币圈量化框架选型

在我的印象中，量化交易应该是从2010年开始的，那时候是量化交易最开始在国内兴起，从国内到国外，从互联网到线下。随着比特币、以太坊、莱特币等主流币的火热，也让不少人加入了这个行业，越来越多的人看到了这个行业的巨大潜力。当然，在这些人里面，有很多做量化交易的人其实并不是很了解量化交易到底是什么。 从目前来看，国内做量化交易最多的应该就是一些头部交易所和一些大型私募了。除了这些大型私募外，其实很多其他公司也在做量化交易，比如：币安、火币、 OKEx、 Bitfinex等。 量化交易有很多种类型，可以分为两大类： 一类是基于模型的策略（也就是传统意义上的量化交易）

• 1.什么是量化交易

  简单来说，量化交易就是将人的判断和交易策略用计算机程序来实现的一种交易方式。 量化交易有很多种，一般我们常见的有以下几种： 资产配置：根据资产的不同类型，按照一定的比例进行投资，比如股票、债券、基金、黄金等； 套利：在不同市场进行套利交易； 对冲：利用不同市场的价格差来对冲风险。 以上几种交易方式都可以用量化交易来实现，也就是我们经常听到的程序化交易。目前在市场上，使用最多的就是资产配置策略了。而这类策略其实也可以理解为量化交易。 在整个量化交易过程中，所有的数据都会被量化到模型中，然后再根据模型进行运算。这些运算结果会以代码的形式提交给市场进行检验和使用，最后再进行投资决策。

• 2.策略类型

  常见的量化交易策略类型有：多因子策略、趋势跟踪策略、统计套利策略、 CTA策略等。 这里我会简单介绍一下多因子策略和 CTA策略，主要是因为这两种策略相对比较简单，而且也比较适合新手，适合对量化交易比较感兴趣的新手来使用。 多因子策略可以理解为：由多个因子来共同决定一个币的走势。常见的因子有：基本面因子、技术面因子、情绪面因子等。下面我会介绍几种常见的量化交易策略，当然，可能会有很多种，但我会尽量以我自己使用过的一些量化交易工具为例，来介绍下它们各自的特点。

• 3.量化交易的风险

  量化交易的风险，主要来自于两个方面： 一个是市场的风险，也就是市场的波动带来的风险。量化交易通常都是在一个波动非常大的市场中进行，但是这个波动可能会非常剧烈，比如：比特币在最近的上涨中，很多人都把比特币炒到了20000美元左右。 另一个风险是策略本身带来的风险。很多时候，量化交易的策略并不是完美的，也会出现一些问题，比如：模型失效、或者说市场突然发生变化等等。

• 4.框架选型

  在我看来，目前市面上主流的量化框架无非就是两大类：一类是传统的程序化交易框架（如： hadoop、 spark等），另一类是基于算法的量化交易框架（如： Qtt、 Pandas等）。 程序化交易框架，由于其本身具有很强的可扩展性，可以支持很多种不同的策略类型，可以快速搭建策略。同时，由于程序化交易需要很高的实时性和可靠性，所以对于策略开发人员来说，程序化交易框架可以很好地满足他们的需求。 算法量化交易框架，则主要是为了解决算法交易中实时性、稳定性、可扩展性等问题而设计的。下面我来分别介绍这两类框架。

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