--- title: "Crypto at Matematika: Posible bang Talunin ang Merkado?" description: "Ipinakita ni Jim Simons na kayang makahanap ng matematika ng mga market edge — inilalapat ng mga quant ngayon ang mga ideyang iyon sa on-chain data, mga modelo, at mga limitasyon kung saan walang pormula ang nakakasiguro ng panalo." language: tl published: 2026-04-04 author: Netts topic: "Insights" canonical: https://netts.io/blog/crypto-and-mathematics-is-it-possible-to-beat-the-market?lang=tl languages: [en, ru, es, zh, th, fr, uk, tr, hi, fa, ar, ha, pt, vi, ko, ja, id, de, tl] translation_outdated: false --- # Crypto at Matematika: Posible bang Talunin ang Merkado? Ipinakita ni Jim Simons na kayang makahanap ng matematika ng mga market edge — inilalapat ng mga quant ngayon ang mga ideyang iyon sa on-chain data, mga modelo, at mga limitasyon kung saan walang pormula ang nakakasiguro ng panalo. Ang kuwento ni Jim Simons ay hindi lamang tungkol sa isang taong nagpapalakad ng pera, bagaman isa siya sa pinakamatagumpay na money manager sa mundo. Ito ay salaysay ng isang lalaking sumilip sa magulo at hindi mapakaling mundo ng Wall Street at nakakita hindi ng kaguluhan kundi ng kaayusan — isang matematikal na kaayusan sa anyo ng mga misteryoso at magagandang pattern. Si Simons, isang tanyag na mathematician at dating code-breaker ng NSA, ay nagtatag ng hedge fund na Renaissance Technologies noong 1982. Ang flagship fund nito, ang mapaglihim na Medallion Fund, ay kinalaunan ay naging pinaka-lucrative sa kasaysayan, na nagbigay ng nakamamanghang average annual returns na mahigit 60% sa loob ng tatlong dekada. Habang ang iba ay nagtitiwala sa kanilang intuwisyon, kutob, at mga standard na pagsusuri, si Simons at ang kanyang hukbo ng mga PhD sa matematika, pisika, at estadistika ay nagtiwala lamang sa dalawang bagay: ang mismong data — mga elektronikong bulong mula sa Wall Street na kinopya sa kanilang mga computer — at ang mga modelong binuo nila upang bigyang-kahulugan ito. Ang lalaking bumasag sa code ng Wall Street; siya ang “Quant King.” Gayunpaman, ang nagbukod sa Renaissance ay ang kultura nito — na mas katulad ng isang university mathematics department kaysa sa isang high-rolling na kumpanya sa Wall Street. Nilinang ni Simons ang isang kapaligiran ng mataas na antas ng kolaborasyon at kuryosidad, at kilala sa pag-eempleyo ng mga eksperto na may kaunti o walang karanasan sa pananalapi. Naniniwala siya na ang pinakamahuhusay na ideya ay nagmumula sa pagpasok sa merkado nang may bagong pananaw, malaya mula sa mga preconceived notion ng Wall Street. Isa itong kakaibang istilo na nagbunga; naging daan ito upang makabuo sila ng mga kasanayan sa statistical arbitrage at high-frequency trading na higit pa sa pamantayan ng industriya sa loob ng maraming taon. Ang sariling talambuhay ni Simons ay hindi katulad ng sa isang Wall Street titan. Matagal bago niya binago ang mundo ng pamumuhunan, siya ay isang iginagalang na akademiko. Ang kanyang mga kontribusyon sa geometry at topology ay nakatulong sa pagtuklas ng Chern-Simons form na kinalaunan ay itinuring na isang mahalagang complex mathematical object para sa string theory at quantum field theory. Ang kakayahang ito para sa abstrakto at multi-dimensional na pag-iisip ang nagbukod sa kanya. Hindi niya tiningnan ang merkado bilang koleksyon ng mga indibidwal na kumpanya, kundi bilang isang dinamikong sistema na pinamamahalaan ng