BTC:許聰說幣：比特幣， 談一談數字貨幣的量化投資行業（二）_USDT

接著上篇文章講：主動量化投資策略基本分成分成趨勢類型和波動類型兩類。因為無論是傳統金融還是數字貨幣市場，市場的走勢都可以分解成兩種，一種是趨勢市，一種是波動市。其余走勢都可以看作是這兩類走勢的疊加。量化策略的意義，就是在趨勢市中抓住單邊機會，在波動市找到不合理的定價的機會。無論采取哪類策略，重要的是判斷目前是趨勢市還是波動市。因為從歷年統計里看，量化對沖基金在牛市業績差于long-only基金或者long-short基金，而在波動市或者熊市可以跑贏后兩者，原因在于不同市場條件下，各類收益貢獻的比重差別很大，所以判斷市況是第一位的。除要考慮趨勢和波動外，具體到交易層面，還需要考慮沖擊成本。量化交易特別是高頻量化，成交量都較大，持續的交易對市場本身就是一種影響，也會改變盈利的結構，甚至會直接沖擊盈利到變成虧損，當市場深度不夠的時候，對訂單的分析和下單的拆解也變得重要。算法交易在這方面具有很大優勢，我們也會在后面介紹。趨勢類策略趨勢判斷主要是要判斷目前是什么樣的市場，是向上還是向下，以及什么樣的標的更適合這樣的市場。如果判斷錯誤則風險非常之高，但是對應的判斷正確的收益也極大。量化選股量化選股或者選幣，就是構建一系列標的組合，無論是股還是幣。量化選股有很多種類型，最廣泛應用的就是多因子模型，其基本原理在于拆解可以構成標的物上漲和下跌的因素，也可以說是因子分析。即在構建投資組合的時候，不是以標的物本身進行分類，而是按照因子進行分類，某一類因子給予多少權重。當然股票和數字貨幣也有不同，股票的因子會更多，因為涉及到很多基本面的因素，數字貨幣情緒面或者事件驅動類型的因子更多，但是關鍵在于，找到合適的因子進行模擬和回測。容易犯的錯誤比如，把一些看似重要、但實際并不重要的因子，分配過多的權重，而增加了風險，所以還需要對因子的有效性進行檢驗。股票的常見的因子包括：估值、成長、資本結構、動量。換手率、資金流入、行業輪動等。數字貨幣常見因子包括：市值、成交量、動量、社交平臺、特殊事件、宏觀流動性等。可以看出，基本面投資其實和量化投資有相通之處，使用量化方法去進行基本面投資，也是A股一些基金經理喜歡的策略，甚至基本面本身，只要是基于數據的，也可以算作量化的一種。其他一些量化選股模型還包括風格輪動、行業輪動、資金流等模型，有些也可以統一在多因子模型下，這里就不贅述。量化擇時量化擇時是一種估計走勢的方法，其實也可以算作因子分析的一種，是以市場方向的判斷作為主要利潤來源，但是風險也較大。量化擇時起初就來源于比較簡單的技術分析手段分析，一般分成趨勢擇時指標、市場情緒擇時指標、牛熊線指標、市場異常指標、以及一些根據特殊指標進行調整的方法。波動類策略波動類策略是試圖不承擔系統性風險的做法，無論系統是向上，向下還是波動，希望把系統風險排除在外。比如著名的阿爾法策略，就是把系統風險貝塔，通過衍生產品對沖掉，剩下的只是個股、個券，個幣的收益。波動類策略在牛市中仍然跑不過長倉基金，熊市和波動市則可以獲得超額收益，屬于長期穩健型的方法。衍生品套利在衍生品市場比較發達的產品上，可以使用這種套利方法。對于期貨而言，分成期現套利和跨期套利兩種。比如在現貨市場上買進低價格的現貨，在期貨市場上賣出高價值的期貨，以獲取價格回歸的利潤。基本依據是期貨到了結算日，價格會回歸現貨價格。跨期套利就是不同期限的期貨之間進行買賣套利。