Algoritma untuk Menyusun Semula Portfolio Crypto

>

Artikel ini akan memperincikan beberapa kerumitan yang terlibat dengan pengimbangan semula portfolio untuk cryptocurrency. Secara teorinya, pengimbangan semula harus sederhana, tetapi ada komplikasi yang timbul berdasarkan sekatan yang dikenakan oleh pertukaran. Salah satu batasan ini adalah bahawa pesanan had biasanya mempunyai syarat minimum perdagangan. Minimum ini berbeza antara pertukaran, tetapi masing-masing menghasilkan situasi di mana peruntukan sasaran tidak dapat dicapai. Ini berlaku apabila perdagangan yang diperlukan untuk mencapai peruntukan sasaran kurang dari keperluan minimum perdagangan.

Tindakan membeli lebih banyak aset yang memerlukan dana untuk mencapai peruntukan sasarannya disebut “penyelesaian hutang”. Proses menjual aset yang berkinerja baik dalam jangka waktu dan mempunyai peruntukan yang lebih besar daripada peruntukan sasaran dianggap sebagai “percukaian”. Mengenakan aset yang berprestasi dengan baik sehingga sesuai dengan peruntukan sasarannya biasanya mudah, membayar hutang kepada baki aset lebih rumit. Terdapat kes di mana hutang tidak dapat dibayar. Sama ada ini adalah hasil daripada aset yang dikenakan cukai yang tidak memenuhi syarat minimum untuk membuat kesilapan perdagangan atau pertukaran, itu tidak menjadi masalah. Hasilnya adalah keadaan di mana lebih banyak hutang terhutang daripada yang ada untuk dibayar.

Kecuali dinyatakan sebaliknya, setiap algoritma akan menganggap perdagangan berlaku melalui BTC. Ini bermaksud akan ada dua langkah yang berbeza. Pertama, semua aset yang mempunyai peratusan peratus lebih besar daripada peruntukan sasarannya akan dikenakan cukai. Percukaian ini berlaku dengan menjual aset untuk BTC. Kedua, hutang akan dibayar kepada setiap aset yang mempunyai peratusan persen lebih kecil daripada peruntukan sasaran mereka. Pembayaran akan dibuat dari kumpulan BTC yang dikumpulkan semasa langkah percukaian.

Membina algoritma untuk mengatasi masalah ini harus memenuhi 4 syarat berikut:

Kewajaran: Contoh paling adil adalah tidak memilih antara dua aset. Ini bermaksud jika hanya ada dana yang cukup untuk membuat satu perdagangan, pilihan paling adil adalah memilih salah satu. (bagaimanapun, ini mungkin tidak diinginkan dari sudut pandang pengguna)

Deterministik: Algoritma harus konsisten. Ia mesti berfungsi setiap masa. Setiap keadaan yang boleh dicapai mesti dapat diramalkan.

Kebolehgunaan: Algoritma boleh adil dan deterministik, tetapi tidak dapat digunakan. Algoritma perlu digunakan dan diinginkan. Ia harus menghasilkan hasil yang ingin dilihat oleh pengguna.

Ekonomi: Kaedah apa pun yang digunakan tidak memerlukan perdagangan berlebihan untuk memenuhi salah satu syarat sebelumnya. Algoritma harus mengoptimumkan dengan jumlah bayaran sekecil mungkin.

Penyelesaian hutang berdasarkan saham

Penyelesaian hutang berdasarkan saham adalah algoritma yang mencuba keadilan dalam hasil. Cara penyelesaian ini berfungsi adalah dengan membahagikan saham dengan mengira peratus hutang yang dipegang oleh setiap aset. Sebagai contoh, katakanlah jumlah hutang adalah 100 BTC, namun hanya 90 BTC yang tersedia untuk pembayaran. Ini bermaksud 90 BTC perlu dibahagikan kepada 100 BTC hutang. Cara paling adil untuk melakukan ini adalah dengan membayar 90% hutang yang terhutang kepada setiap aset individu. Daripada memenuhi 100% hutang aset, mereka hanya akan mendapat 90% daripada hutang mereka yang dibayar.

