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990量化云浅析:比特币适合量化交易吗?

量化交易是啥?

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术,通过建模分析、参数优化等手段,并从历史金融数据中提取影响投资的指标,并使用该程序进行自动交易以获得“超额”收益。这种投资方法称为量化交易。

随着数字货币的兴起和市场的繁荣,量化手段应用于比特币交易也逐渐流行,而以“搬砖”为代表的“数字货币量化交易”在币圈则是神秘色彩的存在。本期阿瓦隆小学,小编将为大家浅析量化交易在比特币市场的应用。

比特币为啥适合量化交易?

首先比特币交易具备以下特点,使得量化交易与比特币交易的契合度非常高。

1.无涨跌停限制;24*365不间断交易;门槛极低,10块、20钱也行,用户都可以申请交易所API;

2.不限制交易次数,现货无手续费;

3.市场繁荣,期货现货市场都很活跃;

4.比特币交易平台众多,对于量化投资而言有着更多的套利操作机会。

(人为投资的弊病)

 

数字货币量化投资的操作方式

目前风险比较小的套利方式包括:在各个交易所之间搬砖套利、利用币币交易的顺时差价三角套利、在盘口价差较大时进行盘口套利、期货对冲交易等等。

搬砖套利

搬砖在币圈是一种相对简单的赚钱方式,由于全球数字货币交易所有上千家,一种数字货币可以在多家交易所上市,便存在一个交易所卖得便宜,而另一个交易所卖得贵的情况。

(搬砖套利)

 

通过量化程序进行操作,从价格低的平台买入、在价格高的平台卖出,跨平台来赚取其中的差价便是“搬砖套利”。目前全球各大虚拟币交易所都认可的交易所法币则是比特币和以太币。实践中,用ETH搬砖居多,因为ETH转账时间更短,手续费更低。

说白了,其实就像平时我们的“代购”,代购利用汇率或者全球不同的免税店差价,代购回化妆品后售卖给你,赚取中间的差价。

三角套利

三角套利又叫间接套利或多边套利,用两个市场(比如 MANA/USDT,BTC/USDT)的价格相除计算出 MANA/BTC 价格,如果该价格和实际的 MANA/BTC 价格不一致,那么就可以从中赚取差价。

(三角套路图例)

 

 

盘口套利

当出现盘口价差,通过持有一定的底仓,机器在买一和卖一价格自动保持交易,截取中间利润,只要利润差超过手续费,机器就会自动交易。

在开盘和数字货币的价格有大范围波动的时候,盘口套利效果明显,在交易疲软和波动不大时,效果较弱。

由于目前交易所收取手续费交高昂,这个策略的优势就渐渐消失了。

量化交易的优势

1、纪律性。

量化投资根据模型的运行结果进行决策,量化交易系统会显示出该阶段下你所选择的产品相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况,再给予合理的投资建议,可以避免绝大多数的“拍脑袋”决定。

2.系统性。

机器学习的模型优势在于拥有多层次的模型、通过宏观周期、市场结构、估值等多角度,进行分析,并且拥有海量的数据,比人为操作更具备系统性。

3、套利思想。

定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会,从而发现估值洼地,并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

 

量化交易的风险

数字货币市场的量化交易目前还处于起步阶段,风险很大,不仅和量化交易技术有关,更和项目方的资质、从业经验、资本运作能力有关,承诺的高收益、低风险,用脚趾头想想也只不过是营销手段而已。

行业里已经被公开的量化策略,大多数是已经过时或者收益率很低的策略,并且所有量化策略也都有其各自的长板和短板。

随着入场选手越来越多,量化交易领域的竞争已经非常激烈,从最早的简单搬砖,已经逐步演变为现在多种复杂套利策略的综合应用。作为普通投资者,星轨ABVSTAR金小雅建议可以先买一些低价的币种,通过小金额的投入熟悉量化交易的方式和流程,并根据自己的情况进行投资。

 

借助区块链技术,打造星轨ABVSTAR智能量化平台,星轨ABVSTAR智能量化平台借助区块链技术,保证真实性和可溯源性,真正确保每个量化交易策略有迹可循,有源可查,并使其金融化、信息化,实现技术与网络的价值连接;借助区块链发行链上的数字加密货币,使人人可以参与、监督、流转、变现和宣传其金融属性价值。同时,星轨ABVSTAR智能量化平台将区块链技术延伸至价值信用体系的互联网,保证私人财产不被侵犯,将高盈亏比的量化交易策略技术上链且不可篡改,保证其本身的真实价值,构建健康高效的量化交易策略链上经济圈。

星轨ABVSTAR智能量化平台将实现量化交易策略的价值变现流通、生态推广、量化策略平台建设、AI人工智能赋能等功能,并应用上链。比如, 星轨ABVSTAR智能量化平台对标相应的量化交易策略,实现相应比例价值锚定。在区块链钱包、区块链交易所按比例兑换相应数字加密货币,达成可信任交易,并对该行为负责。AI人工智能将量化交易大数据进行深度分析,精准建模。将交易习惯与交易策略转化为数学模型上传到量化策略库,并输出有效策略,找到最优解。

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