策略 | 如何借鑒“量化交易”提高數字貨幣交易中的勝率_TRA:DIN

來源/Sharpdata在數字貨幣領域似乎對量化交易有兩種極端的看法：一種

認為量化交易通過高深的算法總是可以打敗散戶，然而對其工作原理及如何評估量化并不清楚，僅僅認為其是一棵搖錢樹；另一種似乎認為量化交易不過是網格交易，僅僅是通過程序快速下單，并不具備人類高手擁有的交易真諦。這兩種看法當然都有失偏頗，我們也暫且不展開詳細說明，僅僅淺嘗輒止地說明主要差異。量化交易總體上依賴于大數據分析制定“大概率”事件，通過數學模型驗證并固化為策略，可以細分成多種類型，如套利、趨勢、高頻等等。不同的類型也有著不同的特點，比如高頻交易有著人工主觀交易無法比擬的交易速度，套利交易善于發現市場中瞬間的溢價，量化趨勢交易不像主觀交易更容易受到情緒波動的影響，不會像人一樣遇到信號時期望自己做出更明智的決定而完全忘了之前制定好的策略。?而主觀交易則善于發現難以量化的模式，運用多方面的創造力、影響力從而擁有量化程序并不具備的能力。

可以看出量化交易更注重數據分析，并通過程序使用歷史數據回測來驗證模型。但這并不是說主觀交易應完全憑借靈感做出判斷。對大多數人來說，直接拿出真金白銀憑借自認為不錯的“嗅覺與交易手法”就去市場大撈一筆恐怕會輸的血本無歸。即使主觀交易不能像量化程序一樣快速的對歷史數據進行“回測”，也應不斷通過歷史數據鍛煉自己對模式的熟練識別與應用。成熟的交易員往往對某一模式的應用經過了數千次的練習，才獲得了超出常人的能力。畢竟通過歷史發現模式、使用歷史數據驗證模式是提高交易能力的必經之路。這條路并不輕松，但也是戰勝市場的必由之路。

幣安推出策略交易登陸??頁面:6月24日消息，幣安宣布推出策略交易登陸??頁面，為用戶提供現貨和期貨網格交易策略及其性能和受歡迎程度，同時允許交易者快速復制其參數。[2022/6/24 1:29:31]

接下來說說如何進行主觀交易的回測，這里介紹一款不錯的工具TradingView。也許有人對TradingView并不熟悉，這里簡單介紹下。Tradingview是一個價格圖表和分析軟件，同時也是一個社交網絡。投資者可以通過Tradingview查看各種不同金融市場和資產類別的價格圖表，包括股票、貨幣對、債券、期貨以及加密貨幣。在大家熟悉的網頁端交易所都可以看到類似“ChartbyTradingView”這樣的字樣。因此一方面可以利用TradingView專業的圖表功能，如數千種技術指標，其中還包括其他人貢獻的自定義技術指標/模式；還可以將不同的交易對顯示在同一張圖上對比，這在使用PairsTrading策略時非常有用；或者查看秒級的K線圖。另一方面可以使用TradingView同樣強大的社交功能，每天眾多專業的交易員在TradingView上分享自己的交易心得，以及下一步的價格預測。當然你不得不擁有一定的英文閱讀能力。

微策略新任CFO：不會改變比特幣計劃，不打算出售任何比特幣:金色財經消息，MicroStrategy（微策略）新任CFO Andrew Kang表示，盡管最近比特幣有所下跌，但微策略不會改變比特幣計劃，不打算出售任何比特幣。（wsj）[2022/5/19 3:26:41]

這里推薦的僅僅是TradingView圖表的一個小功能，即回測。首先訪問TradingView的網站，輸入并選擇你所關心的某個交易所的交易對，比如我們選擇幣安的BTCUSDT交易對；接著調整好你所關心的K線粒度如1分鐘還是1小時，添加技術指標等。然后就可以點擊Replay按鈕，這時會出現一條紅線，它代表著你想從什么時間開始“回測”，選擇好開始時間點擊Play按鈕，開始時間后的K線和技術指標都會被清空。想象著你回到了那個時間并不知道接下來的價格走勢，完全根據歷史數據進行判斷。比如通過某個技術指標判斷出現了個信號，你需要綜合各種數據和走勢判斷當前是個不錯的買入時機還是賣出時機，并可以在屏幕下方的TextNotes記錄這時的想法、市場分析。驗證你的判斷，暫停并再次記錄你的心得體會。

