数字货币量化交易研究报告.pdf

1数字货币量化交易研究报告2018 年 9 月目录1. 量化交易综述.51.1 量化交易概述. 51.2 传统金融市场的量化交易. 51.3 数字货币量化交易. 62. 量化交易的优势与风险.72.1 量化交易的优势. 72.1.1 严格的纪律性.72.1.2 完备的系统性.82.1.3 妥善运用套利思想.92.1.4 靠概率取胜.92.2 量化交易的风险. 92.2.1 历史数据的完整性.102.2.2 策略模型设计上的缺陷.102.2.3 系统故障、风险控制缺失.102.2.4 过去并不代表未来.102.2.5 过度拟合.112.2.6 交易成本敏感性.112.3 非专业投资者如何评估量化策略. 123. 数字货币的量化策略.133.1 高频交易. 133.1.1 高频交易理论.133.1.2 高频交易特征.142数字货币量化交易研究报告2018 年 9 月3.1.3 高频交易分类.153.1.4 高频交易优点.153.1.5 高频交易缺点.153.2 趋势交易与趋势理论. 163.2.1 趋势理论概述.163.2.2 趋势理论分析方法.173.2.2.1 根据成交量判断趋势的变化.173.2.2.2 盘局可以代替中级趋势.183.2.2.3 主要趋势不会立马反转.193.2.3 趋势线.193.2.4 利用趋势轨道决定买卖点.203.2.5 趋势理论的缺陷.203.3 马丁格尔策略 BTC 应用.213.3.1 马丁格尔策略理论.213.3.2 马丁格尔策略优缺点.223.3.3 马丁格尔策略回测 BTC.223.3.3.1 策略的自动反手机制.233.3.3.2 策略核心代码.243.3.3.3 回测及分析.253.4 动态平衡策略 BTC 量化.303.4.1 动态平衡策略理论.303.4.2 动态平衡策略优点.313.4.3 动态平衡策略缺点.323.4.4 动态平衡策略回测 BTC.323.4.4.1 策略逻辑.323.4.4.2 策略框架. 333数字货币量化交易研究报告2018 年 9 月 3.4.4.3 下单模块. 343.4.4.4 撤单模块. 353.4.4.5 回测及分析. 363.5 运用机器学习预测币价. 393.5.1 数据收集.403.5.2 训练、测试、随机游走模型.423.5.3 结果分析比较.474. 数字货币量化套利场景.484.1 搬砖套利. 484.1.1 跨交易所两角硬搬套利.484.1.2 跨交易所两角对冲套利.494.1.3 交易所站内三角循环套利.524.1.4 跨交易所三角套利.524.1.5 跨国套利.544.1.6 打新套利.554.2 期现套利. 554.2.1 期货的优势.554.2.1.1 回测期货可以双向交易.554.2.1.2 期货带有杠杆.564.2.1.3 可对冲套利.564.2.1.4 对冲风险.564.2.2 期现套利. 564.2.3 跨期套利.584.2.3.1 牛市套利.584.2.3.2 熊市套利.584.2.3.3 BTC 期货分析. 594数字货币量化交易研究报告2018 年 9 月4.2.4 统计套利.614.2.5 跨品种套利.624.2.6 跨市套利.625. 量化开发语言与开发库.635.1 Python. 635.1.1 NumPy. 635.1.2 Pandas.645.1.3 SciPy. 645.1.4 Matplotlib. 655.2 R 语言. 665.2.1 数据管理.675.2.2 指标计算.685.2.3 回测交易.695.2.4 投资组合.695.2.5 风险管理.705.3 其他编程语言. 706. 数字货币量化投资未来展望.716.1 国内外量化投资现状. 716.2 数字货币量化投资发展趋势. 726.3 对数字货币量化投资领域的期待. 73风险提示.745数字货币量化交易研究报告2018 年 9 月1. 量化交易综述1.1 量化交易概述量化交易(Quantitative Trading)也称自动化交易、程序化交易、算法交易。是指借助先进的统计学方法和数学模型，利用计算机技术来进行程序化交易的投资方式。量化交易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，用数学模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。量化交易起源于上世纪七十年代的股票市场，之后迅速发展和普及，尤其是数字货币的兴起，导致量化交易逐渐成为主流。量化交易有很多种，包括跨平台搬砖、趋势交易、对冲套利、三角套利、跨期套利、ETF 轮动套利等。1.2 传统金融市场的量化交易这里说的传统金融市场是主要是股市，基金，期权，期指市场，股票交易主要以手动交易为主，但在国内成熟的期货市场，量化自动化交易的比重已经超过 50%。在股指期货中，高频交易量很大，而高频交易与量化自动化关系密切，大量的高频交易靠人工是很难实现的，虽然量化自动化不一定是高频交易，但高频交易大部分都是靠量化自动化来实现的。当前我国股指期货也有一些高频交易模式，但使用的比例很低，随着市场参与者的增多，金融期货品种的不断增加，相信熟悉6数字货币量化交易研究报告2018 年 9 月和选择量化自动交易的人会越来越多，量化自动化交易在股指期货中的发展前景还是是十分乐观的。1.3 数字货币量化交易相对于传统金融市场的量化交易，由于数字货币市场是 7*24 小时 T+0 交易，而国内 A 股一天交易 4 小时，每周交易 20 小时，还有其他法定假日不交易，数字货币一天就顶上传统金融市场一周的时间；其次交易所众多（交易所之间搬砖、币对之间搬砖），交易所没有牌照限制，交易所为了提高交易量也积极提供量化交易的机会；另外在传统金融市场很多应用不好的策略都能在数字货币市场得到很好的发挥（纯粹的自由市场经济）。导致数字货币市场的量化交易异常火爆，简直就是宽客（量化交易者）的天堂，聚集了众多量化投资者，甚至出现“量化交易万能论”。7数字货币量化交易研究报告2018 年 9 月2. 量化交易的优势与风险量化交易在数字货币市场有“量化交易万能论”、“熊市跑出牛市的收益率”等神话，真的那么厉害？接下来分析一下量化交易在数字货币市场上占有的优势以及要承担的风险。2.1 量化交易的优势量化交易的优势主要体现在去除人性主观上由情感等因素带来操作上的失误，以及运用大数据、云计算、人工智能等先进技术在“大概率”上取胜，具体表现在以下几点：2.1.1 严格的纪律性数字货币量化交易有着严格的纪律性，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某个数字货币的话，我会打开数字货币量化交易系统，系统会显示出当时被选择的这个数字货币与其他的数字货币相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况，而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。8数字货币量化交易研究报告2018 年 9 月2.1.2 完备的系统性完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选数字货币三个层次上都有对应的模型；其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；再者就是多数据，就是海量数据的处理。现有的数字货币有 2000 多个，交易所有 230多所，交易对更是上万对，而且这个数量还在继续增长，在这种数量级下，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。9数字货币量化交易研究报告2018 年 9 月2.1.3 妥善运用套利思想量化交易正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资大部分精力是在做基本面分析；与定性投资不同，量化交易大部分精力花在定型上，分析哪里是估值洼地，哪一个币种被低估了，买入低估的，卖出高估的。2.1.4 靠概率取胜这表现为两个方面，一是量化交易不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是依靠一组数字货币取胜，而不是一个或几个数字货币取胜。二是在数字货币实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。2.2 量化交易的风险在数字货币市场中量化交易一般会经过海量历史数据仿真测试和模拟操作等手段对量化策略进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化；但也有存在很多的潜在风险，甚至说存在很多陷阱都不为过，主要分为以下几种：