最近、babyquant の「Big Pie Circle における裁定戦略の簡単な分析」を読み、さまざまな裁定戦略について書きましたが、約 2 年間実行している私自身のデジタル通貨裁定戦略についてもお話します。

これらすべてが公開されているのは、第一に、私がこれらの戦略をもう実行していないからであり、書いた後に自分で要約するからです;第二に、そもそも裁定戦略のロジックは神秘的ではありません。この業界が競うのは実行力、つまり、特に高頻度取引においてコードを書く能力です。取引頻度はそれほど高くないかもしれませんが、変動が生じた場合には迅速に反応し、すぐに市場に参入する必要があります。もちろん、裁定競争は依然として比較的熾烈であり、後期の競争はさらに熾烈であるため、研究に特化する能力もあります。また、資金を調達するための一定の能力も必要です。結局のところ、裁定取引の収益性には限界があります。十分な資金がなければ、かなりの利益を上げることができません。本格的に行う価値がある前に、少なくともパートタイムの収入を超える必要があります。時間。もちろん、組織のチームに参加するのも一つの方法です。

昨夜のビッグパイとツーパイの市場動向は実にタイムリーで、これほどスムーズなトレンドは久しぶりでした。

今回はBさんの過去の取引記録の活用方法についてお話しましょう。

B'anの当局者は多くの取引データを共有している。 Github ページでは、利用可能なデータのカテゴリとそのダウンロード方法を詳しく確認できます。ここでは主に、集約された取引記録 aggTrades のダウンロード、整理、使い方について紹介します。

aggTrades は、集計後のトランザクション レコードです。つまり、Binance は、同時に、同じ方向で、同じ価格で実行された複数の連続したトランザクションを 1 つのレコードに集計します。K ラインに似ていますが、価格は 1 つだけで、最高価格、最低価格など。たとえば、市場で大量の注文があり、それを食べるために多数の少量の注文があった場合、非常に短い時間 (ミリ秒) で同時に到着したこれらの注文は 1 つに集約されます。または、マッチング エンジンが一度にマッチングできる順序である可能性があります。

プログラマティック取引の実際のコードに関する前の 3 つの記事からの続きです。

ハードコア乾物～定量取引システムの自動リアルタイム取引の詳細と考え方（１．問題点と困難さ）

定量取引システム - 自動ファームオファーの詳細と考え方 (2. ファームオファーの目的)

定量取引システム - 自動リアルオファーの詳細と感想 (3. 処理スキル)

ここでは、マルチストラテジー取引システムと実際のオファーコードの全体構造におけるマーケットセンターについて引き続き説明します。

序文

取引業界、特に先物取引ではハイレバレッジ取引の達人が時々現れ、10万元の元本が軽く数千万元になることもあります。しかし、そのほとんどは夜空を駆け巡る流星のように、一瞬の眩しさを経て、静かに消えていった。

前 2 回の記事に引き続き、プログラマティック取引で注意が必要な事項について説明します。

ハードコア乾物～定量取引システムの自動リアルタイム取引の詳細と考え方（１．問題点と困難さ）

定量取引システム - 自動ファームオファーの詳細と考え方 (2. ファームオファーの目的)

ここでは引き続き、コード設計における詳細な処理スキルについて説明します。

データベース

前の 2 つの記事で述べたように、より複雑な戦略の組み合わせのステータス記録は非常に重要であり、データベースの使用が必要です。

実際、ほとんどのプログラミング ビジネスは CRUD カテゴリに分類できます。つまり、中心的なプロセスはデータベースの追加、削除、変更、チェックだけです。取引コードも例外ではありません。中低頻度流通市場の取引行動は、実際には、人々が特定の宝物を買いに行くときとあまり変わりません。売買の両方です。自動取引の焦点は、戦略的ステータスの管理にあります。

前回の記事「ハードコア情報 - 定量取引システムの自動現物売り出しに関する詳細と考察 (I. 問題点と困難)」では、通貨サークルにおける実物取引のいくつかの基本的な問題について説明しました。この記事では、企業オファーの主な目的について説明します。

大きく分けて以下の4つがあると思います。

1. 確立された戦略ロジックを実装する

これについては疑いの余地がありません。信号がある場合は、対応する操作を実行して、ポジションを開閉する必要があります。この点は、指値注文は極力利用しないようにする必要があり、そうしないと、取引が成立しない場合には、指値注文を続行する必要が生じ、すでに価格が行き過ぎている可能性があります。質問。

長期的には、成行注文の使用によって生じるスリッページは、時折指値注文を逃して注文を追いかけることによって生じるスリッページとほぼ同じであるため、よほど特殊な戦略でない限り、市場に直接出入りする方が良いでしょう。

ここで主に説明しているのは、中および低頻度の取引戦略用にプログラムされたリアルタイム コードの実装です。

戦略

クオンツトレーディング戦略の誕生は一般に、市場を観察して理解し、戦略のアイデアを生成し、その後戦略の具体的な詳細を設計し、次に複数の種類のデータをバックテストして特定のパラメーター値の効果を取得および検証することに基づいています。 。効果が良好で普遍的な適用性がある場合、次のステップは少額の資金で実際の市場をテストすることです。サンプル外の実質オファーが実現可能であれば、最終的には資金を増やして長期間運営することができます。

レバレッジを防ぐために、データマイニング、ディギング、ディギング、ディギングファクターなど、戦略を生成する他の方法ももちろんあることを説明しましょう。機械学習や強化学習などの自動生成要素もあります。ただし、この種のブラックボックス手法は、戦略のリトレースメント期間中実行し続けるのが困難です。なぜなら、これらの掘り出された要因がいつ、なぜ失敗するかわからないからです。クオンツ取引を行う場合、最も重要なことは堅実な取引を主張することであり、相場が良くない場合、ポジションを縮小することはできますが、閉じることはできません。大きな市場がいつ勃発するかは誰にもわかりません。それを逃すと、これまでのリトレースメントは無駄になります。

この記事では主にクオンツ取引システムについて説明しますが、主観的な取引については、市場の感覚や形状を定量化することが難しく、システム化や自動化も難しいため、議論には含まれません。

システムとは

現実の輸送システム、エンジニアリング システム、法制度などの貿易システムは、一連のルールを確立することで、不確実な世界で私たちがよりよく暮らすのに役立ちます。取引システムは、さまざまな二次市場に同行し、生き残るための最も重要なお守りです。これにより、ポジションが保護され、取引所のマッチング エンジンを継続的に行き来できるようになり、最終的には資本曲線が上向きに変動します。