近年來,算法交易越來越受歡迎。事實上,據統計,量化對沖基金行業在2018年管理的資產超過1萬億美元,幾乎是10年前的兩倍。
在數字化和機器學習的時代,投資界對量化投資過程的方法越來越感興趣。越來越多的傳統投資管理公司聘用數據科學家和機器學習專家,希望采用嚴格的科學方法投資,從而提高收益率。
在本系列的文章中,我將帶領你了解鮮為人知的算法交易行業內部的工作秘密。
起源
量化投資的理念絕不是最近才出現的,它們很可能源自哈里?馬科維茨(Harry Markowitz)的著作。在1952年發表于《金融雜志》(Journal of Finance)的開創性論文《投資組合選擇》(Portfolio Selection)中,馬科維茨介紹了應用數學模型解決最優投資組合配置的思想。
鯨魚0xa54d向Binance存入3.94萬億枚PEPE:金色財經報道,據Lookonchain數據顯示,隨著PEPE價格上漲,鯨魚“0xa54d”向Binance存入3.94萬億枚PEPE(700萬美元),獲利約65萬美元。但另一頭鯨魚“0x37df”繼續積累2850億枚PEPE(50.4萬美元),目前持有8906億枚PEPE(156萬美元),平均成本約為0.0000014美元。[2023/7/14 10:55:09]
自那以后,由于過去二十年技術爆炸性增長,出現了許多先進的算法。隨著計算能力的提高,越來越多的數學家和計算機科學家開始從事科學投資,每天都在開發更復雜的模型。
要理解算法交易,或許最好的起點是它要解決的問題本質:增加收益,降低風險。
雖然在隨后的文章中我們會詳細地討論這兩個概念,但有一點,問題的核心一直是優化,從數學的角度來看,算法交易必須依賴于科學!
數據:Atomic Wallet攻擊者將約170萬美元的加密貨幣轉至CEX:6月6日消息,據派盾監測,Atomic Wallet攻擊者在以太坊網絡上盜取了價值約428萬美元的加密貨幣。此外,攻擊者已經將價值約170萬的加密貨幣,包括約153.4枚ETH轉移到Binance和Huobi等CEX。 目前,價值約250萬美元的加密貨幣,包括約1360K枚ETH 、656枚USDT和366枚BAT ,仍保留在AtomicWallet開發者在以太坊網絡上的地址中。
此前消息,Atomic Wallet被盜總額已超3500萬美元。[2023/6/6 21:18:57]
整個量化投資流程都服從于優化原則,仔細想想,是不是任何一家企業都是如此?
問題的關鍵是如何預測收益和風險?
這就是量化交易員和研究人員要做的:預測收益和風險。量化的方式因地制宜,但目的一致。
Nansen:以太坊Unstaking提款請求需等待17天以上:4月19日消息,據Nansen數據顯示,上海升級后,提出提款請求的以太坊驗證者將不得不等待17天以上才能取回他們抵押的ETH。上周Unstaking大約需要14天,但隨著來自區塊鏈上驗證者的越來越多的退出請求涌入,退出等待時間已經延長。(CoinDesk)[2023/4/19 14:12:24]
預測風險和收益
交易員和研究人員如何做出他們的預測?有很多方法,一種是統計分析金融資產的價格,一種是分析替代數據集。
替代數據集的一個著名例子是大型零售商停車場的衛星圖像。如果停車場停放很多車,大量人群購物,公司的利潤將會更大!
