比特币量化交易策略解析
比特币以及其它数字货币的量化交易通常也可以称之为“程序化交易”,指通过交易所提供的API接口,使用程序自动获取行情、分析、买卖,期望从中获利或实现其它功能。当前,量化交易在数字货币领域已经十分普遍,各种交易策略活跃着市场,竞争也趋向激烈。
量化交易并不全是普通人理解的那样高大上,需要高深的数学和编程技巧,也可以用来完成一些很普通的工作,比如价格预警、账户监控、数据统计等;也可以用于简单的辅助交易,比如买入众多山寨币,切分大单(冰山委托)等;这些都属于量化的范畴。当然,想从市场中获利,从来都不是一件简单的事,需要不断地学习和思考。
比特币量化交易策略解析
1.双平台搬砖套利策略:
通过程序搜索不同交易所之间的差价,从便宜的交易所买入并在价格更高的交易所卖出。其间的差价减去交易的手续费即为利润。在几年前这类策略十分暴利,但现在由于竞争激烈,基本已无空间。
2.三角对冲套利策略:
顾名思义,三角对冲要找到三个交易币种,其两两之间都都有交易。以ETH、BTC、USD为例,存在ETHBTC、BTCUSD、ETHBTC三个交易对。从USD或BTC出发,它们之间可以形成四种交易循环。一其中一个为例:BTC卖出得到USD,USD买入ETH,ETH再卖出得到BTC,如果走完循环后,发现手中的货币变多,就完成了一次三角套利。目前单平台三角对冲已经基本无利润空间,跨交易所的三角对冲机会相对多一些。
3.期现套利:
期现对冲简单来说期货现货存在差价进行套利,期货价格在交割日最终会回归到现货。当比特币期货溢价显著高于比特币现货时,可以通过做空期货,同时做多等价值的现货来获得无风险的差价收益。目前期现套利在行情横盘时很难开仓交易,只有价格大幅波动时,期现才会出现可观的差价。
4.跨期套利:
与期现套利原理类似,利用近期和远期合约的不合理差价回归套利。目前还可以做。
5.高频做市:
主要原理为盘口做市,吃波动性带来的差价,对手续费敏感。在几年前没有手续费时是高频交易的黄金时间,目前只有超低手续费或返佣交易所才能尝试。
6.趋势策略:
此类策略很多,资料很多,就不详细介绍。
什么是量化交易?
说起币圈,大家可能已经都不陌生了,那到底什么是币圈中的量化交易呢?那么,在讲“量化交易”之前,先认识一下什么是“搬砖”,这里的“搬砖”不是网络上的各种段子,而是实实在在的搬砖。
举个例子,一枚比特币在A市场的价格是100元,在B市场的价格是90元。大家有没有想过,同样是一枚比特币,按理说无论在哪个市场,其价格应该是一样的。如果当你发现,2个市场的比特币交易不一样,那么价格差就出现了。
B市场的比特币便宜,A市场的比特币较贵,那么从B市场买入,然后再A市场卖出,那么我就就能赚到这个价格差。把B市场的比特币搬到A市场卖,这就是比特币“搬砖”,早在几年前“搬砖”一般是人工操作的。
但是,后来由于比特币搬砖的人多了,大家都发现了这种交易机会,导致这种交易机会越来越少,市场趋于平稳,价格波动也比较小,基本维持在1%之内进行波动。这样一来,费很大的劲,浪费时间、浪费精力,甚至还有可能出现搬砖亏本的情况,因此,一些比较机制的小伙伴就想到了用电脑代替人为的主观判断。
由于电脑更善于高速计算、以及不知疲倦,甚电脑还能根据比特币的历史行情,通过大数据分析,筛选出更能给交易者带来超额收益的机会。并且使用量化交易也在最大程度上减少了交易者的主观情绪影响,即使在市场极度狂热和悲观的条件下,电脑都能很好的执行交易策略。
量化交易种类
在币圈中量化交易实际上和期货量化交易没有本质上的区别,甚至由于数字货币有多个市场和币种,这是它的玩法更加灵活,比如:传统的趋势交易、跨市场搬砖、跨币种对冲等等。
趋势交易:趋势交易者相信价格反应一切,他们不管价格波动的真正原因,而是根据趋势原理和趋势指标,制定相应的交易策略,并根据策略信号进行买卖交易。
跨市场搬砖:这种交易方法我们文章前面提到过,也是在币圈用的比较多的交易方式,用一句话概括就是:低买高卖,赚取价差。
跨币种对冲:起初这种交易方式来源于股票的价值投资策略。举个例子,我想做多贵州茅台,但是当我做多的时候,我就承担了一种市场风险(因为市场价格涨跌是不确定的)。但是如果我在做多贵州茅台的同时做空五粮液,那么我就对冲了市场风险。虽然我不确定市场在未来究竟是上涨还是下跌,但贵州茅台好于五粮液,这个是确定的。因此,无论市场怎么走,我都是赚钱的。
量化交易特点
相对于主观交易,量化交易有非常明显的优势,首先量化交易比主观交易更快,人再快也快不过电脑,长期下来这是一个非常大的优势。其次,量化交易更有纪律性,它是典型的先计划再执行,电脑代替人去做交易,不会在盘中交易时受主观情绪的影响,更不会临时起意。
再者,量化交易有100%的执行力。做过主观交易的人,应该都明白,要想在实盘中做到知行合一,是一件很难的事情,特别是那些老交易者,应该都会有这种体会。有时候,赚钱的策略最后没赚到钱,往往是因为自己的执行力不够。
最后,量化交易更加科学,它可以根据历史数据,通过大数据归纳总结,提高策略的开发效率。并且在检测一个量化交易策略上,它的速度更快,通常几分钟之内就能完成,在策略优化上也是如此。
但是,退一步讲,尽管量化交易有诸多优势,但也存在这一定的风险,比如:容易受到历史数据不完整等因素,造成策略的幸存者偏差和过度优化。另外还有一部分硬件风险,比如:网络故障、停机停电等因素的影响。
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