데이터 과학으로 뒷받침되는 전문 거래 신호를 개발하는 방법

지난주 우리 게시물을 게시 COFI 보유자가 CoinFi 거래 신호 베타에 액세스하기 위해 25,000 개의 토큰을 스테이 킹 할 수있는 첫 번째 토큰 유틸리티의 소개를 설명합니다..

사용자가 액세스 권한을 얻기 위해 COFI 토큰을 스테이 킹하는 것을 보는 것은 흥미로 웠습니다.

사실, COFI 스테이 커는 이제 총체적으로 블록 체인에서 11 번째로 큰 COFI 토큰 보유자!

이 글을 쓰는 시점에서 베타 사용자는 COFI 유통 공급량의 1.685 % 인 CoinFi 거래 신호에 대한 조기 액세스를 위해 2,960,622.9548 COFI 토큰을 스테이 킹했습니다..

시그널의 태그 라인은 “데이터 과학이 뒷받침하는 전문 거래 시그널”이므로 이번 달에는 이러한 거래 시그널의 기초가되는 일부 데이터 과학을 공유 할 것이라고 생각했습니다..

물론 이것은 빙산의 일각 일 뿐이지 만 유용한 거래 신호를 제공하기 위해 우리가 어떻게 일하는지 더 잘 이해할 수 있기를 바랍니다..

매력적이고 예측 가능한 거래 신호

높은 수준에서 우리는 1) CoinFi 사용자가 원하는 거래 신호와 2) 더 나은 거래 결정을 가능하게하는 거래 신호에 관심이 있습니다. 이 두 가지가 반드시 같은 것은 아닙니다..

사용자가 원하는 신호의 예가있을 수 있지만 궁극적으로 가격과는 상관이 없습니다. 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 사용자가 알지 못하는 신호가있을 수 있지만 액세스 권한이있는 경우 더 나은 거래 결정을 내릴 수 있습니다..

이 때문에 우리는 두 개의 병렬 (독립적이지는 않지만) 경로를 따라 배송 할 거래 신호를 결정합니다. 그러나 초기 단계의 주요 초점은 매력 사용자 및 예측 가격 변동.

나중에 사용자가 고려하지 않았을 예측 신호를 조사하는 데 시간을 할애 할 것입니다..

사용자가 무엇을 원하는지 알아보기 위해 제품 관리자 인 Joe는 사용자, 즉 사용자와 대화하는 데 많은 시간을 보냈습니다. 하지만이 상태 업데이트에서는 신호 예측 테스트 방법에 초점을 맞출 것입니다..

시그널 팩토리


신호의 예측력을 테스트하기 위해 우리는 시그널 팩토리. 이는 과거 데이터에 대한 신호를 신속하게 백 테스트하기위한 내부 도구입니다. 특히, 우리는 여러 세분화 (일별, 시간별, 분)에서 일련의 테스트를 통해 신호 데이터 세트를 실행하고 승률, 포트폴리오 수익률 등을 측정합니다. 당연히 우리는 중요성을 테스트합니다 (베이지안과 빈도주의를 모두 사용). 구혼). 기본 아이디어는 테스트하는 것입니다. 신호가 시간 t에 트리거되면 시간 t + n에 가격 변동을 예측했을 것입니다..

Signal Factory의 목적은 본질적으로 빌드-측정-학습주기를 가속화하는 것입니다. 그러나 또한 신호를 백 테스트하는 방식의 일관성을 보장하여 동일한 데이터에 대해 비교 가능한 메트릭을 허용합니다..

또한 방대한 양의 신호를 결합하고 심층 신경망과 같은 기계 학습 방법을 활용하여 미래를 예측하는 블랙 박스 방법을 실험하기 시작했습니다..

그러나 이들은 2 차 우선 순위입니다. 이 초기 단계에서 우리는 신호가 트리거되는 이유를 정확히 전달할 수 있기를 바랍니다. 평가 측정 항목을 최적화하는 것이 중요하지만 이것이 전부는 아닙니다. 신호를 중심으로 한 커뮤니케이션은 스테이 킹 된 사용자의 신뢰를 얻는 데 중요합니다..

