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數字貨幣量化系統

發布時間:2023-08-13 17:01:27

A. Python數字貨幣量化交易進階課程大家學的怎麼樣了

Python數字貨幣量化交易進階課程,已經學完了,大體掌握了。

B. 數字貨幣量化交易靠譜嗎

看個人對量化的精確度要求了,大數據分析出來的東西,肯定是成功率是要一些的。數字貨幣現在做量化的還非常少,現在知道的好像就韭庄BCBOT是在做量化。可以先參考一下,在熊市,高頻交易肯定量化會靠譜一些。

C. 一文搞懂幣圈量化套利策略

    幣圈玩法非常多,從早期的BTC挖礦,私募,擼羊毛,炒幣,玩期貨杠桿,搬磚,基本概括了所有幣圈的一些玩法,同時幣圈又是一個高風險高收益的金融投資,上面說的都具有一個共性,很大的風險和不確定性。當今幣圈還存在一個比較穩健還收益比較穩定適合廣大幣友投資的產品嗎?

    其中手動搬磚還算是上面當中比較穩健的投資,但有經驗的投資者都知道現在手動幾乎沒有任何空間了,還會存在砸腳的風險。很大一部分原因就是被當前火熱的自動量化軟體機器人給奪走了市場,機器人一天24小時交易,重復的做波段,賺取很小的差價,採用的策略是積少成多的策略。

(一)什麼是量化?

量化交易策略裡麵包含配幣,配參,配機等一系列動作,這套配置好的量化交易策略包能夠讓客戶手中的數字貨幣資產穩定增值。機械化操作,24 小時監控,程序自動化,根據事先制定好的策略嚴格執行,穩定盈利,不受市場漲跌影響。‍

(二)關於我們

UXBTC 量化基金

我們團隊成員大多來自傳統金融股票行業,擁有多年傳統金融經驗,也積累了多年量化策略開發這塊經驗。,致力於為客戶、合作夥伴及自身創造更可觀的收益。

優勢:從16年起,在數字貨幣領域,專注從人工到量化,優易始終專注於加密貨幣套利交易系統及策略的優化。另外包括市場調研、策略開發、系統測試、技術優化、風險控制,優易提供全方位、多元化的服務。

(三)收益表現 :以下為我們交易策略基於bitmex的BTC/USD交易對從2019年1月1日至今原始報價數據產生的回測結果.,歷史數據基本維持在20個點左右每月。

(四) 合作模式:

幣在客戶交易所裡面,不需要轉幣給我們,客戶僅開放加密貨幣交易所賬戶的API交易許可權,我們無法提取客戶交易所賬戶內的任何資產,只能執行買賣交易指令,確保了賬戶上的資產完全由客戶本人做主。

(五) 虧損保護:

在免費測試一周後(利潤都歸客戶),合作三個月內,由於我們策略給用戶投資本金造成的損失,我們將對投資本金虧損部分進行全額賠償,六個月內,我們保障客戶資金的90%,最大回撤10%。

(六) 收費模式:

前期不收任何服務費,只會在客戶盈利後我們會從盈利部分抽取 30%作為技術服務費用,除此之外沒有任何隱藏費用。

    對新用戶還可以免費測試一周,所得利潤全都歸客戶。 等測試後正式合作後才和客戶分成。

(七) 結算時間:每半月一結算。操作完後,客戶需要將屬於我們該得的利潤轉給我們,我們收到利潤後才會幫客戶繼續操作。

目前支持操作的交易平台: BITMEX, OKEX  火幣等主流平台。

支持的幣種:BTC,ETH USDT, LTC  EOS

FAQ:

1:如何知道目前操作的情況?

幣一直是在客戶交易所里,你在自己後台可以隨時看到自己資產動態情況,保障客戶資產安全。

2:量化對沖的好處是什麼?

量化對沖不受市場漲跌影響,它不賭市場方向,無論市場上漲還是下跌,均以獲取絕對收益為目標。

3:量化對沖是每天都在賺錢嗎?

答:這個說法不正確,每天的幣數量在增加,但是隨著幣價的波動,不保證每天都賺錢,量化對沖長期穩定,回撤幅度非常小,長期來看幾乎是一條傾斜向上的直線。

4 :風險提示

答:因甲方不可控或無法合理預見的不可抗和意外事件造成的損失,如交易所破產,主權國家法律和政策變動導致數字貨幣退市等中間幣種的發行方兌付違約或者破產等事件造成甲方經合理和審管理無法避免的損失,甲方無需承擔違約或賠償責任。

D. 數字貨幣量化交易所網格交易具體是指什麼派網有哪些量化交易策略

近年來,隨著數字貨幣市場的火爆發展,越來越多的數字貨幣交易所將創新的苗頭對准了網格交易。所謂網格交易,就是首先設定價值中樞,利用「檔位」的模式對投資標的進行機械式操作,下跌時,進行分檔買入,上漲時,進行分檔賣出。在Pionex派網的機器人庫中,包含了網格交易、無限網格、追蹤止盈、借貸網路、反向杠桿網路、反向網格、分時委託、杠桿網格、極速定投和期限套利十種量化交易策略。。很高興能回答你的問題

