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万字长文说透数字货币量化投资行业
乔微博 发表于:2020-6-20 21:24:58 复制链接 看图 发表新帖
阅读数:638
撰文 | 郑嘉梁,HashKey Capital研究总监
择要

应用量化投资方法在数字货币市场举行投资是比年来常见的模式,数字货币市场颠簸大、7*24小时一连交易业务、定价偏离时机多和交易业务所做市需求等特点是量化交易业务天然存在的泥土。许多传统量化机构已经入场,但是受限于数字货币市场特性、规模以及相应的根本办法不敷完满,红利可一连性比力强的量化计谋规模仍较小。
本文对比了全部范例的量化投资计谋,并按照自动和被动两大范例举行分类。自动范例中趋势类计谋和颠簸类计谋是两大紧张范例的计谋。
大部门计谋都可以在数字货币市场举行应用,数字货币市场也存在自己特色的套利方法。被动管理和指数增强型在传统市场徐徐鼓起,数字货币交易业务可以鉴戒其头脑。别的我们这里扼要分类了数字货币量化投资所面临的风险以及一个成熟量化计谋必要的风控本领,并罗列了量化交易业务平台所必要的根本办法和必备模块。
别的评估一个量化团队力气必要从多方面入手,计谋层面一样平常属于高度秘密,可以从团队配景、架构、风控和合规、各类指标等层面举办法态审阅。
数字货币量化投资的根本办法还不敷完满,纯技能/平台提供方预计会有较好的风险收益比。预计数字货币量化投资远景较好,缘故原由包罗衍生工具会不绝成熟、市值提拔、传统量化团队涌入以及高颠簸性将一连等方面。

一 量化投资与数字货币市场投资概述

1.1 量化投资的鼓起

量化投资的鼓起和数理金融学发展密不可分,美国经济学家Markowitz在20世纪五十年代创建的均值-方差模子可以说是量化投资的开端,随后在60年代,William Sharpe等四人在当代投资组公道论(MPT)的根本上上发展出了资源市场定价模子(CAPM),成为度量金融风险和收益的根本模子。另一个值得注意的方向是是Fama等人在60年代发展起来的有效市场假说,影响力一连至今。别的Fama和French在90年代还发展出了三因子模子,成为厥后因子分析模式的开端。
随着衍生产物的不绝发展,在上个世纪70年代美国经济学家Black和Scholes创建了期权定价模子(BSM model),又灵敏地应用于金融市场,资助金融衍生产物灵敏的发展,反过来推动金融数学理论往前推进了一大步。
80年代, “金融工程” 这个概念被提出,形成新的学科形态并开始广泛吸取和研究干系效果。90年代最紧张的希望是金融风险管理方向,VaR风险管理模子被广泛利用,已经被环球金融机构所广泛利用,是最紧张的风险度量矩阵之一。
中国的量化投资汗青不长,也只发展了短短10年左右时间,和外洋量化人才回归以及衍生品市场开始起步的时间点有关。在已往十年,和量化基金同时发展的尚有被动投资。被动投资早先并不算做量化范畴,但是ETF产物的出现必要借助量化本领,特殊是近几年出现的指数增强大概叫Smart Beta类产物,是基于原有指数根本上对各种影响因子举行分解,并重新设置资产,必要较强的量化平台支持。
量化投资在美国市场已经成为不可忽视的力气,2018年量化对冲金规模已经占到全部对冲基金规模的1/3。而中国的公募基金里,只有约莫1%为量化基金,偏股型基金里约5%为量化范例,这也和公募基金的投资限定有很大关系。而在私募基金行业中,量化范例的私募基金占比已经到达了20%,此中股票市场中性(31%)、CTA趋势(29%)和股票多空(18%)为利用最多的三类量化计谋。
万字长文说透数字货币量化投资行业_乔微博于2020-06-20 21:24:58发布在理财客_互联网理财小白首选之站|http://www.licaiker.com/thread-55302-1-1.html 万字长文说透数字货币量化投资行业_乔微博于2020-06-20 21:24:58发布在理财客_互联网理财小白首选之站|http://www.licaiker.com/thread-55302-1-1.html
1.2 数字货币市场得当量化投资计谋

