ETH:許聰說幣：比特幣， 數字貨幣的量化投資行業（—）_游戲名《TogetherBnB》

數字貨幣量化投資行業量化投資與數字貨幣市場應用量化投資方法在數字貨幣市場進行投資是近年來常見的模式，數字貨幣市場波動大、7*24小時連續交易、定價偏離機會多和交易所做市需求等特點是量化交易天然存在的土壤。許多傳統量化機構已經入場，但是受限于數字貨幣市場特性、規模以及相應的基礎設施不夠完善，盈利可持續性比較強的量化策略規模仍較小。大部分策略都可以在數字貨幣市場進行應用，數字貨幣市場也存在自己特色的套利方法。被動管理和指數增強型在傳統市場漸漸興起，數字貨幣交易可以借鑒其思想。此外我們這里簡要分類了數字貨幣量化投資所面臨的風險以及一個成熟量化策略需要的風控手段，并列舉了量化交易平臺所需要的基礎設施和必備模塊。此外評估一個量化團隊實力需要從多方面入手，策略層面一般屬于高度機密，可以從團隊背景、架構、風控和合規、各類指標等層面進行動態審視。數字貨幣量化投資的基礎設施還不夠完善，純技術/平臺提供方預計會有較好的風險收益比。預計數字貨幣量化投資前景較好，原因包括衍生工具會不斷成熟、市值提升、傳統量化團隊涌入以及高波動性將持續等方面。量化投資的興起量化投資的興起和數理金融學發展密不可分，美國經濟學家Markowitz在20世紀五十年代建立的均值-方差模型可以說是量化投資的開端，隨后在60年代，WilliamSharpe等四人在現代投資組合理論的基礎上上發展出了資本市場定價模型，成為度量金融風險和收益的基本模型。另一個值得注意的方向是是Fama等人在60年代發展起來的有效市場假說，影響力持續至今。此外Fama和French在90年代還發展出了三因子模型，成為后來因子分析模式的開端。隨著衍生產品的不斷發展，在上個世紀70年代美國經濟學家Black和Scholes建立了期權定價模型，又迅速地應用于金融市場，幫助金融衍生產品迅速的發展，反過來推動金融數學理論往前推進了一大步。80年代，“金融工程”這個概念被提出，形成新的學科形態并開始廣泛吸收和研究相關成果。90年代最重要的進展是金融風險管理方向，VaR風險管理模型被廣泛使用，已經被全球金融機構所廣泛使用，是最重要的風險度量矩陣之一。中國的量化投資歷史不長，也只發展了短短10年左右時間，和海外量化人才回歸以及衍生品市場開始起步的時間點有關。在過去十年，和量化基金同時發展的還有被動投資。被動投資起初并不算做量化范疇，但是ETF產品的出現需要借助量化手段，特別是近幾年出現的指數增強或者叫SmartBeta類產品，是基于原有指數基礎上對各種影響因子進行分解，并重新配置資產，需要較強的量化平臺支持。量化投資在美國市場已經成為不可忽視的力量，2018年量化對沖金規模已經占到所有對沖基金規模的1/3。而中國的公募基金里，只有大約1%為量化基金，偏股型基金里約5%為量化類型，這也和公募基金的投資限制有很大關系。而在私募基金行業中，量化類型的私募基金占比已經達到了20%，其中股票市場中性、CTA趨勢和股票多空為使用最多的三類量化策略。數字貨幣市場適合量化投資策略數字貨幣市場的特性，非常適合量化策略的使用，原因在于：數字貨幣本身波動較傳統金融市場產品大很多，適合多種賣出波動率的量化投資策略。市場發展比較早期，產品都很初步，比如期貨、期權產品，流動性低、定價有效性差，出現錯誤定價的機會多，量化投資可以很好地捕捉其中的定價偏離機會。交易時間長，7*24小時交易，不適合人工盯盤和交易，而更有利于發揮量化系統在盯盤、預警和捕捉交易機會的優勢。交易所也有做市需求。數字貨幣交易對繁多，而流動性難以匹配，大部分交易所都有流動性需求，也衍生出了做市商這一交易所生態的必備角色，這也是大部分量化團隊賴以生存的手段之一。基于以上原因，大量的擁有傳統金融優勢的量化團隊涌入數字貨幣市場，帶來成熟的交易理念和系統，發掘交易機會。可以說量化交易策略的存在，使得數字貨幣市場的成熟化加快。數字貨幣市場應用量化投資也分成主動和被動類型，主動類型追求絕對收益，通過承擔各類風險因子，從而追求在任何市況下都可以獲得超額穩定收益的結構，數字貨幣的量化投資策略也大部分是以主動投資為主。被動投資量化策略主要是追求和各類指數相似的回報，承擔的是大盤系統性風險以及各類細分行業或風格風險，以獲得配置回報，近年來加入因子分析的指數增強型量化策略獲得青睞，交易員可以增加某一類風險的暴露從而獲得超越指數的回報。然而由于缺乏行業認可指數的存在，數字貨幣的被動量化投資非常少見，因此也是未來一個潛在的發力方向。下一篇講述兩大主要類型的策略和如何套取利益。如果你是潛在數字貨幣投資者或已經是標準投資者，沒有時間分析行情、自己也不擅長分析，那么許聰將盡我所能去幫助你。問學必有師，講習必有友。我是許聰，帶你玩轉幣圈的領路人

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