#量化交易

avatar
Maple
1周前
最近喊着币圈人去美股接盘的，不是坏就是蠢，建议拉黑。 如果上头被crcl涨幅fomo的，建议思考以下几个问题： 1.如果在币圈都赚不到钱，凭什么觉得自己可以在一个更专业，更机构化，充斥着各种量化专业团队的美股市场赚钱。 2. 如果连币圈这些草台班子都战胜不了，为什么就能战胜华尔街的各种hedge fund，各种投行和机构的量化团队。 3. fomo的人想一想那些喊美股的人以前币圈的alpha，发财机会喊你了没？币圈多的是赚钱机会，二级不行去链上，链上不行，去理财。 我是真的讨厌那种跟币圈讲美股，跟美股讲币圈的所谓kol。你有能耐跟币圈的人讲币圈，跟美股的人讲美股啊，当下市场没有能力赚钱了，要不去进化，要不退圈，别在那瞎bb了。
币圈：信心待复苏，机构入场寻机· 1369 条信息
#币圈 #美股 #投资 #量化交易 #金融市场
avatar
以交易为生这条路 也许你一直苦苦求索 终于有一天你开悟了 就是 你形成了自己的交易系统 无论这个系统是编程的量化交易 还是纯手工下单 你知道只要你严格执行下去 不会每一张订单都挣钱 但在订单基数不断扩大 你系统的概率优势体现出来 你一定是稳定盈利的 恭喜 你余生都不用再为那点逼钱而去上班了
#交易系统 #量化交易 #职业交易 #稳定盈利
avatar
Bruce@HK
3周前
今天有朋友问我怎么看待量化交易，作为一名从业者，我想分享几个行业现状： 1、量化交易板块目前最大的问题是钱太多，市场容量太小 2、加密二级市场整体很萎靡，导致大家都把资金投入到量化这种稳健产品上 3、目前加密量化资金的来源 1）交易所自有资金 2）交易所理财产品 3）VC基金转型 4）项目方募资 5）矿工 6）支付机构沉淀资金 7）U卡 沉淀资金 8）币圈OG 9）新入行传统家办 10）RWA资金 11）生息稳定币沉淀资金 12）OTC机构 只能说太卷了，那加密量化机构的出路在何方？ 1、转自营，变小变灵活 2、调整策略，目前资费套利这个赛道已经废了，未来跨所套利会是一个方向；另外多空策略也是一个方向 3、融合币股策略，不在一棵树上吊死 4、主动和市场大机构合并，强强联合，发挥费率和资金体量的优势 4、面向传统机构开展募资活动，远离币圈的老登们 如果大家继续刻舟求剑，期待来一场轰轰烈烈的山寨季，我想离破产已经不远了。 以上就是我对目前市场的看法，非投资建议，欢迎大家一起来交流。
比特币震荡，以太坊承压，Solana崛起？· 696 条信息
#量化交易 #加密货币 #市场现状
avatar
UNICORN⚡️🦄
1个月前
比特币已经是华尔街的比特币了 最近在看华尔街量化交易大神Grinold的<Active Portfolio Management> 从看似混沌的价格波动中抽象出规律性 然后把金融市场变成提款机 实话说内容的专业性非常高 要放之前没学个金融硕士挺难的 现在 GPT 等AI 大模型的确打开了一条快速学习任何领域的大门 当然前提是你愿意学 造个原子能反应堆都能造 下面是20多个大纲性质的点 1/ 主动投资的目标是获取超额收益（alpha），关键在于最大化信息比率（Information Ratio）。 超额收益（Alpha）：指投资组合收益减去基准收益； 信息比率：衡量单位主动风险带来的超额回报。 2/ Grinold-Kahn基本定理：IR = IC × √Breadth，IC是预测准确率，Breadth是独立决策次数。 IC（Information Coefficient）：预测信号与实际收益的相关性；Breadth：独立下注次数，体现投资多样性。 3/ 超额收益来源于市场非有效性、信息不对称和行为偏差。 市场非有效性：市场价格未能完全反映所有可得信息，存在定价偏差。 4/ 投资组合的风险建模依赖于多因子模型，核心是分解系统性与非系统性风险。 多因子模型：用多个风险因子解释资产收益变动；系统性风险：整体市场风险，无法分散。 5/ 均值-方差优化方法用于投资组合构建，目标是风险调整后收益最大化。 均值-方差优化：基于预期收益与协方差矩阵，寻找最优资产配置，最早由马科维茨提出。 6/ 投资约束（如行业暴露、流动性限制）在优化中必须严格建模，否则理论收益不可实现。 行业暴露：组合对特定行业的资金配置比例；流动性限制：资产买卖是否容易且不影响价格。 