Os algoritmos para reequilibrar portfólios criptográficos

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Este artigo detalha algumas das complexidades envolvidas no rebalanceamento de portfólio para criptomoedas. Teoricamente, o rebalanceamento deveria ser simples, mas existem complicações que surgem a partir das restrições impostas pelas bolsas. Uma dessas restrições é que as ordens de limite geralmente têm requisitos mínimos de comércio. Esses mínimos variam entre as trocas, mas cada um resulta em situações em que as alocações de destino não podem ser alcançadas. Isso ocorre quando a negociação necessária para atingir uma alocação alvo é menor do que o requisito mínimo de negociação.

O ato de comprar mais de um ativo que precisa de fundos para atingir sua alocação alvo é chamado de “resolução da dívida”. O processo de venda de um ativo que teve um bom desempenho ao longo de um período e tem uma alocação maior do que a alocação alvo é considerado “tributação”. Tributar os ativos que tiveram um bom desempenho para que correspondam às suas alocações pretendidas é geralmente fácil, pagar a dívida aos ativos restantes é mais complicado. Existem casos em que dívidas não podem ser pagas. Não importa se isso é resultado de um ativo tributado que não atende aos requisitos mínimos para fazer uma negociação ou erros de troca. O resultado é uma situação em que há mais dívidas do que aquilo que está disponível para pagar.

A menos que seja especificado de outra forma, cada algoritmo presumirá que as negociações acontecem por meio do BTC. Isso significa que haverá duas etapas distintas. Em primeiro lugar, todos os ativos que têm uma alocação percentual maior do que suas alocações-alvo serão tributados. Essa tributação acontece com a venda do ativo para o BTC. Em segundo lugar, a dívida será paga a cada ativo que tenha uma alocação percentual menor do que sua alocação alvo. O pagamento será feito a partir do pool de BTC que foi coletado durante a etapa de tributação.

A construção de algoritmos para resolver esse problema deve atender aos 4 requisitos a seguir:

Justiça: A instância mais justa é não escolher entre dois ativos. Isso significa que, se houver fundos suficientes para fazer apenas uma negociação, a opção mais justa é não escolher nenhuma delas. (no entanto, isso pode não ser desejado do ponto de vista do usuário)

Determinístico: O algoritmo deve ser consistente. Deve funcionar sempre. Cada estado alcançável deve ser previsível.

Usabilidade: Um algoritmo pode ser justo e determinístico, mas não utilizável. O algoritmo precisa ser utilizável e desejável. Deve produzir resultados que o usuário deseja ver.

Econômico: Qualquer método usado não deve exigir negociações excessivas para atender a um dos requisitos anteriores. O algoritmo deve otimizar para o menor valor possível de taxas.

Resolução de dívida baseada em ações

A resolução de dívidas baseada em ações é um algoritmo que tenta justiça nos resultados. A maneira como essa solução funciona é dividindo as ações, calculando a porcentagem da dívida de cada ativo. Por exemplo, digamos que a dívida total seja 100 BTC, no entanto, apenas 90 BTC está disponível para pagamento. Isso significa que 90 BTC precisam ser divididos entre 100 BTC de dívida. A maneira mais justa de fazer isso é pagar 90% da dívida de cada ativo individual. Em vez de satisfazer 100% de qualquer dívida de ativos, eles receberão apenas 90% de sua dívida paga.

Este é o algoritmo mais justo e determinístico. Não são tomadas decisões que priorizem um único ativo ou comércio. Os problemas vêm de usabilidade e decisões econômicas.

Um problema com essa solução é que é raro conseguir pagar 100% da dívida devida. Como essa é uma ocorrência rara, será raro que todos os ativos atinjam suas alocações-alvo. Como resultado, esse algoritmo pode ser menos desejável para alguns usuários que desejam ter o máximo possível de ativos atingindo suas alocações de destino. Em outro sentido, esse algoritmo pode ser mais desejável para alguns usuários, uma vez que essa técnica é totalmente imparcial. Ele não tenta antecipar qual ativo o usuário prefere comprar.

Maior dívida primeira resolução

O maior algoritmo de resolução da dívida se concentra em pagar primeiro a maior dívida. O raciocínio por trás desse algoritmo é que os ativos com maior dívida estão mais distantes de suas alocações-alvo. Nesse sentido, faz sentido que o algoritmo deva satisfazer os ativos que estão mais distantes das alocações desejadas do usuário primeiro.