백 테스팅 결과의 예

우리는 곧 거래 신호의 백 테스팅 결과에 대해 읽을 수있는 “CoinFi Research”섹션을 공유 할 예정입니다.하지만 지금까지 백 테스팅 결과에 대한 티저가 있습니다..

ETH와 거래소 간

이것은 우리가 살펴보기 시작한 첫 번째 신호 영역 중 하나였습니다. 우리의 모든 신호와 마찬가지로, 우리는“ETH가 거래소에 들어 오거나 나가는 것이 ETH 가격의 주요 예측자가 될 것입니다”와 같은 가설을 정량적으로 표현하는 방법을 매우 구체적으로 생각해야합니다..

예를 들어 다음과 같이 표현할 수 있습니다.

  1. ETH 거래 수
  2. 총 ETH 거래량
  3. X ETH보다 큰 ETH 거래 수
  4. ETH를 보내는 고유 한 지갑의 수

… 등등.

Signal Factory의 좋은 점은 이러한 다양한 변형을 모두 표현한 다음 기록 데이터에서 모두 백 테스트 할 수 있다는 것입니다. 이렇게하면 데이터가 교환 움직임을 설명하는 가장 좋은 방법을 결정할 수 있습니다. 신호의 각 특정 인스턴스화를 매개 변수화 된 신호라고합니다..

이것은 완전히 자동화되고 확장 가능한 프로세스이기 때문에 일반적으로 매개 변수화 된 모든 신호를 백 테스트합니다. 그런 다음 승률, 포트폴리오 수익률 등을 기준으로 상위 신호를 선택하고 심층 분석을 통해 더 신중하게 연구 할 수 있습니다..

다음은 신호가 트리거 된 후 48 시간 동안 가격의 역학을 이해하기 위해 수행 한 심층 분석의 예제 그래프입니다.

파란색 선은 신호가 트리거 된 날의 지수화 된 평균 ETH 가격입니다. 주황색 선은 동일하지만 신호가 트리거되지 않은 날 동안입니다. “시간”x 축은 신호가 트리거 된시기를 기준으로합니다..

간단히 말해서 위의 그래프는 신호가 트리거 된 후 처음 24 시간 이내에 가격이 역사적으로 하락했지만 48 시간 이내에 회복되었음을 보여줍니다. 즉,이 신호는 거래 스타일에 따라 빠르게 매도하거나 딥 매수에 유용 할 수 있습니다..

여기에서 신호가 ETH 가격에 중첩되어 역사적으로 어떻게 트리거되었는지 확인할 수 있습니다.

다른 코인의 선행 지표로서 BTC 및 ETH

모든 백 테스트에서 예측 신호가 나올 것이라고 기대할 수는 없습니다. 사실, 우리가 테스트하는 대부분의 신호는 우리의 기준을 통과하지 못할 것입니다 – 이것은 쉬운 일이 아닙니다! 하지만 실패한 실험은 실패가 아닙니다. 우리가 배운 내용을 전달하는 한 여전히 사용자에게 가치를 제공합니다..

이에 대한 한 가지 예는 다른 코인의 주요 가격 지표 인 BTC 및 ETH입니다. Granger 인과성 테스트를 통해 우리는 예를 들어 BTC는 ETH 가격에 대한 적절한 예측 변수 였지만 실제로 여기에서 시각적으로 볼 수 있듯이이 관계는 올해 2 월경에 무너졌습니다.

관계가 실제로 사라지지 않았을 가능성도 있습니다. 그것은 지연 시간 더 많은 봇과 전문 트레이더가 시장에 진입함에 따라 신호의 비율이 감소했습니다..

그럼에도 불구하고 여기서 우리의 결론은 아니 제안 된 신호 임에도 불구하고 “선행 가격 지표로서의 BTC”신호를 구현합니다. BTC가 짧은 선행 지표가 될 수 있다고하더라도 핵심 사용자가 실제로 수행하지 않는 실시간 거래 활동에 가깝게 필요합니다..

고래 토큰 이동

많은 사용자가 흥분하는 또 다른 신호는 고래가 토큰을 옮기는 것입니다. 1100 개 이상의 ERC20 토큰에 대해 블록 체인에서 발생하는 모든 단일 트랜잭션을 추적합니다. 즉, 주목할만한 거래를 볼 때마다 사용자에게 알릴 수 있습니다..

