3 Mga Salik na Ginagawang Natatangi ang Quant Trading sa Crypto

Sa nakalipas na mga taon, quantitative (Quant) kalakalan mula sa mistisismo ay naging bahagi ng pang-araw-araw na bokabularyo ng mga Markets ng kapital. Ang mabilis na paglaganap ng algorithmic trading kasama ang mga uso tulad ng machine learning ay may ilang mga eksperto na nag-iisip na ang bawat trading fund ay magiging isang Quant fund. Ipinanganak ang Crypto sa ginintuang panahon na ito ng Quant financing at ang digital at programmable na kalikasan nito ay ginagawa itong perpektong asset class para sa Quant strategies. Gayunpaman, ang Quant ng kalakalan sa Crypto ay parehong hindi kapani-paniwalang mapaghamong at naiiba sa ibang asset trading.

Si Jesus Rodriguez ay ang CEO ng IntoTheBlock, isang market intelligence platform para sa mga Crypto asset. Siya ay humawak ng mga tungkulin sa pamumuno sa mga pangunahing kumpanya ng Technology at mga pondo ng hedge. Siya ay isang aktibong mamumuhunan, tagapagsalita, may-akda at panauhing lektor sa Columbia University sa New York.

Mayroong ilang medyo simpleng mga kadahilanan na gumagawa ng mga diskarte sa Quant para sa mga asset ng Crypto na natatangi. Upang ilagay ang mga salik na iyon sa pananaw, maaari tayong magsimula sa pamamagitan ng pag-unawa sa kasaysayan ng Quant trading mula noong ito ay nagsimula.

Isang maikling kasaysayan ng Quant Finance

Ang mga ugat ng quantitative Finance/trading ay maaaring masubaybayan pabalik sa mga mathematician tulad ng Louis Bachelier at ang kanyang seminal na gawain, "Teorya ng Espekulasyon," na nagbalangkas ng isang modelo sa mga opsyon sa presyo sa ilalim ng mga normal na distribusyon. Ang mga ideya ni Bachelier ay kadalasang nakalimutan sa loob ng mahigit isang siglo bago muling natuklasan ng mga ekonomista kabilang ang Paul Samuelson at Robert Merton sa kanilang trabaho sa pagpepresyo ng mga opsyon.

Sa unang kalahati ng ika-20 siglo, karamihan sa mga gawain sa paligid ng Quant Finance ay kulang pa rin sa mga praktikal na aplikasyon. Nagsimula itong magbago noong 1950s nang Harry Markowitz umasa sa mga pamamaraan ng computational Finance upang malutas ang mga problema sa pag-optimize ng portfolio, na nagbukas ng mga pinto sa algorithmic na kalakalan sa maraming bilang ng mga mahalagang papel. Ang isang kahanga-hangang pigura sa kasaysayan ng Quant Finance ay ang sikat na mathematician at hedge fund manager Edward Thorp, na inangkop ang marami sa kanyang trabaho sa paghula at pagtulad sa mga laro ng blackjack card upang pagsamantalahan ang mga anomalya sa pagpepresyo sa mga Markets ng seguridad. Ang mga katulad na ideya sa Thorp ay ginawang pormal ng mga ekonomista Fischer Black at Myron Scholes kapag binuo ang Modelong Black–Scholes, na ginawaran ng 1997 Nobel Prize sa Economics. Ang mga ideyang ito ay nasa gitna pa rin ng mga modernong diskarte sa Quant , kabilang ang mga nasa Crypto.

Read More: Kapag Naging Matalino ang DeFi | Hesus Rodriguez

Sa kabila ng mga ugat nito sa akademikong pananaliksik, ang kasaysayan ng Quant trading ay mahigpit na nakaugnay sa mga teknolohikal na pag-unlad sa mga Markets ng kapital . Mula sa paglipat mula sa floor trading tungo sa mga electronic Markets, ang paglitaw ng mga dark pool o ang muling pagsilang ng mga paggalaw tulad ng machine learning, karamihan sa mga mahahalagang sandali ay pinagana ng mga teknolohikal na tagumpay.

Ang unang bahagi ng 2000s ay naging ginintuang panahon ng Quant trading, na may bilyun-bilyong dolyar na dumadaloy mula sa tradisyonal na discretionary na mga pondo patungo sa Quant alternatives. Ito ang uniberso kung saan ipinanganak ang Crypto . Kinakatawan ng Crypto hindi lamang ang isang bagong klase ng asset kundi isang teknolohikal na tagumpay sa mga Markets pinansyal at, bilang resulta, nagpakita ng bagong tanawin para sa Quant trading.

