CRYPTO交易算法指南

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加密算法交易是自动化的、无感情的，并且能够比你说的“HODL”更快地打开和关闭交易。

数以千计的加密货币交易机器人潜伏在交易所订单簿深处，寻找利润丰厚的交易机会。 它们的复杂程度从简单的单一策略脚本到多方面的复杂交易引擎。

它们也变得越来越受欢迎。 随着加密货币市场充斥着新进入者，聪明的交易者必须采取新的方法来获得超越竞争对手的优势。

但是，什么是加密货币交易算法？ 这些交易算法软件是否有利可图，您可以参与吗？

在这篇文章中，我们将为你提供有关加密算法交易所需的一切信息。

1、什么是交易算法？

简而言之，加密货币算法交易是使用计算机程序和系统根据预定义策略以自动化方式进行市场交易。 在零售市场中，它们有时被称为机器人或“机器人”。

该术语可以用来指代任何事物，从你在家用计算机上开发的简单交易脚本到华尔街高频交易量化基金使用的价值数百万美元的系统。

与人类交易者相比，这些算法有许多优势。

其中第一个也是最明显的是它们能够永远运行。 当人类交易员结束时，只要加密货币市场开放，这些机器人就可以继续运行。 鉴于这些市场是 24/7/365 开放的，机器人也可以运行。

这些交易机器人的另一个优点是它们进行交易的速度。 这些机器人通常在高性能服务器上运行，能够在眨眼间打开和关闭交易。

然而，算法最重要的好处是它没有情感。

这些系统完全由代码控制。 当这些脚本进行交易时，没有任何情感因素。 他们只是处理数字并执行交易，而不管您的感受如何。

事实上，恐惧和贪婪的感觉往往是造成巨额交易损失的直接原因。 交易者会仅仅因为自己的感受而放弃经过考验的策略。

因此，机器人显然是饱和市场中的有效工具。

2、交易算法如何运作？

如果你有一个纯粹依赖于加密资产价格关系的策略，那么就有可能为其开发一种算法。 事实上，有许多策略可以用于算法交易（我们将在下面介绍）。

它们通常使用知名的编程语言进行编码，包括 Python、Nodejs、R、C++。 然后，这些将在连接到交易所 API 的专用机器上运行，并使用价格源作为模型的输入。 输出将是订单。

为了让它们发挥作用并盈利，你需要在市场上拥有三样东西。 具体如下：

• 强大的流动性：如果你想让机器人将交易置于所需的水平，则订单簿中需要有流动性。 如果你的买入/卖出价差较大且交易算法存在大量订单滑点，这也无济于事。 这将对任何自动化系统造成严重破坏，也许可以解释为什么机器人不会在低交易量、低市值的山寨币上运行
• 开放访问：这与机器人本身如何访问交易所的订单簿有关。 尽管现在大多数加密货币交易所都具有 API 功能，但其中一些交易所存在局限性。 API 对你获取信息的限制越多，你的交易算法的效率就越低。
• 新兴市场：这是算法交易难题的第 22 条军规。 从本质上讲，来自竞争性交易算法的竞争越少，你的盈利能力就越高。 随着来自其他运营商的竞争越来越激烈，你将必须对其进行改进，以使你的机器人更智能或更快速。 当涉及执行与套利（错误定价）相关的策略时，这一点也更为相关。

在加密货币市场中，我们目前拥有操作这些算法的所有三个正确要素。

在市值排名前十的加密货币中，流动性充足。 我们还可以通过相当强大的 API 系统从许多不同的交易所进行开放访问。 其中包括提供实物交易的交易所以及提供 Bitmex 期货等衍生品的交易所。

是的，市场正在变得更加饱和，竞争也更加激烈，但远不及股票和期货市场。 随着更多机构开始进入市场，这种情况当然可能会改变。 紧随其后的是一系列高频交易公司和量化对冲基金。

