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USDT:数字货币量化交易,能否成为币圈赚钱的捷径?

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时间:1900/1/1 0:00:00

以“搬砖”为代表的“数字货币量化交易”在币圈一直是个颇有些神秘色彩的存在,很多人把量化交易视为是币圈闷声发大财的典型代表,认为它是币圈躺着赚钱的捷径之一。

今天我们就来聊聊量化交易,真的是一条捷径吗?

神秘的量化基金

从80年代出现至今,量化投资基金在华尔街仍然是一股非常神秘的力量。

在美国,量化基金募集门槛很高,只向少量合格投资者开放,其投资策略也不会对外披露。此外,量化基金经理一直都是世界上年薪最高的职位之一,这些都让公众对量化投资这个领域充满了好奇。

传奇人物詹姆斯·西蒙斯(JamesSimons),可以说是量化投资的标杆人物。

通过将数学理论巧妙融合到投资的实战之中,西蒙斯成为了投资界中首屈一指的“模型先生”。由其运作的大奖章基金(Medallion)在1989-2009的二十年间,基金实际的平均年化收益率高达60%以上。

这样的业绩表现,比同期标普500指数年均回报率高出20多个百分点,即使相较金融大鳄索罗斯和股神巴菲特的操盘表现来说,也遥遥领先十多个百分点。

更难能可贵的是,即使是在次贷危机全面爆发的2008年,该基金的投资回报率仍可稳稳保持在80%左右的惊人水准,在超级熊市中,这样的收益是其它类型基金根本无法想象的。

西蒙斯通过将数学模型和投资策略的有效结合,逐步走上神坛,也开创了由他扛旗的量化交易时代。

什么是量化交易?

价值投资和趋势投资是引领过去一个世纪的投资方法,随着计算机技术的发展,通过已有的投资方法融合先进的计算机技术,也就产生了量化交易投资这个新物种。

数字货币概念异动攀升,飞天诚信冲高8%:行情显示,数字货币概念异动攀升,飞天诚信直线冲高8%,智度股份、奥马电器发力跟涨。[2021/3/23 19:09:18]

简单来说,量化投资就是借助计算机技术和采用数学模型去实现投资策略的过程。因此,它也被称为自动化交易,其核心是用先进的数学模型替代人为的主观判断。

从策略优化的角度而言,量化交易也可以从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件,并制定其为投资策略,再用海量模型验证并固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资操作,从而获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

通俗来说,量化交易的两个必要步骤是:

1、制定好量化交易的数学模型或者说交易触发条件;

2、严格按照数学模型或交易条件,由程序自动执行买入和卖出的操作。

量化交易的优势

与我们自己查看行情,作出判断,然后再做出交易的手动操作相比,量化交易可以被称作是一种“黑科技”了。

一方面,量化交易极大地减少了投资者情绪波动的影响,有效避免投资者在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。

我们常说,优秀的投资行为往往是反人性的,需要战胜“贪婪”和“恐惧”这两个人性的弱点。

而由模型和程序做决策的量化交易,能够很好的做到这一点,无条件地执行预先制定的指标,当符合条件时不带感情色彩地买入或者卖出,让投资行为有更强的纪律性。

另一方面,程序自动操作比人工操作更准确,更及时,也更高效,因此也更能够抓住稍纵即逝的投资机会。

政协委员谈剑锋:法定数字货币将助推我国数字经济发展:全国政协委员、上海众人网络安全技术有限公司董事长谈剑锋表示,法定数字货币的研发和应用,有利于满足公众在数字经济条件下对法定货币的需求,提高零售支付的便捷性、安全性和防伪水平,助推我国数字经济更好的发展。(人民政协报)[2020/8/28]