mga batayang prinsipyo, tulad ng isang pisikal na puwersa. Itinuring niya ang pamumuhunan bilang isang siyentipikong problema, na tila ba malulutas ito sa pamamagitan ng pangongolekta ng sapat na data at paglalapat ng mga naaangkop na algorithm upang ihiwalay ang signal mula sa ingay. Nilikom ng kanyang koponan ang napakalaking dami ng data, mula sa mga historikal na presyo ng stock hanggang sa mga pattern ng panahon, upang maghanap ng anumang mahuhulaan at hindi random na epekto na maaari nilang pagkakitaan. Gumawa sila ng mga sopistikadong algorithm na awtomatikong nagsasagawa ng mga trade upang kumita mula sa maliliit at panandaliang inefficiency na hindi man lang makikita ng mata ng tao. Hindi nila hinulaan ang direksyon ng merkado sa pangmatagalan; nakahanap lang sila ng maliliit at maaasahang bentahe at pagkatapos ay sinamantala ang mga ito nang milyun-milyong beses. Ang diskarteng ito ay lubos ding nakadepende sa malinis na data at matatag na imprastraktura — mga paksa na sa pangkalahatan ay sadyang kulang sa mga tradisyonal na pondo. Ang pangunahing paniniwala ay sa pamamagitan ng sapat na data, lilitaw ang mga banayad na pattern na naghuhula sa gawi ng mga mamimili — at ang mga pattern na iyon ay maaaring napakaliit ngunit maaari pa ring magbunga ng malalaking kita kung gagamitin sa malawakang antas. ## Isang Lumang Estratehiya, Ngunit May Bagong Frontier Siyempre, ang mundo ng pananalapi ngayon ay ibang-iba na sa mundong sinakop ni Simons noon. Ang mga merkado ay mas mabilis, mas globalisado, at higit na mas kumplikado. Ang mga madaling makuhang pagkakataon (low-hanging fruit) ng inefficiency na kinuha ng Medallion Fund ay matagal nang nawala sa merkado, na-arbitrage na ng napakaraming quantitative trader na sumunod sa yapak ni Simons. ![](https://netts.io/blog/articles/crypto-and-mathematics-is-it-possible-to-beat-the-market/images/1-2.png) Ang kanyang mga orihinal na modelo, kung ilalantad ngayon, ay maaaring magmukhang luma o walang kaugnayan sa napakabilis na algorithmic trading sa kasalukuyan." Gayunpaman, ang ituring iyon bilang dahilan upang itakwil ang kanyang legacy ay magiging isang ganap na maling aral. Ang tunay na katalinuhan ay wala sa anumang iisang modelo, kundi sa pangunahing diskarte: na ang mga merkado, bawat merkado, maging ang mga tila perpektong episyente, ay puno ng mga lamat at dugtungan. “Ang ideya ay bumuo ng isang matematikal na lente na sapat ang talas upang maobserbahan ang mga ito.” At ngayon, ang parehong diskarteng ito ay ginagamit na sa pinakabago at pinaka-abanteng hangganan ng pananalapi: ang mga cryptocurrency. Sa napakataas na volatility nito, mabilis na mga pag-unlad, at ang katotohanang ito ay digital native (na may mga “walled garden” lamang na kinakatawan ng mga centralized exchange), paraiso ang crypto para sa mga ekonomista. Ito ay isang mundong nakabatay sa data, kung saan ang lahat ng transaksyon ay nakatala sa isang hindi nababago at pampublikong ledger. Nag-aalok ito sa mga mathematician at data scientist ng isang mayamang minahan na maaaring galugarin. Ang on-chain data na ito ay binubuo ng mga volume ng transaksyon, balanse ng wallet, aktibidad ng smart contract, at mga network fee, na nagbibigay ng transparent at real-time na pananaw sa mekanismo ng merkado. Lalo pa itong pinalalawak ng dagsa ng off-chain data, gaya ng lalim ng order book sa mga exchange o ang maingay — at kung minsan ay magulong — impluwensya ng sentimyento sa social media sa mga platform tulad ng Twitter at Reddit. Ang gawain ay mabigat ngunit ang prinsipyo ay simple. Ang layunin ay hindi upang hulaan kung aabot ang Bitcoin sa isang bagong all-time high sa susunod na taon, kundi upang tuklasin ang mga banayad at mapakikinabangang pattern sa pang-araw-araw na kaguluhan ng merkado. "Ito ay ang paghahanap kung anong mga structural inefficiency ang mayroon, maging sa pagpepresyo ng mga derivative, ang daloy ng kapital sa pagitan ng mga exchange o maging ang mga pundamental na mekanismo ng transaction system sa isang blockchain.” Ang paghahanap para sa alpha ay lumipat na mula sa mga trading floor ng Wall Street patungo sa desentralisadong mundo ng blockchain. ## Makabagong Arsenal ng Matematika Upang matulungan silang baybayin ang bagong landscape na ito, ang mga quant sa kasalukuyan ay armado ng malawak at sopistikadong arsenal ng mga mathematical model na nagpapakita ng iba't ibang paraan upang balangkasin at unawain ang mga nangyayari sa mga merkado. Sinasaklaw nito ang mga binagong bersyon ng mga klasikong teoryang pinansyal hanggang sa mga ganap na bagong modelong idinisenyo upang tugunan ang mga natatanging idiosyncrasy ng mga digital asset. Isa sa mga pinakapangunahing ideya, na hango sa tradisyonal na pananalapi, ay ang Black-Scholes model. Sa pundamental na antas, ito ay isang formula upang kalkulahin ang presyo ng mga derivative. Batay sa isang set ng mga idealized assumption — ang mga merkado ay perpektong episyente, ang mga presyo ng asset ay sumusunod sa isang predictable at random walk na kilala bilang geometric Brownian motion, at ang volatility ay hindi nagbabago. At bagaman malayo sa pagiging perpekto ang crypto market, ang Black-Scholes ay nananatiling isang mahalagang intelektwal na batayan na kailangan nating paghambingan ng ating pagpepresyo ng mga option sa mundong ito ng mabilis na lumalagong mga crypto derivative. Ngunit ang mga istriktong assumption nito ay madalas na nabibigo sa mundo ng crypto, kung saan ang volatility ay kilalang hindi mapigilan at ang mga “fat-tailed” event — o ang matitinding paggalaw ng presyo — ay karaniwang nangyayari. ![](https://netts.io/blog/articles/crypto-and-mathematics-is-it-possible-to-beat-the-market/images/1-3.png) Upang malampasan ang mga limitasyong ito, ang mga quant ay madalas na gumagamit ng mas sopistikadong mga pamamaraan. Ang isa sa mga kategoryang ito ay tinatawag na Stochastic Volatility Jump Models. Ang mga modelong ito ay binuo bilang tugon sa mga pagkukulang ng Black-Scholes." Kinikilala nila ang dalawang pangunahing katotohanan sa merkado: na ang volatilidad ay hindi permanente, sa halip, nagbabago ito sa paglipas ng panahon sa paraang random (stochastic); at ang mga presyo ay maaaring dumanas ng biglaang malalaking pagtalon o paggalaw (halimbawa, dahil sa malalaking balita o mga likidasyon). Gamit ang mga terminong matematikal upang isaalang-alang ang nagbabagong volatilidad pati na rin ang mga makabuluhang pagtalon sa presyo, ang mga naturang modelo ay nag-aalok ng mas makatotohanang (bagaman kumplikadong) pananaw sa dinamika ng mga presyo ng asset — at maaaring maging partikular na mahalaga sa mapusok na mundo ng crypto. Ang isa pang hanay ng mga naturang tool ay ang mga pamamaraang Monte Carlo. Sa halip na isang magandang equation tulad ng sa Black-Scholes, ang Monte Carlo ay isang blunt force approach. Gumagana ito sa pamamagitan ng pagsasagawa ng libu-libo, kung hindi man milyon-milyong, random na simulasyon ng magiging landas ng merkado sa hinaharap batay sa mga paunang input tulad ng presyo ngayon at ilang sukat ng tinantyang volatilidad. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa buong distribusyon ng mga kinalabasang ito mula sa simulasyon, ang isang trader ay maaaring makabuo ng isang probabilistikong intuwisyon tungkol sa halaga ng isang option derivative o tungkol sa kung gaano kalaki ang panganib sa isang portfolio. Ang flexibility na iyon ay napakahalaga sa crypto, kung saan ang mga asset ay madalas na kulang sa mahabang historical track record na kinakailangan ng mas tradisyonal na mga modelo, at kung saan ang mga kumplikado at path-dependent na mga derivative ay lalong nagiging laganap. Dito mismo pumapasok ang mas modernong mga pananaw sa pagbuo ng portfolio, gaya ng Stochastic Portfolio Theory (SPT). Ang SPT, na binuo ni E. Robert Fernholz, ay deskriptibo sa halip na preskriptibo. Hindi ito nagsisimula sa palagay na ang mga merkado ay perpektong episyente; sa halip, gumagana ito batay sa hipotetikal na gawi ng mga aktwal at naoobserbahang presyo sa merkado bilang mga continuous-time random process. Ito ay kabaligtaran ng klasikong teorya ng portfolio kung saan pinapaliit ng isang mamumuhunan ang inaasahang halaga ng mga cycle return at ang isang constant na antas ng variance. ![](https://netts.io/blog/articles/crypto-and-mathematics-is-it-possible-to-beat-the-market/images/1-4.png) Dahil dito, nagiging posible ang mismong mga estratehiya na naglalayong malampasan ang performance ng merkado sa kabuuan, hindi sa pamamagitan ng paghula kung saan ito patungo, kundi sa pamamagitan ng pana-panahong pag-rebalance ng kanilang portfolio upang mapakinabangan ang pabago-bagong growth rate ng mga bahagi nito. Ito ay isang mas nuanced na pananaw, isa na mas angkop sa pagiging sari-sari at kakulangan ng korelasyon na makikita sa mundo ng crypto. Ang mga ito ay dinagdagan pa ng ikalawang yugto ng mga pamamaraan na idinisenyo para sa digital na panahon. Sa mga chart-designing room, ang mga presyo ng crypto ay minomodelo gamit ang mga paraang hiram mula sa mga Bayesian framework upang ituring ang mga ito na parang mga partikulo sa ilalim ng isang dynamic non-linear potential. Ang pangunahing ideya sa likod ng Bayesian statistics ay maganda sa pagiging simple nito: mayroon kang naunang paniniwala (prior belief) tungkol sa isang bagay at pagkatapos ay ia-update ang paniniwalang iyon habang nakakakalap ka ng mga bagong ebidensya. Sa mabilis na mundo ng crypto, isa itong matibay na konsepto. Ang isang Bayesian model ay may kakayahang patuloy na i-update ang mga forecast nito habang dumarating ang mga bagong data ng presyo, volume ng transaksyon, o marahil ay mga sukat ng sentimyento sa social media, na nagpapahintulot dito na tumugon nang real-time habang nagbabago ang mga kondisyon ng merkado sa paraang hindi kayang gawin ng mga mas static na modelo. Isa pang matibay na tool ay ang Hidden Markov Model (HMM). Ipinapalagay ng isang HMM na ang merkado ay maaaring nasa iba't ibang "regime" o mga nakatagong estado — halimbawa, isang 'bull run' na estado na may matataas na kita at mababang volatility, isang bear market regime na may negatibong kita at mataas na volatility, o isang sideways consolidation regime. Sinusuri ng modelo ang presyo at