算法交易

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什么是加密货币算法交易？

算法交易是使用计算机程序根据预定义规则自动执行交易的过程，无需对每笔交易进行手动决策。算法可以比人类交易者更快、更一致地处理数据、识别信号和执行订单。

在加密货币领域，算法交易的范围从简单的自动定期购买（美元成本平均机器人）到在专用基础设施上运行的高度复杂的量化策略，这些基础设施与交易所的服务器位于同一地点。

算法交易现在占据了主要加密货币交易所交易量的大部分。这一领域包括从使用现成机器人在3Commas和Pionex等平台上的零售交易者，到在机构级别运行专有策略的Jump Trading和Wintermute等量化交易公司。

算法交易策略可以分为几大类，每一类都有不同的风险特征和适合其表现的市场条件。

做市算法持续报价买卖价格，通过捕捉差价作为利润，同时管理库存风险。它们向其他交易者提供流动性，并通过差价和做市商回扣获得报酬。有效的加密市场做市需要复杂的库存管理、风险控制和在市场条件变化后毫秒级更新报价的基础设施。这个领域由专业公司主导。

趋势跟随算法识别方向性动量，并朝着既定趋势的方向进入头寸。它们使用移动平均交叉、突破信号或动量指标来生成进出场点。在强劲的趋势市场中，趋势跟随表现良好，而在波动、横盘的条件下表现不佳。

均值回归算法识别与历史关系暂时偏离的资产或配对，并交易回归均值。配对交易（两个相关资产的偏离）和统计套利是常见的均值回归方法。

开发算法交易策略需要一个严格的过程，以避免过拟合和虚假的信心。

回测将策略的规则应用于历史数据，以评估其表现如何。适合加密货币的优秀回测平台包括 Backtrader、Freqtrade 和 Jesse。回测的危险众所周知：过拟合（创建一个完美适配历史数据但在新数据上失效的策略）、生存偏差（仅使用仍存在的资产数据）和前瞻偏差（在计算中意外使用未来数据）。

样本外测试保留了一部分历史数据，该策略未在其上进行优化。如果策略在样本内期间表现良好，但在样本外数据上表现不佳，则很可能是过拟合。

向前测试（纸上交易）在实时市场条件下运行策略，而不使用真实资本，以验证它在真实数据中的表现是否如预期，在冒险真实资金之前。回测和向前测试结果之间的显著差异应在部署真实资金之前进行调查。

要使自动化策略正确运行，技术基础设施必须可靠，执行必须与策略假设相匹配。

API的可靠性是基础。策略依赖于交易所API获取市场数据和下单。API的速率限制、宕机和延迟都会影响策略表现。使用交易所的WebSocket连接而非REST API轮询显著减少了对时间敏感的策略的延迟。

订单执行质量对依赖于紧密价差或快速执行的策略非常重要。在回测中看似有利可图的策略，如果在实际操作中使用市场订单并伴随实际滑点，则可能表现不佳。

风险管理基础设施应与策略逻辑分开，包括自动停止交易的最大每日损失限制、头寸大小上限和异常行为警报。交易代码中的错误可以迅速产生失控的损失而没有自动电路断路器。

算法交易的理论承诺与零售从业者的现实结果之间的差距是显著的，值得直接解决。

大多数产生令人印象深刻的回测结果的零售交易策略在实际交易中都失败了。其原因包括过拟合，未能准确考虑执行成本，以及在特定历史时期有效的策略未能重现。

在市场创造和简单套利等最有效的策略类别中，来自专业公司的竞争激烈，它们拥有更好的数据，更快的基础设施和更大的团队。零售算法交易者无法在这里竞争。

零售算法交易者可以增加价值的地方：自动化他们自己记录的优势（如果他们有的话），比手动交易更一致地执行有纪律的仓位规模和止损规则，以及捕捉不需要速度优势的特定收益机会，例如资金利率套利。

将算法交易视为一门严肃的定量学科，采取严格的测试方法，诚实的表现跟踪以及持续的改进，比在通用信号上运行现成的机器人更有可能产生可持续的结果。

加密货币中的算法交易提供真实的优势：一致性、速度、24/7运行的能力，以及消除情感决策。这些都是纪律性实施能够捕获的真实好处。

最常见的失败模式也是真实的：过拟合的策略、低估的执行成本、测试不足，以及来自更复杂参与者在高频策略领域的竞争。

成功使用算法方法的交易者通常将真实的定量严格性与对他们所交易市场的深刻理解相结合。他们做事缓慢，广泛验证，保守管理风险，把亏损时期视为学习机会，而不是为最近数据激进优化策略的理由。

微观结构

量化策略

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