7/ 交易成本是主动管理中最大的摩擦，过高换手率会侵蚀超额收益。 交易成本：买卖资产时实际支付的费用，包括点差、佣金和市场冲击成本。 8/ 信息比率（IR）比夏普比率更适合衡量主动投资能力，因为剔除了市场beta的影响。 夏普比率：整体回报与波动率的比值；Beta：资产对市场变动的敏感度。 9/ 信息系数（IC）的估计基于历史预测与实际收益的相关性，需要稳定可靠的数据支持。 相关性：两个变量之间的线性关系，反映预测信号与实际表现的匹配程度。 10/ 市场在大多数时候有效，但局部和短期存在失效，主动管理的空间来源于此。 市场失效：局部或短期内价格偏离真实价值，产生套利机会。 11/ 投资过程必须系统化，包括信号开发、风险建模、组合优化、交易执行、绩效评估。 信号开发：寻找可预测资产价格变化的因素，形成投资依据。 12/ 贝叶斯方法用于结合主观判断与历史数据，提升预测稳健性。 贝叶斯方法：将先验知识与新数据结合，更新概率判断，提高决策质量。 13/ 多因子投资通过组合低相关性的独立因子，提升信息比率。 低相关性：两个因子间的关系弱，能提高组合多样性并降低整体波动。 14/ 层次化组合管理将投资对象分层次管理，分别进行风险控制和alpha配置。 层次化管理：按国家、行业、个股等分层处理，每一层单独优化。 15/ 随着资产管理规模上升，alpha会稀释，管理规模与超额收益存在天然冲突。 规模效应：资金规模过大，导致流动性压力增大，压缩超额收益空间。 16/ 主动管理可以获取超额收益，但需要付出更高的复杂度和管理成本。 管理成本：包括研究、数据、交易执行等运营费用，主动策略消耗资源更多。 17/ 市场信息传递存在滞后，及时反应可以捕捉短期超额收益。 信息滞后：不同市场参与者接收和处理信息的速度不同，形成短暂定价偏差。 18/ 合理使用杠杆可以在控制风险的前提下放大alpha，但需严格风控。 杠杆：借入资金放大投资规模；风控：风险控制，防止损失失控。 19/ 使用回归、主成分分析（PCA）、机器学习等工具进行alpha因子挖掘和验证。 主成分分析（PCA）：降维方法，提取解释数据方差最大的成分；回归分析：建立因子与收益的数量关系。 20/ 动态优化和定期再平衡有助于应对市场变化，提高长期信息比率。 再平衡：根据预设规则调整投资组合，使其回归目标配置，防止偏离。 21/ 模型风险是主动投资的重大风险来源，需要通过多模型、多因子、多策略分散风险。 模型风险：模型假设与现实偏离导致决策失误，分散策略可以降低单点失误的冲击。 有点厌倦币圈的割韭菜游的玩法 最近我在将所有的交易转向量化系统 大家节日快乐
#比特币 #华尔街 #量化交易 #金融市场 #AI大模型 #学习
avatar
sunlc.eth.lens
1个月前
《CCXT可能已经默默的偷取了数千万U》 昨天发了的推引起量化圈的震动，几乎大家都不知道CCXT在偷偷干这勾当。 我粗算了下这两个月光HL、KUCOIN、BYBIT三个所就偷走了我大约15000U的手续费返佣，1年下来可能得接近10W U。如果按整个币圈来算，3年下来偷取的手续费可能几千万甚至上亿U，绝对比币圈大部分项目方都赚钱，完全脱离了开源的本质。 昨天我在github issue发文说了这个问题，官方DEV直接以开源的你可以改自己不改为由，close了issue并且关闭评论，也难怪这么多年一直没人提这事，原来都被封口了。 然后今天突然发现我的推下面出现很多洗地的号，口径也都是和官方DEV一直，反正开源的出事你自己承担。 我是不会改开源代码吗？是TM这些broker id藏的很深啊。 CCXT每个交易所的代码都是几千行，每个交易所带的参数都不一样，有的藏在sign方法里，有的藏在create order里，有的藏在header里。 别说你根本不知道有broker这回事，就算知道你如果不是很仔细的看过每一行代码，都不一定能找出来。 CCXT有反佣是在页面上写清楚的，大家可以自己选择使用无可厚非。但是私带broker id从来没有在官方任何的网页和文档里说过，提出问题的人也被删帖了，这不是偷窃是什么？？？ 看了一下github更新记录，broker id应该是在2022年ccxt pro版本从收费改成免费以后，全部带上的。所以这个世界上，也许免费的才是最贵的。 这件事触动的利益极大，甚至我看了其他如humming bot等开源的代码也带了（有没有告之用户我没去核实），但至少代码是写在非常醒目的位置不难发现，不像CCXT藏的那么深。 为了便于大家定位和修改问题，我把常用的交易所代码都贴出来给大家看一下：
