什么是量化交易？看清這幾點再決定是否要參與區塊鏈
量化交易的作用是毋庸置疑的，但也必須要看清量化領域的風險，如果無腦相信“量化萬能論”，只會被不靠譜的量化團隊所坑。
有人說2018年是“區塊鏈元年”、“公鏈元年”，但由于今年幣價持續走低，韭菜們哀聲載道，于是就有人將2018年調侃為“資金盤元年”。為了早日脫離苦海，不少投資者將目光轉向了量化交易，希望通過靠譜的量化交易團隊，來減少之前的損失乃至獲利。本文就“什么是量化交易”進行簡要闡述，既然要投資必須要清楚投資的是什么，如果無腦相信“量化萬能論”，只會被不靠譜的量化團隊所坑。
什么是量化交易？
量化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，減少投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
簡單的說，運用電腦的大數據智能化和量化分析師的策略制定，完成一個量化模型從而代替人進行對于自己數字貨幣的操作。這樣做一方面可以減少感性操作，當符合條件時不帶感情色彩地買入或者賣出，讓投資行為有更強的紀律性。其次就是減少操盤的失誤，避免一失手成千古恨。而最終目的就是獲得可以持續的、穩定且高于平均收益的超額回報。
量化交易的巨大作用
量化交易并不是數字貨幣交易領域的原生物，在股市已有幾十年的風光歷史。傳奇人物詹姆斯·西蒙斯，就是量化投資的標桿人物。其一手締造的大獎章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的這21年間，年平均收益率達到了驚人的46%，即使是2007年次貸危機席卷美國，量化基金遭遇滑鐵盧的時代，大獎章基金依然獲得了驕人的73%的回報率。（微信公眾號：幣圈實操指南）
從年均投資回報率來看，詹姆斯·西蒙斯已全面碾壓金融大鱷索羅斯和股神巴菲特。
數字貨幣領域的量化交易
數字貨幣量化交易的操作，按風險程度可以大致分為無風險套利和趨勢套利兩大類型。
無風險套利主要就是常說的“搬磚”，在不同平臺的利用幣種價差進行搬磚套利，還有期貨對沖套利等。但隨著量化競爭越來越大，空間越來越小，現在的無風險套利的空間已經越來越小。
另一種類型是有風險存在的趨勢套利策略。它需要一整套數據采集和分析的策略來有效判斷行情趨勢變化，然后進行買入和賣出的操作。這對于量化策略本身的要求相對較高，屬于量化策略中的高難度玩法，在承擔風險的同時，也有機會博取更高的收益，是目前大型量化團隊的玩法。但這類趨勢套利策略無法保證每次操作都是正確和盈利的，如果能做到大概率的正確，就已經是可行的交易策略了。
量化交易不存在穩賺不賠
只要是投資，就沒有穩賺不賠的，量化交易同樣如此。時效性是量化交易的重要制約因素，對于數字貨幣的量化交易而言，同樣如此，甚至更為明顯，因為幣圈的變化實在太快。對于量化交易操作，量化策略是核心，一個高效的量化策略都是量化團隊的核心機密。但量化策略也不是萬能的，在不同環境下應用的復雜性和變化性很強，比如近期表現良好在未來并不一定適用；相對穩定的行情可以獲取高收益，劇烈動蕩時效果可能就會減半。
另外，數字貨幣價格浮動大也是一個關鍵因素，通過量化交易轉了一堆幣，結果這個幣貶值了，那么量化收益自然也就減少了。
不一定“靠譜”的量化團隊
在幣圈生態中，量化團隊已經是一個越來越重要的組成部分，無論是項目方還是交易所，TOKEN FUND還是市值管理團隊中，都少不了量化團隊的存在。一個正規的量化團隊，主要是幫助項目方繪制出完美的K線圖，穩定幣價走勢，合理的制造交易熱度塑造投資者信心。或通過項目交易、對敲，賺取手續費或交易挖礦分紅，以及通過高頻交易進行搬磚套利等。
但也有很多“不靠譜”的量化團隊。量化交易需要量化交易機器人，為了滿足交易者的多種需求，同時也需要這些機器人刷交易量提高市場活性，各大交易所都會開放交易API。但在前段時間爆出的“黑暗幽靈事件”中，量化交易機器人還參與到了各大交易所的博弈之中，從而限制了投資者的下單量和提現數量，這對投資者而言就是無妄之災啊。
此外，幣圈各色量化交易活動正試圖聯合資本、“媒體”一起將更多人變成“韭菜”，如今某些交易所只要帶著50美元進場，你就可以正式成為一名待收割的“小韭菜”。
散戶參與難度其實挺高
盡管每個量化團隊都在極力地鼓吹自己的盈利能力，似乎量化基金是個輕松賺錢的絕佳機會。但實際上，也有很多失敗的量化團隊悄無生息的誕生、虧損、消失，并非每個團隊都活得瀟灑滋潤。
而這些量化團隊對外宣傳的時候，卻并不會提起自己失敗的例子，他們只是通過鼓吹自己的盈利能力，吸引你投錢而已。我們要知道，量化交易是經過以往的行情經驗從而制定所謂的模型，而加密貨幣市場，并沒有所謂固定的公式。
當然，量化交易的作用是毋庸置疑的，尤其是行情不好的時候，量化交易的收益更為突出，但是尋找一個靠譜且實力雄厚的量化團隊，并不那么容易。作為普通投資者，也務必看清量化領域的風險，不要盲目地加入其中。
1.TMT觀察網遵循行業規范，任何轉載的稿件都會明確標注作者和來源；
2.TMT觀察網的原創文章，請轉載時務必注明文章作者和"來源：TMT觀察網"，不尊重原創的行為TMT觀察網或將追究責任；
3.作者投稿可能會經TMT觀察網編輯修改或補充。