相对于股市,币市虽然交易深度不如股市,但其7*24小时不间断的行情,且不同的交易平台众多,对于量化投资而言有着更多的套利操作机会。

数字货币量化投资的操作方式

数字货币量化交易的操作,按风险程度可以大致分为无风险套利和趋势套利两大类型。

无风险套利的操作风险较低但收益也有限,并且随着竞争的加剧,获利难度在不断地增加。

在不同交易所之间利用价差搬砖、流通性比较好的代币进行三角套利、在盘口价差较大时进行盘口套利、期货对冲套利等等,都可以被划分为无风险套利。

由于量化竞争越来越大,现在的无风险套利的空间已经越来越小,需要很高频的交易才能实现较好的收益。如因利润过低而无法覆盖量化交易本身的费用和成本的话,也是有可能造成投资亏损的。

另一种类型是有风险存在的趋势套利策略。

它需要一整套数据采集和分析的策略来有效判断行情趋势变化,然后进行买入和卖出的操作。这对于量化策略本身的要求相对较高,属于量化策略中的高难度玩法,在承担风险的同时,也有机会博取更高的收益,但这类趋势套利策略无法保证每次操作都是正确和盈利的,如果能做到大概率的正确,就已经是可行的交易策略了。

最简单的搬砖套利

聊到具体的套利策略,需要很大的篇幅才能讲清楚,这里小姐姐拿最简单的平台搬砖套利给大家举个例子。

谷燕西:美国银行托管加密数字货币能帮助市场实现更多增量:8月7日,区块链和加密数字资产研究者谷燕西发表文章《美国银行开始托管加密数字货币的意义》称,美国监管开始允许美国银行托管加密数字货币,对加密数字货币和加密数字资产行业的影响是非常深远的。主要影响表现在:1.加密数字货币托管业务有了更加多的选择;2.加密数字货币市场实现更多的增量;3.提供加密数字货币托管服务的市场会改变;4.美国加密数字资产的市场基础设施进一步加强;5.托管业务是美国银行业进入数字金融业务的开始。[2020/8/8]

在币圈,尤其是早期,能赚钱的不仅仅是低买高卖,由于交易所众多,因此延伸出了一种套利方式——平台搬砖。

假设在A平台1BTC=5000USDT,在B平台1BTC=5080USDT,即两个交易平台存在价差,如果这个差价大于你交易手续费的支出,那么你就有理由马上在价格更低的A平台买币,同时在价格更高的B平台卖出同样数量的币,以此在币的数量不变的情况下,获取价差利润。

量化搬砖是一个简单而重复的过程,不需要你对于这个币有多深的了解,也不需要你持有多长时间,你唯一需要把控好的就是各个交易所之间的时时价差,计算好交易成本,然后快速买入快速转手。

比起手动操作,用软件程序来操作搬砖自然优势明显,可以自动地判断并把握稍纵即逝的搬砖机会。

搬砖只是最简单最好理解的一种量化交易形式,在前两年,即使手动搬砖也能获得不错的收益,但随着竞争的加剧,搬砖套利的难度已经越来越高,空间越来越小,即使使用量化程序进行操作,收益也降低了很多。

此外还有更多难度复杂程度不一的策略,并且在不断的演进和变化之中,以后有机会小姐姐会再给大家做分析。

声音 | Tom lee:数字货币将由千禧一代推动:据ambcrypto消息,9月12日和13日举行的以太坊经典(ETC)峰会上,Fundstrat的联合创始人Tom Lee表示,千禧一代将控制加密货币市场。他引用的一分报告中称,大多数千禧一代不相信银行业,宁愿选择分布式的交易方式。[2018/9/15]

“黑科技”吸引机构资金涌入

可以说,优秀策略的量化交易相当于是币圈的“黑科技”,同时也是对普通投资者的降维打击,自然会吸引很多机构和大佬们加入其中。

有消息称,美国华尔街体量最大的对冲基金和信托基金正在考虑进入数字货币市场。

还有最近处于风口浪尖上,频繁爆雷的P2P公司,大多都在面临挤兑,在这生死存亡的关键时刻,如果不能填上之前的巨大资金缺口,前面就只有灭亡这一条路了。

因此,有些P2P公司,抱着一把的心态,把平台资金押在了数字货币市场上,如果能够赢则能缓解危机,一旦输项目就会彻底崩盘。近期有部分量化团队表示,曾接受过来自P2P平台几亿到几十亿的资金,这部分资金的总额甚至有可能达到数百亿的规模。

