1、克服人性的弱点，没有贪婪和恐惧，纪律性强、严格执行投资策略，不受投资者情绪的变化而随意更改。

2、模型的系统性：多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的处理，结合大数据处理技术捕捉到更多的投资机会。人的经验和总结和大数据相比就显得手工交易的机会比较有限。

3、及时、快速、准确：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益

的新的统计模型，寻找新的交易机会。并且保证下单的准确无误，这是主观

交易无法相提并论的。

在数字货币市场比传统市场更适合量化交易的几个特征：

1、交易不间断：数字货币市场全球 7*24h*365day 不间断，通过程序化交

易策略才能实现不间断交易，靠人工根本无法达到。

2、交易品种多：目前数字货币种类繁多，再加上不同的定价货币，形成更多的交易对。通过程序化交易不会错失机会，多品种和多市场只能靠程序完成。

3、基于历史数据的回测检验和优化：程序化可以将你的策略参数化和结果提前进行预测，让你对交易策略本身的理解更加透彻，形成自己的交易系统。

量化交易的盈利主要是依靠交易模型来实现，对数学和统计学的知识要求比较高。通过历史回测来检验策略模型的胜率、盈亏比、夏普值、年化收益率等指标来挑选使用实盘的交易模型。量化交易可以利用计算机对海量数据分析得到常人难以发现的盈利机会，而且有些机会只有量化交易才能利用。

比如你发现一种交易方法，其特点是盈亏的额度相等，但盈利的概率是55%，亏损概率45%。首先这种小差距的概率规律，非量化模型历史回测不能发现，其次，要利用这个规律盈利需要大量次数的交易才能稳定盈利，这也必须量化交易才行。

2、量化交易策略有哪些？

谭琳：量化交易策略有很多专有名词，让很多入行小白不知所以然，也是一个专业的量化团队的实力应用？高总能给我们大家讲解一下量化交易策略？@高成旺

高成旺：数字货币量化比较常见的策略类型：CTA策略、搬砖套利、三角套利、期现套利、做市商策略、高频交易等。为大家简单介绍2种常见策略：

1、CTA策略(Commodity Trading AdvisorStrategy)称为商品交易顾问策略，也称作管理期货。商品交易顾问对商品等投资标的走势做出预判，通过期货期权等衍生品在投资中进行做多、做空或多空双向的投资操作。

就投资方法而言，CTA基金有两大类，一类是主观CTA，即由基金管理人基于基本面、调研或操盘经验，主观来判断走势，决定买卖时点；

第二大类是量化CTA，是通过分析建立数量化的交易策略模型，由模型产生的买卖信号进行投资决策。其中每个策略又包含了一些不同的子策略。

量化CTA中用的比较多的策略是趋势交易策略，趋势交易就是用大量各种策略模型寻找当前的市场趋势，判断多空；趋势策略可以说是无惧牛熊，只要有上涨或下跌的行情就能获利。这种策略特别在牛熊快速转换或者趋势明确时，优势非常大。但如果趋势不明显，或者是震荡市场，那么这种策略可能会因为来回不停的止损而出现回撤。

2、期现套利策略：期现套利的实质是对现货价格和期货价格的基差进行投机。理论上来说，期货价格就代表着现货未来的价格。但二者之间会存在基差（基差=现货价格－期货价格），基差的变动是可以分析和预测的。一旦基差偏离较大，就出现了期现套利的机会。即使分析失误套利的风险也远比单向投机的风险低。

3、传统量化与数字资产量化的区别？

黄峤濛：传统量化我们熟悉的有股票，期货，外汇这些，这些市场已经很成熟了，而数字资产的量化才刚刚兴起，传统量化与数字资产量化还有哪些相同点，又哪些不同的点？@李勇敏

李勇敏：传统量化与数字货币在策略和从业人员有很多相同点，甚至很多数字货币团队是从传统金融上转业过来。两者又在在市场流动性、监管方面、交易环境有比较大的区别，尤其是市场监管方面，目前数字货币领域还是灰色领域。

