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幣圈量化機器人背后的秘密_BASE

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很多小伙伴可能都聽說過量化交易,一般都會與財富翻倍、高深莫測、人生巔峰都詞匯掛鉤。還有什么“把期貨的量化技術拿過來,在幣圈躺賺”,總的來說,各種牛叉。

那么,在幣圈量化交易真的可行嗎?實際收益如何?本文將從量化機器人的概念、量化機器人的作用、以及具體的量化策略進行詳細的介紹。馬特量化機器人項目對接微信:ZXF2021035

1.什么是量化交易機器人

要弄明白什么是量化交易機器人?首先要搞清楚“量化交易”的基本概念:

量化交易是指借助現代統計學和數學的方法,利用計算機技術來進行交易的投資方式。量化交易從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略,用數量模型驗證及固化這些規律和策略,然后嚴格執行已固化的策略來指導投資,以求獲得可以持續的、穩定且高于平均收益的超額回報。

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看完以后是不是還是有點暈,沒關系,我用大白話來解釋一下。

量化交易其實干了兩件事情:

①建立數學模型

②根據數學模型,在合適的時間點買入或者賣出

其中第一步由人來完成,第二步由計算機來完成。

平時所說的量化交易機器人一般都是指第二步:計算機根據預先編寫的程序,判斷何時應該買入或者賣出。

因此可以簡單的認為:計算機程序≈機器人。

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量化交易已經是股市里比較成熟的做法,有數據顯示,國外成熟市場期貨程序化交易已占據總交易量的70%-80%。

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由于幣市和股市有很多相通之處,所以現在幣市里面研究量化交易的也越來越多。

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2.量化機器人有什么用?

簡單的說,量化機器人有兩大用途:套利和做市。

2.1套利

天下熙熙,皆為利來;天下攘攘,皆為利往。

量化交易最大的用途當然就是賺錢或者說是套利!

量化交易最大的優點就是減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

俗話說,投資是反人性的,至少體現在兩方面:

①他人貪婪時我恐懼,他人恐懼時我貪婪

②明明持幣不動是個很好的方式,但有時就是控制不住自己的手,想做點啥

所以量化投資借助現代統計學和數學的方法,制定了一個客觀參考的指標,當符合條件時不帶感情色彩的買入或者賣出,大概率的獲得超出平均的收益。

說一句題外話,人帶有感情色彩和情緒波動是人類進化了幾百萬年的產物,是人類為了適應環境和生存下來的必要條件。但人類進化了幾百萬年的這套底層操作系統和思維模式,明顯不適用于只有百年歷史的股市和十年歷史的幣市,所以人需要借助計算機來升級自己的操作系統,來做自己不擅長的事情。

2.2做市

量化交易對于普通人來說可以套利,但是對于交易所來說還有第二種用途:做市,通俗的說就是刺激交易。

因為有時某些小幣種交易量太少,或者恰逢熊市大家都不愿意交易,這時市場上就會很冷清,越冷清就越沒有人交易,形成惡性循環。有了做市機器人,機器人就可以充當對應的買家或者賣家,在市場上交易盤活交易量。

如果市場上沒有交易,對投資者和交易所都不是好事,從這一點來說,做市機器人有其存在的價值。

在實際運行過程中,機器人在促進成交量暴漲的同時,其實也在拉平不同數字貨幣之間的交易對,以及不同交易所相同數字貨幣對之間的差價,避免了市場上不合理的波動。

而在期貨市場中,也是由機器人來強制平倉,保證期貨市場的正常運轉。

在牛市中,炒幣有超高的收益率,散戶們不會注意到只有30%月化收益率的量化交易,但現在進入熊市這么久,資產虧得所剩無幾,大家的收益預期驟降,30%的月化收益率突然變得非常引人注目了。量化交易,是以客觀的數學模型替代人為的主觀判斷,極大減少投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。

量化交易包括套利策略,全球數字貨幣交易所有很多,同一個幣種的定價不相同,同一個交易對在不同交易所之間也存在價差,只要存在價差就存在套利空間。一般人工套利有著很多不確定性,比如耗費時間長,準確性不高,價格變化快等,但是通過量化模型抓住套利時機,制定套利交易策略,并通過程序化算法自動向交易所下單,就能夠高效穩定賺取收益,就是無數人對量化套利著迷的原因。

一套好的量化交易系統至少應該包括交易模型構建模塊、風險控制模塊、交易成本分析模塊、指令執行模塊、策略回測模塊、數據收集模塊和數據清洗模塊,對用于基金產品的量化交易系統還需要添加產品監控模塊。”馬特量化社區強調,基于多年的系統開發管理經驗,交易系統的所有者具備對上述模塊進行移植、優化、升級的能力也非常關鍵。

我們知道外匯市場是5*24小時實時開放的,單憑個人想要實現24小時實時盯盤是不可能的,因此早在1970年代,華爾街的一些金融機構的交易員,很早就開始編寫基于自己交易思路與策略的交易程序來替代人工盯盤,可以說智能交易程序歷史來源已久。目前市場各種交易程序良莠不齊,判斷一款交易程序是否優秀的前提之一是盈利能力,其二是它的止損風控能力。在這兩方面馬特量化機器人相較于市場上的其他量化交易程序著一套自己的處理思路。

感謝閱讀祝大家收獲更多

來源:金色財經

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