神秘的量化基金
从80年代出现至今，量化投资基金在华尔街仍然是一股非常神秘的力量。
在美国，量化基金募集门槛很高，只向少量合格投资者开放，其投资策略也不会对外披露。此外，量化基金经理一直都是世界上年薪最高的职位之一，这些都让公众对量化投资这个领域充满了好奇。
传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)，可以说是量化投资的标杆人物。
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。
更难能可贵的是，即使是在次贷危机全面爆发的2008年，该基金的投资回报率仍可稳稳保持在80%左右的惊人水准，在超级熊市中，这样的收益是其他类型基金根本无法想象的。
西蒙斯通过将数学模型和投资策略的有效结合，逐步走上神坛，也开创了由他扛旗的量化交易时代。
对于投资者来说，每一笔交易都是心中多空博弈后的结果，或根据消息面做趋势预判，或通过K线走势决定自己做多做空，然而入场前还需要考虑自己能够承受地风险而非利润，能接受亏损才能享受利润。
这条路上心态很重要，然而对于大多人来说，心态和情绪最是难以稳定把控的。因此，以数学模型及计算机技术依据庞大的历史数据以制定策略，减少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的量化交易就极为重要。
什么是量化交易？
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。
简单来说，量化投资就是借助计算机技术和采用数学模型去实现投资策略的过程。因此，它也被称为自动化交易，其核心是用先进的数学模型替代人为的主观判断。
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。
量化交易的优势
与我们自己查看行情，作出判断，然后再做出交易的手动操作相比，量化交易可以被称作是一种“黑科技”了。
一方面，量化交易极大地减少了投资者情绪波动的影响，有效避免投资者在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
我们常说，优秀的投资行为往往是反人性的，需要战胜“贪婪”和“恐惧”这两个人性的弱点。
数字货币量化投资的操作方式
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。
无风险套利的操作风险较低但收益也有限，并且随着竞争的加剧，获利难度在不断地增加。
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。
“黑科技”吸引机构资金涌入
可以说，优秀策略的量化交易相当于是币圈的“黑科技”，同时也是对普通投资者的降维打击，自然会吸引很多机构和大佬们加入其中。
有消息称，美国华尔街体量最大的对冲基金和信托基金正在考虑进入数字货币市场，此消息一出，直接引起全球投资机构的注目。
除了投资机构在量化交易领域占据主要份额之外，大量散户也在涌入这个领域。
比如前一段时间的分红型交易所，我们只要在上面刷刷交易量就能获得不少的交易分红，尽管这只是量化交易中最简单的应用，却也让用软件刷单的人尝到了不小的甜头。
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