田納西州市長：正在探索采用領先加密貨幣的策略:金色財經報道，田納西州杰克遜市市長將比特幣 (BTC) 視為可以解決美元貶值問題的工具。市長 Scott Conger 表示，他非常擔心該國通貨膨脹的迅速上升，因為他提供了擺脫美元貶值的方法。“我們為什么要接受通貨膨脹？為什么我們不對聯邦政府提出更多要求？2 年 6.3%。我有生之年是 172.8%。我們的美元每年都在貶值。沒有反彈。對此只有 1 個解決方案……比特幣。”Conger 補充說，該市正在探索采用領先加密貨幣的策略。（dailyhodl）[2021/7/19 1:01:36]

隨機換一個時間點，再次重復這一過程直到你感到信心十足。不要小看這個稍顯枯燥的過程，它對于訓練盤感非常的重要。當你準備好了走上數字貨幣的戰場，如果在實盤中發現判斷結果同回測時大相徑庭，這時應及時分析總結，找到差異點并再次回測。

不過很遺憾TradingView的Replay功能針對免費用戶僅提供日線級別的K線，大多數投資者更關心1分鐘、5分鐘、15分鐘K線，此時需要升級到Pro版本。TradingView提供了30天Pro版本的試用，可以根據試用情況再做決定。如果不想為此支付費用，也可以嘗試使用TradingView查看1/5/15分鐘K線，通過鼠標把K線中你關心的時間挪到屏幕的右側，然后通過鍵盤向右的按鍵模擬Replay。如果你嘗試成為高階玩家，TradingView的Pine腳本可以讓你更加方便快捷的完成回測，PineScript是一種基于JavaScript的腳本語言，相對來說比較好掌握，但這里沒有篇幅來介紹這種語言的常用用法了。感興趣的讀者可自行前往TradingView查看。

彭博社高級商品策略師：比特幣在到達周期頂峰或平穩期前還有很長的路要走:金色財經報道，彭博社高級商品策略師Mike McGlone認為，比特幣的供應量下降，加上新投資者的需求旺盛，比特幣在到達周期頂峰或“平穩期”之前還有很長的路要走。他評論說：“仍處于價格發現模式，比特幣高原（增長后的穩定期）似乎遙遙無期，比特幣供應正在下降，需求正在上升，這使我們期望隨著加密貨幣的成熟，價格將繼續上漲并建立更高的高原。”[2021/4/13 20:12:14]

正如沒有一個量化策略會不經過歷史數據回測直接上線，我們也推薦主觀交易員同樣通過回測快速鍛煉交易的“感覺”。然而另一個量化交易的步驟未必被所有量化團隊遵循，大多數交易員也直接忽略，即實盤模擬交易。

對量化團隊來說，模擬交易是驗證真實交易API穩定性、程序延遲，比如調用接口的延遲，數據解析的延遲，量化計算的帶來的延遲等等。有時候這種延遲對最終的回報有著非常大的影響，尤其是針對高頻交易。而穩定性同樣重要，比如交易所計劃外的維護，極端行情下滑點的變化等等。這個過程考察的是在完全follow策略執行的情況下真實環境中的表現是否與回測一致，更多的是對程序的驗證與完善而不是針對策略本身。有的團隊專人負責這部分，對高性能計算、并發編程等有較高的要求。當然也有的團隊會忽略模擬交易，直接使用小資金量來驗證上面的問題，但額外需要考慮的是在不同資金體量下對量化的影響，如分單的策略，資金利用率等。

