@machinelearningnet

🚀 به‌تازگی مقاله‌ای رو منتشر کردیم که یکی از بحث‌های مهم در حوزه مالی رو بررسی می‌کنه:

🔸 آیا ناکارایی بازار رمزارزها ثابت و همیشگیه یا اینکه در طول زمان تغییر می‌کنه و خودش رو تطبیق می‌ده؟

برای پاسخ به این سؤال، ما یک چارچوب معاملاتی تطبیقی ساختیم که ترکیبیه از:

🔻داده‌های بنیادی زنجیره (On-chain)،

🔻سیگنال‌های رفتاری مبتنی بر الگوهای روند،

🔻متااطلاعات استراتژی،

🔻و آمارهای کلاسیک بازار.


به‌جای اینکه ناکارایی رو ثابت در نظر بگیریم، این مدل یاد می‌گیره که بازار در شرایط مختلف چطور تغییر می‌کنه.

نتایج جالب:
✅ عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های ایستا داشت — نسبت شارپ بیش از دو برابر شد (1.34 در مقابل 0.59).
✅ حداکثر افت سرمایه تقریباً نصف شد.
✅ و مهم‌تر اینکه مدل قوانین اقتصادی قابل‌فهم یاد گرفت: در دوره‌های پرنوسان به سیگنال‌های رفتاری تکیه می‌کنه و در بازارهای آرام به داده‌های بنیادی.

برای من، نکته کلیدی فقط «عملکرد بهتر» نبود، بلکه تأیید فرضیه بازار تطبیقی (AMH) در حوزه رمزارز بود. آلفا ثابت نیست — یک هدف متغیره که باید یاد بگیریم چه زمانی و کجا از ناکارایی‌های گذرا استفاده کنیم.
.

📄 لینک مقاله ****

👆 خوشحال می‌شم نظر شما رو بدونم: به نظرتون چارچوب‌های تطبیقی چطور می‌تونن آینده پژوهش‌های کوانت و استراتژی‌های معاملاتی رو شکل بدن؟

#مالی_کوانت #رمزارز #بازار_تطبیقی #یادگیری_ماشین #استراتژی_معاملاتی #فینتک

@machinelearningnet2

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Linkedin

"Adaptive Trading Framework Outperforms in Crypto Markets" | Sasan Barak posted on the topic | LinkedIn

🚀 Just wrapped up a paper that takes a fresh look at one of the big debates in decentralised finance:

👉 Are cryptocurrency markets inefficient in a fixed way, or do they adapt over time?

We tested this question by building an adaptive trading framework…

🔥58❤57👍54👏49😍46🎉45😁41🥰36

www.tgoop.com/machinelearningnet2/579

2.09K viewsedited  Sep 25 at 06:55

🚀 به‌تازگی مقاله‌ای رو منتشر کردیم که یکی از بحث‌های مهم در حوزه مالی رو بررسی می‌کنه:

🔸 آیا ناکارایی بازار رمزارزها ثابت و همیشگیه یا اینکه در طول زمان تغییر می‌کنه و خودش رو تطبیق می‌ده؟

برای پاسخ به این سؤال، ما یک چارچوب معاملاتی تطبیقی ساختیم که ترکیبیه از:

🔻داده‌های بنیادی زنجیره (On-chain)،

🔻سیگنال‌های رفتاری مبتنی بر الگوهای روند،

🔻متااطلاعات استراتژی،

🔻و آمارهای کلاسیک بازار.


به‌جای اینکه ناکارایی رو ثابت در نظر بگیریم، این مدل یاد می‌گیره که بازار در شرایط مختلف چطور تغییر می‌کنه.

نتایج جالب:
✅ عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های ایستا داشت — نسبت شارپ بیش از دو برابر شد (1.34 در مقابل 0.59).
✅ حداکثر افت سرمایه تقریباً نصف شد.
✅ و مهم‌تر اینکه مدل قوانین اقتصادی قابل‌فهم یاد گرفت: در دوره‌های پرنوسان به سیگنال‌های رفتاری تکیه می‌کنه و در بازارهای آرام به داده‌های بنیادی.

برای من، نکته کلیدی فقط «عملکرد بهتر» نبود، بلکه تأیید فرضیه بازار تطبیقی (AMH) در حوزه رمزارز بود. آلفا ثابت نیست — یک هدف متغیره که باید یاد بگیریم چه زمانی و کجا از ناکارایی‌های گذرا استفاده کنیم.
.

📄 لینک مقاله ****

👆 خوشحال می‌شم نظر شما رو بدونم: به نظرتون چارچوب‌های تطبیقی چطور می‌تونن آینده پژوهش‌های کوانت و استراتژی‌های معاملاتی رو شکل بدن؟

#مالی_کوانت #رمزارز #بازار_تطبیقی #یادگیری_ماشین #استراتژی_معاملاتی #فینتک

@machinelearningnet2