2023-03-28 14:32
幣圈量化交易的危害
量化交易是什么？ 在金融投資領域，量化交易是指利用計算機程序進行量化分析，通過編程語言和數學模型對金融數據進行量化，對數據進行分析處理，得出結論并執行的一種交易策略。也就是我們常說的“程序化交易”。 這類交易策略通過借助計算機技術對大量歷史數據進行分析，實現自動買賣的策略，能有效規避投資者情緒波動所帶來的影響，減少主觀判斷帶來的錯誤率。 但是量化交易在幣圈也被人所詬病。近期，火幣研究院發布了《2019年量化投資白皮書》，白皮書顯示，火幣在去年8月推出了一套量化策略體系“FIRST”，可以讓用戶通過對市場漲跌、倉位、估值等方面進行量化分析和決策，從而獲得更高收益。 這種方法是否可行？或許可以從這些年來的幣價表現中看出來。2018年1月2日，比特幣在10700美元左右的時候，有不少人認為牛市來了，但在隨后的一個月里，比特幣下跌至6500美元。2018年11月24日，比特幣達到最高位10600美元。 一年后的2019年2月14日（大年初五）比特幣跌至6300美元。 顯然，量化交易在幣圈并不是一個成功的策略。而原因則是因為在幣圈量化交易的風險比較大。 下面我們來分析一下幣圈量化交易存在哪些風險？
1、流動性風險
幣圈交易市場流動性不足是制約幣圈量化交易發展的重要因素，由于幣市是一個小體量的市場，價格波動頻繁，流動性較差。另外，一些交易所設置了較高的保證金率（如20%），這就意味著投資者必須用較多資金才能確保其盈利。如果投資者進行的是低風險高收益的量化交易策略，則需要使用大量資金才能獲得相應收益。 例如，比特幣在2017年12月14日達到最高值10600美元左右后，有大量投資者因為使用較高保證金而爆倉。在這種情況下，投資者就必須動用更多的資金才能將其賣出。而如果在價格下跌的情況下進行低風險高收益的量化交易策略，則可能會導致資金虧損。
2、市場風險
在幣圈，量化交易策略一般會有兩種： 一種是趨勢跟隨策略，通常情況下，在行情上漲的過程中，會跟著上漲，但是也有可能會在行情下跌的過程中做反向操作。但這種情況是非常罕見的。 另一種是多周期策略，通常情況下，可以同時選擇多個不同周期的合約品種進行交易，比如同時買入 BTC和 ETH的合約。這種情況下就會有兩種可能： 一是因為 BTC和 ETH在短期內出現了明顯上漲，這種情況下就會有不錯的盈利。 二是因為 BTC和 ETH出現了回調。
3、回撤風險
因為量化交易需要歷史數據，而歷史數據并不能代表未來的市場走向，所以在幣圈，經常會出現一種現象：在牛市中，量化交易策略的表現也很不錯，但當牛市結束后，隨著市場風險的增大，量化交易策略的回撤率也會快速上升。
4、滑點風險
在幣市交易中，如果行情發生劇烈波動，容易造成價格瞬間偏離其價值，導致幣價瞬間下跌或者上漲。而在這個時候，投資者的倉位和資金可能會因此受到很大損失。 如果沒有對幣價進行及時的監控和預警，那么在發現幣價異常波動時，投資者就會有可能來不及做出反應。而造成這種情況的最直接原因就是滑點。
5、技術風險
在幣圈，如果策略的代碼被黑客攻破，造成的損失是很難估量的。今年年初，黑客通過“零號控制臺”攻擊，導致了近50個數字貨幣平臺遭受損失，比特幣損失約為20億美元，以太坊損失了約5億美元。 除了黑客攻擊，量化交易還有一個風險就是算法本身的缺陷。目前市面上出現了很多算法模型，如 Vault、 PyTorch、 TensorFlow等。但是這些模型存在一個致命的問題就是無法預測未來。這也就導致了雖然市場上有很多模型，但真正能長期穩定盈利的卻不多。此外，因為量化交易的門檻較低，很多人都在嘗試通過量化交易來賺錢，而忽視了技術的提升和積累。
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