合约量化系统开发丨对冲跟单搭建

　　随着人工智能和大数据的飞跃发展【l8l-掂Z59l-微3365電】，币圈量化策略成为量化投资中的“网红”，深得无数应用。.本文​由Lyr96246466整理发布.

　　无数人因为“币圈一天，股市一年”这句话冲进了币圈，说的就是在币圈有时候一天赚的钱超过在股市一年赚的钱，甚是令人向往。

　　市里的妖币充满着诱惑，让无数韭菜痴迷，但是又让无数韭菜拿捏不住。

　　一般的韭菜们都没有太坚实的依靠，小打小闹，没有专业的经验，没有专业的指导，在追涨杀跌中自伤，迷茫。

　　终抱着侥幸心理希望能够等到牛市的降临…

　　一、开发一套量化交易系统应该具备什么要素呢？

　　量化交易概述（algo-trading）：

　　算法交易是使用自动化系统来执行交易，这些交易是通过特定的算法以预测的方式执行的没有任何人为干预。依据数学模型对大数据进行概率分析，使得长期收益期望大化。

　　量化交易优点：

　　1.历史评估：

　　创建自动化战略重要的优势在于其性能可以通过历史市场数据来确定来代表未来市场的数据。这个过程被称为回潮测试backtesting。回测可以确定战略的（先前）统计特性，提供一个战略是否有可能在未来有利可图的见解。

　　2.效率：

　　算法交易比任意方法更。充分自动化系统不需要个人或团队持续监控价格市场。这为交易的开发者腾出了时间战略进行更多的研究。此外，自动化交易可以实现风险管理和头寸调整流程的自动化稳定的系统性策略，动态地实时响应市场动态

　　3.没有任意的输入：

　　自动交易系统的主要优点之一是（理论上）不存在随后的的情输入。执行时，恐惧和贪梦可能是压倒性的自由交易。在系统交易的情况下，很少有酯情修改策略的时候。但是有时候由于外部因素，判断需要修改该策略的参数或退出执行该模型。

　　4.更高的频率：

　　这是上面讨论的效率优势的必然结果。在更高的运作策略自动化环境下，许多市场上的频率成为可能。的确，一些有利可图的交易策略是在限价订单薄limit or market order trading book上的超高频域运作数据。这些策略对于人类来说是不可能实现的。

　　量化交易缺点：

　　资本要求：

　　算法交易通常需要比用于零售的资本基础更大的资本自由交易的交易。此外，获取数据馈送的盘中量化策略，特别是如果使用期货合约对零售商而言并不便宜。根据延迟需求，可能需要在交换机同定 位服务器，这增加了每月的成本。还需要更强大的互联网连接和功能强大（因而价格昂贵）的桌面机器。重要的是，由于算法交易寻求的是收益率的长期期望，因此需要较大的资本量来支持短期的损失。