数字货币市场的特性,非常得当量化计谋的利用,缘故原由在于:

  • 数字货币自己颠簸较传统金融市场产物大许多,得当多种卖出颠簸率的量化投资计谋。
  • 市场发展比力早期,产物都很开端,比准期货、期权产物,运动性低、定价有效性差,出现错误定价的时机多,量化投资可以很好地捕捉此中的定价偏离时机。
  • 交易业务时间长,7*24小时交易业务,不得当人工盯盘和交易业务,而更有利于发挥量化体系在盯盘、预警和捕捉交易业务时机的上风。
  • 交易业务所也有做市需求。数字货币交易业务对繁多,而运动性难以匹配,大部门交易业务所都有运动性需求,也衍生出了做市商这一交易业务所生态的必备脚色,这也是大部门量化团队赖以生存的本领之一。
基于以上缘故原由,大量的拥有传统金融上风的量化团队涌入数字货币市场,带来成熟的交易业务理念和体系,发掘交易业务时机。可以说量化交易业务计谋的存在,使得数字货币市场的成熟化加快。

二 量化计谋分类与数字货币市场应用

量化投资也分成自动和被动范例,自动范例寻求绝对收益,通过负担各类风险因子,从而寻求在任何市况下都可以得到超额稳固收益的结构,数字货币的量化投资计谋也大部门是以自动投资为主。
被动投资量化计谋紧张是寻求和各类指数相似的回报,负担的是大盘体系性风险以及各类细分行业或风格风险,以得到设置回报,比年来到场因子分析的指数增强型量化计谋得到青睐,交易业务员可以增长某一类风险的袒露从而得到逾越指数的回报。
然而由于缺乏行业承认指数的存在,数字货币的被动量化投资非常少见,因此也是将来一个埋伏的发力方向。
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2.1 自动量化概述

自动量化投资计谋,基天职因素成趋势范例和颠簸范例两类。由于无论是传统金融照旧数字货币市场,市场的走势都可以分解成两种,一种是趋势市,一种是颠簸市。别的走势都可以看作是这两类走势的叠加。量化计谋的意义,就是在趋势市中捉住单边时机,在颠簸市找到不公道的定价的时机。
无论接纳哪类计谋,紧张的是判定现在是趋势市照旧颠簸市。由于从积年统计里看,量化对冲基金在牛市业绩差于long-only基金大概long-short基金,而在颠簸市大概熊市可以跑赢后两者,缘故原由在于差别市场条件下,各类收益贡献的比重差别很大,以是判定市况是第一位的。
除要思量趋势和颠簸外,具体到交易业务层面,还必要思量打击本钱。量化交易业务特殊是高频量化,成交量都较大,一连的交易业务对市场自己就是一种影响,也会改变红利的结构,乃至会直接打击红利到酿成亏损,当市场深度不敷的时间,对订单的分析和下单的拆解也变得紧张。算法交易业务在这方面具有很大上风,我们也会在反面先容。

2.2 自动量化计谋

2.2.1 趋势类计谋
趋势判定紧张是要判定现在是什么样的市场,是向上照旧向下,以及什么样的标的更得当如许的市场。如果判定错误则风险非常之高,但是对应的判定精确的收益也极大。

