量化策略

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量化交易策略是什么？

量化交易策略使用数学模型、统计分析和系统规则来做出交易决策。量化策略不是依赖于任意判断或通过眼睛阅读图表，而是将对市场行为的假设转化为精确、可测试和可执行的代码。

量化方法的吸引力在于一致性和可扩展性。量化策略在每种市场条件下都以相同的规则执行，从不因恐惧、贪婪或疲劳而偏离。它可以在多个资产上同时持续运行，并且其表现可以通过统计方法进行严格的回测和评估。

由于其 24/7 的运营、相对较高的波动性、区块链数据的可用性（在传统市场中不存在）以及与更成熟的金融市场相比仍然存在的许多低效性，crypto市场吸引了大量的量化交易活动。

定量加密交易最显著的特点之一是链上数据的可用性，这在传统金融市场中是没有对应物的。

链上信号包括交易所的资金流入流出、实现的利润和损失指标、矿工行为、长期持有者的积累和分配以及融资率数据，都可以纳入系统模型中。研究发现，几个链上指标在短期比特币回报方面具有统计显著的预测能力。

链上信号的挑战在于，随着更多参与者发现并交易这些信号，它们的预测能力减弱。关于哪些链上因素是持久的阿尔法，哪些是数据挖掘关系的研究仍在发展中。

像Glassnode、CryptoQuant和Nansen这样的平台提供程序化API访问链上数据，使个人量化交易者能够将这些信号纳入系统策略，而无需从头开始构建自己的数据基础设施。

一个严格的定量研究流程将可能在实时市场中有效的策略与那些在回测中看起来不错的策略区分开来。

假设生成是第一步：你试图捕捉什么市场行为，这种行为为何应该持续？基于经济推理构建的策略比那些基于没有基本理由的观察模式构建的策略更为稳健。

数据收集和清理虽然不光鲜，但至关重要。历史加密数据中的生存偏差、因使用在信号生成时不可用的数据而产生的前瞻性偏差，以及不同数据源之间的时间戳不匹配，都是产生虚假阳性回测结果的来源。

统计验证包括在样本外数据上进行测试，确保结果不对特定参数选择敏感，并根据加密收益的非正态分布应用适当的统计测试。准确反映现实滑点、交易费用以及融资成本的交易成本模型是必不可少的。

加密货币的量化交易格局已经显著分层。拥有大型团队、专有数据来源和联合基础设施的专业量化公司主导着高频交易策略。个人或小型团队的量化交易者在现实中能够实现的目标更为有限，但仍然意义重大。

个人量化交易者可以在不需要机构速度优势的低频策略中找到真正的边际。基于链上系统的方法在每日或每周信号下运作，跨各个山寨币的横向动量，以及围绕结构性事件的基差交易都是个人从业者可行的策略。

最常见的失败模式是过度拟合：在历史数据中发现的模式并不反映真正的市场结构。拥有先验假设并限制每个策略调整的参数数量是主要的防御措施。

Python 是加密量化研究的标准语言，像 Pandas、NumPy 和 Backtrader 这样的库提供了核心基础设施。Freqtrade 和 Jesse 是流式执行的流行框架。

量化交易策略引人注目，因为它们施加了纪律：它们强迫明确陈述假设、进行严格测试和一致执行。这些属性在情绪决策往往代价高昂的市场中是真正有价值的。

随着市场的专业化，竞争性量化交易的障碍已显著提高。但学习量化方法并将其应用于开发系统投资过程的障碍对任何具有编程技能和奉献精神的人来说都是可及的。

将量化策略开发视为一门研究学科，而不是寻找完美系统的过程。最优秀的量化交易者不断完善他们对市场结构的理解，并对他们的模型能够和不能可靠预测的事情保持真正的知识谦卑。

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