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Une simulation de trading Bitcoin du MIT génère un bénéfice de 89 % en 50 jours
Des chercheurs du MIT ont développé un système de trading capable de presque doubler un investissement en Bitcoin en moins de deux mois.
Updated Sep 11, 2021, 11:15 a.m. Published Oct 14, 2014, 2:38 p.m.
Le trading rentable de Bitcoin reste davantage un art qu’une science exacte.
Chaque jour, Reddit regorge de théories expliquant les fluctuations du prix du Bitcoin , allant des théories exotiques aux théories les plus avancées. indicateurs techniques au machinationsdes vendeurs de FUD (peur, incertitude et doute).
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Cela pourrait toutefois changer grâce à un nouveau document qui prétend avoir conçu une stratégie de trading capable de produire un rendement de 89 % en moins de deux mois.
Les auteurs, professeur associé au Massachusetts Institute of Technologies Devavrat Shahet l'étudiant en informatique Kang Zhang ont collecté des données auprès d'OKCoin, la plus grande bourse au monde en termes de volume de transactions, de février à juillet.
Ils ont intégré ces données à un modèle statistique prédictif qu'ils ont développé et ont utilisé les résultats pour réaliser une simulation des transactions CNY/ BTC . Dans cette simulation, le trader ne pouvait prendre qu'une position longue ou courte d'un BTC par transaction.
La volatilité augmente les profits
La simulation de trading, réalisée sur des données recueillies sur 50 jours consécutifs en mai et juin, a produit des résultats très rentables. Le trader simulé a investi 3 781 yuans et effectué 2 872 transactions. Le bénéfice cumulé total était de 3 362 yuans, soit un rendement de 89 % sur le montant investi.
La stratégie de trading a produit les plus grands profits lorsque la volatilité était élevée, entre fin mai et début juin, et était toujours rentable lorsque le prix baissait régulièrement à la fin de la période simulée.
La stratégie de trading a également produit unRatio de Sharpe de 4,1, écrivent les auteurs. Cela exprime le rendement d'un portefeuille après ajustement du taux de rendement sans risque. Un ratio élevé montre qu'un investisseur a produit des rendements tout en prenant moins de risques, les scores de trois et plus étant considérés comme excellents.
Le ratio de Sharpe des auteurs se compare favorablement à celui des fonds communs de placement de référence, comme le Vanguard Total Stock Market Index Fund, le fonds mondialle plus grand véhicule de ce type, d'une valeur de 355 milliards de dollars. Ce fonds a uneratio de Sharpe sur un ande 1,79 et a rapporté 8,32 % au cours de la dernière année.
Regard sur les données
Les résultats de l'étude pourraient également étayer les affirmations des traders techniques sur le Marchés du Bitcoin . Les auteurs ont analysé leurs données de prédiction et ont trouvé des preuves de «triangle' et 'tête et épaulesmodèles dans les graphiques de prix.
« Cela semble suggérer qu’il existe effectivement de tels modèles et [... explique] le succès de notre stratégie commerciale », écrivent-ils.
UN version préliminairedu document, intituléRégression bayésienne et Bitcoin, a été publié dans leActes de la conférence 2014Conférence d'Allertonsur la communication, le contrôle et l'informatique –ONEune des conférences les plus anciennes et les plus prestigieuses de son domaine. Cette conférence de trois jours s'est achevée le 3 octobre.
Compte tenu de la taille limitée de la simulation à 1 BTC, pourrait-on gagner plus d'argent avec un capital plus important en jeu ? Les auteurs écrivent que des recherches supplémentaires sont nécessaires, même s'ils pensent que les profits pourraient être amplifiés.
Les auteurs soulignent également que des profits supplémentaires pourraient être générés par le traitement de davantage de données, même si cela nécessiterait des calculs à grande échelle. Ils ont utilisé pour cette étude une machine à 32 CORE dotée de 128 Go de RAM et des données de séries chronologiques « représentatives » lors de la phase de modélisation prédictive.
Origines de l'analyse de Twitter
La simulation prédictive de Shah et Zhang est basée sur un « modèle de source latente » qui a été décrit dans unarticle publié l'année dernièreet a été conçu pour prédire ce qui deviendrait les « sujets tendance » sur Twitter.
Shah a co-écrit cet article avec deux chercheurs du MIT et de Twitter. Leur modèle a été capable de prédire les sujets tendance avec précision jusqu'à 79 % du temps, selon les auteurs.
BénéficesImage via Shutterstock
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