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金融小课堂|零基础30天量化速成(第4讲)

11-11 11:05

标签: 币成 区块链 量化 Coinsuper

来源: Coinsuper

“在瞬息万变的加密货币市场开发量化交易模型和策略绝非易事。加之各国政府针对加密货币交易所的不同监管规定,市场充满了不确定性;最近香港证监会也发声表示未取得牌照的虚拟资产交易所提供虚拟资产期货合约发售与交易服务可能属违法。”

 

最近陆陆续续收到我们量化课程群里一些小伙伴们发来的问题,主要集中在以下几个方面:

·跟单软件的分类及优缺点?

·量化策略,API,交易所三者的关系?

·交易所的选择有哪些维度?

·K线图上的各种指标是什么意思?

首先非常感谢小伙伴们积极的思考与提问,对于所有刚刚接触量化交易的同学们都会有此类问题,而且大部分线上教学特别抽象,一上来不打基础直接蹦到量化策略实现去,这其实压根就不是读者的问题。是课程本身的问题。

 

 

学习是个长期的过程,也是个积累的过程,我们会把所有基础内容陆续梳理成文,并在线下群里免费为大家提供实战视频,随时解答小伙伴们的咨询。

好了废话不多说,下面开始解答小伙伴的问题。

 

跟单软件的分类及优缺点

在说区别之前,我们先来说说跟单软件。目前市面上的跟单软件主要有两种:

·社区型跟单软件:平台上通常会聚集一些分析师或”大V“,投资者可以通过看到这些人的实盘排名,选择自己信任的大V进行跟随。比如:当收到大V的交易提醒时,第一时间手动或自动执行同样的策略。


·基于策略的跟单软件:通常提供一种或多种自己擅长的量化策略,展示在自己的APP上,用户可以根据自己的需求定制策略。例如一个跟单软件主打网格交易,那么用户登录后通过自定义网格交易的上下限范围来自动执行网格交易。


社区型跟单软件的优点在于你可以很清楚的看到已经入驻此平台的分析师交易账号资金变动情况,为自己的投资决策提供了一些外部参考。

缺点在于,社区型跟单软件并没有降低你的投资风险,市场波动加上主观因素使得分析师的表现和排名很不稳定,完全信任某一位行业大V的投资决策很可能不会为你带来预期的效果。


相比于社区型跟单软件,基于策略的自动化跟单软件会降低很多主观因素带来的风险,当策略一旦被确定,系统会按照预先的设定去执行。

以网格交易为例,网格是将手中的资金分成数份,当价格下跌一定比例时,买入一份的资产,上涨则卖出。例如:在网格交易平台选择Coinsuper的BTC/USD,当价格下跌1美元时买入一份,价格上涨1美元时卖出一份,这样反复交易,就可以赚取上下区间中的收益。

好处在于,网格交易在行情平稳的市场环境中表现十分显著。可是加密货币市场经常面临非常多的不确定性,在行情剧烈波动的市场环境下使用网格交易策略就不那么明智了,因为此时通常需要设置更大的网格范围。

在投入资金不变的情况下,格子越多,每个格子成交的可能性就越大,但每一次波动赚取得就越少。

 

量化策略,API,交易所三者的关系?

关于API是什么,我们在第一节课有讲过,还没有看的小伙伴可以移步这里:

金融小课堂 | 零基础30天API量化速成_第1讲

关于量化策略是什么,常见的量化策略有哪些,可以参考2,3节课内容:

金融小课堂 | 零基础30天API量化速成_第2讲

金融小课堂 | 零基础30天API量化速成_第3讲

关于虚拟资产交易所,说白了就是进行虚拟资产交易的场所。如果所买卖的是现货,即现货交易所,如果是期货,则为期货交易所。

由于虚拟资产的期货合约风险极高,香港证监会已经声明表示,提供虚拟资产期货合约的交易平台可能属违法。

关于量化策略,API与交易所的关系,可以参考下图(画的有点丑请不要介意(#^.^#):

 

·用户通过调用API可以向交易所请求查询行情

·交易所将行情结果返回给用户

·用户通过行情分析,制定交易策略,并通过调用API向交易所发送买入和卖出请求

·交易所收到请求后,将交易结果返回给用户。例如:买入成功

具体如何调用API,以及API所需传输的参数和参数详情,会在实战教学视频中为大家演示。

 

交易所的选择有哪些维度?

与投机相比,投资者在选择交易所时最首要的前提依然是资产安全。比如你可以在平台交易之前问自己几个问题:

·你所选择的虚拟资产交易所,是否有合规的资金托管牌照?是否属于非法集资?

·交易所是否为你的虚拟资产买了保险?如果发生资损,有没有保险公司为你兜底?

·在香港证监会明确指出期货合约可能属违法的情况下,你所在的交易所是否依旧提供了期货合约等高风险产品?

如果经过你的调研,以上问题都属于消极的答案,则不建议在此平台进行交易了。相关文章:交易所如何响应号召?先把币托管在持牌机构

在选择虚拟资产交易所这个方面,香港证监会给了我们很好的指导意见,后面我会详细解读证监会对虚拟资产交易所提出的所有要求。

由于API量化中的技术分析的指标非常多,关于:”K线图上的各种指标是什么意思?“ 这个问题的解答,我会拆解成多个文章后续为大家一一介绍。

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