量化策略 #2：加密貨幣交易中的統計套利
統計套利是一種流行的加密貨幣交易量化策略，旨在利用相關加密資產之間的價格低效性。
通過利用數學模型和歷史數據，交易者可以識別並利用暫時的價格差異。
什麼是統計套利？
統計套利涉及歷史上一起波動的加密貨幣對或籃子。
當它們的價格在典型範圍之外偏離時，該策略假定它們將回歸均值，使交易者能夠從收斂中獲利。
實施統計套利的關鍵步驟：
識別協整對：
選擇歷史相關性強的加密貨幣。例如，$BTC 和 $ETH 通常顯示出相似的市場走勢。
計算價差：
確定兩個資產之間的價格差。
示例計算：
$BTC 價格：$30,000
$ETH 價格：$2,000
價差 = $30,000 - ($2,000 * 15) = $0（假設 1 BTC ≈ 15 ETH）
設定交易閾值：
爲價差定義上下限。
如果價差超過上限，賣出表現過好的資產，買入表現不佳的資產。
當價差縮小到低於下限時，反轉操作。
自動執行交易：
使用算法實時監控價差，並在閾值被突破時執行交易。
示例場景：
假設歷史數據顯示 $BTC 和 $ETH 通常保持 15:1 的比例。
突然，$BTC 上漲到 $31,000，而 $ETH 下跌到 $1,900。
價差擴大，觸發策略：
在 $31,000 賣出 $BTC 在 $1,900 買入 $ETH
當價格迴歸均值比例時：
$BTC 降至 $30,000 $ETH 升至 $2,000
回購 $BTC 並賣出 $ETH，鎖定收斂帶來的利潤。
回測結果：
在過去六個月：
執行交易：20
獲利交易：14
虧損交易：6
淨利潤：+12%
