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數字資產:許聰說幣:比特幣, 談一談數字貨幣的量化投資行業(完)_比特幣

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我們認為量化交易至少需要以下5類基礎設施:

交易場所:現貨交易所、衍生品交易所、OTC交易所,以及主經紀商

交易產品:各種數字貨幣交易對、數字貨幣期貨、數字貨幣期權

數字貨幣管理系統:包括冷熱錢包、托管、保險等

法幣銀行通道和資金管理系統

量化交易系統

數據API接口:包括實時交易所數據、鏈上數據和其他宏觀數據

數據庫:歷史行情數據庫和歷史其他類型數據庫

監控系統:捕獲行情數據和特殊事件

回測平臺和仿真交易平臺:對策略進行歷史和實時驗證

策略開發平臺:可以自行開發策略或者使用成熟的策略開發平臺

多賬戶管理系統:多賬戶資金管理、風險權重分配

核心模塊:量化策略策交易引擎

交易系統:訂單發送、執行、成交報告

交易平臺的開發步驟:

典型的量化平臺可以分成三大模塊:1行情數據模塊;2行情計算模塊;3量化交易模塊。下圖為一整套量化交易平臺模塊之間協作流程示意圖,其中量化交易引擎為核心模塊,包含算法描述、監聽腳本、第三方庫等部分,并匹配監聽各類事件,驅動量化策略執行。以上參考招商證券量化交易系統

Paradigm研究員Samczsun等人成立Web3緊急安全響應系統:8月7日消息,Paradigm研究員Samczsun在ETHSecurity社區發文稱,為了防止用戶在尋求安全幫助時無意間通知惡意行為者,他與一小群受信任的白帽黑客、審計員等合作開發一個原型Web3 911系統。

如果用戶有緊急情況需要幫助或聯系安全人員,可在Telegram通過@seal_911_bot向其發送消息。[2023/8/7 21:29:53]

量化策略比較隱秘。如何評估和建立對量化團隊的評價標準,是一項非常復雜的工作。量化策略是如同食品行業的秘方一樣,隱秘而又被行業冠以神秘色彩。

業績選擇性披露。量化團隊的生存線就在于領先的量化策略,其披露一般是有限的。市場上所見的量化團隊神話,也存在選擇性披露的情況。比如數學家西蒙斯設立的大獎章基金雖然收益最好,但是有外部投資人的其他下屬基金卻表現一般。

某些基金在某一年大賺,但是之后就泯然于行業,因此那種基業長青的基金很少,無論量化還是非量化。

不能過于看重團隊背景。僅以團隊背景去做評估也會碰到意外情況,最著名的例子就是長期資本管理公司LTCM的失敗,是諾貝爾獎級別的量化公司倒閉的先例。

32%的家族辦公室目前持有數字資產投資:5月9日消息,據高盛5月8日發布的題為“展望未來:家族辦公室投資洞察”的報告,32% 的家族辦公室目前持有數字資產投資,包括加密貨幣、NFTs、DeFi 和聚焦于區塊鏈的基金。

高盛在發布的《2023 年家族辦公室投資洞察報告》中指出,盡管去年家族辦公室對加密投資的興趣上升,但 2023 年這類投資者對數字資產市場的信心出現了大幅下滑[2023/5/9 14:52:18]

多種指標配合。以業績去看也會有問題,業績都是后視的,存在幸存者偏差,之前的業績并不代表之后的業績。如何評估帶有一定的運氣成分。

尤其是以外部投資人的角度去參與,也很難看明白單一模塊,以及各個模塊之間的聯動特征,即便借助代碼審計。此外最大回撤和夏普比率、索提諾比率等衡量風險控制的指標也需要注意。

動態評價。因此評價良量化團隊首先要動態的看問題,不能唯業績論。不同市場下不同策略收益差別很大,這里面還有一定的運氣成分。

所以需要保持客觀、并不斷地跟蹤。每個公司都會宣稱自己的風控模塊完備,但直到出現風險事件,才知道誰的風控最優。

比特幣開發者:某匿名實體或正在收集BTC用戶的IP地址:3月30日消息,根據化名比特幣應用程序開發人員“0xB10C”的博客文章,某未知實體可能正在收集比特幣用戶的IP地址,并將其鏈接到他們的BTC地址,從而侵犯了這些用戶的隱私。

