2023-03-24 14:48
幣圈量化機器人的風險
前幾天，某平臺的量化交易機器人被質疑有貓膩。起因是該平臺上的一名用戶向客服反饋，自己通過該機器人下單交易后，按照系統提示完成了訂單，但最終并沒有成交，并且在平臺上沒有任何記錄。客服表示，由于系統程序出現問題，導致訂單未能成交。 一開始網友還很疑惑，自己一直在該平臺下單交易，平臺怎么會出現問題？而客服卻表示：“我們是做機器人的，我們就是給你們做量化的”。更令人匪夷所思的是，這名用戶在投訴時并沒有提到自己到底用了哪個平臺的量化機器人。 如果量化交易機器人真的存在問題，那么如果有用戶不知情或故意使用了其他平臺的量化機器人來下單交易，那么該用戶是否也應該承擔責任？如果不是有意使用其他平臺的機器人，而僅僅是因為系統問題導致訂單未能成交，那么該用戶是否也要承擔責任呢？
一、量化交易機器人的基本原理
量化交易機器人主要由數據服務器、回測服務器、應用程序組成。在數據服務器中存儲了大量的歷史數據，通過這些數據可以編寫算法模型，實現自動交易。在策略服務器中，根據特定的交易條件，從策略庫中選擇相應的策略，并利用算法模型，完成對市場價格的分析。回測服務器可以模擬市場上不同情況下的交易情況，對系統進行驗證和測試。 量化交易機器人是一種自動化交易的工具，它能模擬用戶的主觀判斷和決策。當用戶選擇一個策略后，就可以通過回測服務器來分析該策略是否能成功獲利。量化交易機器人會自動對交易數據進行分析處理。如果歷史數據表明該策略成功了，就會根據算法模型發出下單指令，并記錄下每次下單的結果。 如果用戶選擇了一個策略之后，機器人并沒有按照系統要求的方式去執行交易訂單，那么可能存在一定的風險。
二、平臺如何判斷用戶使用了哪個平臺的量化交易機器人
根據用戶反饋的情況來看，該用戶的量化交易機器人在其他平臺也是有正常交易的。那么問題來了，如何判斷其他平臺是否是同一公司的量化交易機器人呢？ 有觀點認為，這需要對用戶進行調查，并要求用戶提供其他平臺的名稱。但這似乎不太現實。因為這種調查需要耗費大量的人力、物力和時間成本。此外，調查本身也存在很大的不確定性。如果調查結果顯示其他平臺也是同一家公司，那么問題可能就無法得到解決。 就目前的情況來看，筆者認為應該采取以下幾種方式： 1、查看用戶登錄時的 IP地址； 2、在用戶使用交易時進行后臺監測； 3、使用第三方工具來獲取用戶的交易信息； 4、在交易過程中使用第三方工具進行驗證；
三、不使用量化交易機器人，如何避免風險
很多人不使用量化交易機器人的原因是，認為它并不能幫助自己獲利。如果想要避免這種情況，就要學會如何去判斷一個量化交易機器人的好壞。 首先，看其是否有足夠多的歷史數據。如果一個量化交易機器人只是單純的看歷史數據，沒有做過任何技術優化，那么這很可能是一個假的量化交易機器人。
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