序文

記事「定量的投資 – 戦略とテクノロジー」（鼎鵬編）は、流通市場はランダムかつ追跡可能なシステムであると指摘しており、短いサイクルでは価格の動向はランダムですが、長いサイクルではランダムになります。強気と弱気の交代。これはデジタル通貨市場ではより顕著であり、その主な理由は、周期的な減産によるビットコインの周期的な価格変動が市場を同じ方向に動かし、その結果、デジタル通貨市場の周期的な変動を引き起こすためです。流通市場のランダム性と周期性があるからこそ、デジタル通貨の定量取引市場には「聖杯」は存在せず、私たちにできるのは、段階ごとに異なる取引戦略を適用し、状況に応じた最適な取引戦略を見つけることだけです。現在の市場構造パラメータを使用して、取引システムが現在の段階で利益を最大化できるようにします。例えば、相場の下落局面では価格がボックス変動を示す傾向があり、この時はグリッド戦略が最適であり、高いリターンを得ることができますが、傾向が明らかな強気相場・弱気相場の段階では、多くの場合、トレンド戦略の方が適切であり、良い利益をもたらす可能性があります。

デジタル通貨市場はグローバルであり、7 時間 24 時間ノンストップ取引、T+0 などの特徴があるため、定量的取引はデジタル通貨の二次市場で非常にうまく機能し、多くの場合手動取引よりも高く安定した結果を達成できます。流通市場の収入。国内のデジタル通貨市場では、定量的取引は長い間開発されていませんでしたが、主に従来の金融市場から移行した初期の定量的トレーダーがすでに多額の利益を上げています。国内の量的市場の発展に伴い、高頻度取引、裁定取引、トレンド取引、固定投資およびその他の戦略など、K ライン選択戦略の長さに基づいてさまざまな方向の戦略が登場しました。頻度の定量化 トレーダーは多くの場合、分レベルの K ライン、さらにはミリ秒レベルの単一トランザクションに焦点を当てており、より優れた取引ネットワーク リソースを必要とします。さらに、取引所の同じコア スイッチ ネットワーク上に独自の取引サーバーを展開し、注文の遅延を最小限に抑えます。これにより、市場の激しい変動における在庫残高のリスクが最小限に抑えられますが、トレンド クオンツ トレーダーは、4 時間移動平均や MACD 、ボリンジャー バンド、またはファンダメンタルズに関連するマクロレベルの要因など、より長いタイムラインの指標により注意を払います。貪欲指数、金融ニュース指数など。

現在は弱気相場にありますが、ネギ先輩の嗅覚では、今の価格は底には程遠く、また暴落するはずだと感じています。歴史は単純に繰り返されることはありませんが、常に驚くほど似ています。弱気市場は私たちにとって、冬眠して力を蓄える絶好の機会です。農家が弱気市場で種をまき、強気市場で収穫するのと同じです。

戦略概要

ダイナミック バランシング戦略は、従来の金融市場では比較的一般的な取引戦略であり、株式市場、先物市場、外国為替市場で見られます。ダイナミック バランシング戦略を、市場変動中にポジションを継続的に削減または追加することでポジション バランスを維持するバランス スケールと明確に比較することができます。詳細な概念については、オンラインで確認できます。ここでは主に、デジタル通貨の分野におけるダイナミックバランシング戦略の適用について説明します。

たとえば、Xiao Wang はダイナミック バランシング戦略を使用して 100,000 USDT を投資する予定で、その後 50,000 USDT を BTC に購入し、残りの 50,000 USDT をポジションのカバーに使用できます。 BTC価格が上昇すると利益の一部が実現し、手持ちのBTCの価値は初期投資額の50,000USDTのままとなります。同様に、BTC価格が下落するとポジションはカバーされ、その価値は維持されます。 BTC ポジションは引き続き 50,000 USDT に維持されます。上記の原則を通じて、ダイナミック・バランシング戦略が、不安定な市場状況と必ず回復する不安定な市場状況により適しており、一方的な市場の場合でも、基本的には不安定な市場状況に対してリスクのない裁定取引を実現できることを見つけるのは難しくありません。この状況では、資金の利用率が高くなく、変動する上昇相場の下で一定の損失が発生しますが、一定の収益が得られます。 、そして、不安定で下落する市場の下では、スポット取引は清算のリスクを引き起こしません。したがって、この戦略はリスクが低くなります。

現在、BTCの価格は歴史的高値と比較して70％以上下落していますが、今後数年間で再び下落することは避けられず、ビットコイン市場全体が85％以上下落するまで徐々に底が形成されることはありません。底値が形成された後、価格は変動の中でゆっくりと上昇し、次の強気市場の到来をもたらします。これにより、ダイナミックなバランス戦略の機会が生まれ、避けられない利益がもたらされます。