  • 量化选股(币)
  • 量化择时
量化选股(币)
量化选股大概选币,就是构建一系列标的(多空)组合,无论是股照旧币。量化选股(币)有许多种范例,最广泛应用的就是多因子模子,其根本原理在于拆解可以构成标的物上涨和下跌的因素,也可以说是因子分析。
即在构建投资组合的时间,不是以标的物自己举行分类(好比某行业分配多少权重),而是按照因子举行分类,某一类因子给予多少权重。固然股票和数字货币也有差别,股票的因子会更多,由于涉及到许多根本面的因素,数字货币感人情(如推特的讨论)大概变乱驱动范例(减半、庞大升级、互助)的因子更多,但是关键在于,找到符合的因子举行模仿和回测。
容易犯的错误好比,把一些看似紧张、但现实并不紧张的因子,分配过多的权重,而增长了风险,以是还必要对因子的有效性举行查验。
股票的常见的因子包罗:估值、发展(好比净利润增长率)、资源结构(好比外资持有)、动量。换手率、资金流入、行业轮动等。
数字货币常见因子包罗:市值、成交量、动量、交际平台(讨论数、follow量)、特殊变乱(升级、Coinbase上币等)、宏观运动性等。
可以看出,根本面投资着实和量化投资有相通之处,利用量化方法去举行根本面投资,也是a股一些基金司理喜欢的计谋,乃至根本面自己,只要是基于数据的,也可以算作量化的一种。其他一些量化选股模子还包罗风格轮动、行业轮动、资金流等模子,有些也可以同一在多因子模子下,这里就不赘述。
量化择时
量化择时是一种估计走势的方法,着实也可以算作因子分析的一种,是以市场方向的判定作为紧张利润泉源,但是风险也较大。
量化择时早先就泉源于比力简单的技能分析本领(如均线、量能等)分析,一样平常分成趋势择时指标、市场感情择时指标、牛熊线指标、市场非常指标、以及一些根据特殊指标举行调解的方法(时变夏普比率、分形方法等)。
2.2.2 颠簸类计谋
颠簸类计谋是试图不负担体系性风险的做法,无论体系是向上,向下照旧颠簸,渴望把体系风险扫除在外。好比闻名的阿尔法计谋,就是把体系风险贝塔,通过衍生产物对冲掉,剩下的只是个股、个券,个币的收益。颠簸类计谋在牛市中仍然跑不外长仓基金,熊市和颠簸市则可以得到超额收益,属于恒久妥当型的方法。

  • 衍生品套利(期货、期权)
  • 统计套利
  • 数字货币特有的套利
衍生品套利(期货、期权)
在衍生品市场比力发达的产物上,可以利用这种套利方法。对于期货而言,分成期现套利和跨期套利两种。好比在现货市场上买进低代价的现货,在期货市场上卖出高代价的期货,以获代替价回归的利润。根本依据是期货到告终算日,代价会回归现货代价。跨期套利就是差别限期的期货之间举行交易套利。可以看出,期货的套利是一种市场中性方法,必要市场不绝地颠簸从而产生定价毛病时机出现,安稳的市场很难产生套利时机。
对于期权而言,环境比期货要复杂,由于期权的收益结构与标的物代价相比,不是线性的,以是根据差别范例的期权组合,可以构建出许多复杂范例的套利模子,传统市场上根据收益结构图,给出了非常形象的名字,好比蝶式套利、飞鹰套利、跨式套利、转换套利、垂直套利、水平套利、反向转换套利、双限套利等。现在数字货币的期权市场刚刚发展了两年左右,成交量还较小,会合在Deribit、CME等大型交易业务所,但毫无疑问期权会是一个很大的埋伏市场。
统计套利
统计套利是指通过对干系投资标的的汗青统计规律举行研究,发现其相对应的恒久平衡关系(协整关系),当某一对品种的代价偏离到肯定水平后,开始买入向下偏离的,卖出向上偏离的,乃至只举行单边利用,在恒久平衡关系回归以后赢利告终。统计套利的标的可以从最简单的配对交易业务(两个标的之间),到一系列标的投资,关键在于探求出标的之间的协整关系。
好比对于数字货币市场,有人曾作过莱特币/比特币以太坊/比特币之间的配对交易业务,就是盘算出一对数字货币比值的恒久汗青均值,然后买入低估的谁人,如果可以做空,在衍生品市场卖出,末了以求得代价的回归。

  • 数字货币特有的套利
此处先容的是数字货币特有的套利模式,也就是说这类套利时机的存在,只存在数字货币交易业务所大概数字货币交易业务对之间。固然这些模式在其他产物上也曾经出现过,好比外汇的三角套利,但在数字货币交易业务上有了更新的应用,在此也一并归入数字货币特有的套利模式中。