Ini adalah algoritma yang paling adil dan pasti. Tidak ada keputusan yang dibuat yang mengutamakan aset atau perdagangan tunggal. Masalahnya datang dari kebolehgunaan dan keputusan ekonomi.

Satu masalah dengan penyelesaian ini adalah bahawa jarang dapat membayar 100% hutang yang terhutang. Oleh kerana ini adalah kejadian yang jarang berlaku, jarang sekali setiap aset mencapai peruntukan sasarannya. Akibatnya, algoritma ini mungkin kurang diinginkan bagi sebilangan pengguna yang ingin memiliki seberapa banyak aset yang mencapai peruntukan sasaran mereka mungkin. Dalam erti kata lain, algoritma ini mungkin lebih diinginkan bagi sesetengah pengguna kerana teknik ini sama sekali tidak berat sebelah. Ia tidak berusaha untuk menjangka aset mana yang lebih senang dibeli oleh pengguna.

Resolusi pertama hutang terbesar

Algoritma penyelesaian pertama hutang terbesar memberi tumpuan kepada pembayaran hutang terbesar terlebih dahulu. Alasan di sebalik algoritma ini adalah bahawa aset yang mempunyai hutang terbesar adalah yang paling jauh dari peruntukan sasaran mereka. Dalam pengertian ini, masuk akal bahawa algoritma harus memenuhi aset yang paling jauh dari peruntukan yang diinginkan pengguna terlebih dahulu.

Mari kita kaji keadaan yang sama seperti yang dinyatakan di atas. Bayangkan anda hanya mempunyai 90 BTC tetapi mempunyai hutang 100 BTC yang perlu dibayar. Dengan algoritma ini, anda akan membayar aset yang paling jauh dari peruntukan sasaran mereka terlebih dahulu. Ini boleh mengakibatkan satu aset mendapat 90 BTC jika mereka berada cukup jauh. Kemudian, tinggal 0 BTC untuk membayar baki aset.

Walaupun strategi ini kemungkinan masuk akal bagi beberapa pengguna, dengan anggapan bahawa pengguna ingin aset dengan hutang terbesar harus dibayar terlebih dahulu. Ini mungkin tidak berlaku. Oleh kerana ia adalah algoritma yang tidak adil, ini menghasilkan andaian yang mungkin tidak diinginkan dari perspektif pengguna.

Jalan Penyelesaian Hutang Least Resistance

Jalan penyelesaian hutang rintangan paling sedikit berbeza daripada algoritma sebelumnya. Teknik ini hanya tersedia untuk subset pasangan aset dan memintas kumpulan BTC yang dikumpulkan untuk pembayaran hutang oleh aset lain. Jalan rintangan paling rendah merujuk kepada pasangan perdagangan yang menghubungkan aset secara langsung, jadi mereka tidak perlu diperdagangkan melalui BTC semasa keseimbangan semula. Contoh salah satu daripada pasangan ini ialah XRP / ETH pada Binance. Sekiranya portfolio mengandungi kedua-dua XRP dan ETH, ia mempunyai peluang untuk berdagang secara langsung antara kedua-dua aset ini tanpa melakukan perdagangan pertama ke BTC.

Jalan rintangan paling tidak selalu dianggap sebagai jalan yang menghasilkan jumlah terbesar aset yang dihasilkan. Jadi, ini mempertimbangkan yuran, spread, dan slippage untuk memaksimumkan jumlah aset akhir. Memandangkan senario di mana dua aset terdapat dalam portfolio yang juga pasangan, mereka dapat dinilai dan dilunaskan terlebih dahulu memandangkan mereka merupakan jalan yang paling sedikit.

Jalan penyelesaian hutang yang paling rendah dapat digeneralisasikan untuk merangkumi semua perdagangan yang menghasilkan spread, slippage, dan fee terkecil. Ini mengakibatkan memaksimumkan daya beli portfolio untuk aset tersebut yang dianggap murah untuk diperoleh.