4、传统期货高频交易和数字货币高频交易的一些情况？

黄峤濛：李总的团队-红链资本，参加Quantking资管大赛取得非常好的成绩，也请李总介绍一下红链的策略情况？@李勇敏

李勇敏：我们的量化策略有程序化CTA、合约和币币高频交易、统计套利、做市策略以及组合策略，核心团队由国内外顶尖量化专家组成。其实很多人都以为我们红链只会做高频策略，其实是不了解我们，我们的做市商策略为几十个交易所在服务，我们的趋势策略和组合其实也很错，只是今年都没对外募资，只用自有资金运营。

5、个人投资者如何参与到量化交易？确保量化策略稳定获利？

黄峤濛：对于感兴趣的投资者，如何参与量化投资？比如他是可以自己做量化交易吗？还是选择靠谱的量化交易团队？选择了一个量化团队后，如何确保稳定获利@许寿朋

许寿朋：1、量化投资是一个专业性较强的工作，不建议不会编程的个人投资者直接进行量化交易策略的开发。专业的事情最好由专业的人来做。

2、如果只是想是确保稳定获利的话，个人建议选择统计套利策略。

6、目前的量化交易市场上存在什么问题？

黄峤濛：通过前面的几回合解答，我们对量化交易有初步的认识，一个新生的行业会有很多需要改进的地方，目前的量化交易市场上存在什么问题？ @许寿朋

许寿朋：

1、交易所基础设施差，经常会发生服务器不稳定和故障。

2、没有具有信任背书的托管渠道。

3、市场有效性差。

4、交易所过多导致流动性分散。

量化交易在数字货币市场面临较大挑战。但是因为是早期市场，也存在较大的机会。

黄峤濛：兆贝资本曾经参加过大赛取得过CTA策略的冠军，现在以套利策略又取得很好成绩，也请许总介绍一下兆贝的策略情况？

许寿朋：当前的核心策略为统计套利，高频和做市策略。我们更看重的是不同策略上的收益风险比。即：年化收益率/最大回撤率；在市场波动持续减小的情况下，我们更愿意在统计套利上花精力，今年我们的高频和套利收益风险比相对较高，因为我们可以把套利的最大回撤控制在0.2%以内。

7、目前的量化交易市场上存在什么问题？

黄峤濛：针对提到了目前数字资产量化交易市场上存在的问题，红链和兆贝两家量化团队目前有哪些解决方案？@李勇敏 @许寿朋，共同回答一下

李勇敏：策略的适应性问题，在传统金融领域也同样出现，策略不可能一成不变也可以赚钱，大多数策略需要不断根据市场行情进行修正参数。目前交易深度的问题，也很正常，数字货币在某种程度上也会牛熊进行转换，也算是一个周期性行业，在交易所做市商方面，我们跟多家顶级交易所建立了战略合作关系，是几十家交易所的做市商，在交易所的流动性和合约设计上有密切的合作关系，红链资本在数字货币领域做市月均成交量2000亿元，为数字货币领域的交易深度提供了贡献。

许寿朋：我认为要解决策略的适应性和应对交易深度的解决方式，最有效的是加入自适应算法，也可以说是人工智能算法，这样程序会根据市场的变化而自动调整，比如，程序可以根据盘口的变化对微观走势进行预测来决定挂单价格。比如，可以根据市场波动率和盘口厚度自动调整下单手数，等等一系列此类智能算法可以有效解决这个问题。

因为没有人能完全准确预判市场走势，而市场总是后知后觉，我们能做的只有让程序去不断适应市场的走势。此类智能算法和机器学习算法不同，因为当前市场样本数少，样本数据不充分的情况下深度学习的结论准确性也会较低。

8、最重要的投资原则和风险是什么？

谭琳：最后，投资有风险，三位量化的专家，对于投资者在选择量化投资的时候，有哪些需要注意的风险？最重要的投资原则又是什么呢？

高成旺：因为高风险的市场并不适合普通散户进入，尽管中国有一个散户特征非常强的群体。但是“All in百倍币”、“百倍杠杆做合约”这些极度的风险偏好者还是会很快在市场上消失，也希望普通投资者能回归理性，分散投资。