Ano ang pinagkaiba ng Quant para sa Crypto ?

Sa kabila ng pagkakaiba-iba sa mga Markets sa pananalapi , ang mga mekanika ng mga diskarte sa Quant ay nananatiling medyo magkatulad sa mga klase ng asset. Lumalabas na ang Quant ng mga estratehiya na nakikipagkalakalan sa mga futures ng langis o mga tradisyonal na equities ay hindi kapani-paniwalang magkapareho sa mga tuntunin ng mga dataset, diskarte at imprastraktura. Higit pang kawili-wili, ang mga teknolohikal na ebolusyon sa mga Markets pinansyal ay nakinabang nang pantay-pantay sa lahat ng klase ng asset. Halimbawa, kapag madilim na pool ay itinatag, ginamit ang mga ito ng mga pondo ng high frequency trading (HFT ) para i-trade ang lahat ng uri ng instrumento sa pananalapi. Mula sa pananaw na iyon, ang Technology ng Quant trading ay umunlad sa halos katulad na bilis sa lahat ng mga klase ng asset.

Ang Crypto ay ang unang klase ng asset na pinagsasama ang mga bagong instrumento sa pananalapi sa mga incremental na pagpapabuti ng Technology tulad ng programmability o desentralisasyon. Mayroong ilang mga kadahilanan na gumagawa ng mga diskarte sa Quant sa Crypto na natatangi, ngunit karamihan sa mga ito ay maaaring igrupo sa tatlong pangunahing mga kategorya: Mga Bagong Pinagmumulan ng Alpha, Mga Programmable na Pinansyal na Primitibo at Mga Hindi Karaniwang Modelo ng Panganib.

Alpha

Ang mga dataset na ginagamit ng mga quantitative na diskarte upang matuklasan ang alpha (ang labis na pagbabalik ng isang pamumuhunan na nauugnay sa pagbabalik ng isang benchmark na index) sa iba't ibang klase ng asset gaya ng mga commodity, equities o currency ay kapansin-pansing magkatulad. Spot o derivative Ang mga order book, mga ulat sa kita at mga ulat ng sentral na bangko ay ilan sa mga karaniwang pinagmumulan ng alpha na ginagamit sa mga Quant model sa mga tradisyonal na capital Markets. Ang Crypto ay ang unang klase ng asset na nagpakilala ng bagong katutubong pinagmulan ng alpha sa anyo ng mga dataset ng blockchain.

Ang mga rekord ng Blockchain ay isang hindi kapani-paniwalang mayamang mapagkukunan upang kunin ang katalinuhan na nauugnay sa pag-uugali ng mga nauugnay na partido sa Crypto ecosystem tulad ng mga palitan, minero, malalaking may hawak (mga balyena), pangmatagalang may hawak at marami pang iba. Mula sa manu-manong pag-label hanggang sa mga modelo ng pag-uuri ng machine learning, mayroong ilang mga diskarte na makakatulong na matukoy ang mga entity na nauugnay sa mga address ng blockchain. Ang impormasyong iyon ay maaaring paganahin ang mga diskarte na nakakakita ng mga signal ng kalakalan batay sa FLOW ng kapital sa loob at labas ng mga nauugnay na address tulad ng mga HOT wallet ng exchange na naa-access online. Mula sa pananaw na iyon, ang blockchain ay kumakatawan sa isang bagong mapagkukunan ng alpha na maaaring magpasiklab ng mga bagong uri ng mga diskarte sa Quant na partikular na iniayon sa mga asset ng Crypto .

Primitives

Ang Quant ng mga diskarte sa tradisyonal na mga instrumento sa pananalapi ay nakatuon sa paggawa ng mga hula tungkol sa estado ng merkado at pagsasagawa ng mga aksyon batay sa mga hulang iyon. Gayunpaman, ang pagpoproseso ng imprastraktura ng mga pagkilos na iyon ay umaasa sa mga pinansiyal na pag-andar gaya ng paggawa ng merkado, pagpapahiram o insurance na kinokontrol ng mga hindi kilalang tagapamagitan sa labas ng mga Quant model mismo.

