比特币「瀑布式」跌破 8000 美金,我却在大跌中赚了些钱,靠的竟是量化策略

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（本文原创作者：壹手曹刀）


生怕被各位看官说我是标题党，赶紧晒出收益截图，如下：

解释一下：

• 我在 9890.00（开仓价格）做空了 1000 美金等值的比特币；
• 我用了 5 倍的杠杆，也就是相当于我实际上花 200 美金的保证金；
• 如果爆仓，也就是价格涨到强平的价格 12254.5 美金，我就会损失这 200 美金；
• 幸运的是，比特币大跌，而我截图的时候，比特币价格是 8083.02 美金，因此我的收益率差不多是 111.81%
• 因为收益自动加到了保证金里面，所以你看到了 0.0429XBT 里面既有我的收益又有我最开始的保证金，差不多 350 美金。
  
  

问题来了，为什么我会在 9890.00 这个点位做空？

一、朴素的 MA 移动平均线策略

---

这两天随便搜一下「比特币」，满眼都是「暴跌」、「崩塌」、「腰斩」、「猛跌」，但如果你要看到这些新闻再去做空，可能已经晚了。

那看看下面这张图，你反应，一定是在开始下跌的时候，就做空一定是的。你还会凑巧地发现，那个地方有个蓝色的十字，对应的价格差不多就是 9900 美金上下。

而这个十字信号的产生就要归功于这个朴素的量化投资策略——「MA 均线策略」。

双均线策略是量化策略中经典的策略之一，其属于趋势跟踪策略，基本实现思想如下

• 预设两条均线：比如一个 ma = 5，一个 ma = 60, 短期均线 5 被称作快线，长期均线 60 被称作慢线
• 快线比慢线更活跃，上蹿下跳
• 当短期均线上穿长期均线（ma5 上穿 ma60）称为形成金叉买点信号，执行买入
• 当短期均线下穿长期均线（ma5 下穿 ma60）称为形成死叉卖点信号，执行卖出
  
  

上图中的红线和绿线就分别代表短期均线和长期均线，那个卖空点就是因为红线下穿绿线，产生了死叉，执行卖出。

二、打造一个量化投资机器人

---

大家都知道，虚拟货币交易市场是 24 小时交易，这个点位还算好，是下午 4 点，不过日期是 2 月 1 日，星期四，我可能是在开会或者是在忙工作上的事情，这个做空操作完全是量化投资程序自动执行的，这就是量化投资的另一个优势，自动化程序交易。

为了简化描述这个量化程序，我们写一些伪代码作为示意，重点说说这个朴素的 MA 双均线策略的实现。

1. # -*- coding: utf-8 -*-
   
2. """
   
3. @author: davidfnck
   
4. @wechat: fromfriend020
   
5. @email: davidfnck@gmail.com
   
6. """
   
7. import pandas as pd
   
8. 
   
9. # === 策略产生信号
   
10. # 计算移动平均线（使用小时 K 线）
    
11. def signal_ma(df, ma_short=9, ma_long=26):
    
12. 
    
13.     # ===计算均线
    
14.     df['ma_short'] = df['Close'].rolling(ma_short, min_periods=1).mean()
    
15.     df['ma_long'] = df['Close'].rolling(ma_long, min_periods=1).mean()
    
16. 
    
17.     # ===产生买入信号
    
18.     # 一个 K 线计算出的短期均线大于等于长期均线
    
19.     condition1 = (df['ma_short'] >= df['ma_long'])
    
20.     # 上个一根 K 线计算出的短期均线小于长期均线
    
21.     condition2 = (df['ma_short'].shift(1) < df['ma_long'].shift(1))
    
22.     # 发出信号
    
23.     if condition1 and condition2:
    
24.         return '买入信号'
    
25. 
    
26.     # ===产生卖出信号
    
27.     # 一个 K 线计算出的短期均线小于等于长期均线
    
28.     condition3 = (df['ma_short'] <= df['ma_long'])
    
29.     # 上个一根 K 线计算出的短期均线大于长期均线
    
30.     condition4 = (df['ma_short'].shift(1) > df['ma_long'].shift(1))
    
31.     # 发出信号
    
32.     if condition3 and condition4:
    
33.         return '卖出信号'
    
34. 
    
