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許聰說幣:比特幣, 談一談數字貨幣的量化投資行業(完)_META

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我們認為量化交易至少需要以下5類基礎設施:

交易場所:現貨交易所、衍生品交易所、OTC交易所,以及主經紀商

交易產品:各種數字貨幣交易對、數字貨幣期貨、數字貨幣期權

數字貨幣管理系統:包括冷熱錢包、托管、保險等

法幣銀行通道和資金管理系統

量化交易系統

數據API接口:包括實時交易所數據、鏈上數據和其他宏觀數據

數據庫:歷史行情數據庫和歷史其他類型數據庫

監控系統:捕獲行情數據和特殊事件

回測平臺和仿真交易平臺:對策略進行歷史和實時驗證

策略開發平臺:可以自行開發策略或者使用成熟的策略開發平臺

多賬戶管理系統:多賬戶資金管理、風險權重分配

核心模塊:量化策略策交易引擎

交易系統:訂單發送、執行、成交報告

交易平臺的開發步驟:

典型的量化平臺可以分成三大模塊:1行情數據模塊;2行情計算模塊;3量化交易模塊。下圖為一整套量化交易平臺模塊之間協作流程示意圖,其中量化交易引擎為核心模塊,包含算法描述、監聽腳本、第三方庫等部分,并匹配監聽各類事件,驅動量化策略執行。以上參考招商證券量化交易系統

以太坊網絡當前已銷毀332.58萬枚ETH:金色財經報道,據Ultrasound數據顯示,截止目前,以太坊網絡總共銷毀3325862.14 枚ETH。其中,OpenSea銷毀230050.65枚ETH,ETHtransfers銷毀284714.09枚ETH,UniswapV2銷毀178474.36枚。注:自以太坊倫敦升級引入EIP-1559后,以太坊網絡會根據交易需求和區塊大小動態調整每筆交易的BaseFee,而這部分的費用將直接燃燒銷毀。[2023/5/24 15:22:49]

量化策略比較隱秘。如何評估和建立對量化團隊的評價標準,是一項非常復雜的工作。量化策略是如同食品行業的秘方一樣,隱秘而又被行業冠以神秘色彩。

業績選擇性披露。量化團隊的生存線就在于領先的量化策略,其披露一般是有限的。市場上所見的量化團隊神話,也存在選擇性披露的情況。比如數學家西蒙斯設立的大獎章基金雖然收益最好,但是有外部投資人的其他下屬基金卻表現一般。

某些基金在某一年大賺,但是之后就泯然于行業,因此那種基業長青的基金很少,無論量化還是非量化。

不能過于看重團隊背景。僅以團隊背景去做評估也會碰到意外情況,最著名的例子就是長期資本管理公司LTCM的失敗,是諾貝爾獎級別的量化公司倒閉的先例。

知情人士:資管巨頭Blackstone和Apollo考慮收購硅谷銀行資產:金色財經報道,據彭博社援引知情人士報道,另類資產管理公司Blackstone(BX)和Apollo(APO)正在考慮收購硅谷銀行(SVB)的資產。[2023/3/14 13:04:01]

多種指標配合。以業績去看也會有問題,業績都是后視的,存在幸存者偏差,之前的業績并不代表之后的業績。如何評估帶有一定的運氣成分。

尤其是以外部投資人的角度去參與,也很難看明白單一模塊,以及各個模塊之間的聯動特征,即便借助代碼審計。此外最大回撤和夏普比率、索提諾比率等衡量風險控制的指標也需要注意。

動態評價。因此評價良量化團隊首先要動態的看問題,不能唯業績論。不同市場下不同策略收益差別很大,這里面還有一定的運氣成分。

所以需要保持客觀、并不斷地跟蹤。每個公司都會宣稱自己的風控模塊完備,但直到出現風險事件,才知道誰的風控最優。

根據我們對行業的理解,目前數字貨幣量化投資盈利最豐厚的是兩類策略:

做市商策略:目前數字貨幣量化交易最強的團隊還是來自于傳統量化基金,他們的主要策略就是做市商策略,即通過在不同的交易所提供流動性,而在其他交易所完成頭寸的cover,利用的是現貨交易所之間的價格差,以及自身交易引擎可以瞬間捕捉機會的優勢,策略體量比較大。

IMF:美國通脹尚未“轉危為安” 美聯儲需加息到底:1月5日消息,近日,IMF首席經濟學家戈皮納特稱,美國通脹“尚未好轉”,美聯儲現在宣布在抗擊通脹的斗爭中取得勝利還為時過早。她表示,如果看看勞動力市場的數據和服務業通脹,我認為很明顯,美國的通脹還沒有好轉,所以我對美聯儲的建議是今年一定要將加息堅持到底。戈皮納特表示支持美聯儲將基準利率上調至5%左右,并在今年全年保持在這一水平。戈皮納特預計歐洲央行的緊縮周期會更長,因為歐洲正在努力應對能源危機。她表示,我們預計到2024年,通脹才會開始接近歐洲央行2%的目標。[2023/1/5 10:23:07]

高頻交易策略:這類策略的特點是盤子容量較小,但是收益比較穩定,優秀團隊年化可以達到30%-40%以上,但是擴展需要整體數字市場的市值往上再走一步。這些團隊的出身也是傳統量化基金出身。

其他類型的策略,或者是風險較大,或者就是很難效仿,難有特別優秀且持續的案例出現。目前行業還缺乏成熟客觀可靠的評價體系,也欣喜的看到一些同行在著手建立,希望可以看到更多更客觀的評價標準。數字貨幣行業應用的局限

工具限制

自動化支付平臺OAK Network贏得第28輪波卡平行鏈插槽拍賣:9月30日消息,波卡生態自動化支付平臺OAK Network以鎖定近15萬枚DOT的眾貸結果贏得第28輪波卡平行鏈插槽拍賣。[2022/9/30 6:04:34]

金融工具是展開量化交易的基礎。量化投資是和金融工具豐富程度密切相關的,有更多的金融工具,就有更多可以選的量化方法。

假設只在一個現貨市場,開展純粹的量化交易,則只能使用趨勢判斷型類的策略的,相反那些喜歡判斷波動率類的策略則完全沒有辦法運作。

期貨交易所Bitmex在2016年上線永續期貨合約,2017年CME和CBOE才開設期貨,最大的期權交易所Deribit在2018年才建立。稍后現貨交易所才跟進,紛紛加入了期貨和期權產品。沒有這些交易所和衍生產品,現貨的風險對沖不掉,期貨的風險也沒法對沖。所以量化交易需要對應的交易場所和工具。

A股市場,比如在2015年股災后對股指期貨開始加大監管,比如增加開倉限制,增加平倉手續費等,都導致最重要的對沖系統性風險的手段的缺失。

結果就是,A股最流行的量化投資方法是因子模型,因子模型就是類似把各種股票的特征歸因到各種因子,比如規模、動量、估值、價值、成長因素等,但反而海外流行的套利型策略就不多。原因就是A股的衍生工具還是太少,公募也限制做空,只能在做多的時候選用因子模型。

Meta解散負責任創新團隊:金色財經報道,據《華爾街日報》報道,Meta解散了其負責任創新團隊,該團隊曾是其解決產品潛在負面問題的重要一環。該團隊包括大約24名工程師、倫理學家和其他人員,他們與內部產品團隊、外部隱私專家、學者和用戶合作,以確定和解決對新產品和Facebook及Instagram變更的潛在問題。Meta發言人Eric Porterfield表示,大多數團隊成員將繼續在Meta其他部門從事類似的工作,不過不保證他們都會有新的工作。

金色財經此前報道,美國參議員就加密貨幣欺詐問題對Meta首席執行官扎克伯格進行了質問。[2022/9/10 13:21:21]

市場規模限制

量化策略容量是有限的,是因為市場本身規模就有限,如果量化策略規模過大,本身會擾動市場,導致交易利潤變低。

比如期現或者跨期套利,期貨市場近期成交的一般會好于遠期成交,那捕捉價差的策略就要適應遠期期貨的成交,一旦超過這個限制,就變成單方面在近期的風險暴露。

而且數字貨幣市場的流動性,是分散在各個交易所里面的,一方面創造了跨交易所套利的機會,一方面也限制了套利的規模,策略要同時匹配不同交易所的成交量,不然就使得套利機會變得很薄。