  • 跨交易业务所套利
早期曾出现在差别交易业务所的雷同交易业务对,代价差别等且一连存在的环境,于是可以在高价交易业务所卖出,在低价交易业务所买入同一个交易业务对赢利。
好比在两个交易业务所都挂牌的数字货币,可以在双方同时举行利用。好比交易业务员在A交易业务所存有ETH,在B交易业务所存有BTC,A交易业务所的ETH/BTC代价高于B交易业务所,则可以在A交易业务所卖出ETH得到BTC,在B交易业务做通BTC买入ETH,如许可以免去交易业务所之间转账手续费,然后ETH和BTC都得到了同步的增长。

  • 交易业务所内多数字货币对套利
必要交易业务所内有多个数字货币对,且互为计价货币和标价货币,好比BTC/USDT, ETH/USDT, ETH/BTC三个对,在某一时间,肯定会出现差别等的环境,在盘算手续费后,可以举行三角套利,卖出较高的,买入较低的。
好比BTC/USDT=8000, ETH/USDT=200, ETH/BTC=0.2542, 显然ETH/BTC被高估了,那可以同时卖出ETH/BTC,并买入ETH/USDT,如许ETH和BTC的根本头寸大抵稳定,但是BTC的量增长了。大概是,用USDT买入ETH,卖出ETH/BTC, 得到BTC后卖出BTC/USDT,用USDT买入ETH,循环往复。
以上跨交易业务所套利和交易业务所内多数字货币对套利联合,举行跨交易业务所三角套利,但是就更复杂,由于要思量转账手续费、转账时间和交易业务时机的存续性等因素。跨交易业务对三角套利开端于外汇市场,但是外汇市场加入人多,套利时机较少。从前数字货币套利的交易业务时机也许多,现在也开始变少,缘故原由就是量化套利的人越来越多。

  • 法币交易业务对套利
这是一种联合外汇和数字货币的三角或多角套利模式,就是当差别法币交易业务对,好比BTC/JPY, BTC/KWR,JPY/KWR之间出现价差的时间,可以举行跨数字货币和外汇的套利。
但是这种套利必要交易业务者有多国的银行账户和法币收支金渠道,不是简单地交易业务计谋的标题,而且也要思量合规本钱,现在各国也开始追踪数字货币的洗钱、暗盘交易业务。早前有团队比力善于这种模式,但是能一连做下去的并不多,以后估计也不会成为主流模式。

2.3 被动量化计谋类分类


  • 被动投资(含指数增强)
  • 资产设置
2.3.1 被动投资(含指数增强)
被动投资着实就是指数投资,现在数字货币市场也没有受承认的指数,大部门的指数都是各类公司自己体例,缺乏划一性和承认度。比特币的市值仍然占据60%以上,体例一个大盘指数也执偾将前几大数字货币按照肯定的权重设置一遍,劳绩的大盘收益紧张照旧比特币的收益。
指数增强是别的一个故意思的方向,但对于数字货币市场现在不会很实用。好比相对收益是一个很盛行的概念,是相对一个大盘指数的收益,现在没有一个数字货币的大盘收益指数,因此意义不大。
我们可以鉴戒的是,通过一个相对公道的篮子,到场我们的主观判定和因子的调解,得到一个比比特币收益高,但是比盗窟币收益妥当的组合,然后通过不绝地调仓,保持收益的稳固性。但这仍取决于我们想得到什么样的收益。
指数投资大概是指数增强,仍然是属于趋势投资,根本逻辑是将来数字货币市场会上升。
2.3.2 资产设置
资产设置是这些年鼓起的概念,多利用于传统的跨资产种别投资,如在股票、贵金属、期货、固定收益、货币市场基金等反向,方法如等权重投资、全天候投资等。
数字货币着实可以成为全天候投资中的一个新的设置范例,比方其按照增长和通胀把经济周期分成四个象限,每个象限设置一系列最受益资产,数字货币可以成为这一揽子设置货币内里的一个部门。但是由于风险较高,权重不会太大。
现在借助量化本领,全天候计谋可以自动的根据输入信息举行权重调配,这也是联合了根本面和量化的数目型方法。

