ПРОДОВЖУЄТЬСЯ
Дізнайтеся, що таке кількісні торгові стратегії в крипто, як працюють систематичні моделі, основні кількісні підходи, що використовуються в 2026 році, і що потрібно для їх створення або оцінки.
Що таке кількісні торгові стратегії?
Квантитативні торгові стратегії використовують математичні моделі, статистичний аналіз та систематичні правила для прийняття торгових рішень. Замість того, щоб покладатися на дискреційні судження або перегляд графіків очима, квант-стратегії переводять гіпотези про поведінку ринку в точний, тестований і виконуваний код.
Привабливість квантитативних підходів полягає в їхній послідовності та масштабованості. Квант-стратегія застосовує свої правила однаково за всіх ринкових умов, ніколи не відхиляючись через страх, жадібність або втому. Вона може працювати безперервно на декількох активах одночасно, а її ефективність може бути ретельно перевірена та оцінена за допомогою статистичних методів.
Криптовалютні ринки привернули значну квантитативну торгову активність завдяки своїй 24/7 роботі, відносно високій волатильності, наявності даних з ланцюга, яких немає в традиційних ринках, та значній кількості неефективностей, які все ще існують у порівнянні з більш зрілими фінансовими ринками.
Основні категорії квантових стратегій
Кластеризація кількісних криптостратегій здійснюється за декількома загальними підходами, кожен з яких націлений на різні типи ринкової неефективності.
Стратегії імпульсу та тенденції визначають активи з сильною останньою продуктивністю та займають позиції у напрямку тієї тенденції, систематично скорочуючи збиткові позиції та утримуючи прибуткові. Ці стратегії добре працювали під час великих бичачих ринків Bitcoin та страждали під час періодів з плаваючим боковим рухом.
Стратегії повернення до середнього визначають активи або пари, які рухалися незвично далеко від своїх статистичних норм, і роблять ставку на повернення до цих норм. Це добре працює на ринках, що перебувають у межах діапазону, і не вдалося в стійких трендових умовах. Торгівля парами між корельованими активами, такими як Bitcoin та Ethereum, є поширеним імплементаційним способом для повернення до середнього.
Факторні моделі застосовують академічні дослідження драйверів прибутку до криптовалют. Фактори імпульсу, розміру, ліквідності та волатильності показали певну пояснювальну силу для крос-секційних прибутків у крипті, хоча література менш зріла, ніж для акцій.
Ончейн-дані як кількісний сигнал
Одним з найбільш відмітних аспектів кількісної крипто-торгівлі є доступність ончейн-даних, які не мають аналогів у традиційних фінансових ринках.
Ончейн-сигнали, включаючи припливи та відтоки на біржі, метрики реалізованого прибутку та збитків, поведінку майнерів, накопичення та розподіл довгострокових тримачів, а також дані про фінансування можуть бути інтегровані у систематичні моделі. Дослідження показали, що декілька ончейн-метрик мають статистично значущу прогностичну силу щодо короткострокової прибутковості Bitcoin.
Проблема з ончейн-сигналами полягає в тому, що їхня прогностична сила знижується, коли більше учасників виявляють та торгують ними. Дослідження щодо того, які ончейн-фактори є стійкими альфами проти взаємозв'язків, отриманих шляхом обробки даних, ще триває.
Платформи як-от Glassnode, CryptoQuant і Nansen надають програмний доступ до API для ончейн-даних, що дозволяє індивідуальним кількісним трейдерам інтегрувати ці сигнали в систематичні стратегії без необхідності створення власної інфраструктури даних з нуля.
Створення стратегії кількісної торгівлі: дослідницький процес
Ретельний кількісний дослідницький процес відокремлює стратегії, які, ймовірно, працюватимуть на реальних ринках, від тих, що тільки виглядають добре в тестах на історичних даних.
Генерація гіпотез — це перший етап: яку ринкову поведінку ви намагаєтеся вловити, і чому вона повинна зберігатися? Стратегії, засновані на економічних принципах, є більш надійними, ніж ті, що базуються на спостережуваних шаблонах без обґрунтованих причин.
Збір та очищення даних — це непримітна, але життєво важлива частина процесу. Упередженість виживання в історичних криптоданих, упередженість вигляду від використання даних, які не були доступні на момент генерування сигналів, і невідповідність часових міток між джерелами даних — це всі причини хибних позитивних результатів тестування.
Статистична валідація включає тестування на даних поза вибіркою, забезпечуючи нечутливість результатів до специфічного вибору параметрів і застосування відповідних статистичних тестів з урахуванням ненормального розподілу повернень криптовалют. Моделювання транзакційних витрат, яке точно відображає реалістичні ковзання, комісії обміну та витрати на фінансування, є необхідним.
Що роздрібні кількісні трейдери можуть реально досягти
Ландшафт кількісної торгівлі в криптовалюті значно розшарувався. Професійні квантові фірми з великими командами, власними джерелами даних і розташованою інфраструктурою домінують у стратегіях з найвищою частотою. Що реально досягнуто індивідуальними або невеликими командами квантових трейдерів, є більш обмеженим, але все ще помітним.
Індивідуальні квантові трейдери можуть знайти справжню перевагу в стратегіях з меншою частотою, які не вимагають темпів переваг на рівні закладів. Систематичні стратегії на базі ончейн, що працюють на щоденних або щотижневих сигналах, крос-секційний моментум серед альтернативних валют і торгівля на основі розгорнутих подій є усіма прийнятними для індивідуальних практиків.
Найпоширенішим режимом невдачі є переобчислення: виявлення шаблонів в історичних даних, які не відображають справжню структуру ринку. Мати a priori гіпотези і обмежувати кількість параметрів, що налаштовуються в кожній стратегії, є головним захистом.
Python є стандартною мовою для досліджень криптоквантів, з такими бібліотеками як Pandas, NumPy і Backtrader, які надають основну інфраструктуру. Freqtrade і Jesse є популярними фреймворками для живого виконання.
Квантові стратегії: Ретельні за своєю природою
Кількісні торгові стратегії привабливі, оскільки вони накладають дисципліну: вони примушують до чіткого формулювання гіпотез, ретельного тестування та послідовного виконання. Ці властивості дійсно цінні на ринках, де емоційне прийняття рішень так часто є витратним.
Перешкоди для конкурентної кількісної торгівлі в крипто значно зросли, оскільки ринок професіоналізувався. Але перешкоди для вивчення кількісних методів і їх застосування для розробки систематичного інвестиційного процесу є доступними для будь-кого з навичками програмування та відданістю.
Підходьте до розробки кількісної стратегії як до наукової дисципліни, а не як до пошуку ідеальної системи. Найкращі кількісні трейдери постійно вдосконалюють своє розуміння структури ринку і зберігають справжню інтелектуальну скромність щодо того, що їхні моделі можуть і не можуть надійно передбачити.
Ця інформація, включаючи будь-які думки та аналізи, призначена лише для освітніх цілей і не є фінансовою порадою чи рекомендацією. Ви завжди повинні проводити власне дослідження перед прийняттям будь-яких інвестиційних рішень і несете повну відповідальність за свої дії та інвестиційні рішення.
Послуги Freedx не призначені для жителів Сполучених Штатів, Канади та Об’єднаних Арабських Еміратів, а також для будь-якої особи в юрисдикції, де таке використання було б суперечним місцевим законам чи нормативним актам.
© 2025 Freedx, всі права захищено