除了投资机构在量化交易领域占据主要份额之外,大量散户也在涌入这个领域。

比如前一段时间的分红型交易所,我们只要在上面对敲刷刷交易量就能获得不少的交易分红,尽管这只是量化交易中最简单的应用,却也让用软件刷单的人尝到了不小的甜头。

量化交易不等于稳赚不赔

如果有人告诉你,有一种投资方式,是可以稳赚不赔的,你基本可以把它备注上“子”二字并果断拉黑。

道理很简单,确保赚钱的投资方法本来就不多,即使有的话,也基本不会有人主动告诉你。会主动告诉你的投资方法,多半是收益和风险对等,甚至是风险大于收益的,比如P2P。

英国央行行长卡尼:不排斥英国央行创造出自己的数字货币:卡尼:不排斥英国央行创造出自己的数字货币,但近期可能性不大。随着时间推进,分散式账本技术可能大幅改善现金付款和证券交易的清算和结算。1、需要更好地监管加密资产。2、现在该对数字货币和相关资产提出与其他金融系统同样的标准,而不是全然禁止。3、加密货币并未对金融稳定构成重大风险,金融稳定委员会(FSB)本月将向G20汇报金融稳定问题。4、加密货币作为货币而言是失败的,“已经表现出泡沫的典型标志”。5、加密货币顶多只对部分人有用,在有限程度上等同于传统货币。6、如果被普遍采用,比特币等加密货币的固定供给量将带来通缩倾向。7、加密货币给消费者和投资人保护、、恐怖主义融资以及逃避纳税和国际制裁等带来一系列问题。[2018/3/2]

敏锐尝新者,往往能在币圈获得更好的收益,因此很多人面对新事物时有种唯恐被落下的危机感。一些贩卖策略软件的个人或公司,自然也看到了这一点,拿着一些已过时或本就谈不上优秀的策略,出售给新手小白们。

量化策略的局限性

老韭菜们都知道,币圈的变化实在太快了。再好的投资策略,也是有时效性的,甚至一种投资方法,昨天还让你赚的盆满钵满,可能今天就会让你损失惨重。

这个特点,也同样适用于量化投资。

当一种非常有效的量化策略,被很多人同时使用时,其效果也将大打折扣。

也正因此,在华尔街量化基金的投资策略是最高等级的机密,为了保持量化策略不被外泄,掌握策略的量化基金经理们也一直拿着全球最高的年薪。

所以,你们应该知道了,行业里那些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。

此外,所有量化策略也都有其各自的长板和短板。

比如,某些策略更适用于相对稳定的行情中,当行情发生剧烈波动时,收益会明显降低甚至大幅亏损。

有些策略,或许在牛市中表现突出业绩喜人,但当处于熊市时,它可能就变成了巨额亏损的糟糕策略。

一些搬砖套利的策略,在少量资金时可以取得不错的收益,但当资金规模变大后,交易深度无法满足策略需求,收益比例也会明显降低,根本无法承载大资金运作。

而在某些趋势套利策略中,资金量越大,越能发挥其优势,创造更高的收益。

可见,策略在不同环境下应用的复杂性和变化性很强,即使是近期表现良好的量化策略,我们也不敢断定它在未来也仍然是个优秀的策略。

除此之外,币圈量化交易策略的目标大多是赚到更多的币。而数字货币价格浮动很大,如果不是“币本位”思维的话,一个策略成功地让你的币数量增加了,但此时币价可能已经腰斩,相对于法币来说,投资依然会出现损失。

说到底,量化交易是无法保证你确定性获利的。任何时候,想要躺赚,你的认知和分析能力都必须发挥出决定性作用。

量化领域的竞争

目前,量化交易领域的竞争已经非常激烈,量化交易的算法也在不断升级和优化之中,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。