可以看出，期貨的套利是一種市場中性方法，需要市場不斷地波動從而產生定價偏差機會出現，平穩的市場很難產生套利機會。對于期權而言，情況比期貨要復雜，因為期權的收益結構與標的物價格相比，不是線性的，所以根據不同類型的期權組合，可以構建出很多復雜類型的套利模型，傳統市場上根據收益結構圖，給出了非常形象的名字，比如蝶式套利、飛鷹套利、跨式套利、轉換套利、垂直套利、水平套利、反向轉換套利、雙限套利等。目前數字貨幣的期權市場剛剛發展了兩年左右，成交量還較小，集中在Deribit、CME等大型交易所，但毫無疑問期權會是一個很大的潛在市場。統計套利統計套利是指通過對相關投資標的的歷史統計規律進行研究，發現其相對應的長期均衡關系，當某一對品種的價值偏離到一定程度后，開始買入向下偏離的，賣出向上偏離的，甚至只進行單邊操作，在長期均衡關系回歸以后獲利了結。統計套利的標的可以從最簡單的配對交易(兩個標的之間)，到一系列標的投資，關鍵在于尋找出標的之間的協整關系。比如對于數字貨幣市場，有人曾做過萊特幣/比特幣，以太坊/比特幣之間的配對交易，就是計算出一對數字貨幣比值的長期歷史均值，然后買入低估的那個，如果可以做空，在衍生品市場賣出，最后以求得價值的回歸。數字貨幣特有的套利此處介紹的是數字貨幣特有的套利模式，也就是說這類套利機會的存在，只存在數字貨幣交易所或者數字貨幣交易對之間。當然這些模式在其他產品上也曾經出現過，比如外匯的三角套利，但在數字貨幣交易上有了更新的應用，在此也一并歸入數字貨幣特有的套利模式中。跨交易所套利早期曾出現在不同交易所的相同交易對，價格不一致且持續存在的情況，于是可以在高價交易所賣出，在低價交易所買入同一個交易對獲利。比如在兩個交易所都掛牌的數字貨幣，可以在兩邊同時進行操作。比如交易員在A交易所存有ETH，在B交易所存有BTC，A交易所的ETH/BTC價格高于B交易所，則可以在A交易所賣出ETH獲得BTC，在B交易做通BTC買入ETH，這樣可以免除交易所之間轉賬手續費，然后ETH和BTC都獲得了同步的增長。交易所內多數字貨幣對套利需要交易所內有多個數字貨幣對，且互為計價貨幣和標價貨幣，比如BTC/USDT,ETH/USDT,ETH/BTC三個對，在某一時刻，肯定會出現不一致的情況，在計算手續費后，可以進行三角套利，賣出較高的，買入較低的。比如BTC/USDT=8000,ETH/USDT=200,ETH/BTC=0.2542,顯然ETH/BTC被高估了，那可以同時賣出ETH/BTC，并買入ETH/USDT，這樣ETH和BTC的基礎頭寸大致不變，但是BTC的量增加了。或者是，用USDT買入ETH，賣出ETH/BTC,得到BTC后賣出BTC/USDT，用USDT買入ETH，循環往復。以上跨交易所套利和交易所內多數字貨幣對套利結合，進行跨交易所三角套利，但是就更復雜，因為要考慮轉賬手續費、轉賬時間和交易機會的存續性等因素。跨交易對三角套利起源于外匯市場，但是外匯市場參與人多，套利機會較少。早年數字貨幣套利的交易機會也很多，現在也開始變少，原因就是量化套利的人越來越多。法幣交易對套利這是一種結合外匯和數字貨幣的三角或多角套利模式，就是當不同法幣交易對，比如BTC/JPY,BTC/KWR，JPY/KWR之間出現價差的時候，可以進行跨數字貨幣和外匯的套利。但是這種套利需要交易者有多國的銀行賬戶和法幣出入金渠道，不是簡單交易策略的問題，而且也要考慮合規成本，目前各國也開始追蹤數字貨幣的洗錢、黑市交易。