2.4 算法交易业务

算法交易业务也诞生于美国,和金融市场的电子化密不可分。在20世纪70年代大量的交易业务所开始把委托指令流改成利用盘算机体系举行自动化处置惩罚,如许每一笔的交易业务订单都可以被盘算机步伐所捕捉,从而得到下单的时间、代价、数目等多方面信息,为算法交易业务提供了最紧张的数据泉源。算法交易业务的鼓起,使得市场订单中很大部门的订单都按照算法实行,也明显提拔了市场信息流传服从。
算法交易业务的核心就在于对交易业务所订单的拆解分析和对市场的状态的有效评估,从而不绝调解算法,低沉时间本钱和打击本钱等。算法交易业务的紧张计谋都在于对订单代价、交易业务量和本钱的分析,一样平常计谋包罗TWAP、VWAP、MVWAP、VP、Step、IS等几个常见范例。
中国资源市场利用算法交易业务起步较晚,但是电子交易业务体系非常先辈,只是在干系技能研究和市场制度上有一些落伍,倒霉于算法交易业务的睁开,羁系方面也有一些限定。
算法交易业务既可以是被动的,也可以是自动的,也可以是综合自动被动到一起。被动型算法交易业务紧张是实行既定算法内容,核心是淘汰打击本钱和代价滑动。自动性算法交易业务更加复杂,必要进一步判定市场状态,除低沉本钱外,也在分析订单过程中渐渐探求市场时机。也可以把二者联合起来。

三 数字货币量化投资风险归类与风控步伐

3.1 风险归类

应用量化投资到数字货币市场的风险有两类:
一类是全部范例投资计谋都要面临的数字货币风险,如市场风险、尾部变乱、运动性风险等。
市场风险:数字货币自己的颠簸性,既是红利泉源,也是风险的泉源。由于数字货币缺乏财务根本面,没有利钱,也没有预期现金流,使得估值完全由预期和运动性定价,较一样平常金融产物颠簸更大。基于数字货币的衍生产物,继承把这种颠簸放大了好几倍。现在期货和期权市场,大部门也是基于比特币,小部门基于以太坊,其他币种的衍生品险些没有,就是由于风险过大交易业务所都大概难以管理。
尾部风险:数字货币市场特有的尾部风险,是数字货币现在的根本办法不敷完全导致的。总而言之就是运动性看似较大,但比力分裂,操控市场大概影响市场所必要的资金量着实很小。巨大的颠簸容易抽干运动性。可归因于是根本办法的缺乏,使得量化交易业务的量做不到太大。而这种环境,预计还会一连几年,直到新型的根本办法渐渐代替现有的办法。
运动性风险:前面已分析运动性是数字货币的定价泉源之一。黄金自己就是运动性的池子,比特币也渐渐有向运动性池子发展的趋势。但是由于市值很小,以是相对黄金,很容易受到运动性的干扰,而且还兼具风险资产特性。范例的例子就是3.12的暴跌,以及暴跌后的灵敏反弹,主因是运动性,次因是风险偏好。别的许多数字货币交易业务对的运动性也不稳固,差别交易业务所的交易业务对和上下币规则都略有差别,这对小币种的运动性干扰较大。
另一类是量化投资计谋所特有的风险,如量化模子筹划风险,数据的完备性风险,硬件故障等市场外黑天鹅风险,模子拟合、回测与将来的关系(市场条件厘革),过拟合等多类风险,可以分成两类:
属于履历性的,如计谋不敷智慧、回测不到位、拟合没做好(如过拟合)、参数有标题、根本模子缺乏证明支持等。
属于技能性的,如缺乏充足的数据、硬件支持,API数据接口标题,网络耽误标题等。

