开始正经谈谈数字资产量化交易
我是一名程序媛（没错，是媛不是猿），从毕业到现在写了4年程序了（你敢信？），做过嵌入式，做过测试，当然为了赚外快，也偷偷搞了些小项目。不过，从接触到比特币，我就深深的被吸引了，而且在炒币的同时，我一直在思考怎么样能让我的优势去帮我挣钱。终于，我知道了这么一个东西-量化交易。前面和大家分享了一些文章。从这篇开始决定在这里记录一下自己量化的学习过程，和大家做分享~
最近比特币波动很大，很多人由QQ变奔驰，也有很多人宝马变永久。这个市场充满了收益，也充满了风险，让无数人欲罢不能，爱恨交加。（你还不快试试？）
很多人交易都是这种状态：
- 心里十分紧张，坐在电脑前盯着屏幕；
- 双手分别放在键盘和鼠标上，时刻准备下单平仓。
奈何人工操作肯定会受情绪影响，而且手动操作很慢，从输入价格，到点击下单按钮，至少也要2秒钟。在这两秒钟内，价格可能早就变的让人怀疑人生了。
与此同时，有一些人是这样交易的：
- 拿出手机或者电脑，并不用打开交易网站，而是对着一些奇怪的东西看看记录，微微一笑；
- 关闭手机或者电脑，接着干自己的事情。
这些人并不会在交易上投入大量的精力和时间，但是也可以取得挺不错的收益。这些人，被称作量化交易者。
那么，什么是量化交易？能不能吃啊？（暴露本性了。。。）
比较浮夸的说法：
量化本身是一种投资风格，一种交易手段，一种技术优势。然而，有人在里面得到了巨额回报，有人在里面找到了精神信仰，有人对此高山仰止，有人对此嗤之以鼻。但不管是哪一类人，量化在他们心中都是有独特味道的存在：
讲原则，守规律，看似老实，又变化多端。
至于是否适用于风云变幻的金融市场，有人自认为智商够高能驾驭得了，有人认为天花板太明显比不上人的经验；不过没有人会否认，量化本身是一门学问。一门学问可能不至于迎合所有人的胃口，但碰上对口的人，他钻研可以带来精神满足，交易可以带来经济收益，够吃一辈子。
比较正经的说法：
量化交易，是指以数学统计和数学建模为基础，利用计算机技术，从海量的历史和当前数据中，发掘出能够大概率带来超额收益的交易方式，避免人工交易过程中由于投资者情绪波动带来的非理性决策导致的负面影响。一个合格的量化交易模型，必须基于有明确的经济含义的趋势判断或者套利原理，进行进一步的系统化和程序化抽象，呈现出来的形式是一套逻辑完备的可执行的交易指令流程和逻辑控制方案。
说到这里，可能大部分人就望而却步了，又是数学又是计算机技术的，还要懂什么经济原理，这太难了。
别急，先放下这些专业知识不管，先说说讲讲量化交易有什么好处，事半功倍的事情，肯定有人喜欢。
简单来讲，量化交易主要有三个特征：
1.纪律性 量化交易要求严格按照既定的逻辑进行投资决策，每个操作都是有数据和模型支持的，这样可以克服人工交易带来的情绪波动、主观臆断、恐惧和侥幸心理。比如一个每五分钟执行一次下单逻辑运算的策略，到第五分钟时，不应该出现模棱两可的情况。
2.系统性 在制定量化交易策略的时候，需要从全方位考虑交易品种、交易频率、投资周期、对冲机制、异常处理、资金容量、市场流动性、冲击成本等一系列策略系统元素，另外，需要从海量的历史数据和实时行情中捕捉到统计上大概率盈利的模型，这整个过程，是一个系统性的工程。
3.及时性 正是因为量化交易的系统性，人脑在处理这些系统元素的速度上，是比不上计算机的。信息技术的使用，使得量化策略的执行在速度上是大大优于手动交易的。比如一些微小的套利机会，计算机可以在毫秒之内捕捉到，并执行完套利逻辑，但是手动交易就无法做到这么快速及时了。
看到这，有人可能会心动了，的确是优势很多啊。有点想试试了吧？不过量化交易可以做什么品种的交易呢？
量化交易可以用在你经常可以听到的金融产品交易中。比如最常听到的股票、商品期货、外汇等金融产品，不过最近两年有一个品种越来越火，相信你也猜到我要说啥了。没错，以比特币为首的数字资产。
最近几年随着比特币价格的剧烈波动和区块链概念的大火，以及越来越多的新闻报道，比特币已经越来越被大众熟知，现在可能菜市场的大妈都知道比特币是什么了。国内比较早以火币、OKCoin等为代表的数字资产交易平台也处在发展的上升期，积累了大量的用户。
除了比特币，还有莱特币、以太坊等不是那么被大众熟知的产品，这些都被归类为数字资产。数字资产由于其易分割性和易携带性，以及天然的T+0、7*24小时不间断交易等机制，特别适合作为量化交易的标的。据统计，在成熟的欧美证券市场中，量化交易已经占据总交易量的70%以上。而在数字资产领域，量化交易才刚刚起步，量化交易量目前只占据该市场交易量的20%左右，尚有大幅提升的空间。另外，几乎所有的交易平台都提供了API编程接口，供量化用户通过程序化手段来查询行情和下单，这也给数字资产量化提供了较为完备的基础。
提到编程，很多人可能又想要放弃了，说来说去，还是得有编程基础。看上去量化交易很麻烦，没有扎实的计算机编程功底，量化策略也不懂，学起来太费时间了。
别担心，写程序和学策略并不像你想的那么难，而且国内也有很多量化社区供爱好者讨论各种开发策略经验，比如WeQuant微宽网，程序员交易者网等平台，只要有心，到处都是资源。编程语言建议从Python学起，零基础也可以很快上手，可以看看大牛的博客，看看一些社区的官方教程等。
量化交易主要还是靠自己的兴趣和自己平常的积累，以及一些工具的辅助。相信自己，只要稍微付出一点点，你也可以用更短时间，更少成本，在数字资产中获取更大收益。
这一篇先写到这里，下一篇和大家分享下量化交易的基础知识点。
开始正经谈谈数字资产量化交易相关推荐
- 技术图文：数字资产量化中的三角套利策略
背景 我们在前面的图文中介绍了一种跨市场的套利策略: 数字资产量化中的跨市场套利策略 该策略俗称搬砖,只要两个交易所对于同一种数字资产出现价差,就可以进行套利. 三角套利就是利用三种数字资产之间的价格 ...
