比特币量化交易策略解析
比特币以及其它数字货币的量化交易通常也可以称之为“程序化交易”，指通过交易所提供的API接口，使用程序自动获取行情、分析、买卖，期望从中获利或实现其它功能。当前，量化交易在数字货币领域已经十分普遍，各种交易策略活跃着市场，竞争也趋向激烈。
量化交易并不全是普通人理解的那样高大上，需要高深的数学和编程技巧，也可以用来完成一些很普通的工作，比如价格预警、账户监控、数据统计等；也可以用于简单的辅助交易，比如买入众多山寨币，切分大单（冰山委托）等；这些都属于量化的范畴。当然，想从市场中获利，从来都不是一件简单的事，需要不断地学习和思考。
比特币量化交易策略解析
1.双平台搬砖套利策略：
通过程序搜索不同交易所之间的差价，从便宜的交易所买入并在价格更高的交易所卖出。其间的差价减去交易的手续费即为利润。在几年前这类策略十分暴利，但现在由于竞争激烈，基本已无空间。
2.三角对冲套利策略：
顾名思义，三角对冲要找到三个交易币种，其两两之间都都有交易。以ETH、BTC、USD为例，存在ETHBTC、BTCUSD、ETHBTC三个交易对。从USD或BTC出发，它们之间可以形成四种交易循环。一其中一个为例：BTC卖出得到USD，USD买入ETH，ETH再卖出得到BTC，如果走完循环后，发现手中的货币变多，就完成了一次三角套利。目前单平台三角对冲已经基本无利润空间，跨交易所的三角对冲机会相对多一些。
3.期现套利：
期现对冲简单来说期货现货存在差价进行套利，期货价格在交割日最终会回归到现货。当比特币期货溢价显著高于比特币现货时，可以通过做空期货，同时做多等价值的现货来获得无风险的差价收益。目前期现套利在行情横盘时很难开仓交易，只有价格大幅波动时，期现才会出现可观的差价。
4.跨期套利：
与期现套利原理类似，利用近期和远期合约的不合理差价回归套利。目前还可以做。
5.高频做市：
主要原理为盘口做市，吃波动性带来的差价，对手续费敏感。在几年前没有手续费时是高频交易的黄金时间，目前只有超低手续费或返佣交易所才能尝试。
6.趋势策略：
此类策略很多，资料很多，就不详细介绍。
什么是量化交易？
说起币圈，大家可能已经都不陌生了，那到底什么是币圈中的量化交易呢？那么，在讲“量化交易”之前，先认识一下什么是“搬砖”，这里的“搬砖”不是网络上的各种段子，而是实实在在的搬砖。
举个例子，一枚比特币在A市场的价格是100元，在B市场的价格是90元。大家有没有想过，同样是一枚比特币，按理说无论在哪个市场，其价格应该是一样的。如果当你发现，2个市场的比特币交易不一样，那么价格差就出现了。
B市场的比特币便宜，A市场的比特币较贵，那么从B市场买入，然后再A市场卖出，那么我就就能赚到这个价格差。把B市场的比特币搬到A市场卖，这就是比特币“搬砖”，早在几年前“搬砖”一般是人工操作的。
但是，后来由于比特币搬砖的人多了，大家都发现了这种交易机会，导致这种交易机会越来越少，市场趋于平稳，价格波动也比较小，基本维持在1%之内进行波动。这样一来，费很大的劲，浪费时间、浪费精力，甚至还有可能出现搬砖亏本的情况，因此，一些比较机制的小伙伴就想到了用电脑代替人为的主观判断。
由于电脑更善于高速计算、以及不知疲倦，甚电脑还能根据比特币的历史行情，通过大数据分析，筛选出更能给交易者带来超额收益的机会。并且使用量化交易也在最大程度上减少了交易者的主观情绪影响，即使在市场极度狂热和悲观的条件下，电脑都能很好的执行交易策略。
量化交易种类
在币圈中量化交易实际上和期货量化交易没有本质上的区别，甚至由于数字货币有多个市场和币种，这是它的玩法更加灵活，比如：传统的趋势交易、跨市场搬砖、跨币种对冲等等。
趋势交易：趋势交易者相信价格反应一切，他们不管价格波动的真正原因，而是根据趋势原理和趋势指标，制定相应的交易策略，并根据策略信号进行买卖交易。
跨市场搬砖：这种交易方法我们文章前面提到过，也是在币圈用的比较多的交易方式，用一句话概括就是：低买高卖，赚取价差。
跨币种对冲：起初这种交易方式来源于股票的价值投资策略。举个例子，我想做多贵州茅台，但是当我做多的时候，我就承担了一种市场风险（因为市场价格涨跌是不确定的）。但是如果我在做多贵州茅台的同时做空五粮液，那么我就对冲了市场风险。虽然我不确定市场在未来究竟是上涨还是下跌，但贵州茅台好于五粮液，这个是确定的。因此，无论市场怎么走，我都是赚钱的。
量化交易特点
相对于主观交易，量化交易有非常明显的优势，首先量化交易比主观交易更快，人再快也快不过电脑，长期下来这是一个非常大的优势。其次，量化交易更有纪律性，它是典型的先计划再执行，电脑代替人去做交易，不会在盘中交易时受主观情绪的影响，更不会临时起意。
再者，量化交易有100%的执行力。做过主观交易的人，应该都明白，要想在实盘中做到知行合一，是一件很难的事情，特别是那些老交易者，应该都会有这种体会。有时候，赚钱的策略最后没赚到钱，往往是因为自己的执行力不够。
最后，量化交易更加科学，它可以根据历史数据，通过大数据归纳总结，提高策略的开发效率。并且在检测一个量化交易策略上，它的速度更快，通常几分钟之内就能完成，在策略优化上也是如此。
但是，退一步讲，尽管量化交易有诸多优势，但也存在这一定的风险，比如：容易受到历史数据不完整等因素，造成策略的幸存者偏差和过度优化。另外还有一部分硬件风险，比如：网络故障、停机停电等因素的影响。
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