ay nakasalalay din sa accessible at secure na deployment frameworks.

Ang matematika ay tahimik na nire-rebolusyonisa ang crypto space

Sa kabila ng kabataan nito, nagpapakita ang crypto industry ng malalakas na ugnayan sa tradisyonal na mga merkado. Bilang resulta, maraming tradisyonal na factor models ang matagumpay na naiaangkop sa crypto.

Sinusuportahan ito ng pananaliksik mula sa MDPI’s Information Journal (2024).

Isinasaalang-alang ang laki, volatility at mga salik ng kapital o liquidity, kakailanganing i-customize ang mga mathematical tools upang makamit ang statistical significance.

May isang pangunahing hamon sa trend na ito – at ito ay ang katotohanang ang volatility ay nag-aalok ng non-linear na price trend.

Tulad ng ipinakita nitong mga nakaraang taon, ang mga ML (machine learning) models ay nagpakita ng potensyal sa pagkuha ng mga kumplikadong pattern sa crypto data.

Ang mga kamakailang pag-aaral, tulad ng ‘A Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Algorithmic Trading of Bitcoin’ ay kinukumpirma na ang advanced ML algorithms ay mas mahusay kaysa sa tradisyonal na statistical methods sa pagtukoy ng non-linear na relasyon sa crypto markets.

Naging larangan ito ng lumalaking interes para sa mga quantitative investors, lalo na dahil sa mas mataas na turnover ng crypto market sa paglipas ng panahon, batay sa Bitcoin returns kumpara sa Nasdaq-100 Index.

Maaaring makamit ng karaniwang retail investor ang kita gamit lamang ang fundamental analysis.

Gayunpaman, nagbabago ang laro kapag pumasok ang institutional capital sa merkado, dahil ito ay gumagana sa ilalim ng mga obligasyon sa kliyente at mga regulasyong hadlang.

Sa kasong ito, ang mga alpha ay nagiging sentro ng kanilang estratehiya dahil mas maliit ang kanilang margin for error.

Hanggang dito lang ang kayang gawin ng manual investing, ngunit gamit ang mga mathematical models at estratehiya, mas marami pang magagawa ang mga mamumuhunan.

Binanggit ng Canadian Association of Alternative Strategies and Assets ang “scale and rigor” bilang mga pangunahing dahilan kung bakit mahalaga ang quant strategies sa pamumuhunan ngayon.

Sa kabila ng rebolusyonaryong potensyal nito, ang integrasyon ng alpha-seeking strategies sa crypto ay hindi pa mainstream – bagama’t maaaring magbago ito sa mga susunod na taon.

Pangunahing quant strategies na ginagamit sa crypto investing

Batay sa mga taon ng pag-unlad, ang tradisyonal na financial ecosystem ay nag-aalok ng maraming quantitative methods na ngayon ay inaampon ng crypto industry.

Ang pag-unawa sa ilan sa mga pamamaraang ito ay napakahalaga para sa mga mamumuhunan na naghahanap ng disiplinado at data-driven na paraan ng pamumuhunan.

Ilan sa mga quant methods na ito ay tinalakay sa ibaba.

Arbitrage

Ang volatility sa crypto space ay lumilikha ng sapat na pagkakataon para sa arbitrage sa iba’t ibang trading platforms.

Pinapayagan ng mga inefficiency na ito ang mga trader na samantalahin ang pagkakaiba ng presyo sa mga platform.

Ilang estratehiya ang lumitaw upang mapakinabangan ito, kabilang ang spatial arbitrage, triangular arbitrage at cross-token arbitrage.

• Ang spatial arbitrage ay kinabibilangan ng pagbili ng asset sa isang platform at pagbebenta nito sa iba kung saan mas mataas ang presyo. Ang lokasyon at pagkakaiba ng currency ay ilan sa mga salik na maaaring makatulong sa arbitrage opportunity na ito.
• Ang triangular arbitrage ay kinabibilangan ng pagsasamantala sa pagkakaiba ng presyo sa pagitan ng tatlong asset sa parehong trading venue. Madalas itong itinuturing na low-risk model application sa mga currency na may volatility.
• Ang cross-token arbitrage ay nakabatay sa niche at maaaring angkop sa DeFi ecosystem.

