比特币:顶峰AscendEX金融课：在投资界可以「封神」的量化交易-ODAILY

随着全球金融市场数字化进程的不断深化，加密货币推动全新金融范式的形成，金融市场迎来了前所未有的多元化局面，引发市场波动与风险的因素也愈加宽泛。在瞬息万变的金融投资市场捕捉价值，除了要对市场信息的全面把握，灵活应用投资策略也往往是制胜的关键。

对大多数投资者而言，参与包括加密货币在内的金融投资交易，应首先避免盲目进行追涨杀跌，或者人云亦云凭感觉跟风操作，又或是仅靠仰仗幸运女神的眷顾，紧抱徒心理不放。

在概率计算中寻觅价值

不论是传统证券还是加密货币，投资者总是希望能够找到市场行情变化、价格涨跌的规律，以此在各类交易市场中实现财富与价值的收获。然而，行情涨跌向来捉摸不定，虽然人人皆知低买高卖，但真能屡试不爽的却是凤毛麟角。究其原因，这与人的主观判断、情绪化以及贪心、恐惧等心理有着密切的联系。

剑桥和IEA数据显示比特币碳排放强度在去年达到顶峰:金色财经报道，根据剑桥大学替代金融中心和国际能源署 (IEA) 的公开数据，比特币 (BTC) 的碳排放强度可能已在去年达到峰值。研究人员Hass McCook表示，随着中国禁止比特币挖矿，比特币已经开始向零排放迈进。 预计在最坏的情况下，5年后比特币的碳排放量将不到目前的三分之一，10年后将完全不排放。[2021/7/3 0:24:20]

为了避免非理性因素在投资决策及交易过程中占据上风，人们开始总结隐藏在历史行情波动中的普遍性规律。十九世纪初，巴黎证券交易所股票经纪人助理，法国人朱尔斯·雷格纳特曾致力寻找股票行情涨跌与财富冒头、潜入之间的关系。

雷格纳特观察到，大多数股票投资者并没有在这种看似简单的“游戏”中获得理想收益，很多人甚至以亏损告终。于是，雷格纳特开始细心研究股票价格涨跌的规律。通过对大量股价数据的统计和分析，他开始逐渐触及到一些普通人无从知晓的现象，比如，股票价格偏差会随着持有周期的延长而递增。

数据：NFT的销售额自5月初达到顶峰以来已下降90%:NFT的销售额自5月初达到顶峰以来已下降90% 。Protos提供的数据显示，NFT市场处于内爆状态，因为所有类别的销售额持续迅速下降。在5月3日一天内售出价值1.02亿美元的NFT之后，过去一周的销售额仅为1900万美元。自5月初以来，每天显示任何活动迹象的NFT钱包数量也下降了70%，从12000降至3900。NFT销售和钱包移动在整个代币类别范围内都出现了下降，包括游戏、去中心化金融、收藏品、艺术等。（Cointelegraph）[2021/6/3 23:09:29]

在当时，通过制造谣言来左右市场的行为较为猖獗，富有正义感的雷格纳特对这种不诚信的赚钱行为极为不屑。同时，他也对短线交易心存疑虑，认为这是一种类似投机、的交易行为，而且在高昂手续费的影响下，频繁交易极可能导致投资在短时间内面临失败。

经过长期的数据积累和验证，雷格纳特不仅写下了《概率计算和股票交易哲学》一书，而且还通过“亲自操刀”，在他50岁左右的时候实现了人生的“财务自由”。直到雷格纳特去世，他大约积累了300万法郎，相当于1.8亿元的财富。

江卓尔：BTC或在明年6月达到15万至30万美元顶峰:莱比特矿池CEO江卓尔表示，在进入熊市前，比特币可能在今年9月至明年6月之间达到15万至30万美元的顶峰。江卓尔称，目前的价格水平肯定没有达到顶峰，围绕比特币的关注和流行度尚未达到我们在过去的牛市中看到的水平。江卓尔还指出，美国货币政策的潜在转变将成为加密货币的不利因素。全球经济复苏可能会导致政策收紧，这可能会打压包括比特币在内的风险资产。（CoinDesk）[2021/3/23 19:08:28]

理性之光照亮市场规律

从金融投资的角度看，金融操作的本质是将适当的资产投放于合适的市场，并以适宜的价格买入或卖出。然而，这些适当、合适、适宜都属于相对模糊的概念，如果要对其进行精准把握，就需要将其量化，让其具体可信。

20世纪初，法国数学家路易斯·巴契里耶在其博士论文《投机理论》中，将这种重视数据规律的研究方法率先用于金融投资领域，并得到了对股票市场及其价格变化规律的研究成果，而这更是成为了投资领域中量化交易的理论起点。

惠誉：能源危机的顶峰尚未到来:惠誉国际自然资源和原料商品小组高级经理德米特里·马林琴科称，全球在3月遭遇到近代史上最大的能源危机，预计危机的顶峰将出现在二季度。“二季度将是最严重的时刻——由于全球大多数国家实行隔离制度，对石油的需求将持续下降。”马林琴科认为，石油价格可能会继续下降。只有从三季度开始新冠肺炎疫情改善后，市场才能渐渐恢复。（俄罗斯卫星网）[2020/4/1]

巴契里耶在他的研究中发现，概率论能够在一定程度上作用于股票收益的预测。同时，金融价格遵循类似于正态分布这样的曲线形态规律。通过他的推导，许多预测公式及衍生出的随机过程概念，在后来的投资理论中得到了广泛的认同和应用。只不过，当时的人们并没有对这项研究给予足够的重视。

