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赢咖4注册一文浅谈量化交易与机器学习了解量化交易的现在与未来
作者:管理员    发布于:2021-07-23 19:25    文字:【】【】【

  随着人工智能的发展,人工智能被一部分人描绘成一切事物的颠覆性武器,专业人士开始对如何在加密货币市场中使用人工智能这个武器产生了很浓厚的兴趣。

  同样的,机器学习也被广泛讨论。比如说使用AI机器学习策略,神经网络算法无间断7*24小时地处理所有的市场机会,利用其他不同类型的神经网络来预测计算交易的回报率……

  机器学习与人工智能是存在一定差异的,或者说机器学习只是人工智能的一个子集。“人工智能”这一概念于 1956 年首次被计算机科学家 John McCarthy 提出。指的是在处理任务时具有人类智力特点的机器。包括具有组织和理解语言,识别物体和声音,以及学习和解决问题等能力。机器学习是一种实现人工智能的方式。在机器学习被应用到加密货币市场后,量化交易就很好的体现出了这一应用的优势。

  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。

  量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的,二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。

  1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策,而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点,也可以克服认知偏差,且可跟踪。

  2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型;二是多角度,定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;三是多数据,即对海量数据的处理。

  3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会,从而发现估值洼地,并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

  4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用;二是依靠组合资产取胜,而不是单个资产取胜。

  但加密货币市场是一个高度复杂的多智能系统,人与算法之间存在数十亿次交互。这一复杂性和规模性也是机器学习当前所面临的一个主要障碍。

  在不断变化的加密货币市场中,为量化交易所中的重要因素构建良好的机器学习模型是非常困难的。需要大量高质量的数据,而由于市场一直在动态变化、新的币种不断出现、新的监管政策不断被提出,这样的数据也很难得到。同时,还需要一个“好”的模型和匹配的超参数。所以,现在虽然有了量化策略,但是离真正的完全自动化的基于机器学习的量化策略还有一定的距离,这样的策略才能以不能人为干涉的方式完成整个投资过程。

  不过作为加密货币市场的投资者来说,要注意的是即便现在的机器学习采用了最先进的智能算法,但是和人脑相比还是有不足的,量化策略并不是万能的,但是在一些条件限制的比较明确的情况下,量化策略能够很好的完成任务。

  量化交易看似是近几年火起来的方式,但其实,量化从70年代开始逐渐兴起,90年代才大行其道。之所以如此,是因为量化投资有其诞生的特定土壤,需要一系列的条件方能破土而出,这些条件其实相当苛刻。就拿数据来说,在电脑革命之前,即便是最好的电脑,也很难完成庞大的数据存储,更不要提将数据进行分析处理,构建数学模型,最后形成策略了。

  在当今的情况下,量化交易想必会如破土后的春笋一样成长茁壮,量化策略也能够渐渐适应更多的交易情形。返回搜狐,查看更多赢咖4注册

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