量化冠军团队带你了解算法交易预测风险与收益的奥秘

近年来，算法交易越来越受欢迎。 事实上，据统计，量化对冲基金行业在 2018 年管理着超过 1 万亿美元的资产，几乎是 10 年前的两倍。 量化投资在数字货币行业也大行其道，包括臭名昭著的“Plus Token”，也打着量化投资的旗号从投资者手中抢走了价值20亿美元的数字货币。

在数字化和机器学习时代，投资界对量化投资过程的方法越来越感兴趣。 与主观投资相比，量化投资更依赖于客观的数据分析，避免了冲动、恐惧、运气等人为情绪的影响。 61BTC作为国内最早从事数字货币量化投资交易的机构，发现在数字货币市场中，行情波动瞬息万变，7*24交易时间下，人的主观操作往往存在偏差，量化交易系统可以提高回报率。 刚开始做量化交易的时候，我管理着上亿的资金，同时实现了30%以上的月收益。 所有这一切都是基于最大回撤不超过 1.2% 的事实。

通过本文，TokenInsight量化大赛冠军团队61BTC将带您了解算法交易行业鲜为人知的工作秘密。

起源

量化投资虽然采用了先进的技术和算法，但其思想并不新鲜，很可能出自Harry Markowitz的著作。 马科维茨在 1952 年发表于《金融学报》的开创性论文《投资组合选择》中，引入了应用数学模型求解最优投资组合配置的思想，为量化投资奠定了基础。 理论基础。

从那时起，越来越多的数学家和计算机科学家开始从事科学事业，每天都在开发更复杂的模型，这要归功于过去二十年的技术进步使复杂的算法成为可能。

要理解算法交易，也许最好的起点是它解决的问题的本质：增加回报和降低风险。

中国的量化机构越来越多，层次不一。 如何判断他们真正的能力在于优化。 量化投资策略是通过不断优化来增加收益，降低风险。 只有真正具备独立开发战略体系能力的团队，才能在日常市场中不断优化和完善，从而超越同行业的竞争对手。

整个量化投资过程遵循最优化原则。 仔细想想，任何一家公司都是这样吗？

问题的关键在于如何预测收益和风险？

这就是量化交易员和研究人员所做的：预测回报和风险。 量化的方式因地制宜，但目的是一致的。

预测风险和收益

交易员和研究人员如何做出预测？ 方法有很多种，一种是统计分析金融资产的价格比特币量化团队，另一种是分析备选数据集。

替代数据集的一个著名示例是大型零售商停车场的卫星图像。 如果停车场停的车多，购物的人多，公司的利润就更大了！

上面的例子属于消费者行为的范畴，还有很多其他的。 另类数据行业在过去十年蓬勃发展，截至撰写本文时，近一半的对冲基金公司都依赖此类数据进行投资。

另类数据行业增长的主要驱动力是它允许基金经理比市场共识更好地预测未来回报。

良好的数据只是基金经理用来提高利润的其他几项优势之一。

挑战

在实践中，预测风险和收益是一项具有挑战性的任务，因为获取的数据量非常大，而且数据非常复杂。

此外，如果一个人能够以一定的准确性预测回报并根据他的预测进行交易，那么他的预测准确性会随着时间的推移而降低。

确实，如果有人预测某只股票在某事件发生时会升值，那么交易策略就是每次这样的事件发生时买入该股票，赚钱后再卖回市场。

这种策略的一个结果是，通过购买股票，他推高了股票价格，支付更多的钱来回购——因此赚取的利润低于他理论上应得的利润。

如果此人只购买一小部分股票，则不会推高股票价格。 用金融术语来说，他对市场没有影响力。 因此，如果他要根据他的预测进行交易，他必须在低影响和购买尽可能多的股票以获利之间取得平衡。

假设其他市场参与者也对该股有有利的预测。 这些其他市场参与者最终也购买了股票，他们累积的市场影响最终推高了股票，减少了交易者本应赚取的更高利润。

这也是量化收益不如早年丰厚的原因。 毕竟在一个行业赚钱肯定会引来很多竞争，收益也会受到一点影响。 从长远来看，策略的回报往往是递减的。 这时，我们必须重新校准。 策略和应用新模型。

争分夺秒

除了政策模型，另一个优势是更好的技术基础设施。 如果一家公司能够比市场上的其他公司交易得更快，那么他们将比基于相同信息进行交易的竞争对手获得更好的回报。

这导致了高频交易的发展，其特点是处理和执行速度快、换手率高（资产仓位的快速变化）和高订单交易率（发送到市场的订单很少能找到交易对手). 这种特殊类型的交易在很大程度上依赖于高频金融数据和电子交易工具。

随着高频交易的到来，总会有更快的交易机器，首先通过代码优化，然后通过其他方法，从在 GPU（显卡）而不是 CPU 上运行模型到可编程门阵列（FPGA，一种集成电路）可以由程序员配置）在其上运行。

金融机构（主要是量化对冲基金）希望获得速度优势的另一种方式是提高服务器与不同交易场所之间的通信速度。

一个著名的例子是连接芝加哥商品交易所和新泽西州纳斯达克的光缆，它于 2010 年完工，总成本为 3 亿美元。 电缆允许信息在 6.5 毫秒内传播 800 英里，相当于每秒 125,000 英里的速度。

为了适应希望更快交易的交易者，不同的交易场所创建了托管空间，不同的市场参与者可以将他们的交易服务器放置在靠近匹配引擎的地方。

然而，数字货币并没有那么讲究。 几家龙头交易所都是在线交易，他们的服务器都在不知名的海外地区比特币量化团队，所以大家都一样。

算法攻略

量化交易的算法交易策略有很多，这里简单介绍几种：

做市：连续使限价买单的价格低于当前最高限价买单（最低买价），并使限价卖单高于当前最高限价卖单（最高卖价），从差价买入价和卖出价之间的止盈（最高卖出价和最低买入价之间的差额）。

统计套利：利用偏离正常统计关系的价格套利。

事件套利：对影响公司股价的并购、注册审批、法院判决等事件进行套利。

搬砖套利：利用部分证券在多个市场的价差进行套利。 例如，如果一只股票在一家交易所的定价为 100 美元，那么它在另一家交易所的定价为 101 美元。 在第一家交易所买入股票，在第二家交易所卖出，无需承担任何风险即可获利 1 美元。

对价交易：指建立由两种具有相似替代品（如同行业股票）的证券（买入一种证券，卖空另一种证券）组成的多空投资组合，投资者从其相对价值的价差中获利.

期货即期套利：利用期货市场与现货市场的价差进行套利。 比如现在比特币现货价格是9100美元，现在期货价格是9150美元，那么我们在现货市场买入一枚，然后在期货市场卖出一枚，那么我们就可以通过一买一卖的方式锁定50美元。卖收入。 如果期货价格低于现货价格，则反向操作。 这种套利的好处是套利一种商品（比如比特币），最终无论市场价格上涨还是下跌，商品的数量都不会损失。

一般来说，一个团队会专注于一个策略，有自己的风格。 比如61BTC主打期货和现货套利策略，因为其团队风格是风险厌恶的，更注重管理资金的风险而不是高收益。 能够在3.12的极端行情下锁定3%的收益，是61BTC能够存活多年的原因之一。