回報率29% 大神通過情感分析創建一個比特幣交易算法_加密貨幣

作者|MarcHoward

編譯|Guoxi

出品|區塊鏈大本營

玩過股票的人都知道，股票市場的波動受各種因素的共同影響，有著很強的隨機性，很難預測。而新興的加密貨幣市場與股票市場有著很大的差別，更加難以預測。

由于傳統方法行不通，國外網友MarcHoward另辟蹊徑，通過分析大眾對加密貨幣的情感來預測加密貨幣市場的波動。在90天的實驗周期里這種方法獲得了29%的投資回報率，他是怎么做到的？

讓我們一起來看看。

我剛開始接觸加密貨幣時，有一些問題困擾著我：

我們真的可以預測比特幣的價格么？

谷歌趨勢服務所公開的數據是否能從某種程度上反映比特幣大致的漲跌趨勢？

薩爾瓦多全球債券年內回報率超70%，摩根大通增持:金色財經報道，薩爾瓦多全球債券今年回報率超過70%，吸引了曾經謹慎或完全回避這些證券的投資者，摩根大通 (JPMorgan Chase & Co)、伊頓萬斯 (Eaton Vance) 和 PGIM 固定收益公司等都推薦或購買了該債券，與該國債券表現相比，發展中國家指數的平均回報率為 6.6% 。

據彭博社匯編的數據顯示，除了摩根大通、伊頓萬斯和 PGIM 之外，Lord Abbett & Co LLC、Neuberger Berman Group LLC 和 UBS Group AG 自 4 月份以來也增持了該債券。[2023/8/16 21:26:21]

我們能否建立一個預測市場動向的可靠交易模型？

當時，我給自己定下了一個看起來遙不可及的目標，就是試圖理解加密貨幣這個變化無常且看似無法預測的市場。

“Mr Goxx”倉鼠離世，一生賺取98歐元利潤，回報率高過巴菲特:金色財經報道，據Mr Goxx官方推特消息，這只因投資加密貨幣而聞名的加密倉鼠已經去世，官推寫道：“在深深的悲痛當中，我們必須宣布心愛的Mr Goxx已經離開了我們。作為寵物，它和我們在一起相當長一段時間，Mr Goxx給世界各地的人們帶來了歡樂，并提醒我們不要把生活看得太重。” 這位倉鼠小交易員于 2021 年 6 月 12 日開始了它的金融職業生涯，在 11 月 22 日的最后一天交易后，他的投資組合上漲了 19.7%，并獲得了約 98 歐元的利潤。根據加密新聞網站 Protos 最近對Mr Goxx的投資收益計算結構表明，這只倉鼠的最新財務業績超過了投資巨頭沃倫·巴菲特的伯克希爾哈撒韋公司，有時甚至略微領先于市值最大的加密貨幣BTC。[2021/11/30 12:40:26]

當然了，我這并不是不自量力。加密貨幣市場充滿了魅力，讓許多交易員都沉醉其中。有許多交易員通過技術分析的手段試圖揭開加密貨幣市場神秘的面紗，而有一些交易員則是耍小聰明，照搬股票市場上的基本分析理論。

分析師：LINK年度回報率或類似比特幣早期:Cane Island Alternative Advisors的加密貨幣分析師Timothy Peterson預測，ChainLink（LINK）將會獲得類似比特幣早期300 - 400%的年度回報率。Peterson認為，LINK的價格在很大程度上與ChainLink的采用相關。就ChainLink在加密市場的短期價值而言，Peterson預測LINK可能會在9月底觸底。（EWN）[2020/9/20]

然而結果并不樂觀，沒有哪種神奇的交易模型總能戰勝市場這只“看不見的手”。從原理上來說，有太多的因素可能會造成加密貨幣市場的波動，這個市場有著很強的隨機性，即使那些最好的基于人工智能的交易模型也不能保證連續獲利。

而我另辟蹊徑，從另一個角度入手建立交易模型。這個交易模型非常簡單，在這篇文章中我會以最明晰的方式展現我的思路。

報告：ETH月回報率連續兩個月排名首位，可能與DeFi市值回升有關:加密貨幣交易商SFOX發布的加密市場6月報告顯示，主流加密貨幣的波動水平朝著更加同質化的方向發展，但要確定這是否是一個長期趨勢還需要觀察。雖然美國強勁的就業報告與標普500指數上漲和比特幣價格下跌同時出現，但兩者之間的相關性并未得到證實。比特幣的走勢理論上可能只是技術面破位導致的價格下跌，而不是對美國就業新聞的反應。截至6月2日，以太坊連續兩個月度回報率排名首位（本月為 16.15%），這可能反映了DeFi市值的回升以及市場參與者為以太坊 2.0 所做的準備。根據DeFi Pulse數據，DeFi市值在新冠肺炎大流行開始時急劇下降，但如今已幾乎恢復到新冠肺炎爆發前的峰值，6月6日DeFi生態中鎖定的資產總價再度超過10 億美元。一些ETH由于被鎖定而從流通中移除，DeFi的增長可能導致ETH價格的上漲。ETH價格上漲的第二個因素是ETH 2.0 PoS共識機制轉移，這將允許至少有32個ETH錢包運行一個權益節點，并參與驗證，根據Nansen和Arcane Research的研究，持有至少32個ETH的錢包數量一直在穩定增長。截至6月8日，SFOX多因素市場指數已從中性轉為溫和看漲。[2020/6/11]