3.2 风控步伐

3.2.1计谋风控
计谋主导的多指标风控原则
计谋模子是一个负责从下单到平仓的一整套步伐,大部门的计谋模子,是把风控的模块包罗进去了,如什么时间应该止损,什么时间应该停掉计谋。
这部门模子是由量化计谋员直接负责的。此中的各类指标,还要和和风控等部门协商。
别的就是一个团队根本能负担的风险是有上限的,当运用多计谋模子时,单一计谋又必要分配风险指标,以是计谋模子的外在限定比力多,而这些可以内化为一个个多指标的风控步伐。
高级算法过滤
除此以外,有些量化团队还专门设立独立的算法风控,好比利用天然语言处置惩罚NLP、 关系网络、知识图谱等多类技能本领,去探求和勾勒市场上并非显而易见,但是会有实质影响的风险。
相当于在计谋和交易业务部门之外,单独设立一个算法为主导的风控监控体系,负责监控团体的风险袒露并和计谋交易业务团队沟通。
风控预警和日记
预警属于前置的风控,即一样平常的风险提示、预警线、平仓线提示等。日记属于后置的风控,把风险变乱和风控变乱记载下来,以背日后查阅,并方便改进风控和计谋模子。
3.2.2 合规风控
传统金融市场,好比A股会要求下单次数、撤单次数、下单和撤单之间的时间差等。预计以后合规的数字货币交易业务市场大概也会有雷同要求,好比可交易业务/不可以交易业务什么范例的数字货币。这就必要修改计谋模子,尤其是高频交易业务模子,以符合羁系要求。
3.2.3 人工干预风控
紧张是指计谋启停、手工下单、体系急刹,以及各类人为界说的风控规则,目标是防止计谋出现黑天鹅,尤其是自动交易业务范例的。汗青上好比2012年骑士资源由于自动分单体系升级后,提示模块的缺失,导致45分钟内发送了天量订单,导致亏损4. 6亿美元。就黑白常必要人工干预的情况。
量化模块固然非常严谨,但是体系的bug非常难以制止,尤其是涉及升级、负责职员的更替、体系年代久远、缺乏开辟日记及解释等多种环境的出现,都会导致出现bug。此时就必要赋予高级风控和管理职员举行手工干预乃至启停的功能,并共同风控预警等模块举行干预。

四 数字货币量化投资的根本办法和交易业务平台

我们以为量化交易业务至少必要以下5类根本办法:

  • 交易业务场所:现货交易业务所、衍生品交易业务所、OTC交易业务所,以及主经纪商
  • 交易业务产物:各种数字货币交易业务对、数字货币期货、数字货币期权
  • 数字货币管理体系:包罗冷热钱包、托管、保险
  • 法币银行通道和资金管理体系
  • 量化交易业务体系
  • 数据API接口:包罗实时交易业务所数据、链上数据和其他宏观数据
  • 数据库:汗青行情数据库和汗青其他范例数据库
  • 监控体系:捕捉行情数据和特殊变乱
  • 回测平台和仿真交易业务平台:对计谋举行汗青和实时验证
  • 计谋开辟平台:可以自行开辟计谋大概利用成熟的计谋开辟平台
  • 多账户管理体系:多账户资金管理、风险权重分配
  • 核心模块:量化计谋策交易业务引擎
  • 交易业务体系:订单发送、实行、成交陈诉
    交易业务平台的开辟步调:
范例的量化平台可以分成三大模块:1行情数据模块;2行情盘算模块;3量化交易业务模块。下图为一整套量化交易业务平台模块之间协作流程表现图,此中量化交易业务引擎为核心模块,包罗算法形貌、监听脚本、第三方库等部门,并匹配监听各类变乱,驱动量化计谋实行。
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五 量化团队评估方法和行业格局