最重要的投资原则：宁缺毋滥，投资量化团队是主要投人而不是模型。投资的主要风险是对市场认知不足，容易被短期的业绩和包装所误导，缺少耐心必然导致失败。

李勇敏：投资者选择量化策略的时候要想好自己的风险承受能力，目前最大风险就是市面上绝大多数量化团队都是骗子，需要注意风险。没有百分百不亏钱的策略，我们也曾经给客户较大回撤过。最重要的投资原则我觉得是要鉴别量化机构的投资背景，假如全亏完了，该机构有没有资本进行赔偿。

许寿朋：我想量化交易最大的风险就是滥用杠杆，我从不羡慕用高杠杆换回来的超额收益，更不应该抱着对风险的侥幸心理。我自己的投资原则是稳定而可持续的收益长远来看一定是最佳的。不应因追求高收益而忽略风险。

三、互动环节

问题1：对比传统市场的量化历程，目前数字货币行业的量化处于哪个阶段？@高成旺

高成旺：很多人喜欢用早期的股票市场来做比较，但是我感觉那个目标有点大了，目前全球数字货币的总量也就3000亿美金左右。还不到一个大型互联网平台型公司的量级，并且比特币又占了全部数字资产的70%以上。

我觉得更适合的对比是早期期货市场特征更像，因为期货可以交易的品种比较少，90%以上的人只交易铜、橡胶少数几个品种，最近几年才开始陆续有黑色金属、农产品、股指期货的火爆。现在数字货币量化交易的品种还是集中BTC、ETH少数品种。

期货交易所在早期阶段也是全国百家以上交易所，很多小地方都有交易所，一个品种在很多交易所上可以做，非常混乱，最终国家进行了清理整顿只保留了郑州、大连、上海3家商品交易所。

目前数字货币的“千所大战”，和当年的期货交易所遍地开花很像，最终应该只会留下几家市场服务好、治理规范的交易所，这个过程可能要3到5年，也可能会很快因为监管政策出手而加速。

我们接触到很多参加资管大赛的量化团队投资水平普遍还是比较高的，投资的业绩比美国量化团队也一点不差甚至更好，只是因为各种原因还比较低调。

另外因为交易所资金安全问题，一直没有第三方托管和监督这些基础设施的不足问题，目前还类似早期股票专户理财的方式居多，也影响了行业的发展。正因为早期阶段进入的传统私募还比较少，利润才可能做到年化30%甚至70%的可能性。

随着Libra的进入，未来10年应该是传统巨头和传统资金真正开始进场的阶段，市场规模会10倍甚至更高，但是投资数字货币和数字资产的散户群体我觉得可能还是在200-300万这个量级，这个可以从期货市场20多年的发展结果来分析。

问题2：数字货币量化的策略开发难度大，散户如何上手，策略商城或者智能投顾会有市场？@许寿朋

许寿朋：当前的数字货币市场环境下，散户如果不会编程基本很难上手，也更难开发一些风控和智能算法。

而智能投顾类的项目，我想随着市场的不断成熟，一定会是一个很重要的组成部分，就像传统金融市场的微量网，量化易，聚宽，米宽等等智投和量化平台都已经发展的很大。本质上，这些是在为市场的交易人员提供更加便利的工具。

问题3：这次资管大赛红链的成绩还会有上次那么高的收益？@李勇敏

李勇敏：上次比赛收益做到了4500%，这组策略跟上次比赛是不同的策略，收益肯定还可以，不同的策略，现在行情也差，应该不好这么高收益。

欢迎大家围观，在资管网的官网上有成绩

https://www.amtt.io/#/_Assets/Assets

四、结语：

谭琳：今天我们AMTT量化资管专题周第一期：冠军带你入门量化交易活动到此结束。本周四晚8:00，我们将进行我们的第二期活动：“好基金到底怎么选？”欢迎大家到时候准时收听我们的直播。我们下期见，拜拜~