競爭行為

有效的策略,可能知道的人越少越好。同一類型的策略,對于參數選擇的不同,也會產生千差萬別的效果。同一個市場機會,套利的人越多,可拿到的利潤就越少。

這和在趨勢性市場做多不同,做多的人越多,做多策略就越可能成功。套利策略是,使用的人越多就成功概率就越少。策略運行的有效時間也是有限的,一個成功策略運行久了,同行業也會紛紛效仿,導致一段時間之后就開始失效,所以沒有萬能不變的策略,需要不停的開發,但都需要成本。而目前數字貨幣市場可應用的策略還較少,也容易被同行所效仿。

面對極端市場各類策略也會失效

極端市場條件下策略也會失效。比如市場中性策略在極端條件下,可能會讓中性發生偏移,變成單向風險暴露。比如當期貨找不到對手方開倉或者平倉,表面上的中性策略就可能變成趨勢策略。

極端市場可能會導致各種價格都已經失靈,倉位計算都可能失真,這都是難以化解的風險。所以如何應對數字貨幣的極端市場條件,也是一個量化策略特別需要關注的地方。

數字貨幣量化投資展望

本報告初步介紹量化投資的發展脈絡和特征,并結合數字資產量化投資現狀作了簡要分析。

傳統的的基本面投資是一類比較詳細的指導原則,其大的框架和細的指標已經相對成熟,需要更迭的是對新興行業的納入。而量化投資策略的則是一大類投資策略的總和,而不是具體的指導原則。其各種細分領域都處在不斷進化的過程中,不存在包打天下的量化策略和長時間有效的情況。

雖然量化投資策略已經形成比較固定的大類原則,但是理論和實戰之間的差距也非常巨大。其特征就是會有不斷的新的內容補充進來,并淘汰過時的策略和算法,而前沿策略則始終是部分頭部量化團隊黑箱而不可盡知。

還有一個值得觀察的方向是,主觀投資與量化投資處于融合過程,特別是傳統股票投資。

一是如果市場上有足夠的研究人員對某一標的物的評級,就可以通過量化方法進行排序整理,把一個主觀評級信號變成一個量化信號;

二是在因子模型里面,本身也有很多基本面的因素,當然甚至也可以加入研究人員的主觀判斷作為某一項因子。

主觀投資其實也經常使用量化方法,比如根據各類基本面指標進行排序、歸因等,所以也是在相互學習。未來這類融合,也可以發生在數字貨幣市場。

數字貨幣適用于量化投資的原因前面已經提到,行業初期的跨交易所套利就是量化策略時段有效性的一個例子。目前最主要的原因還是全部的流動性分散在不同的池子,所以現貨和現貨之間的套利仍然會持續存在。

未來量化策略作用于數字貨幣的前景較大,原因在于:

期貨期權等衍生產品的規模會很大,來源于各類人士的主觀需求,如礦工套保、交易者獲利、項目司庫管理、金融服務需求等;

數字貨幣市場的規模還有很大提升空間,增長到一定程度就會有更多類型的衍生產品出現,而且隨著成熟,基本面投資可能也會逐漸成為主流投資方法的一種,使得因子分析可以有更好的使用場景;

已經看到很多傳統量化團隊進入數字貨幣,這給整體不那么“專業”的數字貨幣量化提供新的彈藥,鯰魚的攪局會促使量化團隊不斷提升水平。

數字資產高波動的特性將持續很長時間,收益空間足夠大,直到其主流化完成。

綜上而言,在本行業發展量化投資,一方面需要不斷地更新技術,改進交易策略,另一方面也需要行業自然發展的配合,目前的行業體量和各類工具仍不足以支撐完善的的量化策略,機構的進場將帶來新的量化需求和行業水平的提升,一些專注于量化平臺/策略開發的技術服務商在目前階段非常值得關注。

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