熊市跌跌不休，一级市场基石频繁被割韭菜。项方目看着可怜的交易深度，亦无拉盘的动力。二级市场币民哀嚎一片，索性放在那里不在看。但是有一帮人却在熊市里悄悄的赚钱，他们低调，神秘，喜欢波动，牛熊都能盈利。这群人就是量化交易团队。
什么叫量化交易
价值投资和趋势投资（技术分析）是引领过去一个世纪的投资方法，随着计算机技术的发展，通过已有的投资方法融合先进的计算机技术，也就产生了量化交易投资这个新物种。
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
从策略优化的角度而言，量化交易也可以从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件，并制定其为投资策略，再用海量模型验证并固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资操作，从而获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
通俗来说，量化交易的两个必要步骤是：
1、制定好量化交易的数学模型或者说交易触发条件；
2、严格按照数学模型或交易条件，由程序自动执行买入和卖出的操作。
量化基金到底有多牛
这里给大家提个名字应该都知道--詹姆斯·西蒙斯(James Simons)，就是那个牛逼哄哄的文艺复兴科技的创始人。通过将数学理论巧妙融合到投资的实战之中，西蒙斯成为了投资界中首屈一指的“模型先生”。由其运作的大奖章基金(Medallion)在1989-2009的二十年间，基金实际的平均年化收益率高达60%以上。
这样的业绩表现，比同期标普500指数年均回报率高出20多个百分点，即使相较金融大鳄索罗斯和股神巴菲特的操盘表现来说，也遥遥领先十多个百分点。
量化交易优势
优秀的交易都是“反人性”的，需要克服人类天性里的“恐惧”和贪婪。
随着计算机技术的发展，量化交易把数学模型通过程序化的方式进行交易。完美避免了情绪对交易员的影响。另一方面，程序自动操作比人工操作更准确，更及时，也更高效，因此也更能够抓住稍纵即逝的投资机会。近年来高频交易技术的快速发展，更是将量化交易优势发挥出来。
数字货币量化交易
数字货币是一个7*24小时不间断的交易市场。波动性大，品种多，交易场所多。这几个特性会营造一个丰富的套利空间，天然受量化交易团队的喜欢。
数字货币量化交易的操作，按风险程度可以大致分为无风险套利和趋势套利两大类型。
在不同交易所之间利用价差搬砖、流通性比较好的代币进行三角套利、在盘口价差较大时进行盘口套利、期货对冲套利等等，都可以被划分为无风险套利。
由于量化竞争越来越大，现在的无风险套利的空间已经越来越小，需要很高频的交易才能实现较好的收益。如因利润过低而无法覆盖量化交易本身的费用和成本的话，也是有可能造成投资亏损的。
另一种类型是有风险存在的趋势套利策略。
它需要一整套数据采集和分析的策略来有效判断行情趋势变化，然后进行买入和卖出的操作。这对于量化策略本身的要求相对较高，属于量化策略中的高难度玩法，在承担风险的同时，也有机会博取更高的收益，但这类趋势套利策略无法保证每次操作都是正确和盈利的，如果能做到大概率的正确，就已经是可行的交易策略了。
量化交易稳赚不赔？
如果有人告诉你他的量化交易策略稳赚不赔，你可以把它轰走了。这个世界上没有稳赚不赔的买卖。同时拥有好的策略的人都在闷声发大财，难道还要卖给你？量化策略具有局限性，受特性时间，特定环境影响。是一个不断变化优化的技术，固定的策略只可能在某一段时间内有效。无风险套利是不在讨论范畴。
量化团队的博弈
传统金融行业的量化团队开始慢慢入场，利用专业知识，对币圈用户实现降维打击。同时各个量化团队间的博弈也是更加激烈。
有些量化团队的定位是，帮助项目方绘制出完美的K线图，稳定币价走势，合理的制造交易热度塑造投资者信心，从中收取一定服务费。
有些团队则通过高频交易，对敲，通过交易挖矿赚取手续费。
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还有一些团队则是跟项目方勾结，通过操盘，吸引散户接盘，然后拉高割韭菜。
不同实力的团队，也会在同一个市场中激烈的竞争，甚至是正面的碾压。实力不够的量化团队会在这样的竞争中，因为资金量的和策略能力的落后而被强者收割。
如果你是潜在数字货币投资者或已经是标准投资者，欢迎来体验了解量化交易。及时互动，分享点滴，一起成长，得到的不仅是对市场的成长，更是在知识的海洋更能获得精神的盛宴，授人以鱼，不如授人以渔。我始终相信这句话，只有坚持奋斗，才会看到希望，而不是有了希望才去奋斗。所以别轻易停止前进的脚步，只要你不颓废，不消极，一直悄悄的酝酿着乐观，培养着豁达，坚持着善良，只要在路上，就没有到达不了的远方！
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6.操作简单
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7.智能防护
智能防瀑瀑布、防阴跌机制，3秒暴跌即自动暂停进单，阴跌即停止补单，熊市更安全
8.智能推荐
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9.情绪控制
策略严格执行，信号严格判断，规避人工主观情绪的影响
10.开仓条件
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