早前有團隊比較擅長這種模式，但是能持續做下去的并不多，以后估計也不會成為主流模式。被動投資被動投資其實就是指數投資，現在數字貨幣市場也沒有受認可的指數，大部分的指數都是各類公司自己編制，缺乏一致性和認可度。比特幣的市值仍然占據60%以上，編制一個大盤指數也只是將前幾大數字貨幣按照一定的權重配置一遍，收獲的大盤收益主要還是比特幣的收益。指數增強是另外一個有意思的方向，但對于數字貨幣市場目前不會很實用。比如相對收益是一個很流行的概念，是相對一個大盤指數的收益，現在沒有一個數字貨幣的大盤收益指數，因此意義不大。我們可以借鑒的是，通過一個相對合理的籃子，加入我們的主觀判斷和因子的調整，獲得一個比比特幣收益高，但是比山寨幣收益穩健的組合，然后通過不斷地調倉，保持收益的穩定性。但這仍取決于我們想獲得什么樣的收益。指數投資或者是指數增強，仍然是屬于趨勢投資，基本邏輯是未來數字貨幣市場會上升。資產配置資產配置是這些年興起的概念，多使用于傳統的跨資產類別投資，如在股票、貴金屬、期貨、固定收益、貨幣市場基金等方向，方法如等權重投資、全天候投資等。數字貨幣其實可以成為全天候投資中的一個新的配置類型，例如其按照增長和通脹把經濟周期分成四個象限，每個象限配置一系列最受益資產，數字貨幣可以成為這一攬子配置貨幣里面的一個部分。但是由于風險較高，權重不會太大。現在借助量化手段，全天候策略可以自動的根據輸入信息進行權重調配，這也是結合了基本面和量化的數量型方法。算法交易算法交易也誕生于美國，和金融市場的電子化密不可分。在20世紀70年代大量的交易所開始把委托指令流改成使用計算機系統進行自動化處理，這樣每一筆的交易訂單都可以被計算機程序所捕獲，從而獲得下單的時間、價格、數量等多方面信息，為算法交易提供了最主要的數據來源。算法交易的興起，使得市場訂單中很大部分的訂單都按照算法執行，也顯著提升了市場信息傳播效率。算法交易的核心就在于對交易所訂單的拆解分析和對市場的狀態的有效評估，從而不斷調整算法，降低時間成本和沖擊成本等。算法交易的主要策略都在于對訂單價格、交易量和成本的分析，一般策略包括TWAP、VWAP、MVWAP、VP、Step、IS等幾個常見類型。中國資本市場使用算法交易起步較晚，但是電子交易系統非常先進，只是在相關技術研究和市場制度上有一些落后，不利于算法交易的展開，監管方面也有一些限制。算法交易既可以是被動的，也可以是主動的，也可以是綜合主動被動到一起。被動型算法交易主要是執行既定算法內容，核心是減少沖擊成本和價格滑動。主動性算法交易更加復雜，需要進一步判斷市場狀況，除降低成本外，也在分析訂單過程中逐步尋找市場機會。也可以把二者結合起來。下一篇講述風險歸類和風控措施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，帶你玩轉幣圈的引路人

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但另一方面，文中并不認為Terra存在正當性問題，Arthur認為UST的結果作為機制漏洞的必然是合理的，而加密行業諸多的中心化機構非公開的高風險借貸才是導致市場崩塌的根源，而市場本身對非公開賬目的恐慌又進一步加強了踩踏，有些人認為大的金融機構會救助它們，但很遺憾，這些加密機構不是大而不倒俱樂部的一員。[2022/7/1 1:44:29]

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