Estudo de caso: usando aprendizado de máquina para gerenciamento de portfólio

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Previsões de preços de 7 dias do Página de ativos Bitcoin da Nomics.

[Editar 20/07/2020: a cada semana, atualizaremos este artigo para incluir o link para a postagem do blog da próxima semana.]
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Em uma postagem recente do blog, Nomics anunciou o lançamento de suas previsões de preços de criptografia de 7 dias. Suas previsões usam um modelo de aprendizado de máquina de longa memória de curto prazo (LSTM). Embora as previsões de 7 dias ainda estejam em beta, estávamos ansiosos para ver o desenvolvimento de novas estratégias para análise de preços.

Essa empolgação nos fez questionar como uma estratégia de portfólio baseada em ML se comportaria ao longo de alguns meses. Para responder a essa pergunta, estamos elaborando um estudo que comparará o desempenho de uma estratégia baseada em ML em relação a outras estratégias, como índices de capitalização de mercado, manutenção de Bitcoins e alocações baseadas em pontuação.

A Nomics foi clara em sua mensagem: as previsões de preços não são conselhos de investimento. Este estudo é apenas para fins educacionais. Negociar criptomoedas é arriscado. Não há estratégia em criptografia que garanta lucro. O aprendizado de máquina não é diferente.

Linha do tempo do estudo

O estudo começará em Segunda-feira, 11 de maio às 17h PST. Não haverá nenhuma data final definitiva para o estudo. Gostaríamos de continuar o estudo enquanto houver interesse no resultado. Isso pode ser 2 meses, 4 meses ou até um ano.

Estratégias

Neste estudo, usaremos uma variedade de estratégias diferentes para comparar o desempenho do portfólio. A cada semana, publicaremos uma atualização sobre o desempenho que vimos na semana anterior. As atualizações incluirão comparações entre as diferentes estratégias, destacar as diferentes decisões que foram feitas e tirar conclusões sobre como as negociações individuais têm impactado o desempenho do portfólio.

Cada estratégia começará com um valor de portfólio de $ 1.000. Embora a maior parte da discussão gire em torno do desempenho, será emocionante seguir um valor em dólar tangível para os resultados nos próximos meses.

Estratégia Nomics ML

Esta imagem mostra os principais ativos por capitalização de mercado, conforme calculado pela Nomics.

O Nomics A estratégia de ML usa um modelo de aprendizado de máquina de memória de longo prazo (LSTM) para prever o movimento do preço de 7 dias de cada ativo. LSTM é usado no campo de aprendizado profundo para processar, classificar e fazer previsões com base em dados de série temporal.

Saiba mais sobre a memória de longo prazo.

Metodologia

Nossa equipe gostaria de manter a metodologia de como testamos as previsões do Nomics ML da maneira mais fácil possível. Dessa forma, qualquer pessoa que acompanhe nosso estudo pode reproduzir os resultados.

Todas as segundas-feiras, às 17h, horário do Pacífico, nossa equipe coletará os dados mais recentes das previsões do Nomics ML. Com base nas previsões da semana, classificaremos os ativos em ordem decrescente com base no aumento percentual previsto do maior para o menor. O ativo que tem o maior aumento percentual previsto será listado primeiro, aquele com o menor aumento percentual previsto será listado por último.

Os dez principais ativos com os maiores aumentos previstos serão incluídos no portfólio para essa semana. Cada ativo receberá 10% do valor total da carteira.

Restrições:

  • Apenas ativos entre os 100 principais por valor de mercado serão considerados.

  • Apenas ativos listados no Binance serão considerados.

  • Apenas ativos com um propagação de mercado menos de 10% será considerado.

  • Os Stablecoins não serão considerados, a menos que haja ativos entre os 10 principais com previsões de porcentagem negativa. Neste caso, 10% do valor do portfólio será concedido ao USDT para cada ativo entre os 10 principais que tem uma mudança percentual prevista de menos de 0%.

Uma vez que as alocações alvo para o portfólio tenham sido selecionadas, um único rebalanceamento será executado para alocar o portfólio desejado e retornar todos os ativos para uma alocação alvo de 10%.

Pontuação do Coin Gecko

Esta imagem mostra os principais ativos por “Gecko Score” calculado pelo Coin Gecko.

Coin Gecko é um serviço que fornece percepções sociais e de desenvolvedor exclusivas do mercado. Idealmente, esses insights ajudariam a prever o valor de longo prazo que está sendo gerado por uma criptomoeda. Quanto mais robusta a comunidade de desenvolvedores e investidores, presumivelmente, mais robustas serão as projeções de longo prazo.

Esta estratégia envolverá a pontuação total “Gecko”. Todas as semanas, ao mesmo tempo, visitaremos a página de classificação do Gecko aqui. Ao classificar os ativos por “Total”, teremos uma lista dos principais ativos classificados pela pontuação Gecko.

Metodologia

A metodologia para o portfólio construído com base na pontuação Coin Gecko irá espelhar a metodologia de portfólio Nomics ML.

