科普 | 浅析量化交易定义及价值
摘要: 量化交易的作用是毋庸置疑的,但也必须要看清量化领域的风险,如果无脑相信“量化万能论”,只会被不靠谱的量化团队所坑。
有人说2018年是“区块链元年”、“公链元年”,但由于今年币价持续走低,韭菜们哀声载道,于是就有人将2018年调侃为“资金盘元年”。为了早日脱离苦海,不少投资者将目光转向了量化交易,希望通过靠谱的量化交易团队,来减少之前的损失乃至获利。本文就“什么是量化交易”进行简要阐述,既然要投资必须要清楚投资的是什么,如果无脑相信“量化万能论”,只会被不靠谱的量化团队所坑。
什么是量化交易?
量化交易,是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,减少投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
简单的说,运用电脑的大数据智能化和量化分析师的策略制定,完成一个量化模型从而代替人进行对于自己数字货币的操作。这样做一方面可以减少感性操作,当符合条件时不带感情色彩地买入或者卖出,让投资行为有更强的纪律性。其次就是减少操盘的失误,避免一失手成千古恨。而最终目的就是获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
量化交易的巨大作用
量化交易并不是数字货币交易领域的原生物,在股市已有几十年的风光历史。传奇人物詹姆斯·西蒙斯,就是量化投资的标杆人物。其一手缔造的大奖章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的这21年间,年平均收益率达到了惊人的46%,即使是2007年次贷危机席卷美国,量化基金遭遇滑铁卢的时代,大奖章基金依然获得了骄人的73%的回报率。(微信公众号:币圈实操指南)
从年均投资回报率来看,詹姆斯·西蒙斯已全面碾压金融大鳄索罗斯和股神巴菲特。
数字货币领域的量化交易
数字货币量化交易的操作,按风险程度可以大致分为无风险套利和趋势套利两大类型。
无风险套利主要就是常说的“搬砖”,在不同平台的利用币种价差进行搬砖套利,还有期货对冲套利等。但随着量化竞争越来越大,空间越来越小,现在的无风险套利的空间已经越来越小。
另一种类型是有风险存在的趋势套利策略。它需要一整套数据采集和分析的策略来有效判断行情趋势变化,然后进行买入和卖出的操作。这对于量化策略本身的要求相对较高,属于量化策略中的高难度玩法,在承担风险的同时,也有机会博取更高的收益,是目前大型量化团队的玩法。但这类趋势套利策略无法保证每次操作都是正确和盈利的,如果能做到大概率的正确,就已经是可行的交易策略了。
量化交易不存在稳赚不赔
只要是投资,就没有稳赚不赔的,量化交易同样如此。时效性是量化交易的重要制约因素,对于数字货币的量化交易而言,同样如此,甚至更为明显,因为币圈的变化实在太快。对于量化交易操作,量化策略是核心,一个高效的量化策略都是量化团队的核心机密。但量化策略也不是万能的,在不同环境下应用的复杂性和变化性很强,比如近期表现良好在未来并不一定适用;相对稳定的行情可以获取高收益,剧烈动荡时效果可能就会减半。
另外,数字货币价格浮动大也是一个关键因素,通过量化交易转了一堆币,结果这个币贬值了,那么量化收益自然也就减少了。
不一定“靠谱”的量化团队
在币圈生态中,量化团队已经是一个越来越重要的组成部分,无论是项目方还是交易所,TOKEN FUND还是市值管理团队中,都少不了量化团队的存在。一个正规的量化团队,主要是帮助项目方绘制出完美的K线图,稳定币价走势,合理的制造交易热度塑造投资者信心。或通过项目交易、对敲,赚取手续费或交易挖矿分红,以及通过高频交易进行搬砖套利等。
但也有很多“不靠谱”的量化团队。量化交易需要量化交易机器人,为了满足交易者的多种需求,同时也需要这些机器人刷交易量提高市场活性,各大交易所都会开放交易API。但在前段时间爆出的“黑暗幽灵事件”中,量化交易机器人还参与到了各大交易所的博弈之中,从而限制了投资者的下单量和提现数量,这对投资者而言就是无妄之灾啊。
此外,币圈各色量化交易活动正试图联合资本、“媒体”一起将更多人变成“韭菜”,如今某些交易所只要带着50美元进场,你就可以正式成为一名待收割的“小韭菜”。
散户参与难度其实挺高
尽管每个量化团队都在极力地鼓吹自己的盈利能力,似乎量化基金是个轻松赚钱的绝佳机会。但实际上,也有很多失败的量化团队悄无生息的诞生、亏损、消失,并非每个团队都活得潇洒滋润。
而这些量化团队对外宣传的时候,却并不会提起自己失败的例子,他们只是通过鼓吹自己的盈利能力,吸引你投钱而已。我们要知道,量化交易是经过以往的行情经验从而制定所谓的模型,而加密货币市场,并没有所谓固定的公式。
当然,量化交易的作用是毋庸置疑的,尤其是行情不好的时候,量化交易的收益更为突出,但是寻找一个靠谱且实力雄厚的量化团队,并不那么容易。作为普通投资者,也务必看清量化领域的风险,不要盲目地加入其中。
(作者:币圈实操指南;本文仅代表作者观点,不代表链得得官方立场)
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