E. GOW數字貨幣量化交易是騙子嗎

需要客觀看待,量化交易是客觀存在的,量化交易是有價值的,也正是因為它的有價值,才會被一些人用來創造商業化,同時也會被另一些壞人來騙人。
區分是否騙人方法如下:
就題目來看,這裡面有兩個對象,一個是虛擬數字貨幣,一個是量化交易。
首先,我們來說量化交易,量化交易,簡單理解就是一套代替人工的智能交易系統,是一套用於金融資產投資的工具而已。也正是作為工具,也就是他是實實在在的存在,自古以來,任何工具,都有它特定的價值,所以量化交易在特定的領域和時間,它是能發揮作用的。
如果你有興趣,可以深入上網查一下量化交易在股票,外匯,期貨等金融領域運用歷史,自然也就知道量化交易的內在價值。
接下倆我們來看看虛擬數字貨幣,討論數字貨幣的價值,其實本質是在談區塊鏈的價值,區塊鏈作為一項能推動世界經濟發展的新技術已經達成了共識。
所以,以比特幣為代表的數字資產是有價值的,不是騙人(當然這里排除一些壞人在利用虛擬貨幣概念發行一些空氣幣)。也許有人會說,有價值也不值5萬美金一枚,最多10元一枚。這裡面我們不討論資產的價格,因為價格有時候和價值不是1:1對等,就好比探討現在茅台價格,茅台股票,甚至一線城市深圳房子的價格一樣的道理?
所以,結論很明確,量化交易是有價值的,數字貨幣也是有價值的,那用量化策略來交易數字貨幣,自然也是成立的,客觀存在可行的。
所以靠不靠譜,取決的是運營這套工具的團隊。這就好比,槍,警察用來殺罪犯,它發揮的是正向作用,如果是壞人用來殺人,它發揮出來的就是消極作用。因此要看是警察在用,還是壞人在用。
那怎麼分辨對方是警察還是壞人?可以從以下幾點來分辨
1.對你有沒安全威脅,也就是你的資金是放在他們賬戶,還是放在自己賬戶。
2.有沒被要求先交錢,後服務:一般這種工具,主要盈利模式都是後置的,也就是你賺到錢了,在分佣給它。警察可從來沒有要求你交錢後服務。不過有部分團隊,前期可能會收一個金額比較小的會員費等,比如一個月一兩百,這種問題不大。
3.現有用戶評價如何。
4.軟體可由自己設置參數。
如果以上四點都沒有問題,那就可以辨別不是騙人的咯。
說到這里,你如果對量化交易有信心了,那恭喜你!但是是否一定能轉到錢呢,還是有一些問題需要注意的,請往下看。
也就是我們怎麼才能用好量化,讓量化幫我們賺錢呢?
我總結的經驗,有兩個前提
一是客觀的:量化交易的策略,也就是所謂參數設置是否科學,這個策略最好是經歷過資產一個完整浮動周期的驗證。怎麼才能算完整周期,就是在資產大幅上漲時候,能最大空間吃到漲幅,當資產最大幅度下跌時候,能兜住風險,避免被套!
二是主觀的:選擇合適的幣,控制好自己慾望,不是所有數字貨幣都適合做量化。如果你買的是垃圾資產,空氣幣,只有跌沒有漲,什麼策略,什麼工具,甚至是上帝都幫不了你!
掌握好這兩大核心,讓量化交易工具幫我們賺錢確實是可以的!
量化軟體最核心的作用,就是在跌的時候,能比人工操作更能對沖風險。
最後總結:量化交易策略只是輔助工具,操控它的還是我們自己,我們要控制自己的貪欲,不能激進,做投資,首先要保證不虧,才是想賺多少!

F. 什麼是量化交易系統

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略,極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

G. 量化交易系統是什麼

很多時候我們進行數字貨幣投資,然後有沒有過多時間去關注和操盤。我們想要操作按照我們的意志來走。這個時候量化交易系統就應運而生。量化交易最簡單的理解就是比如你要去學校,你每天都可以有不同的路線去學校,然後通過多年去學校的經驗自己規劃好一條最近的道路,然後每天都按照這條出來走。一個量化交易系統的形成,一般都會經歷這幾個過程。
 1,根據你多年對操盤的理解,然後總結出來幾十條規則,然後按照這個規則就可以達到你操盤的目的。
 2,通過編程的語言把你的想法變成程序,沒辦法變成程序的規則這個時候就被放棄了。
 3,對你形成的量化程序進行回測,目的是(1)看量化程序的邏輯是否有明顯的漏洞(2)用過去的數據演練來得出未來的答案.
 4,所以的程序都做好了後我們可以在模擬盤上進行模擬交易,這樣可以在不付出任何代價的情況下進行實彈演練。
 5,上實盤進行交易,這個時候是檢驗你的量化交易系統的策略的最終戰場了,中間出現任何偏差隨時做好人工干預的准備,該優化就進行優化。
 

H. 用Stash數字貨幣量化交易平台篩選投資組合,安全可靠嗎

挺安全的,畢竟是全球首家數字貨幣量化交易平台,完全考慮到了安全穗圓保障問題,目前猜模塌都有超過500萬投資者碼飢使用了。

I. 什麼是量化數字貨幣交易過程中的量化是什麼意思

在數字信號處理領域,量化指將信號的連續取值(或者大量可能的離散取值)近似為有限多個(或較少的)離散值的過程。量化主要應用於從連續信號到數字信號的轉換中。連續信號經過采樣成為離散信號,離散信號經過量化即成為數字信號。注意離散信號通常情況下並不需要經過量化的過程,但可能在值域上並不離散,還是需要經過量化的過程 。信號的采樣和量化通常都是由ADC實現的。數字貨幣交易過程中的量化同樣的,韭庄通過大數據的連續取值轉化成數字信號再提供作為參考數據。

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