量化黑技術領頭羊/OKex合約CCA信號源合約機器人的策略類型對比_USD

本文將通過講解策略類型對比，幫助大家更好地了解CCA合約機器人。

數據統計

CCA默認策略參數根據歷史大數據統計結果，按照無信號源統計，用于對比各策略類型之間的差異。

抗百分比：指該策略能抗住行情往反方向波動多少個百分比，抗百分比越高，風險承受能力越強，越不容易止損或爆倉。

間隔百分比：指行情波動多少個百分比后進行補單，或觸發追蹤建倉，百分比越低，交易頻率越高，百分比越高，交易頻率越低。

以下表格為同樣本金，設置同樣的交易倍數時，各方面數據的對比，1~7為由高到低。

保守型

報告：量化寬松對比特幣價格具有積極影響:Quantum Economics在最新報告中分析了量化寬松對BTC產生的影響，報告指出：“一方面，量化寬松似乎對比特幣的價格產生了積極的影響。自2009年比特幣誕生以來，第一次量化寬松是在2010年11月，第二次是在2012年9月，兩次都伴隨著BTC價格的驚人上漲。而在第二輪量化寬松中，BTC/USD從不足1美元上升到超過40美元，而在第三輪量化寬松中，BTC/USD從10美元左右上升到2014年初的1000美元以上。”

此外，報告解釋稱，比特幣的未來掌握在交易員和投資者手中，他們最終相信比特幣是一種安全的避風港資產。該報告還強調了Paul Tudor Jones指出的“比特幣將因通脹而升值”的前景：“歸根結底，這取決于交易員和投資者如何看待比特幣網絡。如果大多數人認為比特幣是一種安全的資產，那么量化寬松最終將推高比特幣的價格。隨著貨幣變得極為豐富，具有強大網絡效應和數量有限的資產往往會升值。”[2020/5/12]

本金要求低，策略周期長，交易頻率較低，收單速度較慢，但單次止盈收益較高，人工干預比較容易。

現場 | 兆貝資本CEO：量化交易存在系統風險:金色財經現場報道，12月26日，在由金色財經主辦的金色沙龍上海站現場，兆貝資本CEO許壽朋發表了演講，他表示，量化交易存在系統風險，一是服務器宕機導致無法下單；二是插針式極端行情風險；三是爆倉風險；四是流動性枯竭；五是分攤制度。[2018/12/26]

穩健型

策略后期，止盈時收益更高，同時也需要回調越多點數才能止盈。

激進型

本金要求比較普通，當行情策略可承受的波動范圍內震蕩時，收益會最高，適用于小區間內的震蕩行情。

進取型

收單頻率居中，止盈收益時的額度不會太高，但策略后期不需要回調太多就能止盈出場。

聲音 | 劉震：量化投資有助于完善市場定價機制:本期金色相對論以“數字資產量化交易，成熟市場的標志？”為主題，針對本期主題，CCC創始人劉震表示：我們現在做的量化投資，實際上是建立這個二級市場完善機制的一個部分。傳統市場當中有做多有做空，而多數做空是通過衍生品市場實現的。所謂量化投資，實際上是對沖基金，就是利用市場當中的這些所謂定價不有效性，例如做空這些空氣幣，同時做多靠譜的數幣，利用中間的差價來獲利。同時這些交易，也完善了市場的定價機制，這也是下一輪的牛市的一個必須條件。[2018/12/7]

斐波型

能扛更多百分比，在抗風險能力和獲利能力之間，取得較好的平衡，適合新用戶長期使用。

長線型

本金要求低，人工干預比較容易。相對保守型，長線型的間隔更大，策略周期更長，交易頻率更低，收單速度更慢，但單次止盈收益比保守型高，后期不用回調太多即可止盈出場。

多單型

本金要求比較高，收單快，收益高，策略前期是盈利狀態下平倉出場，到策略中后期，為了降低持倉風險，將會在浮虧相對較小時平倉，以便盡快出場。

資金利用率

哪個參數決定策略的交易量？

如下圖所示，用戶可通過設置當前參數設置中的來調整策略交易量大小，

設置倍數流程：1.在交易倍數文本框中輸入新的倍數，2.點擊，3.檢查列表是否正確，4.點擊。

設置1倍時，首單交易量為0.01手；設置2倍時，首單交易量為0.02手；設置10倍時，首單交易量為0.1手。

通過哪些參數參考策略的資金使用量？

可參考列表中的最后一個的訂單的浮虧金額占倉位的比例，如下圖所示，

以下表格，為單個幣種尾單最大浮虧金額的幾種設置情況，

30%：資金利用率低，但穩定保險，可以扛較大風險，遇到極端行情，止損影響較小，

50%：資金利用率稍微高些，但仍比較安全，止損時影響較大，

100%：不建議，資金利用率高，抗風險能力低，承受不住一次止損，但運行過程中沒遭遇極端行情的話，收益將非常高，翻倉也有可能。

需要準備多少本金，才能將列表中的幣種全部勾選？

建議準備12000USDT以上的本金，再將每個幣種最大的浮虧金額設置在3000~4000USDT，

若本金不足12000USDT，則根據實際本金多少，避免勾選尾單最大浮虧金額超過本金三分之一的幣種，

例如，本金3000USDT，但BTCUSDT交易參數設置中，最后一單的最大浮虧金額為2955USDT，遠遠超過本金3000USDT的三分之一，因此，不建議勾選BTCUSDT這個幣種。

如果有足夠的備用資金，也可以先打勾，后期本金用得差不多了再及時入金加倉即可。

斐波型和激進型對比

以斐波型和激進型為例，

在同樣的倍數設置下，出現激進型遭遇止損，其他策略卻未止損的情況屬于大概率事件，

如果行情在大數據分析得出的激進型總間隔內震蕩，且長期未遭遇極端行情，激進型策略的收益會更多，

具體數據如下，斐波型月均收益為8%，激進型月均收益為15%，斐波型和激進型止損1次，占本金倉位比例約為33%，

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