小鼎量化机器人和马特量化机器人有什么区别

2018年想必是很多投资者难忘的一年,投资市场带来的诸多问题让投资者倍感头疼,让很多的投资者望而却步,退出投资市场,同样也有很多的投资者纷纷把目光看向了当下火热的量化交易板块。

马特量化机器人项目对接微信:ZXF2021035

在牛市中,炒币有超高的收益率,散户们不会注意到只有8%年化收益率的量化交易,但现在进入熊市这么久,资产亏得所剩无几,大家的收益预期骤降,8%的年化收益率突然变得非常引人注目了。量化交易,是以客观的数学模型替代人为的主观判断,极大减少投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。

量化交易包括套利策略,全球数字货币交易所有很多,同一个币种的定价不相同,同一个交易对在不同交易所之间也存在价差,只要存在价差就存在套利空间。一般人工套利有着很多不确定性,比如耗费时间长,准确性不高,价格变化快等,但是通过量化模型抓住套利时机,制定套利交易策略,并通过程序化算法自动向交易所下单,就能够高效稳定赚取收益,就是无数人对量化套利着迷的原因。

一套好的量化交易系统至少应该包括交易模型构建模块、风险控制模块、交易成本分析模块、指令执行模块、策略回测模块、数据收集模块和数据清洗模块,对用于基金产品的量化交易系统还需要添加产品监控模块。”马特量化社区强调,基于多年的系统开发管理经验,交易系统的所有者具备对上述模块进行移植、优化、升级的能力也非常关键。

我们知道外汇市场是5*24小时实时开放的,单凭个人想要实现24小时实时盯盘是不可能的,因此早在1970年代,华尔街的一些金融机构的交易员,很早就开始编写基于自己交易思路与策略的交易程序来替代人工盯盘,可以说智能交易程序历史来源已久。目前市场各种交易程序良莠不齐,判断一款交易程序是否优秀的前提之一是盈利能力,其二是它的止损风控能力。在这两方面马特量化机器人相较于市场上的其他量化交易程序着一套自己的处理思路。

1.什么是量化交易机器人

要弄明白什么是量化交易机器人？首先要搞清楚“量化交易”的基本概念：

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的投资方式。量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

看完以后是不是还是有点晕，没关系，我用大白话来解释一下。

量化交易其实干了两件事情：

①建立数学模型（人）

②根据数学模型，在合适的时间点买入或者卖出（计算机）

其中第一步由人来完成，第二步由计算机来完成。

平时所说的量化交易机器人一般都是指第二步：计算机根据预先编写的程序，判断何时应该买入或者卖出。

因此可以简单的认为：计算机程序 ≈ 机器人。

量化交易已经是股市里比较成熟的做法，有数据显示，国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的70%-80%。

由于币市和股市有很多相通之处，所以现在币市里面研究量化交易的也越来越多。

2. 量化机器人有什么用？

简单的说，量化机器人有两大用途：套利和做市。

2.1 套利

天下熙熙，皆为利来；天下攘攘，皆为利往。

量化交易最大的用途当然就是赚钱或者说是套利！

量化交易最大的优点就是减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

俗话说，投资是反人性的，至少体现在两方面：

①他人贪婪时我恐惧，他人恐惧时我贪婪

②明明持币不动是个很好的方式，但有时就是控制不住自己的手，想做点啥

所以量化投资借助现代统计学和数学的方法，制定了一个客观参考的指标，当符合条件时不带感情色彩的买入或者卖出，大概率的获得超出平均的收益。

说一句题外话，人带有感情色彩和情绪波动是人类进化了几百万年的产物，是人类为了适应环境和生存下来的必要条件。但人类进化了几百万年的这套底层操作系统和思维模式，明显不适用于只有百年历史的股市和十年历史的币市，所以人需要借助计算机来升级自己的操作系统，来做自己不擅长的事情。

2.2 做市

量化交易对于普通人来说可以套利，但是对于交易所来说还有第二种用途：做市，通俗的说就是刺激交易。

因为有时某些小币种交易量太少，或者恰逢熊市大家都不愿意交易，这时市场上就会很冷清，越冷清就越没有人交易，形成恶性循环。有了做市机器人，机器人就可以充当对应的买家或者卖家，在市场上交易盘活交易量。

如果市场上没有交易，对投资者和交易所都不是好事，从这一点来说，做市机器人有其存在的价值。

在实际运行过程中，机器人在促进成交量暴涨的同时，其实也在拉平不同数字货币之间的交易对，以及不同交易所相同数字货币对之间的差价，避免了市场上不合理的波动。

而在期货市场中，也是由机器人来强制平仓，保证期货市场的正常运转。

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编译者/作者：Sperat

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