在现实生活中,无论是个人投资决策还是商业决策的投资场景,都比我们在课堂上学到的要复杂得多。由于这些决定的规模庞大,走错一步就有可能无法挽回。在这种情况下,使用模型就可以带来很大的帮助。模型可以帮助我们描绘未来的不确定性,并在当前采取相应的行动。任何能用数字表述或测量的东西都可以被量化。量化信息再结合数学和统计模型,就产生了所谓的量化模型。目前分析分为两类:定性分析和定量分析。定性分析取决于场景的含义,更侧重于内容的敏感性。
量化模型更广泛用于金融部门机构。他们利用复杂的数学和统计公式来发掘小范围的投资机会。在利润率较小但投入资金庞大的这些情况下,就可以使用这些技术。高频交易,算法交易在股票市场中使用的都是量化模型。在高频交易中使用量化模型,高速计算机可在短时间内完成数百万笔交易,在几毫秒内做出决策,几乎无需人为干预。他们利用价格和数量数据做决策。
Celsius债权人称与Nova Wulf的拟议交易是“最佳”选择:3月2日消息,根据一份新的法庭文件,Celsius破产案中的无担保债权人官方委员会表示,拟议出售给数字资产投资公司NovaWulf是“最佳”选择。该文件称:“虽然委员会将考虑所有选项,直到计划得到确认并生效,但委员会还认为,与NovaWulf进行交易是目前最好的、可行的替代方案。”法庭文件称,Celsius收到了9份收购要约和40份意向书。
根据拟议的交易,较小的债权人将收回70%的资金,而较大的债权人将获得由NovaWulf管理的新实体的代币化股份。新所有者计划向该业务注资4500万至5500万美元,并增加私人财富和贸易融资等新部门。
此前2月消息,Celsius债务人发布出售计划,拟选择NovaWulf作为该计划发起人。(The Block)[2023/3/2 12:37:39]
此算法也能用来套利。由于这些技术需要高速计算机,因此机构投资者从小额投资者那获利。这一想法曾在过去遭到批判,因为它带来了众多弊端。它所产生的高流动性可能会在几秒内消失,因为交易执行时间仅为几毫秒。算法交易在小额投资者中也越来越受欢迎。企业正试图利用业余交易员或程序员为他们编写更好的公式,以换取佣金。2006年,算法交易的份额低至25%,并在十年之内上升到80%以上。而目前的问题在于,这些模型和技术是否可以用于加密货币交易。
984枚BTC从Coinbase转至未知钱包:金色财经报道,Whale Alert数据显示,984枚BTC(价值24,297,486美元)从Coinbase转移到未知钱包。[2023/2/16 12:10:28]
假如我们有个外汇交易账户,我们决定要交易两种货币。为换取另一种货币,何时买入,何时卖出要取决于我们对当前市场形势的理解,以及对货币价值涨跌的预期。简单来说,加密货币交易也是一种货币交易形式,可以是数字货币与法币的交易,也可以是数字货币之间的交易。货币对可以有多种,如Bitcoin-USD,人们可以买卖加密货币,从价格涨跌中获利。
币安:“币安会计系统漏洞”事件发生在Binance.US,Binance.com未发现相关问题:9月18日消息,币安澄清表示,据悉此前Helium基金会表示的“币安会计系统漏洞”事件发生在Binance.US,Binance.com未发现相关问题,用户资产安全。
此前消息,Helium基金会称币安会计系统中的一个漏洞使用户有机会错误地更新HNT代币余额,目前导致用户错误地接收了价值约2000万美元的HNT。[2022/9/19 7:04:44]
而加密货币交易在许多方面都有所不同。与传统货币市场不同,加密货币市场全天候开放。它仍处于初期阶段,并未被使用算法交易的大多头所饱和。加密货币市场最重要的是波动性。这些市场的波动性主要受法规、观念、技术进步等诸多因素的影响。这从过去两年BTC-USD交易对的波动幅度就可以看出,比特币价格曾一度低至3000美元,转而却又暴涨至10000美元。而另一方面,相比之下,EUR-USD交易对的变化不大。
CryptoQuant报告:BTC矿工最新抛售可能会在短期内迫使价格下跌:8月15日消息,一位CryptoQuant分析师在研究报告中表示,BTC矿工最新抛售可能会在短期内迫使价格下跌。数据显示,在最近的18,000美元和22,000美元盘整阶段期间,矿工储备一直在缓慢增加,然而比特币价格在过去几周小幅反弹至25,000美元水平后,矿工却开始抛售BTC资产,如果这种情况持续,那么这些强制卖家造成的抛售压力可能会在短期内推低价格。
矿工储备是衡量当前存储在所有矿工钱包中比特币总量的指标,当该指标值上升时,表明矿工正在将BTC存入钱包,该指标值下降则表明矿工正在从其储备中转出BTC,这种趋势可能不利于加密货币价值增长。[2022/8/15 12:25:33]
BTC-USD图表
EUR-USD图表
加密货币市场是个快速且具有波动性的市场,需要快速的交易策略和技术来充分利用这些机会。市场可能会在某个点上出现巨大跌幅,下一刻也有可能会出现好的峰值。这就需要你拥有高执行速度,以及对价格变化的良好监控。像算法交易这样的量化模型就最为适合。以下是一些可使用的策略:
套利:当同一种证券在不同市场或交易所中存在价差,就是最好的套利机会。你可以在一家交易所以低价买入,而在另一家交易所以高价卖出。这看似容易,其实执行起来较为艰巨。而更快、更智能的量化模型可能会带来很大的帮助。
做市:市场参与者众多,有经纪人、买家、卖家、做市商等。经纪人只是扮演着连接买卖双方的角色。做市商通常持有证券,帮助买方在需要时购买证券。他们通过持有证券获得回报。有时当做市商从卖方手中购买证券后,证券价格会下跌。一般来说,他们是通过买入价和卖出价之间的差价中获利。
冰山策略(Iceberg Technique):市场中很少会出现大额挂单导致市场停止运转,或大幅度改变操作方向的情况。在这种情况下,最好不要向市场透露完整挂单,这样可以防止其他用户反向操作。因此最好将大挂单分为几个小挂单,这样可以避免价格的大幅波动。
以上这些只是算法交易中使用的众多策略的其中一小部分。简单公式可以发现机会,复杂的统计技术亦然。一切的核心都在于谁要成为第一个应用这些策略及机会获利的人。量化模型在传统市场中仍尚未得到广泛应用。这一领域中仍然存在巨大的挑战和机遇,不过这些似乎仍有待开发。
作者:Vaibhav Thakare是印度理工学院勒克瑙分校的一名MBA(工商管理学硕士)。作为一名在战略和贸易金融领域工作过的工程师,他一直对学习新技术和创新解决方案感兴趣。写作令他兴奋,因为写作就是帮助人们用简单的词语理解这些看似困难的话题。
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