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La simulazione del trading Bitcoin del MIT produce profitti dell'89% in 50 giorni
I ricercatori del MIT hanno sviluppato un sistema di trading che può quasi raddoppiare un investimento in Bitcoin in meno di due mesi.
Updated Sep 11, 2021, 11:15 a.m. Published Oct 14, 2014, 2:38 p.m.
Fare trading Bitcoin in modo redditizio è più un'arte che una scienza esatta.
In un giorno qualsiasi, Reddit è inondato di teorie che spiegano i movimenti dei prezzi Bitcoin , che vanno da quelli esotici indicatori tecnicialmacchinazionidei venditori di FUD (paura, incertezza e dubbio).
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Tuttavia, la situazione potrebbe cambiare grazie a un nuovo documento che sostiene di aver ideato una strategia di trading in grado di produrre un rendimento dell'89% in meno di due mesi.
Gli autori, professori associati del Massachusetts Institute of Tecnologie Devavrat Shahe lo studente di informatica Kang Zhang, hanno raccolto dati da OKCoin, il più grande exchange al mondo per volume di scambi, da febbraio a luglio.
Hanno inserito i dati in un modello statistico predittivo da loro sviluppato e hanno utilizzato i risultati per condurre una simulazione di scambi CNY/ BTC . Nella simulazione, il trader poteva andare long o short solo di 1 BTC in ogni scambio.
La volatilità aumenta i profitti
La simulazione di trading, condotta su dati presi da 50 giorni consecutivi tra maggio e giugno, ha prodotto risultati altamente redditizi. Il trader simulato ha investito 3.781 yuan e ha effettuato 2.872 operazioni. Il profitto cumulativo totale è stato di 3.362 yuan, ovvero un rendimento dell'89% sull'importo investito.
La strategia di trading ha prodotto i maggiori profitti quando la volatilità era elevata, nel periodo tra fine maggio e inizio giugno, ed è rimasta redditizia quando il prezzo è sceso costantemente alla fine del periodo simulato.
La strategia di trading ha anche prodotto unRapporto di Sharpedi 4,1, scrivono gli autori. Questo esprime il rendimento di un portafoglio dopo aver regolato il tasso di rendimento privo di rischio. Un rapporto elevato mostra che un investitore ha prodotto rendimenti assumendo meno rischi, con punteggi di tre e oltre considerati eccellenti.
Il rapporto di Sharpe degli autori è paragonabile favorevolmente ai fondi comuni di investimento di riferimento, come il Vanguard Total Stock Market Index Fund, il più grande fondo al mondo.il più grande di questi veicoli, che vale 355 miliardi di dollari. Quel fondo ha unrapporto di Sharpe a un annodell'1,79 e ha reso l'8,32% nell'ultimo anno.
Uno sguardo ai dati
I risultati del documento potrebbero anche supportare le affermazioni dei trader tecnici nei Mercati Bitcoin . Gli autori hanno analizzato i loro dati di previsione e hanno trovato prove di 'triangolo' E 'testa e spallemodelli nei grafici dei prezzi.
"Ciò sembra suggerire che effettivamente tali modelli esistano e [... spiega] il successo della nostra strategia di trading", scrivono.
UN versione preliminaredel documento, intitolatoRegressione bayesiana e Bitcoin, è stato pubblicato nelAtti del convegno del 2014Conferenza di Allertonsu Comunicazione, Controllo e Informatica –ONE delle conferenze più longeve e prestigiose del suo settore. La conferenza di tre giorni si è conclusa il 3 ottobre.
Considerata la dimensione di scambio limitata della simulazione di 1 BTC, si potrebbero fare più soldi con più capitale in gioco? Gli autori scrivono che sono necessarie ulteriori ricerche, anche se ipotizzano che il profitto possa essere amplificato.
Gli autori notano anche che ulteriori profitti potrebbero essere prodotti elaborando più dati, anche se ciò richiederebbe "calcoli su larga scala". Hanno utilizzato una macchina a 32 CORE con 128 GB di RAM per lo studio e dati di serie temporali "rappresentativi" nella fase di modellazione predittiva.
Origini dell'analisi di Twitter
La simulazione predittiva di Shah e Zhang si basa su un "modello di sorgente latente" descritto in unarticolo pubblicato l'anno scorsoed è stato progettato per prevedere quali sarebbero diventati "argomenti di tendenza" su Twitter.
Shah è coautore di questo articolo con due ricercatori del MIT e di Twitter. Il loro modello è stato in grado di prevedere gli argomenti di tendenza con accuratezza fino al 79% delle volte, secondo gli autori.
Profittiimmagine tramite Shutterstock
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