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什么是量化交易?看清這幾點再決定是否要參與區塊鏈

白字旁 2018-08-13 23:35
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導讀

量化交易的作用是毋庸置疑的,但也必須要看清量化領域的風險,如果無腦相信“量化萬能論”,只會被不靠譜的量化團隊所坑。

有人說2018年是“區塊鏈元年”、“公鏈元年”,但由于今年幣價持續走低,韭菜們哀聲載道,于是就有人將2018年調侃為“資金盤元年”。為了早日脫離苦海,不少投資者將目光轉向了量化交易,希望通過靠譜的量化交易團隊,來減少之前的損失乃至獲利。本文就“什么是量化交易”進行簡要闡述,既然要投資必須要清楚投資的是什么,如果無腦相信“量化萬能論”,只會被不靠譜的量化團隊所坑。

什么是量化交易?

量化交易,是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略,減少投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

簡單的說,運用電腦的大數據智能化和量化分析師的策略制定,完成一個量化模型從而代替人進行對于自己數字貨幣的操作。這樣做一方面可以減少感性操作,當符合條件時不帶感情色彩地買入或者賣出,讓投資行為有更強的紀律性。其次就是減少操盤的失誤,避免一失手成千古恨。而最終目的就是獲得可以持續的、穩定且高于平均收益的超額回報。

量化交易的巨大作用

量化交易并不是數字貨幣交易領域的原生物,在股市已有幾十年的風光歷史。傳奇人物詹姆斯·西蒙斯,就是量化投資的標桿人物。其一手締造的大獎章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的這21年間,年平均收益率達到了驚人的46%,即使是2007年次貸危機席卷美國,量化基金遭遇滑鐵盧的時代,大獎章基金依然獲得了驕人的73%的回報率。(微信公眾號:幣圈實操指南)

從年均投資回報率來看,詹姆斯·西蒙斯已全面碾壓金融大鱷索羅斯和股神巴菲特。

數字貨幣領域的量化交易

數字貨幣量化交易的操作,按風險程度可以大致分為無風險套利和趨勢套利兩大類型。

無風險套利主要就是常說的“搬磚”,在不同平臺的利用幣種價差進行搬磚套利,還有期貨對沖套利等。但隨著量化競爭越來越大,空間越來越小,現在的無風險套利的空間已經越來越小。

另一種類型是有風險存在的趨勢套利策略。它需要一整套數據采集和分析的策略來有效判斷行情趨勢變化,然后進行買入和賣出的操作。這對于量化策略本身的要求相對較高,屬于量化策略中的高難度玩法,在承擔風險的同時,也有機會博取更高的收益,是目前大型量化團隊的玩法。但這類趨勢套利策略無法保證每次操作都是正確和盈利的,如果能做到大概率的正確,就已經是可行的交易策略了。

量化交易不存在穩賺不賠

只要是投資,就沒有穩賺不賠的,量化交易同樣如此。時效性是量化交易的重要制約因素,對于數字貨幣的量化交易而言,同樣如此,甚至更為明顯,因為幣圈的變化實在太快。對于量化交易操作,量化策略是核心,一個高效的量化策略都是量化團隊的核心機密。但量化策略也不是萬能的,在不同環境下應用的復雜性和變化性很強,比如近期表現良好在未來并不一定適用;相對穩定的行情可以獲取高收益,劇烈動蕩時效果可能就會減半。

另外,數字貨幣價格浮動大也是一個關鍵因素,通過量化交易轉了一堆幣,結果這個幣貶值了,那么量化收益自然也就減少了。

不一定“靠譜”的量化團隊

在幣圈生態中,量化團隊已經是一個越來越重要的組成部分,無論是項目方還是交易所,TOKEN FUND還是市值管理團隊中,都少不了量化團隊的存在。一個正規的量化團隊,主要是幫助項目方繪制出完美的K線圖,穩定幣價走勢,合理的制造交易熱度塑造投資者信心。或通過項目交易、對敲,賺取手續費或交易挖礦分紅,以及通過高頻交易進行搬磚套利等。

但也有很多“不靠譜”的量化團隊。量化交易需要量化交易機器人,為了滿足交易者的多種需求,同時也需要這些機器人刷交易量提高市場活性,各大交易所都會開放交易API。但在前段時間爆出的“黑暗幽靈事件”中,量化交易機器人還參與到了各大交易所的博弈之中,從而限制了投資者的下單量和提現數量,這對投資者而言就是無妄之災啊。

此外,幣圈各色量化交易活動正試圖聯合資本、“媒體”一起將更多人變成“韭菜”,如今某些交易所只要帶著50美元進場,你就可以正式成為一名待收割的“小韭菜”。 

散戶參與難度其實挺高

盡管每個量化團隊都在極力地鼓吹自己的盈利能力,似乎量化基金是個輕松賺錢的絕佳機會。但實際上,也有很多失敗的量化團隊悄無生息的誕生、虧損、消失,并非每個團隊都活得瀟灑滋潤。

而這些量化團隊對外宣傳的時候,卻并不會提起自己失敗的例子,他們只是通過鼓吹自己的盈利能力,吸引你投錢而已。我們要知道,量化交易是經過以往的行情經驗從而制定所謂的模型,而加密貨幣市場,并沒有所謂固定的公式。

當然,量化交易的作用是毋庸置疑的,尤其是行情不好的時候,量化交易的收益更為突出,但是尋找一個靠譜且實力雄厚的量化團隊,并不那么容易。作為普通投資者,也務必看清量化領域的風險,不要盲目地加入其中。

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