35. # === 执行操作
    
36. if __name__ == '__main__':
    
37.     While true:
    
38.         # 通过交易所 API 读取数据和 K 线数据
    
39.         df = 获取数据()
    
40.         # 获取信号并执行
    
41.         signal = signal_ma(df, ma_short=9, ma_long=26)
    
42.         if signal = '买入信号'：
    
43.             print '我买入了'
    
44.             
    
45.         elif signal = '卖出信号'：
    
46.             print '我卖出了'
    
47.             
    
48.         else:
    
49.             print '我闲着'
    
50.         Sleep(60000)   

复制代码

以上代码只是演示，在数据整理、定时程序的设置等还有很多细节，但思路就是每分钟甚至每秒钟读取价格数据，计算均线，产生信号，自动执行操作。其中最要注意的就是「上穿下穿」，这个判断是要判断两个时间段的数据大小，需要同时发生，才能最终确定是穿越。

三、量化策略真的那么好？

---

如果你觉得这个朴素的策略真好的时候，我必须要破一盆冷水。

• 如果你就在那个点位做空了，什么时候平仓？如下图，平仓完了还再做空吗？那为什么先要平仓浪费手续费呢？
  

• 看了上图你会觉得这个 MA 双均线策略挺准，就算损失点手续费也行，完全照这个来，你再看看下图，怎么抗住这个震荡？你就会看到收益曲线「瀑布式」暴跌了。
  

  
  
  

所以，如果你感受到了这其中魅力，想立马就投身到这个行业，你会体会到短暂的喜悦，回头看看不会量化的自己，就像一个手持木棍的原始人，在金融投资领域张牙舞爪「喔喔~吼吼~」，不知道面对的对手是手持重机枪的现代战士。幸运的你，已经开始小米加步枪了。

这之后便是漫长的摸索，数据梳理、策略研究、参数调优、投资理念、思想提升……每一个环节你都应该找到一个的老师来教你。

四、老师，我想学量化！

---

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理论	金融基础知识	经济金融原理
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		期货及衍生品
	金融专业知识	专业技能
		证券估值
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	数学	线性代数（矩阵）
		微积分（导数，偏导数）
		概率论与数理统计（统计，回归，时间序列分析）
	机器学习	概念、类型、应用场景		监督学习
				无监督学习
				半监督学习
				强化学习
				深度学习
				迁移学习
				其他
	程序、软件	各开发语言介绍和对比
		Python基础		安装、环境配置、IDE
				基础教程
		Python进阶		numpy
				pandas
				tushare
				talib
		Wind（万得咨询终端）		wind软件介绍和使用演示
				wind量化平台介绍
				wind open api(python)介绍和实例
		机器学习案例
	量化	量化投资流程
		量化投资方法论，交易哲学
实战	研发框架	1. 策略原型
		2. 数据
		3. 策略模板
		4. 回测
		5. 优化
		6. 业绩评价
		7. 风险和资金管理
	策略案例	择时模型	技术指标策略		ma
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					rsi
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			K线形态与组合策略		希望之星
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					r-breaker
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					逻辑回归
					决策树
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		因子模型	基本面因子		财务因子（盈利性、估值、现金流、成长性、营运能力、资本结构）
					统计因子（换手率、波动率）
					一致预期因子（分析师评级、盈利预测）
			技术因子		动量
			数据挖掘另类因子		事件
					舆情
					大数据
		套利对冲	无风险套利		ETF套利
					期现套利
			统计套利		跨期套利
					跨品种套利
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					配对策略
			对冲		alpha  hedge
					smart beta
		组合投资	Equal Weight
			risk parity
			Minimum Variance
			Markowitz Model
			Black-Litterman Model
	交易系统	交易接口（api）（eg.股票、期货、其他）
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备注	后续由于进度、反馈等原因，不排除课程大纲（内容、顺序等）有所调整

最后一讲：量化投资职场求职经验分享。

毕业答辩：以团队为单位提交量化策略并展现回测结果。

谢谢分享

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rambosaid 发表于 2018-2-6 08:55
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壹手曹刀
“我在量化投资就业班等你”

哇，谢谢楼主知识分享~

比特币虽然波动大，但是趋势明显，均线策略最适合这种大起大落的市场