需要說明的是，我的交易模型還是一個正在開發中的半成品，雖然在模擬實驗中它展現出了強大的預測能力，但它絕不是萬無一失的，如果使用我的交易模型請自行承擔風險。

動態 | Messari：2019年DeFi回報率最高可達250%:加密貨幣研究公司Messari的一個研究記過顯示，如果在2019年初在四個主要的DeFi領域投資400美元，年底將獲得1400美元的回報，回報率超過了250％。而根據defipulse.com的數據，迄今為止，鎖定在DeFi中的美元總價值增長了近200％，本周三創下7.1億美元的歷史新高之后，目前約為6.6億美元。以太坊仍然占據著主導地位，新記錄不斷被打破。目前，鎖定在DeFi中的ETH數量達到了310萬的歷史新高，這大約占總供應量的2.85％。[2020/1/11]

戰勝”看不見的手“的交易模型

根據我的設想，這個交易模型應該是比特幣價格的相對一致性指標，我也在不斷測試并修正這個交易模型。

在這次長達90天的模擬實驗中，我“買入”了價值10萬美元的比特幣，通過交易模型做出的買入/賣出決策，最終的投資回報率高達29%。

不過，作為一次模擬實驗，這里的利潤中并沒有扣除實際交易時需要付給加密貨幣交易所的手續費，這巨額的手續費讓我急切地盼望去中心化加密貨幣交易所的普及。

交易模型的靈感來自于WillyWoo的工作，Willy第一個提出使用谷歌趨勢服務的數據來預測比特幣價格的走向。我在他工作的基礎上做出了一些改進，具體的方法如下。

首先，通過谷歌趨勢服務查詢最近90天里“比特幣兌換美元價格”和“購買比特幣”的搜索趨勢：

7月7日到10月4日這90天時間里，“比特幣兌換美元價格”和“購買比特幣”的搜索趨勢

其次，我注意到，當“比特幣兌換美元價格”與“購買比特幣”的搜索量比率低于3：1時，第二天的比特幣收盤價格就會上漲。

如果這個比率大于3：1時，比如說達到了4:1或5:1，那么這就是一個要賣出的信號，因為第二天比特幣收盤價格會下降。

接下來，我對比特幣前后兩天收盤價價格差超過80美元的情況進行了進一步的測試，在這些測試中，搜索量的比率與價格波動表現出了極大的相關性。

這里的80美元是我人為給定的一個值，這個值在實驗中取得了很不錯的效果。實驗期間的比特幣價格以及交易模型給出的買入/賣出策略如下所示：

實驗期間的比特幣價格以及交易模型給出的買入/賣出策略截圖

根據上圖，可以看出：

BTCUSD：谷歌趨勢服務給出的當日搜索量數據。

BuyBitcoin：谷歌趨勢服務給出的當日搜索量數據。

Price：加密貨幣排名網站CoinMarketCap給出的比特幣當日收盤價。

Excel表格中的E列：“購買比特幣”與“比特幣兌換美元價格”的搜索量比率。

Excel表格中的F列：交易模型給出的買入/賣出決策。例如，針對單元格F19，決策的公式是：F19=if，“買入”，“賣出”），即當同時滿足當日“購買比特幣”與“比特幣兌換美元價格”的搜索量比率大于35%，當天比特幣收盤價與前一天差值大于80美元時買入，否則就賣出。也就是說，Excel表格中E這一列數據大于35%且G這一列數據大于80就是買入的信號。

Excel表格中的G列：比特幣收盤價與前一天的差值。

Excel表格中的H列：假定在2018年7月7日價值10萬美元的比特幣，期間按照該交易模型給出的買入/賣出策略進行交易，當日持有的比特幣總價值。

交易模型結果的優化

按照上述的交易策略，在90天的實驗周期內，理論上我的資產從10萬美元增長到了128,839美元，幾乎實現了29％的投資回報率。不過上面我也提到了，這并不是一個最優的模型，我還可以從幾個方面做出優化。

“比率大于35％”和“差額大于80美元”這樣的判別準則看起來十分隨意，因為這只是我在有限的90天數據集中找出的規律。是否有其他的決策標準可以產生更好的買入/賣出決策？

當比特幣價格水平維持在6000到8000美元時，這個交易模型可以給出很好的決策。

在分析了過去一兩年的交易信息后，我對交易模型做出了一些改進，我將決策規則細化并做成了表格，表格的縱軸為“購買比特幣”與“比特幣兌換美元價格”的搜索量比率，數值從1：3到1：5不等。

考慮到比特幣價格波動較大，“80美元”這個指標并不總能奏效，因此我將這個指標轉換為差價與當日比特幣價格的比值，并將其列在表格的橫軸，在這種情況下，一個可能最優的交易模型就是，在同時滿足“購買比特幣”與“比特幣兌換美元價格”的搜索量比率為1：2.86且價格波動的比率為0.014543229時買入。

改進后的表格看起來這個樣：

改進后交易模型的決策規則

后續規劃

除此之外，這個交易模型還有很大的優化空間。

首先我想進行一些測試，通過研究過去的交易數據找到能夠最大化利潤的最佳指標，這需要對過去的價格和搜索量比率進行回歸測試。

我的設想是不同的價格水平上存在著相同的最佳指標，GoodLuck！

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