有很多量化团队会宣称自己的产品具有保证收益,无亏损风险,智能避险等等多种功能,目的是表现自己策略的丰富和严谨,与其它团队竞争时更有优势。

目前国内的量化团队也越来越多,小到一两人的组合,大到在量化领域有着深厚基础的专业组织,都希望能有更多的用户把资金投入到他们的平台上进行托管交易,以实现更高的手续费收益。随着竞争,其对投资者设置的门槛也越来越低,甚至我听说几百元人民币的资金量都能参与到量化交易中。

而在华尔街,量化基金被定义为高风险的投资品类,对投资者的门槛设置一直颇高,资产量和风险承受能力都需要满足一定要求才能够参与。

从生态角度看量化团队

在币圈生态中,量化团队已经是一个越来越重要的组成部分,无论是项目方还是交易所,TOKENFUND还是市值管理团队中,都少不了量化团队的存在。

有些量化团队的定位是,帮助项目方绘制出完美的K线图,稳定币价走势,合理的制造交易热度塑造投资者信心,减少行情波动带来的投资者恐慌。

有些团队则更多的通过项目交易、对敲,赚取手续费或交易挖矿分红,或者通过高频交易进行搬砖套利。

同时也有一部分团队,与项目方勾结,操控币价,洗劫韭菜,谋取血淋淋的超高收益,“割韭菜”才是他们真正的主业。

不同实力的团队,也会在同一个市场中激烈的竞争,甚至是正面的碾压。实力不够的量化团队会在这样的竞争中,因为资金量的和策略能力的落后而被强者收割。

散户参与难度颇高

尽管每个量化团队都在极力地鼓吹自己的盈利能力,似乎量化基金是个轻松赚钱的绝佳机会。但实际上,也有很多失败的量化团队悄无生息的诞生、亏损、消失,并非每个团队都活得潇洒滋润。

简单策略大量盈利的时代曾经有过,但已是过去时,随着传统的金融机构逐步踏入数字货币量化市场,目前量化策略的难度正在快速上升。

通常情况下,公开策略都会降低自己的收益,所以优秀策略并不会被轻易公开。至于那些被公开的策略,基本上属于已经失去盈利能力的策略。或者是能够稍有收益,但策略的售价会吃掉大部分收益,购买者承担了其中的风险。

在行情好的时候,量化策略的回报一般会低于持币不动的收益。行情不好的时候,除了控制仓位,适当做波段以外,通过量化策略来使自己持币的数量增加也是不错的方法。

总的说来,量化投资优势很多,但目前仍然属于高技术门槛且较难跨越的阶段,普通投资者想参与并从中获利的难度不小,对经验及认知能力要求较高。

结语

量化交易也犹如币圈的缩影,二八效应,一小部分人赚得盆满钵满,更多人在拼命挣扎。

作为量化团队来说想要成为领域里的大鳄,不仅要有复杂的止损策略和更加丰富的套利方式,还要有雄厚的资本,争取参与到顶层规则制定中成为这场博弈中的庄家,否则,也随时会有被割的可能。

作为普通投资者,也务必看清量化领域的风险,不要盲目地加入其中。

在目前的投资环境下,当看到呼啸而过的一个个“投机”机会时,促使大家行动的并不只是憧憬,更多的是焦虑甚至恐惧:“不去试试,万一被抛下,怎么办呢?”

之前的FOMO3D、RAM等投机机会,大多数人一开始因为看不懂不敢轻易上车,等看懂了上车时已错过最佳时机,结果就是风险大于收益。

熊市之中,无论是普通投资者还是业内大佬,任何人都很难找到真正的捷径。

我们团队在数字货币量化投资方面的探索和尝试已经有一段时间了,也希望经验丰富的量化投资技术大神与我们合作,感兴趣可以加我的个人微信:richesse625,一起来探求该领域的深度价值。

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