那么，加密算法交易是可以盈利的，但是你可以制定什么样的策略呢？

3、趋势追踪

对于那些使用技术分析交易策略的交易者来说，这些可能对你来说非常熟悉。 无论你使用什么规则来通知你的日常交易，都可以编码成加密货币算法。

这通常是基于这样的观念：市场有动力，而你希望掌握这种动力。 一些最著名的技术指标是那些捕捉趋势的指标。

例如，其中最著名的一种是移动平均线 (MA) 交叉。 当“较快”和较短期 MA 指标穿越较长期或“较慢”指标时，就会发生这种情况。

在下图中，我们有一个 200 日均线指标的经典 50 日均线交叉示例。 在这种情况下，交叉表明看跌趋势，应该做空比特币（BTC）。

如果快速指标从底部穿过慢速指标，则会发生相反的情况。 在这种情况下，你应该做多比特币。 这通常是最简单的指标之一，交易者通常会将其与一系列其他指标结合起来。

你可以开发一个简单的交易算法来为您执行交易。 它应该具有在发出执行订单时下达止损和止损限价订单的功能。 大多数机器人通常会在其交易工具箱中包含一系列不同的 TA 指标。

4、回归均值

虽然市场能够在一段时间内遵循特定趋势，但极端和异常的走势通常表明可能会回归长期均值。

换句话说，如果某种资产的价格发生变动，使其达到以历史标准来看极端的水平，那么它很有可能会卷土重来或“回归”。

均值回归策略将着眼于历史分布，然后将当前的走势置于其背景下。 机器人还可以采用一系列不同的均值回归策略。 让我们看一下其中的两个。

5、标准差回归

对于熟悉统计学的人来说，你一定听说过标准差的概念。 这是偏离统计平均值的平均变动的概念，用于对市场数据中的异常进行建模。

从交易角度来看，最重要的数据点之一是 2 个标准差。 这些用于围绕交易对的移动平均线对布林线进行建模。

如果要开发基于均值回归的交易策略，你可以使用布林线交叉作为资产超卖/超买的指示，因此可能会回归。

例如，在下图中，我们有比特币中的比特币现金 (BCH) 价格，并且我们根据 20 日移动平均线对布林线 (BB) 进行了建模。 正如你所看到的，价格有两个点跌破了底部 BB 线。

这表明该资产的价格已超卖，因此可能很快就会恢复。 你可以创建一个算法，在这种情况下输入交易队伍。 另一方面，当资产价格突破上限时，这将是一次卖空。

当然，这是最基本的布林线均值回归策略。 你可以使用不同的时间组件或几个时间组件的组合。 你还可以将其与更大的标准差合并。

这就是交易算法的美妙之处，你可以使用大量输入来比人类交易者更有效地确定交易行为。

6、配对交易

均值回归交易不仅适用于一种资产，还可以在交易两种不同资产之间的价差时使用。

这个概念是，如果两种资产过去一直以接近同步的方式进行交易，那么如果这种历史关系出现逆转，则意味着这两种资产很可能会回归。

然后，你将出售“定价过高”的资产，并购买定价过低的资产。 在这种情况下，如果价格确实恢复，你就会获利。 此外，由于你做多一种资产而做空另一种资产，因此你受到总体市场波动的影响较小。

但重要的是，这些资产对更广泛的市场具有相同的系统性敞口。 例如，常见的配对交易策略使用同一行业的两只股票，例如苹果和微软。

在加密货币交易的情况下，你可以轻松地交易两种不同货币之间的历史关系。 它们与一般加密货币市场走势具有相当高的相关性，这意味着你可以对冲不利的市场走势。

看一下下图，我们可以看到 ZCash (ZEC) 与 Monero (XMR) 价格的比率。 我们还对该系列的布林带进行了建模。

正如你所看到的，有两次比率超出了 2 个标准差。 这意味着它最终可能会恢复，你将做空 ZEC 并购买 XMR，希望后者价格上涨而前者价格下跌。

在这里，你将使用与我们上面提到的类似的输入。 你可以查看布林线，并将其用作价格之间的价差已增加/减少超出历史合理数字的标志。

但在这种情况下，加密货币交易算法将发出不止一种加密货币的订单。 它将分别输出XMR和ZEC的具体买/卖订单。

7、套利交易

这可能是加密货币交易算法存在的最有利的交易机会之一。 通过套利交易，你试图利用市场错误定价并赚取无风险利润。

目前市场上存在大量的套利机会，存在于各个交易所甚至交易所内部。 我们不会讨论所有策略，因为我们已经在有关加密货币套利的文章中广泛介绍了这些策略。

套利机会是那些正是因为没有太多人试图利用它而存在的交易。 与其他交易算法的竞争较低，这使得首先进入市场的人能够获得更多利润。

同样，要利用这些机会，你需要动作迅速。 它们通常只存在几秒钟，然后市场就会意识到定价错误并缩小差距。

在加密货币市场中，最有利可图的套利交易通常是在众多交易所进行代币价格差异交易的交易。 例如，他们可能会在 OKX 和币安交易所上对 Ripple 的价值进行错误定价的交易。

