اهرمی سازی و نهایت استفاده از تاثیر مومنتوم در تجارت (مقاله ترجمه شده)

چکیدهتجارت ارز دیجیتال (رمزارز) در میان سرمایه گذاران بخش خصوصی بیش از پیش به محبوبیت رسیده است. مطابق با مطالعات اخیر، تأثیر مومنتوم بازار پایه را تحت تأثیر قرار می دهد. سیستم های معاملات کمی می توانند برای باز و بسته کردن موقعیت های معاملاتی شاخص های مومنتوم را اهرم قرار داده و نهایت استفاده را از آن ها ببرند. با این حال، رویکردهای موجود که تأثیر مومنتوم (تأثیر نیروی حرکت قیمت) در معاملات ارز دیجیتال (رمزارز) را بکار می گیرند به یادگیری ماشین اتکا نمی کنند. از آنجایی که این سیستم ها بر اساس قواعد و مقررات ایجاد شده توسط انسان ها می باشند متناسب با شرایط بسیار ناپایدار و شناور، که در بازارهای ارز دیجیتال کاملا معمول و رایج هستند، نمی باشند. این مقاله استفاده از رویکردهای یادگیری ماشین و اعمال نفوذ آن برای تشخیص اتوماتیک اثر مومنتوم در داده های بازار ارز دیجیتال را پیشنهاد می کند. برای هر ارز دیجیتال احتمال اینکه با اثر مومنتوم روی روز بعدی معامله گری و همچنین جهت مومنتوم تحت تأثیر قرار بگیرد را برآورد می کند. یک جلسه شبیه سازی و آزمون بازخورد، که روی سه ارز دیجیتال بسیار متداول و پرطرفدار انجام شده، نشان می دهد که مدل های یادگیری ماشین توانایی پیش بینی، تقریب خوب، نوسان کوتاه مدت قیمت و به موجب آن کاهش تعداد سیگنال های کاذب معامله و افزایش بازده سود سرمایه را در مقایسه با پیشرفته ترین رویکردها دارند. مقدمهدر سال های اخیر، ارزهای دیجیتال (رمزارزها) مورد توجه مؤسسات مالی قرار گرفته اند، و درنتیجه، منفعت و بهره ی سوداگرانه در بیت کوین، اتریوم، و سایر ارزهای دیجیتال به طور قابل ملاحظه ای افزایش یافته است (فانگ و همکاران، 2020). ارزهای دیجیتال دارایی های مشخص شده از طریق روندهای ویژه و عجیب قیمت و حجم مبادله و تبدیل ارز می باشند. این عمدتا به دلیل وسیله ی مبادله و سیاست های مالکیت است، که معمولا میزان بالاتری از نوسان قیمت را در مقایسه با دارایی های معمولی موجب می شوند (کینگ و کوتموس، 2021). این مسئله سوالی را مطرح می کند مبنی بر اینکه آیا بازار پایه به مدل های پیش بینی کننده ای که معمولا برای بازارهای سنتی تر مثل بازارهای سهام و ارزهای خارجی (فارکس) اعمال می شوند پایبند است یا خیر.مدل های متعلق به تئوری مالی سنتی سرمایه گذاران را ملزم به ریسک گریز بودن و توانایی برای ارائه ی انتخاب های منطقی می کند. هدف به حداکثر رساندن سود بدون متأثر شدن از سایر فاکتورها و عوامل و همچنین برخورداری از دسترسی کامل به تمامی اطلاعات موجود در بازار می باشد. این مدل ها نیز مستلزم یک مکانیزم مؤثر و کارآمد آربیتراژ (روش های کسب درآمد از ارز دیجیتال) هستند، که نقش مهم و حیاتی در تعیین قیمت های اوراق بهادار ایفا می کنند (سینکالا، 2016). مکانیزم آربیتراژ مستلزم دادن فرصت هایی به سرمایه گذاران در جهت کسب درآمد از طریق خرید/ فروش یک دارایی با قیمت کمتر/ بالاتر می باشد، زمانی که بحث فرصت آربیتراژ مطرح می شود، لازم است که این فرصت بلافاصله توسط سرمایه گذاران مورد استفاده قرار گیرد. در این راستا بازار این امکان را فراهم می کند تا قیمت ها بلافاصله به تعادل درست بازگردند، درحالیکه اجازه نمی دهد که یک دارایی برای یک بازه زمانی طولانی مدت بیش از حد ارزش گذاری شده یا با افت قیمت مواجه شود. شایان ذکر است که فرضیات فوق برای بازار ارزدیجیتال تاحدودی غیرواقعی و مبهم است (فانگ و همکاران، 2020). این دلایل اصل و ریشه ی پدیده های نابهنجار و غیرعادی مشاهده شده در بازارهای ارز دیجیتال (رمزارز)، یعنی اثرات مومنتوم و معکوس هستند. نتیجه گیری و کارهای آتیاین مقاله استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین برای غلبه بر محدودیت های پیشرفته ترین سیستم های ترید (معامله گری) ارز دیجیتال مبتنی بر مومنتوم را ارزیابی کرد. به ویژه، براساس مشاهدات تجربی که اثر مومنتوم احتمالا سری قیمت های ارزهای دیجیتال را تحت تأثیر قرار می دهد، ما یک متدولوژی را طراحی کردیم که وجود و جهت یک موقعیت واکنش افراطی را پیش بینی می کند. نتایج و آموزه های این تحقیق در زیر خلاصه وار مطرح شده اند:• بازده برای هر ترید (معامله) با رویکرد مبتنی بر یادگیری ماشین اساسا بهتر از بازده بدست آمده با رویکرد اکتشافی می باشد (برای مثال، در مورد بیت کوین با روش KNN 0.78% در مقابل روش اکتشافی 0.06%، در مورد اتریوم با روش KNN 1.87% در مقابل روش اکتشافی 0.71%).این مقاله ISI در سال 2022 در نشریه الزویر و در مجله یادگیری ماشینی با کاربردهای آن ،توسط دانشگاه پلی تکنیک تورین منتشر شده و در سایت ای ترجمه جهت دانلود ارائه شده است. در صورت نیاز به دانلود رایگان اصل مقاله انگلیسی و ترجمه آن می توانید به پست دانلود ترجمه مقاله اهرمی سازی و نهایت استفاده از تاثیر مومنتوم در تجارت در سایت ای ترجمه مراجعه نمایید.