量化计谋比力秘密。怎样评估和创建对量化团队的评价标准,是一项非常复杂的工作。量化计谋是如同食操行业的秘方一样,秘密而又被行业冠以秘密色彩。
业绩选择性披露。量化团队的生存线就在于领先的量化计谋,其披露一样平常是有限的。市场上所见的量化团队神话,也存在选择性披露的环境。好比数学家西蒙斯设立的大奖章基金(员工内部基金)固然收益最好,但是有外部投资人的其他部属基金却体现一样平常。
某些基金在某一年大赚,但是之后就泯然于行业,因此那种基业长青的基金很少,无论量化照旧非量化。
不能过于看重团队配景。仅以团队配景去做评估也会碰到不测环境,最闻名的例子就是恒久资源管理公司LTCM的失败,是诺贝尔奖级别的量化公司倒闭的先例。
多种指标共同。以业绩去看也会有标题,业绩都是后视的,存在幸存者毛病,之前的业绩并不代表之后的业绩。怎样评估带有肯定的运气因素。
尤其是以外部投资人的角度去加入,也很丢脸明确单一模块,以及各个模块之间的联动特性,即便借助代码审计。别的最大回撤和夏普比率、索提诺比率等衡量风险控制的指标也必要注意。
动态评价。因此评价良量化团队起紧张动态的看标题,不能唯业绩论。差别市场下差别计谋收益差别很大,这内里尚有肯定的运气因素(或是还难以被数学形貌的部门)。
以是必要保持客观、并不绝地跟踪。每个公司都会宣称自己的风控模块完备,但直到出现风险变乱,才知道谁的风控最优。
根据我们对行业的明确,现在数字货币量化投资红利最丰厚的是两类计谋:

  • 做市商计谋:现在数字货币量化交易业务最强的团队照旧来自于传统量化基金,他们的紧张计谋就是做市商计谋,即通过在差别的交易业务所提供运动性,而在其他交易业务所完成头寸的cover,利用的是现货交易业务所之间的代价差,以及自身交易业务引擎可以瞬间捕捉时机的上风,计谋体量比力大。
  • 高频交易业务计谋:这类计谋的特点是盘子容量较小,但是收益比力稳固,良好团队年化可以到达30%-40%以上,但是扩展必要团体数字市场的市值往上再走一步。这些团队的身世也是传统量化基金身世。
其他范例的计谋,大概是风险较大(好比CTA范例的计谋),大概就是很难效仿(好比法币套利计谋),难有特殊良好且一连的案例出现。现在行业还缺乏成熟客观可靠的评价体系,也欣喜的看到一些偕行在动手创建,渴望可以看到更多更客观的评价标准。

六 量化投资在数字货币行业应用的范围性

6.1 工具限定

金融工具是睁开量化交易业务的根本。量化投资是和金融工具丰富水平密切干系的,有更多的金融工具,就有更多可以选的量化方法。
假设只在一个现货市场,开展纯粹的量化交易业务,则只能利用趋势判定型类的计谋的,相反那些喜欢判定颠簸率类的计谋则完全没有办法运作。
期货交易业务所Bitmex在2016年上线永续期货合约,2017年CME和CBOE才开设期货,最大的期权交易业务所Deribit在2018年才创建。稍后现货交易业务所才跟进,纷纷到场了期货和期权产物。没有这些交易业务所和衍生产物,现货的风险对冲不掉,期货的风险也没法对冲。以是量化交易业务必要对应的交易业务场所和工具。
A股市场,好比在2015年股灾后对股指期货开始加大羁系,好比增长开仓限定,增长平仓手续费等,都导致最紧张的对冲体系性风险的本领的缺失。
效果就是,A股最盛行的量化投资方法是因子模子,因子模子就是雷同把各种股票的特性归因到各种因子,好比规模、动量、估值、代价、发展因素等,但反而外洋盛行的套利型计谋就不多。缘故原由就是A股的衍生工具照旧太少,公募也限定做空,只能在做多的时间选用因子模子。

6.2 市场规模限定

量化计谋容量是有限的,是由于市场自己规模就有限,如果量化计谋规模过大,自己会扰动市场,导致交易业务利润变低。
比准期现大概跨期套利,期货市场近期成交的一样平常会好于远期成交,那捕捉价差的计谋就要顺应远期期货的成交,一旦凌驾这个限定,就酿成片面在近期的风险袒露。
而且数字货币市场的运动性,是分散在各个交易业务所内里的,一方面创造了跨交易业务所套利的时机,一方面也限定了套利的规模,计谋要同时匹配差别交易业务所的成交量,否则就使得套利时机变得很薄。