Sa Crypto, ipinakilala ng desentralisadong Finance (DeFi) ang ideya ng pag-disintermediate sa mga tradisyonal na pinansiyal na primitibo sa matalinong mga kontrata na ang functionality ay hindi lamang transparent ngunit maaaring ma-access ng programmatically sa pamamagitan ng Quant strategies. Ang simpleng ideyang ito ay nagdaragdag ng ganap na bagong vector sa mga Quant na modelo sa Crypto, at partikular na ang DeFi.

Read More: 6 Dahilan na Mananatiling Hindi Mahusay ang DeFi (at Kumita) | Hesus Rodriguez

Bilang karagdagan sa pagmomodelo ng mga hula at pagsasagawa ng mga trade, ang mga DeFi Quant model na nakikipag-ugnayan ay maaaring makipag-ugnayan sa isang pinagbabatayan na layer ng mga pinansiyal na primitive tulad ng pagpapautang, staking, paggawa ng merkado at marami pang iba. Gayundin, ang pag-uugali ng mga pinansiyal na primitive na ito ay gumagawa ng footprint ng on-chain na data na maaaring isama bilang isang natatanging mapagkukunan ng katalinuhan sa mga Quant model. Ang pagpapalit ng mga nakakubli na tagapamagitan ng mga transparent at programmable na smart contract ay nagpapakilala sa mga antas ng automation at intelligence sa mga diskarte sa Quant ng DeFi na walang katumbas sa mga tradisyonal na capital Markets.

Mga modelo ng peligro

Halos mula nang magsimula ito, pamamahala ng panganib ay isang mahalagang bahagi ng mga diskarte sa Quant . Ang mga tradisyunal na modelo ng pamamahala sa peligro sa mga diskarte sa Quant ay umuusbong sa mga konseptong nauugnay sa presyo gaya ng pagkasumpungin o hedging.

Ang Crypto ay isang native na digital at programmable na klase ng asset, at ang kalikasang iyon ay nagpapakilala ng iba't ibang risk vectors na banyaga sa mga tradisyunal na diskarte sa Quant . Mga Events tulad ng mga tinidor (isang pagbabago sa open-source na software na nangangailangan ng mga user na mag-upgrade upang matiyak na ang lahat ay tumatakbo sa parehong bersyon ng code), pag-atake ng pagkatubig, mga smart contract hack o mga bagong paglulunsad ng protocol, ang mga listahan ng palitan ay kumakatawan sa mga kaugnay na dimensyon ng panganib sa mga asset ng Crypto na dapat isama sa mga diskarte sa Quant . Bagama't kulang pa rin ang Crypto ng isang pormal na teorya sa pamamahala ng peligro na sumasaklaw sa mga bagong elementong ito, karamihan sa mga Quant na modelo ay nagpapahayag ng ilang indibidwal na kamalayan sa mga ito. Habang nagbabago ang Quant ng mga diskarte sa Crypto , gayundin ang kanilang mga kaukulang modelo ng pamamahala sa peligro.

Perpektong bagyo

Ang paglitaw ng Crypto ay kasabay ng isang serye ng mga market at teknolohikal na paggalaw na ginagawa itong perpektong klase ng asset para sa mga diskarte sa Quant . Bilang panimula, ang Crypto ay isinilang sa ginintuang panahon ng Quant trading kung saan ang mga Quant asset managers ay tumatanggap ng hindi proporsyonal na antas ng atensyon kumpara sa mga discretionary na alternatibo.

Bukod pa rito, ang Crypto ay kasabay ng unang mainstream wave ng adoption sa machine learning at deep learning na mga teknolohiya, na nagtutulak ng hindi proporsyonal na antas ng innovation sa Quant trading models.

Sa wakas, ang digital at programmable na katangian ng Crypto ay nagbibigay-daan sa paglitaw ng mga bagong instrumento sa pananalapi tulad ng DeFi, na kumakatawan sa isang bagong palaruan para sa mga diskarte sa Quant .

Sa kabila ng pagsasama-sama ng mga positibong salik, ang pagbuo ng mga diskarte sa Quant sa Crypto ay iba kaysa sa mga tradisyonal na capital Markets. Ang hindi na-explore na mga mapagkukunan ng alpha, isang bagong henerasyon ng mga pinansiyal na primitive at hindi kinaugalian na mga modelo ng panganib ay ilan sa mga salik na nagtutulak sa mga hangganan ng Quant trading sa Crypto.

Maaaring hindi idinisenyo ang Crypto para sa mga diskarte sa Quant ngunit maaari itong maging ang klase ng asset na nagdudulot ng bagong wave ng inobasyon sa Quant space.