0xB10C將該實體稱為LinkingLion,因為與其關聯的IP地址通過LionLink網絡的托管數據中心,但ARIN和RIPE注冊信息顯示該公司可能不是消息的發起者。0xB10C表示LinkingLion可能正在記錄交易時間以確定哪個節點首先收到交易,然后可以使用這些信息來確定與特定比特幣地址關聯的IP地址。(Cointelegraph)[2023/3/30 13:34:48]

根據我們對行業的理解,目前數字貨幣量化投資盈利最豐厚的是兩類策略:

做市商策略:目前數字貨幣量化交易最強的團隊還是來自于傳統量化基金,他們的主要策略就是做市商策略,即通過在不同的交易所提供流動性,而在其他交易所完成頭寸的cover,利用的是現貨交易所之間的價格差,以及自身交易引擎可以瞬間捕捉機會的優勢,策略體量比較大。

高頻交易策略:這類策略的特點是盤子容量較小,但是收益比較穩定,優秀團隊年化可以達到30%-40%以上,但是擴展需要整體數字市場的市值往上再走一步。這些團隊的出身也是傳統量化基金出身。

Beosin:Euler Finance攻擊者轉移約188萬美元資金:3月17日消息,據區塊鏈安全審計公司Beosin旗下Beosin EagleEye安全風險監控、預警與阻斷平臺監測顯示,2023年3月16日,Euler Finance攻擊者將1000個ETH和100個ETH分別轉到0xc66dfa84bc1b93df194bd964a41282da65d73c9a(Euler Finance Exploiter 4)和0x098b716b8aaf21512996dc57eb0615e2383e2f96(Ronin Bridge Exploiter

)。

此前消息,2023年3月13日,DeFi借貸協議Euler Finance遭受攻擊,損失近2億美元。[2023/3/17 13:10:18]

其他類型的策略,或者是風險較大,或者就是很難效仿,難有特別優秀且持續的案例出現。目前行業還缺乏成熟客觀可靠的評價體系,也欣喜的看到一些同行在著手建立,希望可以看到更多更客觀的評價標準。數字貨幣行業應用的局限

工具限制

金融工具是展開量化交易的基礎。量化投資是和金融工具豐富程度密切相關的,有更多的金融工具,就有更多可以選的量化方法。

阿根廷稅務局加大數字錢包查扣力度:金色財經報道,阿根廷稅務局(AFIP)加大了對該國納稅人數字錢包的沒收力度。該機構沒收了1200多個有債務的納稅人數字錢包,并且這些納稅人沒有銀行賬戶,也沒有其他可供法院收繳的財產。雖然該機構尚未下令進行與加密貨幣有關的扣押,但這在未來是可能的。(Bitcoin.com)[2022/7/1 1:43:49]

假設只在一個現貨市場,開展純粹的量化交易,則只能使用趨勢判斷型類的策略的,相反那些喜歡判斷波動率類的策略則完全沒有辦法運作。

期貨交易所Bitmex在2016年上線永續期貨合約,2017年CME和CBOE才開設期貨,最大的期權交易所Deribit在2018年才建立。稍后現貨交易所才跟進,紛紛加入了期貨和期權產品。沒有這些交易所和衍生產品,現貨的風險對沖不掉,期貨的風險也沒法對沖。所以量化交易需要對應的交易場所和工具。

A股市場,比如在2015年股災后對股指期貨開始加大監管,比如增加開倉限制,增加平倉手續費等,都導致最重要的對沖系統性風險的手段的缺失。

結果就是,A股最流行的量化投資方法是因子模型,因子模型就是類似把各種股票的特征歸因到各種因子,比如規模、動量、估值、價值、成長因素等,但反而海外流行的套利型策略就不多。原因就是A股的衍生工具還是太少,公募也限制做空,只能在做多的時候選用因子模型。

市場規模限制

量化策略容量是有限的,是因為市場本身規模就有限,如果量化策略規模過大,本身會擾動市場,導致交易利潤變低。

比如期現或者跨期套利,期貨市場近期成交的一般會好于遠期成交,那捕捉價差的策略就要適應遠期期貨的成交,一旦超過這個限制,就變成單方面在近期的風險暴露。

而且數字貨幣市場的流動性,是分散在各個交易所里面的,一方面創造了跨交易所套利的機會,一方面也限制了套利的規模,策略要同時匹配不同交易所的成交量,不然就使得套利機會變得很薄。