彭博策略師：比特幣比納斯達克指數更有可能維持高水平:彭博社高級商品策略師Mike McGlone剛剛發推特稱，比特幣比納斯達克指數更有可能維持高水平，因為與納指相比，比特幣擁有不斷增加的需求以及正在減少的供應，波動水平也相對較低。央行財政刺激可能會抑制股市下跌，但上述因素才是準貨幣牛市的推動力。[2020/7/28]

在股票交易軟件中通常會提供模擬賬戶，讓用戶在入金前來熟悉操作過程。而數字貨幣交易所大多沒有這一功能，這也是市場的選擇，因為并沒有多少人會使用這一功能。我們這里強調的也并不是如何模擬操作以鍛煉盤感，因為在使用模擬資金和真實資金時的心態是完全不一樣的，這也是大多數主觀交易員需要克服的。這里還是強調類似量化通過模擬交易的過程確認回測與模擬交易表現是統一的。這種統一不僅僅是感覺上的而更多是從數據上證明的。

為了驗證模擬交易在回報、風險、成本等方面與回測程序一致，應對模擬交易做必要的記錄。手工主觀交易員如何完成完成高質量的模擬交易呢？這里提幾點個人建議：

不要同時對過多的模式同時進行分析，人的注意力是有限的。把過多的不同但又類似的模式一同分析往往令人精神渙散，往往一種模式也沒分析好。根據個人情況上限有所不同，通常不要超過5種模式。

對模式進行區分。每次意圖交易時要十分明確我根據什么因素在哪種模式下進行交易。把不同模式混在一起，就像把不同患者的血液混合然后去做血檢一樣。

進入交易時就要明確退出策略。其止盈止損的點位是多少或無論怎樣應該在哪個時間前完成平倉。當然并不是意味著一旦設立無法變更，而是說每次變更需要明確的模式，這樣我們才能在統計上分析模式的正確率。

在具體實現上可以使用Excel的一個工作表代表一種模式，在前面明確模式的形態。下面每一行說明遇到這種模式時的具體操作，如開倉時間、平倉時間、開倉均價、平倉均價、倉位數量、止損點、止盈點、盈利/損失百分比，備注分析等。最后統計出一段時間內該模式的成功率與盈虧比例，并與回測時的數據進行對比。

善用工具輔助自己。埃隆馬斯克除了創立的特斯拉和SpaceX，另一個公司Neuralink恐怕對人類未來影響更大。它利用機器智能和生物智能結合，使得人類終將成為半機器人。先不討論這種未來的可能性，但至少善用機器智能輔助是正在進行的過程。對大多數人來說無法在一天絕大多數時間一直盯盤，尤其是像數字貨幣這種7*24小時交易的投資品種，模式的識別可以借助工具自動完成將極大提升交易員的效率。可以通過TradingView，Messari，Glassnode，Sharpdata等觀測數據并提醒自己。

一段時間后分析如果出現回測與模擬結果不一致，一方面我們有可能找出模擬交易與回測的差異并對模擬交易做出修正。另一方面也可能是我們修正回測的一次良機，例如對回測中所忽略的信號進行補充并提高準確率。

回到主題，對主觀交易員而言為什么模擬實盤交易同樣重要呢？個人基于以下幾點做出判斷：

模式在過去成立，未必在現在同樣成立。利用實時的數據可以對模型做出必要的修正使得其表現更佳。

相對量化或程序交易，手工交易員通常在更少的數據上進行回測與模擬交易，此時通過數據定量地統計模式的正確率至關重要。

尤其針對第二點，手工交易員在某些模式的識別可以優于量化程序，其模式難以使用計算機語言進行定量描述，經驗讓人更相信感覺而不是數據。當感覺受外部環境及個人情緒的影響較大，需要警惕感覺或經驗的失靈，或過份地陷入對自己感覺的懷疑。此時通過模擬交易可以對該模型得出在實盤情況下定量而不是完全根據感覺的定性評估。模擬交易的結果往往更有助于個人感覺發揮更佳的作用。

善于思考、善于分析、善于總結是做好一份工作的必備條件，而對待數字貨幣交易這件事上你同樣做到了嗎？

Sharpdata,用數據洞察區塊鏈。

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