Pairs trading at factor-based investing

Ang factor-based investing ay kinabibilangan ng paggamit ng quant filters upang pumili ng mga asset. Iba-iba ang mga filter na ito ngunit kadalasang nakabatay sa momentum, volatility at liquidity.

Ayon sa Fidelity Investments, sa pairs trading, karaniwang bumibili ang mga quants ng undervalued asset habang nagso-short sell ng overvalued asset.

Bagama’t nangangailangan ito ng mas malalim na pag-unawa sa merkado, lumilikha ito ng istrukturadong paraan upang tukuyin ang mga potensyal na inefficiency sa presyo sa crypto.

Sentiment analysis

Ang sentiment sa crypto industry ay kasing-volatile ng mga underlying assets nito.

Sa katunayan, ito ay pangunahing tagapagpatakbo ng merkado, dahil ang isang post mula sa isang maimpluwensyang tao o regulator ay maaaring magdulot ng malalaking positibo o negatibong galaw ng presyo, kaya’t lalong nagiging mahalaga ang sentiment analysis.

Gamit ang kaalamang ito, ginagamit na ngayon ng mga quants ang natural language processing upang ma-decode ang emosyonal na pulso ng merkado.

Volatility forecasting gamit ang machine learning

Mas mahirap tukuyin ang alpha mula sa volatility trends kaysa sa simpleng pagtukoy ng mga pattern.

Para dito, ang mga forecasting models ay sinasanay gamit ang historical data, kabilang ang presyo, volume at sentiment, upang mahulaan ang mga susunod na galaw ng merkado.

Ang pinaka-advanced na machine learning models ay nagsasama ng macro indicators at blockchain metrics.

Ang matatag na coverage na ito ay nagbibigay-daan sa mga quants na makuha ang mahahalagang data-driven signals na mahalaga sa paghubog ng matagumpay na investment portfolio.

Behavioral finance

Halos imposibleng magtagumpay sa trading ng merkado nang mag-isa, kaya’t maraming aktibong crypto investors ang bumubuo ng mga komunidad, nagbabahagi ng ideolohiya at paminsan-minsan, bumubuo ng mga grupo na parang kulto.

Malamang na may mga pattern sa loob ng mga komunidad na ito na maaaring pag-aralan upang mahulaan ang kung hindi man ay irasyonal na galaw ng merkado.

Sa patuloy na pag-unlad ng quantitative analysis sa crypto, ang mga behavioral finance models – tulad ng prospect theory at herd behavior – ay napakahalaga na ngayon sa pag-unawa at paghubog ng crypto investment.

Ipinapakita ng crypto market ang mga palatandaan ng pag-mature, na may dumaraming presensya ng mga institutional investors kasabay ng mga retail participants.

Sa pamamagitan ng paggamit ng mathematical at algorithmic models, ang mga mamumuhunan ay lumilipat patungo sa isang disiplinado at analytical na balangkas na inuuna ang data kaysa sa hype at emosyon.

Ang panahon ng pag-asa sa intuition ay unti-unting nawawala, na pinapalitan ng lumalaking pagdepende sa algorithms, statistical models at machine learning upang matuklasan ang mga bagong oportunidad.

Makakatulong ang mga tool na ito upang mabawasan ang cognitive biases sa mga desisyon sa pamumuhunan.

Si Vugar ay isang award-winning senior manager at communications expert na may 15 taon ng progresibong hands-on na karanasan mula sa Fortune 500 giants hanggang sa mga dynamic startups, kasalukuyang nagsisilbing chief operating officer sa Bitget. Dati siyang naging chief marketing officer sa Beincrypto at humawak ng senior positions sa mga kilalang brand tulad ng Carlsberg, Facebook, Danone, Coca-Cola, Twitter, SONY at iba pa.

 

Generated Image: Midjourney