
这是《150天数字货币量化实战课》的第2篇。
上一节我们讲了:为什么90%的人做数字货币最后亏钱。
很多人亏损,并不是因为市场不好。
而是:
没有规则。
靠情绪交易。
今天我们正式进入量化世界。
很多人第一次听到“量化”这个词,会觉得很高级:
机构在做。
基金在做。
数学博士在做。
自己肯定玩不了。
但实际上,量化没有那么神秘。
一句话解释:
量化 = 用规则替代感觉。
先举一个最简单的例子。
假设现在BTC价格:
100000美元。
你给自己定一个规则:
当BTC突破过去20天最高价。
买入10%。
上涨15%。
止盈。
下跌5%。
止损。
这个过程里:
没有猜涨跌。
没有看群消息。
没有听老师喊单。
没有临时改计划。
只是:
市场满足条件 → 执行动作
这就是最基础的量化。
很多人以为量化一定要:
AI。
机器学习。
高频交易。
超级计算机。
其实不是。
最简单的均线策略。
都属于量化。
看看两种模式区别。
很多职业交易员最后都会发现:
自己最大的敌人不是市场。
而是:自己。
所以越来越多人开始让程序代替人。
很多人以为量化就是:
写个机器人。
自动买卖。
实际上真正系统远比这个复杂。
完整流程通常是:
市场数据
↓
策略判断
↓
风险控制
↓
自动下单
↓
收益统计
↓
监控报警
↓
持续优化
举个例子。
这才是一个完整闭环。
核心逻辑:
涨了继续拿。
跌了退出。
典型:
适合:
优点:
缺点:
逻辑很简单。
不断赚波动。
比如:
BTC在:
95000–105000之间震荡。
机器人自动挂单。
低买高卖。
优点:
震荡赚钱。
缺点:
单边行情危险。
很多人网格爆仓。
不是网格有问题。
而是:
无限加仓。
甚至马丁。
核心:赚价差。
例如:
交易所A:
BTC价格:
100000。
交易所B:
100500。
买A。
卖B。
赚500差价。
还有一种比较流行:
资金费率套利。
模式:现货做多。
合约做空。赚Funding。
特点:波动小。
适合稳健用户。
这是最近最火的方向。
传统量化看:
AI量化增加:
例如:
AI分析:
市场负面新闻增加。
自动降低仓位。
或者:
检测社媒热度。
提前识别趋势。
但这里要注意:
AI不是印钞机。
AI只能提高信息处理能力。
真正决定生死的。
仍然是:
风控。
原因很简单。
因为人太容易犯错。
看看下面这个场景。
晚上11点。
BTC突然上涨。
群里开始刷屏:
“起飞!”
“冲!”
“马上突破!”
你打开账户。
追进去。
半小时后。
开始回调。
利润消失。
第二天:
继续跌。
止损。
结果下午重新上涨。
这种事。
很多人经历过无数次。
机器人不会。
它只看规则。
满足:
执行。
不满足:
等待。
没有情绪。
不会熬夜。
不会冲动。
这也是量化最大的价值。
不是。
一定不是。
记住一句话:
市场不存在稳赚。
量化也会亏。
也会连续止损。
也会遇到黑天鹅。
真正优秀的量化系统追求的是:
长期。
稳定。
可复制。
例如:
年化20%。
回撤10%。
连续运行5年。
这已经超过大部分投资者。
量化的目标从来不是:
一天翻倍。
而是:
长期活下来。
建议分四步。
思考下面三个问题:
明日预告
第3篇:《量化交易和人工交易谁更赚钱:为什么高手越来越少盯盘》
我们会正式拆解:
- 人工交易为什么容易失败
- 量化到底赢在哪里
- 机构为什么几乎全部程序化
150天课程,今天正式进入实战阶段。
- 普通人是否应该放弃手动交易