Todas as segundas-feiras às 17h00, horário do Pacífico, nossa equipe coletará os dados mais recentes das avaliações do Coin Gecko. Com base nas moedas com maior pontuação a cada semana, classificaremos os ativos em ordem decrescente. O ativo com a pontuação percentual mais alta será listado primeiro, aquele com a pontuação percentual mais baixa será listado por último.

Os dez principais ativos com as pontuações percentuais mais altas serão incluídos no portfólio dessa semana. Cada ativo da carteira receberá 10% do valor total da carteira.

Restrições:

  • Apenas ativos listados no Binance serão considerados.

  • Apenas ativos com spread de mercado inferior a 10% serão considerados.

  • Stablecoins não serão considerados.

Uma vez que as alocações alvo para o portfólio tenham sido selecionadas, um único rebalanceamento será executado para alocar o portfólio desejado e retornar todos os ativos para uma alocação alvo de 10%.

Índice de capitalização de mercado

Esta imagem mostra os principais ativos por capitalização de mercado, conforme calculado pelo CoinMarketCap.

CoinMarketCap fornece um serviço robusto para acessar os limites de mercado de quase todas as criptomoedas do mercado. Para comparar a estratégia de ML do Nomics com o mercado, usaremos um índice simples de capitalização de mercado top 10. O índice excluirá quaisquer stablecoins e alavancará um rebalanceamento semanal padrão. Dessa forma, os rebalanços também coincidem com os rebalanceamentos da estratégia Nomics ML.

A cada semana, ao mesmo tempo, o índice dos dez primeiros da CoinMarketCap será atualizado com base nos dados de capitalização de mercado mais recentes. Naquela época, quaisquer ativos que foram adicionados ou removidos dos dez primeiros também serão trocados para dentro ou fora do índice.

Aprenda a construir seu próprio índice.

Metodologia

A metodologia para o portfólio construído com base na capitalização de mercado refletirá a do portfólio Nomics ML e as metodologias de portfólio Coin Gecko.

Todas as segundas-feiras, às 17h00, horário do Pacífico, nossa equipe coletará os dados mais recentes do CoinMarketCap. Com base nos ativos de maior capitalização de mercado a cada semana, classificaremos os ativos em ordem decrescente. O ativo com a maior capitalização de mercado será listado primeiro, aquele com a menor capitalização de mercado será listado por último.

Os dez principais ativos com os maiores valores de mercado serão incluídos no portfólio dessa semana. Cada ativo será ponderado proporcionalmente à sua contribuição de capitalização de mercado. Semelhante a um fundo de índice ponderado por capitalização de mercado.

Restrições:

  • Apenas ativos listados no Binance serão considerados.

  • Apenas ativos com spread de mercado inferior a 10% serão considerados.

  • Stablecoins não serão considerados.

Uma vez que as alocações alvo para o portfólio tenham sido selecionadas, um único rebalanceamento será executado para alocar o portfólio desejado e retornar todos os ativos para uma alocação alvo de 10%.

Bitcoin Hold

Esta imagem mostra o preço do Bitcoin conforme coletado e exibido por Shrimpy.

O benchmark final para este estudo será o Bitcoin. Uma vez que o Bitcoin é o maior ativo de criptografia de valor de mercado e, de muitas maneiras, considerado o padrão ouro, os investidores vão querer ver uma comparação com o desempenho do Bitcoin.

Se as estratégias podem superar uma simples retenção de Bitcoin, isso apresenta perspectivas interessantes para as estratégias.

Ao contrário das outras estratégias que estão sendo examinadas neste estudo, não haverá rebalanceamento ou estratégia de negociação implementada para o Bitcoin HODL. O bitcoin simplesmente permanecerá intocado em um portfólio durante todo o estudo.

Alocação de portfólio & Rebalanceamento

O aplicativo Shrimpy Portfolio Management será usado para a alocação de carteiras, rebalanceamento e acompanhamento de desempenho. Cada uma dessas funcionalidades é fundamental para a plataforma Shrimpy e a torna o serviço ideal para executar este estudo.

Rebalanceamento de portfólio para criptomoeda

Algoritmos de reequilíbrio de portfólio em criptografia

O Programa Social Shrimpy será usado como uma forma de compartilhar os portfólios publicamente. Dessa forma, qualquer pessoa poderia acompanhar o estudo em tempo real.

Assim que o estudo for lançado, forneceremos um link para o perfil público que pode ser usado para acompanhar o desempenho de cada portfólio neste estudo.

Nossa plataforma de negociação social

Shrimpy é uma plataforma de negociação social para criptomoeda. Ele é projetado para traders profissionais e novatos aprenderem sobre a crescente indústria de criptografia. No Shrimpy, os usuários podem copiar as carteiras e estratégias de negociação de outros traders.

Em menos de alguns minutos, você pode se conectar com os principais traders do mundo. Seguir vários líderes ao mesmo tempo fornece uma maneira para cada usuário gerenciar um portfólio diversificado de estratégias e criptomoedas.

Shrimpy oferece suporte a 16 das principais trocas de criptografia, estratégias de portfólio automatizadas e ferramentas de rastreamento de mercado. Saiba mais sobre tudo que o Shrimpy oferece seguindo estes links:

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