BIT:交易機器人：對于人類財務分析師來說，這算是一場比賽嗎？_ING

人們常說，交易者最大的敵人是他自己。行為上的偏見往往會使理性的交易策略變得不合時宜，因為對損失回避的擔憂，對錯過機會的恐懼甚至過分自信的控制權-最終使投資組合處于危險之中。幸運的是，技術已經發展到可以用無誤和情感中立的交易機器人代替沖動決策者的地步。有些人認為這是金融的未來。

克服認知偏見：一種定量方法

在評估投資時，交易者使用幾種策略來更好地識別出入場機會。其中包括定性和定量分析。后者涉及技術方面的統計建模，例如波動性和歷史表現，而前者涉及與公司管理，收益，競爭優勢以及其他此類主觀信息有關的數據分析。

動態 | 日本數字資產交易所Liquid與加密交易機器人提供商Hummingbot合作:日本數字資產交易所Liquid宣布與加密交易機器人提供商Hummingbot建立合作伙伴關系。Liquid已在其平臺上完全集成了Hummingbot的解決方案，以促進使用機器人（bot）為其所有客戶進行高頻加密貨幣交易。（Finance Magnates）[2020/2/4]

然而，根據《2020年普華永道–艾爾伍德加密對沖基金報告》，量化方法在加密基金經理中顯然是最喜歡的。根據該報告的調查，約48％的受訪者聲稱使用定量策略。而且其背后的理由很清楚。一切都歸結為消除認知偏見-這在交易中太普遍了。對于波動率占主導地位的加密市場，這是兩倍。

分析 | 市場多日持續觀望 建議交易者等待短時交易機會:據Bgain投研數據：截止北京時間12月10日18:00點，BTC價格7316.8美元，24小時內BTC價格下跌1.88%，結合量化交易的BTC本位增強指數漲跌互現，其中Bgain交易指數下跌0.01%，CTA指數下跌0.06%，對沖交易指數上漲0.08%。截至18點，OKEX精英用戶多空占比為52%/44%；火幣精英用戶多空占比47%/53%，Bitfinex多/空保證金占比為86%/14%，BitMEX多空倉位占比為50%/50%，市場情緒相對觀望。幣價24小時內整體比較平穩，昨日晚間有短時放量波動，一度突破7600點，但未能站穩，市場多日持續觀望。多空雙方開始有小幅試探，建議交易者等待短時交易機會。[2019/12/10]

此外，考慮到加密貨幣市場的以數據為中心的特征，定量分析人員可以比傳統金融資產進行更深入的挖掘，從而提供了更大的范圍可計算性和預測。

動態 | 謹防BitMEX交易機器人騙局:據Nulltx消息，加密貨幣領域交易機器人發揮越來越重要作用，但是目前一個圍繞BitMEX交易機器人的騙局正在發生，到目前為止，這個機器人還沒有得到任何人的驗證，進一步加劇了它首先不存在的可能。一旦用戶為BitMEX機器人付款，他們就應該很快收到軟件，但是情況似乎并非如此，首先會出現持續延誤。此外，負責分發軟件的人提出了許多借口，以確保用戶永遠不會得到他們所支付的費用，形成騙局。[2019/1/8]

不論交易者的分析能力多么精致，認知偏見都代表著永遠存在的威脅。

關于認知偏見在交易中的影響，已經進行了多項研究，并且有許多嘗試克服這種偏見的策略。行為金融學是行為經濟學的一個子領域，認為心理影響是造成市場不規則的唯一原因，例如價格暴跌和拋物線向上運動。

數字貨幣自動交易機器人誕生:數字貨幣自動交易機器人誕生，一個名為“CryptoPing”的機器人應用可以通過交叉分析多個數字貨幣交易平臺的信息，預測價格變動，還允許通過預設白名單，黑名單，ICO信息來篩選數字資產。此外，它將允許用戶通過添加用戶的API密鑰，根據過濾的機器人分析結果進行投資，用戶可以直接在應用內設置自動交易，CryptoPing白皮書稱可以為用戶帶來“穩定的利潤”。[2017/12/25]

麻省理工斯隆管理學院的研究人員進行的一項研究考察了交易行為的情緒反應性。該報告得出結論，極端的情緒反應不利于交易者的回報，尤其是在動蕩和危機時期。

但是，行為金融學的另一種幾乎相反的學派，即現代投資組合理論，認為市場是有效的，交易者是完全理性的。

行為財務和MPT都不是完全正確的，但也不是完全錯誤的。就像投資的陰陽一樣，這兩種方法彼此平等，為交易者提供了舒適而現實的中間立場。

然而，MPT的投資組合構建方法真正脫穎而出，成為一種避免行為偏見，尤其是避免損失偏見的策略，即偏向于避免損失勝于潛在收益。MPT認為，盡管單個資產具有風險收益特征，但在多種資產之間進行分散投資可以使收益最大化。換句話說：不要把所有的雞蛋都放在一個籃子里。該方法通過配對不相關資產來抵消風險，從而避免了損失規避的偏見。它只是交易機器人庫中的戰略工具之一。

交易機器人與人類研究人員

交易機器人既有分析人員，也有顧問程序，旨在承擔傳統研究顧問和分析師的角色，并經常采用上述策略的混合來達到用戶的目標。典型的機器人顧問將根據客戶的風險狀況建立一籃子數據，而機器人分析師將研究SEC的文件和公司年度報告中發布的數據。但是，在瞬息萬變，壓力大，壓力高的市場形勢下，它們有能力抵抗認知偏見，從而使這些機器人在競爭中脫穎而出。結果，他們已經證明勝過人類同行。

2019年12月，印第安納大學的研究人員評估了一系列機器人分析師在15年內發布的76,000份研究報告。事實證明，機器人購買建議的表現優于人類分析師的建議，從而使利潤率提高了5％。

但是，并不是所有的機器人分析師和顧問都是平等的。今年，研究人員對從2019年5月至2020年3月進行評估的20名德國B2C機器人顧問的績效進行了評估，這一時機恰巧與2019年的牛市以及冠狀病大流行的發作和消退相吻合。機器人之間的差距非常大，頂級機器人顧問將跌幅限制在-3.8％，平均優于其他機器人約14個基點-考慮到3月份整個市場的兩位數暴跌，這是相當可觀的壯舉對沖基金的最新虧損為9.8％。

表現最佳者與其他表現者之間的主要區別是其戰略方法。表現最佳的公司不是根據常規的風險度量標準構建典型的投資組合，而是準確地衡量了交易員所害怕的：虧損和花很長時間才能從那些虧損中恢復過來。通過將定量分析和行為金融因素考慮在內，表現最佳的公司能夠讀取市場，表現優于機器人顧問和人力基金。

毫不奇怪，大型銀行開始轉向自動化研究人員。去年，高盛宣布了自己的機器人咨詢服務。雖然將這種病的發射推遲到2021年，但機器人顧問的市場并沒有放緩，從2019年第四季度到2020年第一季度，其使用量增長了50％至30％。

但是，鑒于其數據豐富且存在風險的情況，加密市場將是真正實現機器人分析的地方。

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