加密貨幣:怎樣用量化模型進行加密貨幣交易？_chain幣價格

在現實生活中，無論是個人投資決策還是商業決策的投資場景，都比我們在課堂上學到的要復雜得多。由于這些決定的規模龐大，走錯一步就有可能無法挽回。在這種情況下，使用模型就可以帶來很大的幫助。模型可以幫助我們描繪未來的不確定性，并在當前采取相應的行動。任何能用數字表述或測量的東西都可以被量化。量化信息再結合數學和統計模型，就產生了所謂的量化模型。目前分析分為兩類：定性分析和定量分析。定性分析取決于場景的含義，更側重于內容的敏感性。

量化模型更廣泛用于金融部門機構。他們利用復雜的數學和統計公式來發掘小范圍的投資機會。在利潤率較小但投入資金龐大的這些情況下，就可以使用這些技術。高頻交易，算法交易在股票市場中使用的都是量化模型。在高頻交易中使用量化模型，高速計算機可在短時間內完成數百萬筆交易，在幾毫秒內做出決策，幾乎無需人為干預。他們利用價格和數量數據做決策。

Y Combinator創始人：股市投資者難以參與AI投資:金色財經報道，美國著名創業孵化器Y Combinator聯合創始人、風投家保羅·格雷厄姆（Paul Graham）最近公開表示，公共市場投資者缺少渠道參與AI浪潮，因為幾乎所有的優秀AI公司都是私營企業。許多AI創業公司是新成立的，誕生可能只有5年多，它們高度依賴私人資本，比如VC、PE公司的投資。普通散戶投資者可能沒有類似的資金，也可能無法直接投資AI創業公司。[2023/6/5 21:16:41]

此算法也能用來套利。由于這些技術需要高速計算機，因此機構投資者從小額投資者那獲利。這一想法曾在過去遭到批判，因為它帶來了眾多弊端。它所產生的高流動性可能會在幾秒內消失，因為交易執行時間僅為幾毫秒。算法交易在小額投資者中也越來越受歡迎。企業正試圖利用業余交易員或程序員為他們編寫更好的公式，以換取傭金。2006年，算法交易的份額低至25％，并在十年之內上升到80％以上。而目前的問題在于，這些模型和技術是否可以用于加密貨幣交易。

Chainlink Functions 已上線 Avalanche Fuji 測試網:金色財經報道，Chainlink 發文稱，無服務器開發平臺 Chainlink Functions 已在 Avalanche Fuji 測試網上線，在 Avalanche 生態系統中構建的智能合約開發者現在可以使用 Chainlink Functions 在其智能合約中輕松連接 Web2 API 和云服務。

此前報道，Chainlink 將推出旨在將 DApp 或智能合約連接到 Web2 API 的自助式無服務器平臺 Chainlink Functions。[2023/5/5 14:45:32]

假如我們有個外匯交易賬戶，我們決定要交易兩種貨幣。為換取另一種貨幣，何時買入，何時賣出要取決于我們對當前市場形勢的理解，以及對貨幣價值漲跌的預期。簡單來說，加密貨幣交易也是一種貨幣交易形式，可以是數字貨幣與法幣的交易，也可以是數字貨幣之間的交易。貨幣對可以有多種，如Bitcoin-USD，人們可以買賣加密貨幣，從價格漲跌中獲利。

BitMEX創始人：比特幣受到美元流動性沖擊，以太坊優化結構后將優于比特幣:9月23日消息，BitMEX創始人Arthur Hayes發表對當前市場的觀點，他表示美元流動性指數很好地解釋了比特幣最近的走勢，多頭擔心的比特幣價格是17,500美元，能否守住這條線完全取決于美元流動性指數的沖量軌跡。

此外，Arthur認為雖然以太坊合并只過了一周的時間，但目前網絡運行正常，他仍然相信ETH供應的結構性減少肯定會導致優于比特幣的表現。[2022/9/23 7:16:02]

而加密貨幣交易在許多方面都有所不同。與傳統貨幣市場不同，加密貨幣市場全天候開放。它仍處于初期階段，并未被使用算法交易的大多頭所飽和。加密貨幣市場最重要的是波動性。這些市場的波動性主要受法規、觀念、技術進步等諸多因素的影響。這從過去兩年BTC-USD交易對的波動幅度就可以看出，比特幣價格曾一度低至3000美元，轉而卻又暴漲至10000美元。而另一方面，相比之下，EUR-USD交易對的變化不大。

高通計劃用新芯片再次進軍服務器市場，減少對手機業務依賴:8月19日消息，據外媒消息，美國芯片巨頭高通正嘗試再次進軍服務器處理器市場，減少對智能手機業務的依賴。知情人士表示，高通正在為去年收購的芯片初創公司Nuvia開發的產品尋找客戶，而作為最大的服務器芯片買家之一，亞馬遜云服務部門AWS已同意考慮采用高通的產品。[2022/8/19 12:35:10]

BTC-USD圖表

EUR-USD圖表

加密貨幣市場是個快速且具有波動性的市場，需要快速的交易策略和技術來充分利用這些機會。市場可能會在某個點上出現巨大跌幅，下一刻也有可能會出現好的峰值。這就需要你擁有高執行速度，以及對價格變化的良好監控。像算法交易這樣的量化模型就最為適合。以下是一些可使用的策略：

套利：當同一種證券在不同市場或交易所中存在價差，就是最好的套利機會。你可以在一家交易所以低價買入，而在另一家交易所以高價賣出。這看似容易，其實執行起來較為艱巨。而更快、更智能的量化模型可能會帶來很大的幫助。

做市：市場參與者眾多，有經紀人、買家、賣家、做市商等。經紀人只是扮演著連接買賣雙方的角色。做市商通常持有證券，幫助買方在需要時購買證券。他們通過持有證券獲得回報。有時當做市商從賣方手中購買證券后，證券價格會下跌。一般來說，他們是通過買入價和賣出價之間的差價中獲利。

冰山策略（Iceberg Technique）：市場中很少會出現大額掛單導致市場停止運轉，或大幅度改變操作方向的情況。在這種情況下，最好不要向市場透露完整掛單，這樣可以防止其他用戶反向操作。因此最好將大掛單分為幾個小掛單，這樣可以避免價格的大幅波動。

以上這些只是算法交易中使用的眾多策略的其中一小部分。簡單公式可以發現機會，復雜的統計技術亦然。一切的核心都在于誰要成為第一個應用這些策略及機會獲利的人。量化模型在傳統市場中仍尚未得到廣泛應用。這一領域中仍然存在巨大的挑戰和機遇，不過這些似乎仍有待開發。

作者:Vaibhav Thakare是印度理工學院勒克瑙分校的一名MBA（工商管理學碩士）。作為一名在戰略和貿易金融領域工作過的工程師，他一直對學習新技術和創新解決方案感興趣。寫作令他興奮，因為寫作就是幫助人們用簡單的詞語理解這些看似困難的話題。

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