戦略の最適化

上記のダイナミックバランシング戦略はリスクが少ないものの、ポジションの継続的な追加または削減、資本利用率の低さなどの問題がまだあります。最適化後、デジタル通貨取引市場に適用するとより良い結果が得られるため、最適化しました。詳細は次のとおりです。

1. 戦略注文ロジックの改善

例: Xiao Wang は BTC のダイナミックバランス取引に 100,000 USDT を投資する予定です。現在の BTC 価格が 10,000 USDT/BTC であると仮定すると、Xiao Wang は合計 10 BTC を購入することができます。価格が 11,000 USDT/BTC に上昇した場合、金額 = 仮想ベース * (現在価格 - 上昇前の価格) / 現在の価格の一定量の BTC を売却する必要があります。数量 = 10* (11000-10000) / 11000 = 0.9091 BTC 価格が 11000 から 10000 に下落すると、一定数の BTC が購入されます。数量の計算方法は上記と同じで、数量 = 10 となります。 * (11000-10000) /10000=1 要約すると、全体の利益は 909.1USDT となります。

従来のダイナミックバランス戦略を採用した場合、最初に10,000 USDT/BTCの価格で50,000 USDT BTCを合計5個購入し、BTC価格が11,000 USDT/BTCに上昇したときに一定量のBTCを売却し、合計ポジション値を維持します。 50,000 USDT、販売数量 = 5 - (50000/11000) = 0.454545 BTC この時点で、ポジションは 4.54545 BTC のままで、BTC 価格が 10,000 USDT/BTC に下落すると、合計利益は 5,000 USDT になります。購入される BTC の量 = (50000/10000)-4.54545 = 0.454545 個、支払額 4545.45 USDT、合計利益 = 5000-4545.45 = 454.55 USDT。

上記の計算プロセスでは、手数料やスリッページは考慮されていません。計算により、改善された戦略は収益性の点で従来のダイナミックバランス戦略よりも優れていると結論付けられました。

2. 資本活用の向上

上記の改善された戦略の注文ロジックからわかるように、収益性は向上していますが、BTC 価格が 10,000 USDT/BTC から 11,000 USDT/BTC に上昇したとき、注文を開くために使用されたのは最大 9,091 USDT のみでした。稼働率は10％と低いため、資金稼働率を重視して戦略を策定し、資金全体の一定割合を設備投資として活用することが可能です。テストでは、総資金の 30% を固定投資として毎日 BTC に固定投資を行いました。固定投資額は、たとえば、Greed Index と ARH999 の 2 つのパラメーターに基づいて計算されます。貪欲指数が低く、ARH999 パラメーターが小さい場合、戦略の資本利用率を向上させ、より高いリバウンド利益を得るために、固定投資はより多くの BTC になります。

3. 注文量の改善

従来のダイナミック バランシング戦略で一般的に使用されている等価差額取引をアイソクロナス取引に改善します。つまり、1 分、5 分、15 分、30 分、1 時間、4 時間などの異なる時間間隔を選択してアイソクロナス トランザクションを試します。 。バックテスト分析を通じて、さまざまな時間間隔でのアイソクロナス取引収益モデルを以下の図に示します。

さまざまな時間間隔でのアイソクロナス取引の収益性を分析すると、手数料とスリッページを差し引いた後、5 分の時間間隔でのアイソクロナス取引が最も収益性が高いことがわかります。

実際の募集状況

上記の戦略最適化手法に従って、戦略の作成完了後、実際の取引を 1 か月間実行したところ、利益率は 4.5%、最大資本利用率は 50% でした。形：

要約する

上記の実際の取引では、戦略の実行中に価格下落率が約 48.5% に達し、損益分岐点に達したことがわかりました。たとえば、価格が 10,000 USDT/BTC から 11,000 USDT/BTC に上昇すると、価格は 10,000 に達すると下落し始め、損益分岐点に達します。これにより、戦略を適合させて収益性の境界線を達成することができます。

その後の改善

現時点では、当社の最適化されたダイナミック・バランシング戦略には依然として、一方的な市場状況に遭遇した場合に、より多くの逆ポジションが発生するという問題があります。たとえば、市場が上昇すると、より多くのショート・ポジションが蓄積されます。ただし、ショートポジションの数と価格の関係は単純な直線関係ではないため、ポジションと価格の曲線に合わせる必要があり、これによりリバースポジションの数を減らし、リスクをある程度軽減することができます。