이것에 대한 까다로운 점은 모든 토큰에서 일관된 패턴을 찾기가 어렵다는 것입니다. 따라서 백 테스팅을 통해 파악하기 어려운 “통합 된 고래 토큰 신호”를 찾는 대신, 관심있는 토큰을 볼 수 있도록하기로 결정했으며, 99.9 번째 백분위 수에 해당하는 트랜잭션을 볼 때마다 알려드립니다. 교환으로.

흥미롭게도 어떤 경우에는 토큰 중앙화 (상위 100 개 지갑이 보유한 공급량의 %)가 올라가면 가격이 단기간에 하락한다는 사실을 발견했습니다. OmiseGo의 경우 역사적으로 이것을 볼 수 있습니다.

두 가지 설명은 다음과 같습니다.

1) 소매 투자자 (소형 지갑)가 초기에 구매 (중앙 집중화가 감소 함), 2018 년 5 월부터 판매가 증가 (중앙 집중화 증가)

2) 고래 (큰 지갑)가 1 월경에 덤핑 (중앙 집중화도 감소됨)하고 2018 년 5 월부터 다시 매입 (중앙화 증가).

두 가지 설명 모두 사실 일 수 있습니다..

OmiseGo는 토큰 이동이 가격 이동과 관련된 유일한 토큰이 아닙니다. 또 다른 예는 Crypto.com (이전의 Monaco)으로, 대부분의 피크가 매도 신호를 촉발했음을 알 수 있습니다.

BTC 마진 롱 / 숏 포지션

아직 결론을 내리지 못한 신호 중 하나는 마진 롱 / 숏 포지션입니다. 이 그래프에서 볼 수 있듯이 숏 포지션과 BTC 가격 사이에는 명확한 역 상관 관계가 있습니다.

그러나 이것이 실행 가능하고 이해할 수 있도록하기 위해 우리는이 데이터를 사용하여 트리거 할 신호의 종류를 정확히 파악하는 데 더 많은 시간을 할애 할 것입니다..

앞으로 기대할 사항

올해 우리는 암호 화폐 시장에서 엄청난 양의 데이터를 수집하고 있습니다. 몇 가지 영역을 언급하기 만해도 원시 블록 체인 거래, 암호 화폐 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물, 주문서 스냅 샷에서 공개-고-저-종가 바에 이르는 거래 데이터가 있습니다..

중요한 것은 우리가 존재하는 가장 광범위한 암호 화폐 데이터베이스라고 생각하는 코인 마스터 데이터베이스를 통해 이러한 모든 데이터 포인트를 결합 할 수 있다는 것입니다..

앞서 언급했듯이 개별 거래 신호를 백 테스트하는 것이 현재 최우선 과제이지만 곧 더 많은 머신 러닝으로 이동하여 사용 가능한 풍부한 데이터를 진정으로 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 가격 변동성을 예측하기 위해 심층 신경망을 활용하는 일부 초기 실험은 유망 해 보입니다..

우리는 매력적일뿐만 아니라 예측 가능한 COFI 거래 신호를 스테이 킹하는 사용자에게 제공하기 위해 사용자 테스트와 모든 신호를 백 테스트 할 것입니다..

트레이딩 시그널 베타에 참여하고 싶다면 너무 늦지 않았습니다! 여기로 가서 내 자리 예약을 클릭하고 COFI 토큰을 스테이 킹하세요.

새로운 & 향상된 CoinFi.com

월간 업데이트를 팔로우했다면 CoinFi News가 약 3 개월 동안 클로즈 베타 상태임을 알고 계실 것입니다..

데이터 팀의 대부분이 신호에 초점을 맞추고 있지만 CoinFi News도 공개적으로 출시 될 예정입니다. 지금까지 베타에 참여할 기회가 없었던 경우 곧 연락을 받으실 수 있습니다..

또한 나머지 4 분기 동안 작업중인 CoinFi 웹 사이트에 대한 몇 가지 주요 업데이트가 있습니다.

항상 그렇듯이 추가 개발을 위해 계속 지켜봐주십시오.!

Mike Owergreen Administrator
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