暗号ポートフォリオのリバランスのためのアルゴリズム

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この記事では、暗号通貨のポートフォリオのリバランスに伴う複雑さのいくつかについて詳しく説明します。理論的には、リバランスは単純なはずですが、取引所によって課せられる制限に基づいて発生する複雑さがあります。これらの制限の1つは、指値注文には通常、最小の取引要件があることです。これらの最小値は取引所によって異なりますが、それぞれが目標の割り当てに到達できない状況になります。これは、目標割り当てに到達するために必要な取引が最小取引要件よりも少ない場合に発生します.

目標配分に達するために資金を必要とする資産をさらに購入する行為は、「債務解決」と呼ばれます。一定期間にわたって良好に機能し、目標の割り当てよりも多くの割り当てがある資産を売却するプロセスは、「課税」と見なされます。業績が良かった資産に課税して目標の割り当てに一致させるのは一般的に簡単で、残りの資産への債務の支払いはより複雑です。債務が支払えない場合があります。これが、課税対象の資産が取引または交換のエラーを行うための最小要件を満たしていない結果であるかどうかは関係ありません。その結果、支払うことができる額よりも多くの債務が負っている状況になります.

特に指定のない限り、各アルゴリズムは取引がBTCを介して行われることを前提としています。これは、2つの個別のステップがあることを意味します。まず、目標配分よりも配分率が高いすべての資産に課税されます。この課税は、BTCの資産を売却することによって行われます。第二に、負債は、目標配分よりも配分率が小さい各資産に支払われます。支払いは、課税ステップ中に収集されたBTCのプールから行われます.

この問題に対処するアルゴリズムを構築するには、次の4つの要件を満たす必要があります。

公平性:最も公平なインスタンスは、2つのアセットを選択していません。これは、1つの取引を行うのに十分な資金しかない場合、最も公正なオプションはどちらも選択しないことを意味します。 (ただし、これはユーザーの観点からは望ましくない場合があります)

決定論的:アルゴリズムは一貫している必要があります。毎回動作するはずです。到達可能なすべての状態は予測可能である必要があります.

使いやすさ:アルゴリズムは公平で決定論的である可能性がありますが、使用できません。アルゴリズムは、使用可能で望ましいものである必要があります。ユーザーが見たい結果を生成する必要があります.

経済的: 使用する方法は、前の要件の1つに適合するために過度の取引を必要とすべきではありません。アルゴリズムは、可能な限り最小限の料金で最適化する必要があります.

株式に基づく債務の解決

株式ベースの債務解決は、結果の公平性を試みるアルゴリズムです。このソリューションが機能する方法は、各資産が保有する負債の割合を計算することによって株式を分割することです。たとえば、負債の合計が100 BTCであるが、支払いに使用できるのは90BTCだけであるとします。これは、90BTCを100BTCの債務に分割する必要があることを意味します。これを行う最も公正な方法は、個々の資産に支払うべき債務の90%を支払うことです。資産の負債を100%満たす代わりに、負債の90%しか支払われません。.

これは、最も公平で決定論的なアルゴリズムです。単一の資産または取引を優先する決定は行われません。問題は使いやすさと経済的な決定から来ています.

このソリューションの1つの問題は、未払いの債務を100%支払うことができることはめったにないということです。これはまれなケースであるため、すべてのアセットがターゲット割り当てに到達することはまれです。結果として、このアルゴリズムは、できるだけ多くのアセットをターゲット割り当てに到達させたい一部のユーザーにとってはあまり望ましくない場合があります。他の意味では、この手法は完全に偏りがないため、一部のユーザーにとってはこのアルゴリズムの方が望ましい場合があります。ユーザーが購入したい資産を予測しようとはしません.

最大の債務の最初の解決

最大の債務優先解決アルゴリズムは、最大の債務を最初に返済することに焦点を合わせています。このアルゴリズムの背後にある理由は、最大の負債を持つ資産がターゲット割り当てから最も遠いということです。この意味で、アルゴリズムは、最初にユーザーの希望する割り当てから最も遠い資産を満たす必要があることは理にかなっています。.