sinusubukang alamin kung anong estado ng merkado ito naroroon, at ang susunod na pinaka-posibleng estado nito." Sa isang merkado na madaling maapektuhan ng mabilis na pagbabago ng sentimyento gaya ng crypto, kung saan ang mood ay maaaring magbago mula sa euphoria patungong panic bawat oras, ang mga HMM ay ang uri ng mga tool na makapagbibigay-linaw sa mga pagbabagong ito sa rehimen at magtuturo sa mga trader ng mga kasanayang magbibigay-daan sa kanila na makaangkop nang naaayon. ![](https://netts.io/blog/articles/crypto-and-mathematics-is-it-possible-to-beat-the-market/images/1-5.png) Panghuli, ang mga modelong Vector Autoregression (VAR) ay tumutulong sa paghimay ng masalimuot na network ng ugnayan sa pagitan ng mga alternatibong cryptocurrency. Sa isang merkadong may libu-libong magkakaugnay na token, magiging mangmang ang sinumang titingin sa isa lamang nang hiwalay sa iba. Tinutugunan ito ng VAR model sa pamamagitan ng pagturing sa maraming asset bilang isang sistema. Maaari nitong suriin kung paano kumakalat ang isang price shock sa isang pangunahing asset gaya ng Ethereum sa buong ekosistema, na nakakaapekto sa presyo ng dose-dosenang iba pang token sa DeFi at NFT ecosystem. Binabalangkas nito ang causal network at mga contagion effect sa merkado, ipinapakita nito kung aling mga coin ang nangunguna at kung alin ang sumusunod, na nagbibigay ng mas kumpletong pangkalahatang ideya ng sistemikong panganib at oportunidad. ## Kapangyarihan at mga Panganib ng Isang Coded na Merkado Ang paggamit ng mga advanced na modelong matematikal na ito upang pag-aralan ang mga crypto-market ay nagpapakita ng malaking potensyal, ngunit hindi rin ito ligtas sa panganib. Malinaw ang mga benepisyo: isang road map na nakabatay sa data sa gitna ng isang kilalang ispekulatibong larangan. Ngunit alam din ng bawat quant na ang kanilang mga modelo ay isang abstraksyon lamang ng realidad, at ang labis na pagdepende sa mga ito ay maaaring magdulot ng kapahamakan. Ibig sabihin, may kailangang pagbabalanse rito: Ang mga potensyal na bentahe ay dapat timbangin laban sa mga likas na negatibong aspeto ng mga quant fund — upang hindi matulad sa iba. ## Ang mga pangunahing bentahe at kawalan ay nakabuod sa ibaba: 1. Pros: Tungkol sa bentahe, nagagawa nating makakuha ng makabuluhang signal mula sa napakalaking dami ng data. Ang mga quantitative model ay kayang tumukoy ng mga detalyadong ugnayan at pattern na nakatago sa gitna ng libu-libong asset at milyun-milyong trade na hindi kailanman magagawa ng tao. Ito naman ay nagreresulta sa mas disiplinado at metodikal na paraan ng risk management kung saan ang mga lugi ay maaaring masukat at mapamahalaan. Sa kabilang banda, ang mga modelong ito ang nagsisilbing pangunahing katuwang ng algo trading – binibigyang-daan nito ang awtomatikong pagpapatupad ng mga estratehiya sa bilis na kayang samantalahin ang mga oportunidad na tumatagal lamang ng ilang millisecond. Ang kakayahang ito na "mag-sniff" ay napakahalaga sa mga kumplikadong sub-sector gaya ng sa TRON Energy market – kung saan ang mga rate at dami ng availability ay nagbabago sa bilis ng kidlat. Inaalis nito ang takot at kasakiman sa trading kapag nananatili tayo sa isang sistematikong paraan, na nagreresulta sa mas konsistent na pagpapatupad ng mga trade. 2. Cons: Ang pinakamalaking panganib ay ang ‘model risk.’ Ang anumang model ay kasinghusay lamang ng mga assumption kung saan ito binuo. Kapag ang mga assumption na iyon ay mali, o nagb Ang pinakamahuhusay na quantitative firm ay hindi ginagamit ang mga ito bilang batayan ng ganap na katotohanan, kundi bilang paraan upang makatulong sa pag-unawa at pagharap sa likas na kawalang-katiyakan sa mga merkado. Patuloy silang nag-i-iterate sa mga modelo, nire-refine ang mga ito, at kung minsan ay ibinabasura kapag nagbabago ang merkado; alam nila na ang mapa ay hindi ang mismong teritoryo. Ang napaka-dynamic na interaksyon ng mga sistema tulad ng Energy rentals market sa network ng TRON ay isang halimbawa ng adaptasyong ito, dahil ang mga bagong provider at mekanismo ng pagpepresyo ay patuloy na nagpapabago sa kapaligiran. Ang isang matagumpay na quant firm ay isa ring risk management firm gaya ng pagiging prediction firm nito. ## Paghahanap sa Susunod na Simons Higit pa sa hindi kapani-paniwalang yaman na nalikha nito ang kuwento ni Jim Simons at ng Medallion Fund: ito ay isang salaysay ng kakaibang paraan ng pag-iisip. Ipinakita niya na kahit sa isang propesyong naiimpluwensyahan ng emosyon at kutob ng tao, ang isang matino at empirical na pamamaraan ay maaaring manaig. Ipinakita niya na sa likod ng ingay at gulo ng mga merkado, mayroong mathematical logic sa paggalaw ng mga presyo na, bagama't hindi laging humahantong sa tumpak na mga hula, ay nakakalikha ng mga oportunidad para sa pamumuhunan na may matibay na basehan. Ang kanyang legacy ay nananatiling makapangyarihan sa mundo ng pananalapi — isang buhay na pagpuna sa sistema, isang paalala na ang code ng merkado ay tunay ngang kayang ma-crack. Binago nito ang pananaw sa kung ano ang kayang makamit, at binago ang paradigm ng mga sikat na stock-picker laban sa mga hindi kilalang grupo ng mga siyentipiko. Habang ang isang bagong pangkat ng mga mahuhusay na tao ay nagtutuon ng pansin sa digital frontier na cryptocurrency, hindi na usapin kung may makakagaya sa kanyang tagumpay kundi kailan ito mangyayari. Ang crypto market, na bukas para sa mapangahas na data science, ganap na digital at hindi natutulog, ay marahil ang perpektong kapaligiran para sa isang quantitative revolution ng ika-21 siglo. Ang mga tool ay mas sopistikado, ang data ay mas sagana, at ang mga oportunidad na makatuklas at mapakinabangan ang mga inefficiency ay nasa lahat ng dako. Ito ay isang arena kung saan ang pagiging bago at matematikal na eksperimentasyon ay saganang ginagantimpalaan. Ngunit ang susunod na Simons ay mahaharap sa isang malaking hamon. Higit na mas matindi rin ang kumpetisyon, kasama ang daan-daang quant funds, malaki man o maliit, na sumasala sa mga crypto market para sa alpha. Ang merkado mismo ay reflexive din; habang dumarami ang mga quant na nagsasamantala sa isang inefficiency, madalas itong nawawala. Ito ay isang arms race na walang katapusan, na nangangailangan ng mas lalong kumplikadong mga modelo at mas mabilis na execution times. Ito ay isang mapanganib na paglalakbay, puno ng naglalakihang hamon sa daan, ngunit kung mayroon mang matututunan kay Jim Simons, ito ay marahil, baka sakali, kaya mo ring talunin ang merkado — kung mayroon kang sapat na henyo sa matematika at computing horsepower sa iyong likuran. Diyan makakatulong ang Netts Energy Market upang makahanap ka ng magandang presyo ng Energy sa mismong oras na kailangan mo ito: ![](https://netts.io/blog/articles/crypto-and-mathematics-is-it-possible-to-beat-the-market/images/1-6.png)