这将要求机器人开发人员在两个交易所都拥有一个帐户，并将算法中的订单链接到他们的 API 系统。

还有一些机器人能够利用交易所本身的错误定价。 例如，有一个名为“Agent Smith”的机器人，它能够在牛市期间赚到相当多的钱，因为它在 Poloniex 上进行错误定价交易。

以下是算法可以进入的潜在三角套利交易的示例。 正如你所看到的，Kraken 交易所上的莱特币 (LTC)、比特币 (BTC) 和以太坊 (ETH) 的价格存在错误定价。

在这种情况下可能发生的情况是，错误定价只会存在几秒钟，而那些能够发现错误并进行交易的机器人将获得回报。 这些算法将以毫秒为单位扫描 Kraken 订单簿，以识别微小的收益。

8、订单追逐机器人

订单追逐是在预期来自更大的买家/卖家（机构）的订单流的情况下进行交易的行为。

需要指出的是，基于内幕信息的追单行为是非法的（称为“抢先交易”）。 换句话说，如果你是一名经纪人，知道你的客户即将发出大额订单，并且你在他们之前进行交易，那么你就是在利用内幕信息进行交易，并且可能会受到 SEC 的访问。

但是，如果你有一种算法能够根据公开信息先于其他参与者确定订单流，那么这是公平的游戏。 在这种情况下，你需要算法非常快，以便在你的竞争对手之前适应潜在的市场动态新闻。

这实际上是华尔街许多高度成熟的高频交易公司所使用的策略。 他们将尝试在大型机构能够之前读取订单流。

目前，加密货币市场上的机构并不多，参与的机构通常会选择在场外市场进行交易（较大的大宗购买）。 然而，你仍然可以从追逐大量零售需求的订单中获得可观的回报。

例如，在 2017 年疯狂的牛市期间，开发人员正在编写算法来购买约翰·麦卡菲 (John McAfee) 在他的“每日硬币”中发布的推文。 他们会扫描他的推文中的加密货币行情，然后根据预期需求下订单。

这些 Python 机器人甚至已在 Github 上开源发布。 例如，有 Dimension Software 的这个和drigg3r 的这个。 这些现在可能不会有太大作用，因为McAfee早就结束了这种做法。 事实上，许多人认为这些行为是拉高抛售行为，也是非法的。