上で調べたのと同じ状況を調べてみましょう。あなたが90BTCしか持っていないが、支払うべき負債が100BTCあると想像してください。このアルゴリズムでは、最初にターゲット割り当てから最も遠い資産を支払います。これにより、1つのアセットが十分に離れている場合、90BTCを取得する可能性があります。次に、残りの資産を支払うために残っているBTCは0です.

この戦略は一部のユーザーにとっては理にかなっていると思われますが、ユーザーは最大の負債を持つ資産を最初に支払うことを望んでいると想定しています。これは当てはまらない場合があります。これは不公平なアルゴリズムであるため、ユーザーの観点からは望ましくない可能性のある仮定が発生します。.

最小抵抗債務解決の道

抵抗が最小の債務解決のパスは、以前のアルゴリズムとは少し異なります。この手法は、資産ペアのサブセットでのみ使用可能であり、他の資産によって支払われる債務のために収集されるBTCプールをバイパスします。抵抗が最も少ないパスとは、資産を直接接続する取引ペアを指します。そのため、リバランス中にBTCを介して取引する必要はありません。これらのペアの1つの例は、BinanceのXRP / ETHです。ポートフォリオにXRPとETHの両方が含まれている場合、最初にBTCに取引することなく、これら2つの資産間で直接取引する機会があります。.

抵抗が最小のパスは、結果として得られる資産の最大量をもたらすパスと常に見なされます。したがって、これは、最終的な資産額を最大化するために、手数料、スプレッド、およびスリッページを考慮します。ポートフォリオに2つの資産が存在し、それらもペアであるというシナリオを考えると、それらが最も抵抗の少ないパスである場合、最初に評価して完済することができます。.

抵抗が最小の債務解決のパスをさらに一般化して、スプレッド、スリッページ、および手数料を最小にするすべての取引を含めることができます。これにより、取得が安価であると考えられる資産のポートフォリオの購買力が最大化されます。.

次に、次の基準に基づいて、資産ごとに抵抗を計算できます。

  • 取引数、高いほど抵抗が増加します

  • %スプレッド、高いほど抵抗が増加します

  • %滑り、高いほど抵抗が増加します

  • %料金、高いほど抵抗が増加します

すべてを一緒に入れて

これらの戦略を理解すると、それらをすべて組み合わせて、公平で、決定論的で、使いやすく、経済的なリバランスアルゴリズムを作成することができます。これは、これらの各戦略をさまざまな段階で実行することによって行われます。.

まず、 経済的 抵抗が最も少ない経路を実現する戦略が完了します。これは、資産がBTCに売却される前に行う必要があります.

第二に、 最も公平 戦略は、債務分配のために収集されたBTCを分配するために使用されるべきです。これにより、支払いが必要なすべての資産に債務を分散させることができます。ただし、このプロセス中に、一部の資産の偏差が小さい場合、最小取引制限よりも小さい取引が発生する可能性があります.

第三に、 使える 前のステップで残ったBTCを分配するために、最初に最大の負債の戦略を使用する必要があります。これにより、各アセットをターゲットの割り当てにできるだけ近づけることができます.

この段階的な戦略は 決定論的 これにより、リバランス中にアルゴリズムがどのように動作するかを予測しやすくなります。.

リバランスは複雑です

表面的には、リバランスは単純な戦略です。現在の割り当てをターゲットの割り当てに再調整します。ただし、詳細を掘り下げると、リバランスの実行方法が複雑になる複雑さが表面化します。このホワイトペーパーは、これらの複雑さを明らかにし、将来の研究の基盤を提供することを目的としています。.

Shrimpyには優れた基盤がありますが、リバランスアルゴリズムは常に改善されています。市場で最も先進的なリバランス機能を統合して、ユーザーが常に最前線にいることを保証します。上で詳述したアルゴリズムはリバランスへの冒険の出発点ですが、今後の記事で説明するはるかに複雑な戦略があります.

この記事の最初の公開以来、Shrimpyは最初のリバランスアルゴリズムにいくつかの反復を実装してきました。現在、代替取引ペア間でリバランスを提供し、裁定取引の機会について市場をインテリジェントに監視し、市場の状態に基づいてメーカーとテイカーの注文を混合する、完全なスマート注文ルーティングインフラストラクチャをサポートしています。.

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