上例屬于消費者行為類別,還有許多其他類別。替代數據行業在過去十年蓬勃發展,截至本文撰寫之時,已有近一半的對沖基金公司依靠此類數據進行投資。
抗MEV解決方案供應商Wallchain獲得200萬美元投資:3月16日消息,抗MEV解決方案供應商Wallchain宣布獲得由Cypher Capital領投的200萬美元投資。這筆投資將用于推動Wallchain對Web3進行深入研究,以實現收入增長、推出新的MEV解決方案。Cypher Capital是一家總部位于阿聯酋的加密貨幣投資公司,涵蓋風險投資、節點、采礦等。[2023/3/16 13:07:44]
替代數據行業增長的主要動力在于,它使基金經理對未來收益的預測優于市場共識。
基金經理還依賴其他一些優勢來提高利潤,優質數據只是其一。
面臨的挑戰
在實踐中,預測風險和收益是一項頗具挑戰的任務,因為獲取的數據量非常大,而且數據非常繁雜。
RSS3生態產品Hoot.it上線HootGPT:2月18日,據官方消息,Open Web首款搜索引擎Hoot.it基于ChatGPT推出針對Open Web使用場景的HootGPT。此前招募測試用戶期間內,提交錢包地址的用戶現可通過錢包登陸Hoot.it并參與測試。
據悉,Hoot.it是RSS3生態內首款面向C端用戶的產品,已經捕獲了包含以太坊、Arbitrum、zkSync等多條鏈上公開的數據資源。[2023/2/18 12:15:07]
而且,如果一個人能夠以一定的準確性預測收益,根據自己的預測進行交易,但隨著時間的推移,他預測的準確性會降低。
的確,假設有人預測某只股票會在某一事件發生時增值,那么交易策略就是每次發生這種事件時買進這只股票,等賺到錢后再把它賣回市場。
這種策略的后果之一是,通過購買股票,他會推高股票價格,從而要支付花費更多的資金回購股票——因此獲得的利潤比他理論上應得的要少。
如果這個人只買了小部分股票,那么就不會推高股票的價格。用金融行話來說,他對市場沒有影響。因此,如果他要按照自己的預測進行交易,那么他必須在低影響和盡可能多地買入股票獲利之間取得平衡。
讓我們繼續這個例子,并假設其他市場參與者也對該股票有良好的預測。這些其他的市場參與者最終也會購買股票,他們累積的市場影響最終會推高股票,從而減少交易者本能獲得的更高利潤。
這是量化交易的一個關鍵因素,策略在長時間內的收益往往是遞減的,因此交易者必須重新校準他們的策略,并應用新的策略。
向零賽跑
另一種優勢是更好的技術基礎設施。如果一家公司能夠比市場上的其他公司更快交易,那么他們將比基于相同信息進行交易的競爭對手獲得更好的收益。
這導致了高頻交易的發展,其特點是高處理和高執行速度、高周轉率(某項資產的頭寸變化快)和高訂單交易率(發送到市場的訂單很少找到交易對手)。這種特殊類型的交易嚴重依賴高頻金融數據和電子交易工具。
隨著高頻交易的出現,意味永遠會出現更快的交易機器,首先通過代碼優化,然后通過其他方法,從在GPU(圖形卡)而不是CPU上運行模型到可編程門陣列(FPGA,一種集成電路,可以由程序員配置)上運行。
金融機構(主要是量化對沖基金)尋求獲得速度優勢的另一種方法是,通過提高服務器與不同交易場所之間的通信速度。
一個著名的例子是連接芝加哥商品交易所和新澤西納斯達克的光纜,它于2010年落成,總成本為3億美元。這條電纜允許信息在6.5毫秒內穿越800英里,相當于每秒12.5萬英里的速度。
為了適應那些希望更快交易的交易者,不同的交易場所創建了共同位置空間,不同的市場參與者可以將他們的交易服務器放置在匹配引擎附近。
其他類型的算法交易
還有許多其他類型的算法交易策略,我們將在后續的文章中介紹。舉幾個例子:
· 造市:連續地令限價買單的價格低于現在最高的限價買單(最低出價),令限價賣單高于當前的最高限價賣單(最高問價),從出價與問價的差價中獲利(最高問價與最低出價之間的差價)。
· 統計套利:利用偏離正常的統計關系的價格套利。
· 事件套利:利用諸如并購、注冊審批和法院裁決等影響公司股價的事件套利。
· 套利:利用多個市場一些證券的價格差異套利。例如,如果一只股票在某一交易所的價格是100美元,在另一交易所的價格是101美元。在第一個交易所買入股票,在第二個交易所賣出,在不承擔任何風險的情況下獲得1美元的利潤。
· 對價交易:指建立一個由兩種證券(買進一種證券,賣空另一種證券)組成的多空投資組合,這兩種證券是相似的替代品(例如同一行業的股票),投資者從它們相對價值的價格差異中獲利。
· 執行:在一定的價格上買入或賣出大量的某種證券。它的策略有將一個大訂單拆分成小訂單發到市場。比如VWAP(成交量加權平均價),VWAP算法尋求一個執行價格等于某段時間內的量加權平均價格,TWAP代表時間加權平均價格。
結論
本篇文章介紹了算法交易背后的主要思想,探討了其發展背后的主要動因、目標、挑戰,并簡要介紹了最受歡迎的交易形式。
原文鏈接:
https://medium.com/the-capital/a-brief-introduction-to-algorithmic-trading-3b35ff012d72
譯者:Aslan
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