2023-03-28 14:32
币圈量化交易的危害
量化交易是什么？ 在金融投资领域，量化交易是指利用计算机程序进行量化分析，通过编程语言和数学模型对金融数据进行量化，对数据进行分析处理，得出结论并执行的一种交易策略。也就是我们常说的“程序化交易”。 这类交易策略通过借助计算机技术对大量历史数据进行分析，实现自动买卖的策略，能有效规避投资者情绪波动所带来的影响，减少主观判断带来的错误率。 但是量化交易在币圈也被人所诟病。近期，火币研究院发布了《2019年量化投资白皮书》，白皮书显示，火币在去年8月推出了一套量化策略体系“FIRST”，可以让用户通过对市场涨跌、仓位、估值等方面进行量化分析和决策，从而获得更高收益。 这种方法是否可行？或许可以从这些年来的币价表现中看出来。2018年1月2日，比特币在10700美元左右的时候，有不少人认为牛市来了，但在随后的一个月里，比特币下跌至6500美元。2018年11月24日，比特币达到最高位10600美元。 一年后的2019年2月14日（大年初五）比特币跌至6300美元。 显然，量化交易在币圈并不是一个成功的策略。而原因则是因为在币圈量化交易的风险比较大。 下面我们来分析一下币圈量化交易存在哪些风险？
1、流动性风险
币圈交易市场流动性不足是制约币圈量化交易发展的重要因素，由于币市是一个小体量的市场，价格波动频繁，流动性较差。另外，一些交易所设置了较高的保证金率（如20%），这就意味着投资者必须用较多资金才能确保其盈利。如果投资者进行的是低风险高收益的量化交易策略，则需要使用大量资金才能获得相应收益。 例如，比特币在2017年12月14日达到最高值10600美元左右后，有大量投资者因为使用较高保证金而爆仓。在这种情况下，投资者就必须动用更多的资金才能将其卖出。而如果在价格下跌的情况下进行低风险高收益的量化交易策略，则可能会导致资金亏损。
2、市场风险
在币圈，量化交易策略一般会有两种： 一种是趋势跟随策略，通常情况下，在行情上涨的过程中，会跟着上涨，但是也有可能会在行情下跌的过程中做反向操作。但这种情况是非常罕见的。 另一种是多周期策略，通常情况下，可以同时选择多个不同周期的合约品种进行交易，比如同时买入 BTC和 ETH的合约。这种情况下就会有两种可能： 一是因为 BTC和 ETH在短期内出现了明显上涨，这种情况下就会有不错的盈利。 二是因为 BTC和 ETH出现了回调。
3、回撤风险
因为量化交易需要历史数据，而历史数据并不能代表未来的市场走向，所以在币圈，经常会出现一种现象：在牛市中，量化交易策略的表现也很不错，但当牛市结束后，随着市场风险的增大，量化交易策略的回撤率也会快速上升。
4、滑点风险
在币市交易中，如果行情发生剧烈波动，容易造成价格瞬间偏离其价值，导致币价瞬间下跌或者上涨。而在这个时候，投资者的仓位和资金可能会因此受到很大损失。 如果没有对币价进行及时的监控和预警，那么在发现币价异常波动时，投资者就会有可能来不及做出反应。而造成这种情况的最直接原因就是滑点。
5、技术风险
在币圈，如果策略的代码被黑客攻破，造成的损失是很难估量的。今年年初，黑客通过“零号控制台”攻击，导致了近50个数字货币平台遭受损失，比特币损失约为20亿美元，以太坊损失了约5亿美元。 除了黑客攻击，量化交易还有一个风险就是算法本身的缺陷。目前市面上出现了很多算法模型，如 Vault、 PyTorch、 TensorFlow等。但是这些模型存在一个致命的问题就是无法预测未来。这也就导致了虽然市场上有很多模型，但真正能长期稳定盈利的却不多。此外，因为量化交易的门槛较低，很多人都在尝试通过量化交易来赚钱，而忽视了技术的提升和积累。
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