量化交易专题研究丨Node Capital节点研究中心

随着数字货币投资的兴起，量化交易因其客观性和准确性受到投资者的亲睐。同时，有数个服务于数字货币量化交易的区块链项目落地，也成为了区块链投资的新热点。

本文介绍了量化交易中各类主动和被动策略，同时分析了策略适用的情景和优缺点。根据目前数字货币量化交易平台项目，来对应用的技术方案，提供的功能进行分析，最后对区块链量化投资的未来做展望。

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节点研究中心：作者 尚大鹏  编辑 郎瀚威

本文顾问：郭鹏飞 马洁 TokenSharpe

支持机构：金色财经 BlockMasterMail

区块链量化交易投资现实困境及未来展望

7.1行业基础设施依然不完备

由于数字货币交易所的不成熟，策略失真、下单接口不稳定、交易所服务器调整或断链、交易所修整公告等意外事件时有发生。而数字货币市场在7天24小时运行中，量化基金团队需要匹配多位交易员，实时监控交易策略的运行。合理的搭配有经验的交易员和新手交易员，明确分工，设计有激励性的薪酬体系成为量化交易团队成功的关键。随着交易所系统的完善和市场的成熟，未来交易团队可能会精简交易员人数，团队的人员架构会趋于稳定。

7.2 手续费是重要影响因素

对于高频交易，套利交易的参与者，手续费对策略的成功有着十分重要的影响，过高的手续费会抹平策略的利润。随着交易所对交易量的激烈争夺，很多交易所采用多种营销手段，比如Fcoin采用交易即挖矿的方式，返还与手续费等价的代币。随着交易所之间的竞争的加剧，未来交易所收取的手续费会进一步降低，可能会采用零手续费甚至负手续费来吸引投资者的交易。

7.3 套利空间逐步缩小

跨市套利机会在数字货币交易初期较多出现，随着参与套利交易的人数增加，程序化交易的入场，套利机会存在的时间被缩短，套利的空间也被缩小。未来，我们可以预期跨市套利将只存在于高频交易团队中。

7.4 新兴模型目前尚不成熟，潜力可期

相比于股票市场，多因子、事件驱动类型策略的应用场景很少，这是由于关于数字货币的各类基本面数据、新闻数据以及其他基于基础数据的衍生数据的收集并未完善。我们可以看到例如Alphacat等交易类平台项目，已经计划利用机器学习、自然语言处理等技术，完善数字货币的数据库，提供衡量市场情绪、反映代币项目基本面等要素的数据。在未来，多因子模型、事件驱动类策略会逐渐在数字货币市场发挥其威力。

7.5 量化平台针对专业量化团队服务不足

现阶段的量化交易平台更多服务于普通投资者，协助他们参与量化交易。未来随着数据的增多，将会出现真针对专业量化团队的数字货币数据服务商，为专业团队提供稳定可靠的数据集，在团队独立服务器上使用。

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