- 关于如何构建数字资产量化的投资组合的思考
Blofin 行业研究团队 作者:王晓妺,Leo 邮箱:bd@blofin.cn 欢迎发送邮件至本邮箱,交流更多行业观点 第一章 背景介绍 随着数字资产量化基金行业的发展,如何构建基金组合的讨论日益 ...
- python用途适合做什么生意-PureQuant数字货币量化交易程序化交易python量化开源框架...
什么是量化交易 量化交易起源于上世纪七十年代的股票市场,是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式.量化交易从庞大的历史数据中海选能够带来超额收益的多种"大概率& ...
- [数字货币量化交易] 第1部分--概述和介绍
免责声明:对于使用此工具所做的任何事情,我概不任何负责任,你要自担风险.这个帖子是参考的老外的格式写的,部分内容是直接翻译的.我自己通过试用这么半年以来,总共本金从0.7BTC到了1.16BTC,大约 ...
- python量化外汇交易_用Python实现一个Dual Thrust数字货币量化交易策略
Dual Thrust交易算法介绍 Dual Thrust交易算法是由Michael Chalek开发的著名量化交易策略.它通常用于期货,外汇和股票市场.Dual Thrust的概念属于典型的突破交易 ...
- python 用while输出数字金字塔_用Python实现一个Dual Thrust数字货币量化交易策略
Dual Thrust交易算法介绍 Dual Thrust交易算法是由Michael Chalek开发的著名量化交易策略.它通常用于期货,外汇和股票市场.Dual Thrust的概念属于典型的突破交易 ...
- 数字货币量化交易策略—基于移动平均线MA
本文介绍金融市场中的量化交易策略之移动平均线MA策略. 一.概念 移动平均线,Moving Average,简称MA,MA是用统计分析的方法,将一定时期内的证券价格(指数)加以平均,并把不同时间的平均 ...
- Python数字货币量化交易开发——回测系统的优化与云服务器部署
前言 随着回测系统的数据量越来越大,为了解放个人电脑,决定将回测系统部署到云服务器. _ _ Episode Sp. 回测系统的优化与云服务器部署 之前说到个人回测系统建立出来后为了有效和一些云回测平 ...
- TokenInsightGate.io首届全球数字资产做市商大赛暨第三届量化大赛闭幕 | TokenInsight...
↯ 活动回顾 从7月31日至10月10日,两个多月的激烈角逐,18只优秀团队脱颖而出取得各组别冠.亚.季军.10月16日举行闭幕颁奖予以表彰. TokenInsight 本届大赛,TokenInsig ...
最新文章
- MySql库中所有表的属性_SQL查询某库所有的表所有的字段及字段的属性
- 在对比了 GitHub 5000 个 Python 项目之后，我们精选出了这 36 个！
- 【模板篇】数论大杂烩~
- 涨跌因子计算器下载哪里下载_微信爱情指数计算器整蛊app下载_爱情指数计算器整蛊测试下载...
- 2016年11月13日周工作知识点总结
- 头插法和尾插法创建链表（有无头结点）
- Java Servlet(八)：EL自定义函数
- java取得当前日期增加一天或多天
- java虚拟机家族种类
- ubuntu装指定分区_Ubuntu安装过程中如何手动指定分区
- 620集成显卡和mx250_MX250属于什么档次的显卡
- 如何在Microsoft PowerPoint中绘制和操纵箭头
- CSP 201903-5 317号子任务 暴力30分+优化100分
- 生鲜电商之百果园的未来
- Vue3.0项目——打造企业级音乐App（二）图片懒加载、v-loading指令的开发和优化
- Js 实现颜色值转换_Js 实现十六进制颜色值和RGB颜色值转换整理
- 虚拟机Linux忘记root用户密码的修复方法
- 10-JDBC的完整步骤【建议收藏】
- pyTorch模型部署--高并发web服务c++移动端ncnn
- 触目2006信息化之灾