6.3 竞争运动

有效的计谋,大概知道的人越少越好。同一范例的计谋,对于参数选择的差别,也会产生千差万别的效果。同一个市场时机,套利的人越多,可拿到的利润就越少。
这和在趋势性市场做多差别,做多的人越多,做多计谋就越大概乐成。套利计谋是,利用的人越多就乐成概率就越少。计谋运行的有效时间也是有限的,一个乐成计谋运行久了,偕行业也会纷纷效仿,导致一段时间之后就开始失效,以是没有全能稳定的计谋,必要不绝的开辟,但都必要本钱。而现在数字货币市场可应用的计谋还较少,也容易被偕行所效仿。

6.4 面临非常市场各类计谋也会失效

非常市场条件下计谋也会失效。好比市场中性计谋在非常条件下,大概会让中性发生偏移,酿成单向风险袒露。好比当期货找不到对手方开仓大概平仓,外貌上的中性计谋就大概酿成趋势计谋。
非常市场大概会导致各种代价都已经失灵,仓位盘算都大概失真,这都是难以化解的风险。以是怎样应对数字货币的非常市场条件,也是一个量化计谋特殊必要关注的地方。

七 数字货币量化投资猜测

本陈诉开端先容量化投资的发展脉络和特性,并联合数字资产量化投资近况作了扼要分析。
传统的的根本面投资是一类比力具体的引导原则,其大的框架和细的指标已经相对成熟,必要更迭的是对新兴行业的纳入。而量化投资计谋的则是一大类投资计谋的总和,而不是具体的引导原则。其各种细分范畴都处在不绝进化的过程中,不存在包打天下的量化计谋和长时间有效的环境。
固然量化投资计谋已经形成比力固定的大类原则,但是理论和实战之间的差距也非常巨大。其特性就是会有不绝的新的内容增补进来,并镌汰过期的计谋和算法,而前沿计谋(收益最高的那部门)则始终是部门头部量化团队黑箱而不可尽知。
尚有一个值得观察的方向是,主观投资与量化投资处于融合过程,特殊是传统股票投资。
一是如果市场上有充足的研究职员对某一标的物的评级,就可以通过量化方法举行排序整理,把一个主观评级信号酿成一个量化信号;
二是在因子模子内里,自己也有许多根本面的因素,固然乃至也可以到场研究职员的主观判定作为某一项因子。
主观投资着实也常常利用量化方法,好比根据各类根本面指标举行排序、归因等,以是也是在相互学习。将来这类融合,也可以发生在数字货币市场。
数字货币实用于量化投资的缘故原由前面已经提到,行业初期的跨交易业务所套利就是量化计谋时段有效性的一个例子。现在最紧张的缘故原由照旧全部的运动性分散在差别的池子,以是现货和现货之间的套利仍然会一连存在。
将来量化计谋作用于数字货币的远景较大,缘故原由在于:

  • 期货期权等衍生产物的规模会很大,泉源于各类人士的主观需求,如矿工套保、交易业务者赢利、项目司库管理、金融服务需求等;
  • 数字货币市场的规模尚有很大提拔空间,增长到肯定水平就会有更多范例的衍生产物出现,而且随着成熟,根本面投资大概也会徐徐成为主流投资方法的一种,使得因子分析可以有更好的利用场景;
  • 已经看到许多传统量化团队进入数字货币,这给团体不那么“专业”的数字货币量化提供新的弹药,鲶鱼的搅局会促使量化团队不绝提拔水平。
  • 数字资产高颠簸的特性将一连很长时间,收益空间充足大,直到其主流化完成。
综上而言,在本行业发展量化投资,一方面必要不绝地更新技能,改进交易业务计谋,另一方面也必要行业天然发展的共同,现在的行业体量和各类工具仍不敷以支持完满的的量化计谋,机构的出场将带来新的量化需求和行业水平的提拔。一些专注于量化平台/计谋开辟的技能服务商在现在阶段或值得关注。
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刘冠华 发表于 2020-6-20 21:35:14 | 阅读全部
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乔微博 发表于 2020-6-20 22:03:47 | 阅读全部
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