进入80年代，随着计算机信息技术的崛起，人们开始利用计算机对金融数据进行模型设计和组合构建，将数学模型与计算机代码“数量化”，借由数据分析、动态模拟等手段判断金融市场行情的未来走势，并预测金融产品的潜在收益指标，如年化收益率等。

声音 | CNBC主持人：2017年顶峰时期加密市场规模是现在2.5倍:CNBC主持人Ran Neuner今日发推称：“难以置信的是，在2017年的顶峰时期，加密市场的规模是现在的2.5倍，加密货币数量仅为现在的1/3。离那里还有很长一段路...”[2020/2/13]

作为一种投资方法，量化交易通常指的是，采用计算机技术、金融建模等手段代替人为主观判断，在庞大的数据中找出能够获取超额收益的事件，并将其模型化，从而协助投资者明确投资策略，避免那些由非理性因素造成的各类风险。

一般而言，在量化过程中形成基本交易逻辑后，需将其进行程序化转换并实施回溯测试，以期进一步提升交易策略的可行性、适用性和有效性。在通过模拟盘交易的基础上，量化策略可应用于实盘交易，通过效果监控，实现不断升级。

量化封神：得模型者得天下

在数据分析和动态模拟的加持下，投资者借助量化交易手段能够较为轻松地获取风险指标，生成定价模型和交易策略。同时，结合实际情况，投资者还可以适时更新相应参数，完成资产配置和投资组合。因此，在金融投资界素有“得模型者得天下”的论断。

回顾历史，一只名为“大奖章”的基金业绩尤为引人注目。自1988年成立以来，“大奖章”的年均费后收益率高达39%，而在1994年至2014年，其年均回报率更是超过70%。不仅如此，在2020年的市场震荡中，“大奖章”逆势狂飙76%，震惊全球投资界。

揭开“大奖章”神秘的面纱，幕后操手正是被称为“量化基金之王”的詹姆斯·哈里斯·西蒙斯。这位名校教授、顶级数学家、军事密码学家不仅开创了量化投资的先河，还亲手缔造了堪称史上最成功的对冲基金投资公司——文艺复兴，并在全球投资界享有“模型教父”的美誉。

西蒙斯开创的量化投资模型，极为注重对市场宏观数据、市场行为数据、企业财务数据以及交易数据的分析。同时，利用挖掘、统计、算法等方式对数据进行综合处理，以此获取最优投资组合。这样的投资策略让他在投资领域所向披靡，由此还掀起了金融界的量化投资风潮。

除了将数学理论融入投资实践，建立数据预测模型，西蒙斯还广泛采用计算机进行交易，并开创了完全利用模型进行交易的商业思路。此外，在长期量化交易的过程中，他不断优选投资策略，格外重视市场交易量对行情变化造成的影响。

量化交易不仅能在很大程度上解放交易的执行负担，而且能让投资者集中精力制定和运用精良的投资策略，发现更多主观判断无法触及的机会。西蒙斯利用量化交易缔造的投资神话，也让世人对量化交易与暴富之间的关系产生了无限的遐想。

如今，全球众多顶尖投行，如摩根大通、花旗银行等，都在着力培养量化交易团队，积极进行产品模型研发、量化投资分析以及衍生品定价策略开发。

在量化交易的预测模型中，不仅涵盖统计学、概率论等数学理论，而且还涉及计算机编程等相关领域。普通投资者要掌握量化交易，需要一个对金融、概率、计算机编程等知识和技能的系统学习过程。

同时，量化策略的生成虽然基于历史数据，具有很强的客观性，但预测模型的市场环境契合度等条件，却还是基于投资者的主观判断。因此，投资者还需要在日常交易中不断提升对各类金融市场数据的综合判断力及敏感度。

顶峰AscendEX：华尔街资深量化团队进军“加密新金融”领域的力作

顶峰AscendEX成立于2018年，是一家由华尔街资深量化交易团队悉心打造的全球化加密资产合规交易平台，面向全世界200多个国家和地区的用户提供加密资产相关的产品和服务。

团队核心成员均来自于美国华尔街顶级金融公司，包括摩根士丹利、德意志银行、高盛、彭博等，并在金融工程研究以及大规模量化交易基础设施研发方面具备深厚的功底。

联合创始人兼首席执行官GeorgeCao博士，作为资深量化交易管理者，曾担任骑士资本投资组合经理，专攻美国股市量化交易策略研究与管理。此后，在巴克莱银行负责美国、欧洲、亚洲市场的股票及指数产品的量化交易，并先后担任伦敦和纽约巴克莱银行的量化投资总监。创业后，在纽约建立量化交易基金——德华资本，凭借20%以上年化收益，在投资界享有极佳的口碑。

联合创始人兼首席运营官ArielLing，曾在全球多家顶级银行任职，特别是在战略计划、业务拓展、金融风险管理、交易资产监管实施等方面拥有近二十年的从业经验。在投身加密行业之前，Ariel还曾先后担任雷曼兄弟和巴克莱的全球股票交易COO，德国第二大银行CommerzbankAG美国部券商运营执行总监与商务战略拓展执行总监，以及德意志银行美元流动性、投资产品的运营负责人。

风险提示：用户在投资前需根据自身实际情况做好风险评估，并在可以承受的范围内进行理性、谨慎的投资。

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