#CCXT偷取事件 #手续费问题 #加密货币 #量化交易 #开源项目 #加密货币交易所
avatar
勃勃OC
1个月前
黄浩在5月10日承认自己有团队，也就是即将打算吸纳机构资金的“量化交易”团队，包含sg和Zach等人。 同时刚才又辩称自己“花钱”进别人的投资群“学习”后发帖 请问哪句话是真话？还是自己和所有花钱进群的群主都存在某种幕后联系？ 这种幕后联系的目的是？你的推特究竟代表谁的立场？ 之所以被开除我相信这些人自己心里有数，天天开杠杆赌博的结果就是带着别人亏了20万 ps：这人真的是什么人都能套近乎，这次是投资圈里可谓大名鼎鼎的“投资talk君”，此人是什么情况就不必我多介绍了，有点偏题。 🤣🤣🤣
黄浩与Zach交易群内纷争引发关注，谁在操控市场？· 10 条信息
#量化交易 #黄浩承认 #投资群 #幕后联系 #金融诈骗
avatar
昨天周二大涨，量化机器人收盘前多仓全线止盈离场，昨晚开会我还怕它是不是止盈太快，今天就跌了。唯一一个多仓NVDA今早启动后止损。表扬一下。 美中不足的是算法迭代里为了精确出场条件，有时甚至需要牺牲掉之前的一些出场甚至是进场优势，这点百思不得其解，在现有算法下似乎没有解决办法。打算这几天重点思考这个问题。 ps，过去不代表现在，市场瞬息万变，小机器人操作交易时间实盘同步，多空切换较快。不要跟它过去的单子。
#量化交易 #股票市场 #算法调整 #风险管理
avatar
勃勃OC
2个月前
澄清一下：我并没有转多 我只是想说，我无法忽略上周如此强劲反弹 其背后所反应出的信号，正在改变 这也是今天日报的核心思想 我之所以在这周不做空，只做多 是因为上周做空的仓位我还扛着，没有加仓必要了 我做多的方法是卖Put 都是概率 对了我也不夸耀，亏了也别说我是反指。。 这种被量化机器人完全控制的市场 散户就是被玩的份 最好当然是什么都不做 定投指数，这也是我们一直以来（至少一个月以来）给出的 散户最佳建议
#股票市场 #投资策略 #量化交易 #市场反弹 #定投指数
avatar
勃勃OC
2个月前
看了下走势，下周btc直接涨到100k是非常可能的 感觉他好不容易站起来了，这个周末根本跌不下去 多头已经决定了 如果不是极端利空 我觉得市场一定会冲刺 拼命冲 就算出现一点回撤 也会被很快多头散户和量化机构疯狂买起来 举个例子： 1）meta财报不及预期，盘后微跌3%，开盘后拉起高开高走10% 2）中美贸易谈判出现问题，市场盘前跌个1%，盘后继续高走，日内大涨2% 3）经济数据不佳，坏消息也是好消息；好消息更是好消息 怎么办？ 你说怎么办 空头要死绝了 下周，应该是空仓全部平掉，或者转多对冲的一周
#比特币 #市场趋势 #多头策略 #量化交易 #中美贸易 #META财报
avatar
偶像派作手
4个月前
DeepSeek 这个团队很值得研究，他们早期通过幻方量化的量化交易上获利，通过在金融市场上获利，甚至都不需要带着PPT去路演去找投资人融钱，全靠自己的交易，也不用跟人家签什么合同去承诺什么？指不定最后还要欠下几个亿需要靠抖音直播带货还债，就用幻方量化的获利来反哺自己的理想。自给自足，很值得学习。这是一种真正意义上的自由。
#幻方量化 #量化交易 #金融市场 #自给自足 #抖音直播带货 #自由 #DeepSeek
avatar
中日政经评论
4个月前
Deepseek的小梁估计也挺懵逼的，本来是因为量化交易不好干了，随时可能被证监会打击，所以弄个大模型给自己找条后路，结果被吹捧成了可以对抗美国Ai霸权的民族英雄，成了各级政府的宠儿，这让一个完全不懂政治的理工宅男情何以堪？
#量化交易 #大模型 #民族英雄
avatar
小径残雪
5个月前
在加拿大边境附近，美国边境巡逻人员与信息学奥赛金牌得主，德国人Felix Bauckholt，及另一名女性，发生原因不明的枪战。一名边境巡逻人员和Felix在枪战中死亡。 Felix在量化交易公司工作，不久前因为H1b失效，转学生签证失败后变成非法移民滞留。
#美国边境 #加拿大边境 #枪战 #信息学奥赛 #Felix Bauckholt #量化交易 #非法移民