战略 |如何借鉴“量化交易”提高数字货币交易中奖率

Source/Sharp>数字货币领域的量化交易似乎有两种极端观点：一种

量化交易经过复杂的算法总有可能击败散户，但不清楚它是如何运作的，如何评估量化，他们只认为它是一头摇钱树；还有一种似乎认为量化交易只是网格交易，只是通过程序快速下单，并不具备人类高手所具备的交易本质。这两种观点当然是有偏见的，我们暂且不细说，只简单说明主要区别。量化交易一般依靠大数据分析制定“大概率”事件，经过数学模型验证，固化成策略，可以细分为多种类型，如套利、趋势、高频等。不同的类型也有不同的特点。例如，高频交易具有人工主观交易无法比拟的交易速度。套利交易擅长在市场中发现即时溢价。与主观交易不同，量化趋势交易更容易受到情绪波动的影响。像人类一样，期望在遇到信号时做出更明智的决定，并完全忘记之前制定的策略。而主观交易则擅长发现难以量化的模式，并利用多方面的创造力和影响力来拥有量化程序所不具备的能力。

可见量化交易更注重数据分析，程序采用历史数据回测来验证模型。但这并不是说主观交易应该完全基于灵感。对于大多数人来说，如果他们直接拿出真金白银去市场用他们认为不错的“嗅觉和交易技巧”大赚一笔，他们可能会赔光所有的钱。即使主观交易不能像量化程序那样快速地“回测”历史数据，你也应该继续通过历史数据锻炼你对模式识别和应用的熟练程度。成熟的交易者往往在获得超越常人的能力之前，将某种模式的应用练习数千次。毕竟，通过历史发现模式并用历史数据验证模式是提高交易能力的唯一途径。这条路不容易，但也是战胜市场的必由之路。

接下来，我们来谈谈如何进行主观交易的回测。这是一个名为 TradingView 的好工具。可能有些人对TradingView不熟悉，这里简单介绍一下。 Tradingview 是一个价格图表和分析软件，也是一个社交网络。投资者可以使用 Tradingview 查看各种不同金融市场和资产类别的价格图表，包括股票、货币对、债券、期货和加密货币。在大家熟悉的网页端交易所（火币、OKEx、币安等数字货币交易所）上都可以看到“Chart by TradingView”这样的字眼。因此，一方面，您可以利用TradingView的专业图表功能，例如上千种技术指标，包括他人贡献的自定义技术指标/形态（而您在数字货币交易所无法触及这么多指标/形态） 您还可以在同一张图表上比较不同的交易对，这在使用配对交易策略时非常有用；或查看二级烛台图表（仅限付费用户）。另一方面，您可以使用与 TradingView 相同的强大社交功能。许多专业交易者每天都会在 TradingView 上分享他们的交易经验和下一个价格预测。当然，你得有一定的英文阅读能力。

这里推荐的只是TradingView图表的一个小功能，即回测（Replay）。首先访问TradingView的网站，进入并选择您关心的交易所的交易对，例如我们选择Binance的BTCUSDT交易对；然后调整你关心的K线粒度，比如1分钟或1小时，并添加技术指标等。然后你可以点击回放按钮，此时会出现一条红线，代表你想开始的时间“回测”，选择开始时间并点击播放按钮，开始时间后的K线和技术指标将被清除。想象一下，你回到那个时候，不知道接下来的价格走势，仅仅根据历史数据做出判断。比如通过某个技术指标判断一个信号，需要综合各种数据和趋势来判断是买入还是卖出的好时机，可以在底部的文字注释中记录自己的想法和行情分析的屏幕。验证您的判断，暂停并再次记录您的体验。

在随机时间点，再次重复该过程，直到您感到自信为止。不要小看这个略显枯燥的过程，对于训练盘来说非常重要。当你准备踏上数字货币的战场时，如果发现判断结果与真实市场的回测有很大差异，应及时分析总结，找出差异再回测。

遗憾的是TradingView的Replay功能只为免费用户提供每日级K线。大多数投资者更关注1分钟、5分钟和15分钟K线。此时，他们需要升级到 Pro 版本。 TradingView 提供 Pro 版的 30 天试用期，您可以根据试用情况做出决定。如果您不想为此付费，也可以尝试使用TradingView查看1/5/15分钟K线，将K线中您关心的时间移至屏幕右侧用鼠标，然后用键盘上的右键来模拟Replay。如果您想成为高水平玩家，TradingView 的 Pine 脚本可以让您更方便快捷地完成回测。 Pine Script 是一种基于 JavaScript 的脚本语言，比较容易掌握，但是这里没有篇幅介绍这种语言。常见用法。有兴趣的读者可以前往TradingView查看。

正如没有使用历史数据进行回测，任何量化策略都不会生效，我们也建议主观交易者也通过回测快速锻炼交易“感觉”。但是，量化交易的另一个步骤可能不是所有量化团队都遵循，大多数交易者只是忽略它，即纸质交易。

对于量化团队来说，模拟交易就是验证真实交易API的稳定性和程序延迟（相对回测通常不考虑交易延迟或者设置固定的时间延迟），比如调用接口的延迟，数据分析 量化计算造成的延迟，等等。有时这种延迟会对最终收益产生巨大影响，尤其是对于高频交易。而稳定性同样重要，比如交易所的计划外维护、极端市场低迷的变化等等。这个过程是在完全执行follow 策略的情况下，检查真实环境中的性能是否与回测一致。更多的是对方案的验证和改进，而不是策略本身。有的团队专门负责这部分数字货币交易盈利策略，对高性能计算（HPC）、并发编程（Concurrent Computing）等有更高的要求，当然有的团队会忽略模拟交易，直接用少量资金来验证以上问题，但额外考虑的是不同资金量下对量化的影响，如分单策略、资金利用率等。

股票交易软件中通常会提供模拟账户，让用户在入金前熟悉操作流程。大多数数字货币交易所都没有这个功能，这也是市场的选择，因为没有多少人会使用这个功能。我们这里强调的不是如何通过模拟操作来锻炼交易意识，因为使用模拟资金和真实资金时的心态是完全不同的，这是大多数主观交易者需要克服的。这里要强调的是，通过模拟交易过程的类似量化，证实了回测和模拟交易的表现是统一的。这种统一不仅是感觉到的数字货币交易盈利策略，而且更多地被数据证明了。

为验证模拟交易在收益、风险、成本等方面与回测程序一致，应根据需要对模拟交易进行记录。人工主观交易者如何完成高质量的模拟交易？以下是一些个人建议：

一段时间后，如果回测和模拟结果不一致，我们一方面可以找出模拟交易和回测的差异，对模拟交易进行修正。另一方面，这也可能是我们修正回测的好机会，比如补充回测中被忽略的信号，提高准确率。

回到主题，为什么模拟实时交易对主观交易者同样重要？个人根据以下几点做出判断：

尤其是第二点，人工交易者可以比量化程序更好地识别某些模式，而他们的模式很难用计算机语言量化描述，而经验使人们更相信感觉而不是数据。当感觉受到外界环境和个人情绪的较大影响时，就要警惕这种感觉或体验的失灵，或者对自己的感觉产生过分的怀疑。此时，通过模拟交易，模型可以得出一个定性评估，在真实情况下是定量的，而不是纯粹基于感觉。模拟交易的结果通常更有利于个人感觉更好。

善于思考、分析、总结是做好工作的必要条件，你在处理数字货币交易时是否也这样做过？

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