Vamos examinar a mesma situação examinada acima. Imagine que você tem apenas 90 BTC, mas tem 100 BTC de dívidas para pagar. Com este algoritmo, você pagará os ativos que estão mais distantes de sua alocação alvo primeiro. Isso pode resultar em um único ativo recebendo 90 BTC se estiverem longe o suficiente. Então, sobra 0 BTC para pagar os ativos restantes.

Embora essa estratégia provavelmente faça sentido para alguns usuários, ela pressupõe que o usuário deseje que o ativo com a maior dívida seja pago primeiro. Pode não ser o caso. Uma vez que é um algoritmo injusto, isso resulta em suposições que podem não ser desejáveis ​​da perspectiva do usuário.

Caminho de resolução de dívida de menor resistência

O caminho de resolução da dívida de menor resistência é ligeiramente diferente dos algoritmos anteriores. Esta técnica está disponível apenas para um subconjunto de pares de ativos e ignora o pool BTC que é coletado para pagamento de dívidas por outros ativos. O caminho de menor resistência refere-se a pares de negociação que conectam ativos diretamente, de modo que não precisam ser negociados por meio do BTC durante um rebalanceamento. Um exemplo de um desses pares é XRP / ETH em Binance. Se uma carteira contém XRP e ETH, ela tem a oportunidade de negociar diretamente entre esses dois ativos sem antes negociar com o BTC.

O caminho de menor resistência é sempre considerado o caminho que resulta na maior quantidade do ativo resultante. Portanto, isso considera taxas, spread e slippage para maximizar o valor final do ativo. Dado o cenário em que dois ativos estão presentes na carteira que também são um par, eles podem ser avaliados e pagos primeiro, uma vez que são o caminho de menor resistência.

O caminho de resolução de dívida de menor resistência pode ainda ser generalizado para incluir todas as negociações que resultem no menor spread, slippage e taxas. Isso resulta na maximização do poder de compra da carteira para os ativos que são considerados baratos para adquirir.

A resistência pode então ser calculada para cada ativo com base nos seguintes critérios:

  • # de negociações, onde mais alto aumenta a resistência

  • % spread, onde maior aumenta a resistência

  • % de deslizamento, onde mais alto aumenta a resistência

  • % de taxas, onde mais alto aumenta a resistência

Juntando tudo

Uma vez que essas estratégias são compreendidas, é possível colocá-las todas juntas para criar um algoritmo de rebalanceamento que seja justo, determinístico, utilizável e econômico. Isso é feito executando cada uma dessas estratégias em diferentes estágios.

Primeiro, o econômico estratégia de cumprir o caminho de menor resistência será concluída. Isso deve ser feito antes que quaisquer ativos tenham sido vendidos ao BTC.

Segundo, o mais bela estratégia deve ser usada para distribuir o BTC que foi coletado para distribuição da dívida. Isso permite a distribuição da dívida por todos os ativos que requerem pagamento. No entanto, durante este processo, pode haver negociações menores do que o limite mínimo de negociação se o desvio para alguns ativos for pequeno.

Terceiro, o utilizável estratégia da maior dívida primeiro deve ser usada para distribuir o BTC que sobrou da etapa anterior. Isso permite que cada ativo chegue o mais próximo possível da alocação alvo.

Esta estratégia encenada é determinista que fornece conforto na previsibilidade de como o algoritmo se comportará durante os rebalanceamentos.

O reequilíbrio é complexo

Superficialmente, o rebalanceamento é uma estratégia simples: realinhar as alocações atuais com as alocações de destino. No entanto, mergulhar nos detalhes revela complexidades que complicam a maneira como os rebalanceamentos são realizados. Este artigo tenta iluminar essas complexidades e fornecer uma base para pesquisas futuras.

Embora Shrimpy tenha uma ótima base, estamos constantemente aprimorando o algoritmo de rebalanceamento. Estaremos integrando os recursos de rebalanceamento mais avançados do mercado para garantir que nossos usuários estejam constantemente na frente da curva. Embora os algoritmos detalhados acima sejam um ponto de partida para suas aventuras de rebalanceamento, existem estratégias muito mais complexas que discutiremos em artigos futuros.

Desde a publicação original deste artigo, Shrimpy implementou várias iterações em nosso algoritmo de rebalanceamento inicial. Agora oferecemos suporte a uma infraestrutura completa de roteamento de pedido inteligente que fornece rebalanceamento entre pares de negócios alternativos, monitorando de forma inteligente o mercado para oportunidades de arbitragem e combinando pedidos de fabricante e tomador com base no estado do mercado.

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