Rintangan kemudian dapat dikira untuk setiap aset berdasarkan kriteria berikut:

  • # perdagangan, di mana lebih tinggi meningkatkan rintangan

  • % merebak, di mana lebih tinggi meningkatkan daya tahan

  • % slippage, di mana lebih tinggi meningkatkan rintangan

  • % yuran, di mana lebih tinggi meningkatkan rintangan

Menggabungkan semuanya

Setelah strategi ini difahami, adalah mungkin untuk menyatukan semuanya untuk membuat algoritma penyeimbangan semula yang adil, deterministik, dapat digunakan dan ekonomik. Ini dilakukan dengan melaksanakan setiap strategi ini pada tahap yang berbeza.

Pertama, menjimatkan strategi memenuhi jalan yang paling tidak akan selesai. Ini mesti dilakukan sebelum aset dijual kepada BTC.

Kedua, paling adil strategi harus digunakan untuk mengedarkan BTC yang dikumpulkan untuk pengagihan hutang. Ini memungkinkan penyebaran hutang ke semua aset yang memerlukan pembayaran. Namun, selama proses ini, mungkin ada perdagangan yang lebih kecil dari had perdagangan minimum jika penyimpangan untuk beberapa aset kecil.

Ketiga, boleh digunakan strategi hutang terbesar pertama harus digunakan untuk mengedarkan BTC yang tersisa dari langkah sebelumnya. Ini membolehkan setiap aset mencapai sedekat mungkin dengan peruntukan sasaran.

Strategi berperingkat ini adalah deterministik yang memberikan keselesaan dalam ramalan bagaimana algoritma akan bertindak semasa pengimbangan semula.

Pengimbangan semula adalah Kompleks

Di permukaan, keseimbangan kembali adalah strategi sederhana: sejajar semula peruntukan semasa dengan peruntukan sasaran. Walau bagaimanapun, menggali kerumitan permukaan yang merumitkan cara pengimbangan semula dilakukan. Buku putih ini cuba menerangkan kerumitan ini dan menyediakan asas untuk penyelidikan masa depan.

Walaupun Shrimpy mempunyai asas yang baik, kami terus meningkatkan algoritma pengimbangan semula. Kami akan mengintegrasikan fitur pengimbangan semula yang paling maju di pasaran untuk memastikan pengguna kami sentiasa berada di bahagian depan. Walaupun algoritma yang diperincikan di atas adalah titik awal untuk pengembaraan anda menuju keseimbangan, ada strategi yang jauh lebih kompleks yang akan kita bincangkan dalam artikel akan datang.

Sejak penerbitan asal artikel ini, Shrimpy telah melaksanakan beberapa lelaran pada algoritma pengimbangan semula awal kami. Kami sekarang menyokong infrastruktur perutean pesanan pintar yang lengkap yang menyediakan penyeimbangan semula antara pasangan perdagangan alternatif, memantau pasaran untuk peluang arbitraj, dan mencampurkan pesanan pembuat dan pengambil berdasarkan keadaan pasaran.

Bacaan Tambahan

Rebalance vs HODL: Analisis Teknikal

Senario Rebalance Biasa di Crypto

Bot Perdagangan Cryptocurrency – Panduan Lengkap

Panduan Terbaik Untuk Membangun Dana Indeks Crypto 2019

Udang adalah aplikasi pengurusan portfolio crypto peribadi. Sambungkan setiap akaun pertukaran anda untuk mula mengotomatisasi strategi portfolio anda. Hanya memerlukan 5 minit untuk menyiapkannya cubalah hari ini!

API Pertukaran Crypto Universal Shrimpy adalah satu-satunya API gabungan untuk pertukaran crypto yang direka khusus untuk pembangun aplikasi. Kumpulkan data buku perdagangan atau pesanan masa nyata, urus akaun pertukaran pengguna, laksanakan strategi perdagangan, dan permudahkan cara anda menyambung ke setiap pertukaran.

Ikut kami Twitter dan Facebook untuk maklumat terkini, dan ajukan sebarang pertanyaan kepada komuniti aktif kami yang luar biasa di Telegram & Tidak setuju.

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me