尽管这个例子值得怀疑，但它确实说明了开发人员如何利用潜在的订单流，以便在所有其他参与者进入之前进行购买。

9、如何开发算法

虽然如何编写加密交易算法的技术超出了本文的范围，但在开发机器人时应遵循许多普遍接受的步骤。

在你真正开始开发交易算法之前，必须了解您希望其采用的策略类型。 算法始于你的想法，然后将其制定为代码并随后进行定义。

以下是你在开发交易算法时可以采取的一些松散步骤。

• 制定你的策略

你可能对希望机器人遵循的特定策略有所了解。 这可以是基于你观察到并想要利用的市场走势的简单假设。

或者，它可能是你在技术交易中使用的一系列策略。 你可以根据视觉水平进行这些交易，现在需要将其制定为定义的决策流程。

• 编码

这可能是最复杂的过程之一，需要你了解 Python、Nodejs、C++ 或 Java 等编程语言。

在此阶段，你将步骤 1 中提到的决策过程转化为定义的代码。 在最简单的情况下，这通常是 if-then 语句的集合，这些语句将根据定义的条件采取操作。

• 历史数据回测

这是非常重要的一步，可以帮助你在较长一段时间内的过去数据中检验你的假设。 你可以在许多不同的时间范围内在一系列不同的市场上进行尝试。

这通常也是一个非常容易执行的步骤，因为您有大量数据需要处理。

• 细化算法

你想要进行回溯测试的主要原因是迭代和改进你的算法。 你将从回溯测试中获得可验证的返回结果，以便评估盈利能力。

然后，你可以调整您正在使用的参数，例如回顾期和移动平均周期，以及你可以交易的资产类型及其相对盈利能力。

一旦有了最优化的策略，你就可以继续实时测试你的算法。

• 最小真实账户

订单大小可以通过交易算法轻松调整，在经过充分测试之前没有理由带着大订单进入市场。 因此，你需要以少量的初始资金和较小的订单规模开始。

你将把你的交易机器人连接到交易所的 API 并允许其运行。 这个阶段必须仔细监控，因为我们都知道，当统计关系破裂时，当前的回报可能与过去的回报有很大不同。

此外，当你进行实时交易时，你必须执行可能面临延迟的订单。 执行速度较慢也可能会影响你在回溯测试阶段观察到的性能。

你将利用这段时间的有限实时测试来决定是否提高交易规模或是否进一步完善代码。

• 扩容和监控

如果你对机器人的回报更满意，那么可以增加交易规模。 这并不完全简单，因为流动性较差的加密货币的较大订单规模可能会影响模型性能。

因此，重要的是仅增量扩展并不断监控与预期相比对回报的影响。

你还想确保拥有强大的风险管理协议。 机器人通常会以意想不到的方式执行，交易算法也可能会失控。 你最不想看到的就是你的系统进行可能让你清算的任性交易。

10、关于开源机器人

有大量开源代码可用于开发和运行加密货币交易算法。 只要代码确实是开放的并且你可以审核它，就可以使用它们。

有大量的欺诈性加密货币交易机器人经常被宣传为交易者赚钱的自动化且简单的方式。 这些通常只是诈骗产品，它们会窃取你的私钥或将你带到非法经纪人处。

例如 Bitcoin Trader，它以为用户盈利的虚假借口出售。 该机器人还涉及虚假广告，声称它得到了 Twitter 上 Dragon's Den Peter Jones 的认可。

市场上一些最好的开源交易机器人包括 Gekko 交易机器人、HaasOnline 和 Gunbot。

另一种更用户友好的选择是在 MetaTrader 平台上开发程序化交易脚本。 MT4和MT5是著名的交易平台，用于交易另一种衍生产品CFD（差价合约）。 我们不会在这里讨论差价合约，但如需了解更多信息，你可以阅读此概述。

11、量化基金和高频交易的到来

虽然当前的加密货币交易算法可能看起来很先进，但与华尔街量化基金和高频交易（HFT）商店使用的系统相比，它们根本算不了什么。

随着市场变得更加适应机构投资者，这些复杂的交易操作可能会随之而来。 事实上，有迹象表明许多高频交易公司已经开始在加密货币市场进行交易。

例如，最近有报道称，DRW、Jump Trading、TransMarket 和 XR Trading 等自营交易公司涉足加密货币市场。

这些公司正在投入大量资源和技能来开发只需几毫秒运行的加密货币交易算法。 他们将交易服务器设置在靠近交易所的专用托管数据中心。

然而，这对于加密货币来说是好事还是坏事？

嗯，这些高频交易公司确实因其对股票市场的影响而引起了一些人的极大愤怒。 例如，2010 年道琼斯指数的闪崩被广泛归咎于高频交易公司。 迈克尔·刘易斯的《闪电男孩》一书中也对他们进行了负面描述。

然而，仍有许多人认为高频交易公司为生态系统提供了许多好处。 一方面，它们能够为大型机构提供充足的流动性和有效的执行力。

一些人还声称，它们通过消除原本存在的众多定价低效现象，帮助提高市场效率。

无论你对高频交易公司和量化基金有何看法，加密货币市场似乎都是它们的天然家园。 一旦监管机构对加密货币的托管和清算方面更加明确，可能就会有大量其他公司和基金进入。

不幸的是，对于当前依赖套利机会的加密算法交易者来说，这些资金的进入可能意味着消除任何存在的无风险交易。 然而，他们可以转向其他更成熟的策略。

12、结束语

尽管近几个月来加密货币算法交易变得更具竞争力，但零售交易者仍然有一些有趣的机会可以利用。

尽管套利机会被高频交易公司吞噬，你仍然可以开发机器人来根据技术指标和完善的交易模式进行交易。

事实上，如果你一直使用的策略对你来说效果很好，那么你就没有理由不开发自己的算法。 如果你要使用开源软件，请确保它是安全的并且不是由骗子运行的。

当然，与手动交易一样，你必须齐心协力来适当管理你的风险。 算法一直运行良好，直到有一天它们不起作用。 有一天，你的所有收获可能会被彻底消除。

然而，只要你承担的风险不超过你可能遭受的损失，并且你有适当的终止开关，那么你就应该受到良好的保护。

原文链接：Crypto Trading Algorithms: Complete Overview

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