競爭行為

有效的策略,可能知道的人越少越好。同一類型的策略,對于參數選擇的不同,也會產生千差萬別的效果。同一個市場機會,套利的人越多,可拿到的利潤就越少。

這和在趨勢性市場做多不同,做多的人越多,做多策略就越可能成功。套利策略是,使用的人越多就成功概率就越少。策略運行的有效時間也是有限的,一個成功策略運行久了,同行業也會紛紛效仿,導致一段時間之后就開始失效,所以沒有萬能不變的策略,需要不停的開發,但都需要成本。而目前數字貨幣市場可應用的策略還較少,也容易被同行所效仿。

面對極端市場各類策略也會失效

極端市場條件下策略也會失效。比如市場中性策略在極端條件下,可能會讓中性發生偏移,變成單向風險暴露。比如當期貨找不到對手方開倉或者平倉,表面上的中性策略就可能變成趨勢策略。

極端市場可能會導致各種價格都已經失靈,倉位計算都可能失真,這都是難以化解的風險。所以如何應對數字貨幣的極端市場條件,也是一個量化策略特別需要關注的地方。

數字貨幣量化投資展望

本報告初步介紹量化投資的發展脈絡和特征,并結合數字資產量化投資現狀作了簡要分析。

傳統的的基本面投資是一類比較詳細的指導原則,其大的框架和細的指標已經相對成熟,需要更迭的是對新興行業的納入。而量化投資策略的則是一大類投資策略的總和,而不是具體的指導原則。其各種細分領域都處在不斷進化的過程中,不存在包打天下的量化策略和長時間有效的情況。

雖然量化投資策略已經形成比較固定的大類原則,但是理論和實戰之間的差距也非常巨大。其特征就是會有不斷的新的內容補充進來,并淘汰過時的策略和算法,而前沿策略則始終是部分頭部量化團隊黑箱而不可盡知。

還有一個值得觀察的方向是,主觀投資與量化投資處于融合過程,特別是傳統股票投資。

一是如果市場上有足夠的研究人員對某一標的物的評級,就可以通過量化方法進行排序整理,把一個主觀評級信號變成一個量化信號;

二是在因子模型里面,本身也有很多基本面的因素,當然甚至也可以加入研究人員的主觀判斷作為某一項因子。

主觀投資其實也經常使用量化方法,比如根據各類基本面指標進行排序、歸因等,所以也是在相互學習。未來這類融合,也可以發生在數字貨幣市場。

數字貨幣適用于量化投資的原因前面已經提到,行業初期的跨交易所套利就是量化策略時段有效性的一個例子。目前最主要的原因還是全部的流動性分散在不同的池子,所以現貨和現貨之間的套利仍然會持續存在。

未來量化策略作用于數字貨幣的前景較大,原因在于:

期貨期權等衍生產品的規模會很大,來源于各類人士的主觀需求,如礦工套保、交易者獲利、項目司庫管理、金融服務需求等;

數字貨幣市場的規模還有很大提升空間,增長到一定程度就會有更多類型的衍生產品出現,而且隨著成熟,基本面投資可能也會逐漸成為主流投資方法的一種,使得因子分析可以有更好的使用場景;

已經看到很多傳統量化團隊進入數字貨幣,這給整體不那么“專業”的數字貨幣量化提供新的彈藥,鯰魚的攪局會促使量化團隊不斷提升水平。

數字資產高波動的特性將持續很長時間,收益空間足夠大,直到其主流化完成。

綜上而言,在本行業發展量化投資,一方面需要不斷地更新技術,改進交易策略,另一方面也需要行業自然發展的配合,目前的行業體量和各類工具仍不足以支撐完善的的量化策略,機構的進場將帶來新的量化需求和行業水平的提升,一些專注于量化平臺/策略開發的技術服務商在目前階段非常值得關注。

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幣贏
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1,開倉前確定自己可承受的杠桿倍數和倉位數字貨幣現貨波動幅度已經很大,普通投資者都會望而卻步,在其基礎上再加桿杠更是將自己推到懸崖邊。所以玩數字貨幣期貨合約前,必須審視自己對風險承擔能力.

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前言大家好,我是你們的朋友「七月」,專注于BTC、以太坊等主流數字貨幣走勢預判和行情分析,幫助更多的幣友理性應對風險,要想在幣海里穩中求勝,僅有一流的技術和豐富的經驗是不夠的.

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