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MAC:比特币价格研究——三种碾压持币的策略|标准共识_AND

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Overview概述

重点一:三种交易策略操作频率低,模仿难度低,测试区间内盈利均超过单纯持有比特币,分别为212.43%、142.59%和144.76%,但最大回撤大约30%。

重点二:三种策略训练数据倾向于无单边大周期行情,所以在单边大周期行情出现情况下并不适用。

以上为报告主要观点,以下为完整报告。

Report报告

经过我们前两期的研究,我们得出两个主要结论:第一,比特币的走势与黄金无关且具备高度独立性。第二,比特币的价格能够在82%的情况下,被道琼斯指数、欧元兑美元汇率、活跃地址数和WTI油价所解释。由此我们发现一个事实,比特币是一种风险投资品。

既然是风险投资品,而走势又相对独立的情况下,如何利用这种特性充盈自己的钱包就成为目前最重要的问题。任何理论不经过市场检验都是缺乏说服力的。于是我们结合之前所得出的结论,加上对市场的预期,做出了如下判断:

未来的比特币只会有很小的几率出现十倍以上的涨幅,所以BuyandHold策略无法最大化收益。

由于比特币的高风险性,意味着其三年内依旧会出现50%或以上的回撤。

比特币三年内仍旧是所有加密货币中流通性最强的数字货币。

基于以上三点判断,我们选择利用技术指标进行几个简单的量化策略分析,并利用市场表现和BuyandHold这种策略进行对比,来验证量化策略是否能够比单纯买比特币能够获得更好的收益。

在进入量化分析之前,我们要理清三个概念:交易系统、交易策略和风险管理。

什么是交易系统?

开发一个盈利的交易算法系统不仅仅是拥有一个好的想法,它由几个要素组成。心理学和资金管理是成功投资的基础。然而,如果没有一个好的策略,你将很难跟随市场的变化。

交易系统是一套规则,它管理着交易者交易金融市场的整体方法。定义交易员最有可能盈利的条件,并概述如何利用这些条件。自动交易系统指示了交易员可以进行的交易类型、将要执行的市场、交易可能基于的特定设置、风险管理、围绕时间框架的规则、交易管理等等。

什么是交易策略?

策略,也可以称作为方法,是我们从事操作交易必须依据的东西。策略必须结合起来才能发挥其神奇的效果。对于一笔完整的操作,就是多个策略结合起来运用的结果。单个策略即便使用,也无法发挥其功效。多个策略结合起来后就称为系统,即交易系统,也就是交易所需要的一整套方法。

交易策略的最终目标是给你一个最终的交易行动,买进或卖出一定数量的可交易资产。一个简单的交易策略由以下参数组成:

风险考量:你所能承受的损失。

价格:交易执行的价格。

数量:交易中的资本数量。

进入交易:基于策略,它将执行一个在一个预定义的价格上的购买或出售行动。

退出交易:基于交易结果,策略决定是否退出该仓位。

对于新手来说开发一个策略最开始一定是模仿。

第一步,利用现成指标构建逻辑。现在交易软件中都会附带众多的技术指标,取出一个,写入买卖点,回测下历史行情,这样就可以得到一个简单的策略了。随着策略经验的积累,这里的逻辑选择会越来越多样化。

当然这样的策略一般是不赚钱的,所以我们第二步,进行参数优化。选择参数,观察不同参数对于策略会产生怎样的影响。一般情况下我们会得到几组看起来比较赚钱的参数。

一般来说,我们会进行第三步,样本外检测。但是基于我们之前的判断,样本外检测在此时并不适用。由于我们不要求全天候的有效策略,所以过于长期重复的单边行情对于检验此种策略并无积极作用。这也是本策略的局限性。

什么是风险管理?

风险就是指某种特定的危险事件发生的可能性与其产生的后果的组合。风险是由两个因素共同作用组合而成的,一是该危险发生的可能性,即危险概率;二是该危险事件发生后所产生的后果。

风险管理是指如何在项目或者企业一个肯定有风险的环境里把风险可能造成的不良影响减至最低的管理过程。具体到量化策略分析中,我们会考虑五点。

数据保真度:我们在收集数据的过程中,要考虑数据是否准确地反映了历史,比特币应该使用实际收盘价还是调整后的价格?

模拟现实:我们是否对交易执行做出了现实的假设?例如,我们需要考虑交易量是否可以完美地执行当天的收盘价?

采样可变性:我们所选择的历史样本是否代表了广泛的市场情况,或者只是碰巧选择了一个有利的数据集?

曲线拟合:我们是否花了太长时间摆弄太多的参数,最终找到了一个去年运行良好、但未来一分钱也赚不到的模型?

模型风险:即使我们的模型进行了反向测试,它的半衰期是多少?可以交易多久?很少有想法能永远奏效。

所以,带着这些思考,我们开始进行自己量化框架的构建。

构建逻辑

首先,我们在检测有效策略时,选择了三种技术指标:相对强弱指数(RSI)、异同移动平均线(MACD)以及布林线指标(BollingerBands)。同时,我们设定训练数据的期限为2018-2019年8月的比特币价格并以此进行回测。

RSI

相对强弱指数是根据一定时期内上涨点数和涨跌点数之和的比率制作出的一种技术曲线。能够反映出市场在一定时期内的景气程度。RSI的原理简单来说是以数字计算的方法求出买卖双方的力量对比,譬如有100个人面对一件商品,如果50个人以上要买,竞相抬价,商品价格必涨。相反,如果50个人以上争着卖出,价格自然下跌。

强弱指标理论认为,任何市价的大涨或大跌,均在0-100之间变动,根据常态分配,认为RSI值多在30-70之间变动,通常80甚至90时被认为市场已到达超买状态,至此市场价格自然会回落调整。当价格低跌至30以下即被认为是超卖状态,市价将出现反弹回升。

RSIindex

来源:标准共识

RSI策略的交易逻辑中,我们利用日线级别进行操作,根据每日收盘数据进行交易。基本交易逻辑如下:

当RSI指数低于30时,如果有做空仓位先结清,同时做多,如果没有仓位直接进场做多。

当RSI指数高于70时,如果有做多仓位先结清,同时做空,如果没有仓位直接进场。

MACD

MACD称为异同移动平均线,是从双指数移动平均线发展而来的,由快的指数移动平均线减去慢的指数移动平均线得到快线DIF,再用2×得到MACD柱。

其买卖原则为:

DIF、DEA均为正,DIF向上突破DEA,买入信号参考。

DIF、DEA均为负,DIF向下跌破DEA,卖出信号参考。

DIF线与K线发生背离,行情可能出现反转信号。

DIF、DEA的值从正数变成负数,或者从负数变成正数并不是交易信号,因为它们落后于市场。

MACD和Signal?

来源:标准共识

MACD策略的交易逻辑中,我们利用日线级别进行操作,根据每日收盘数据进行交易。基本交易逻辑如下:

当Signal小于MACD线时,买入并持仓,直到Signal线大于MACD线。

BollingerBands

布林轨其利用统计原理,求出股价的标准差及其信赖区间,从而确定股价的波动范围及未来走势,利用波带显示股价的安全高低价位,因而也被称为布林带。

BOLL指标中的上、中、下轨线所形成的股价信道的移动范围是不确定的,信道的上下限随着股价的上下波动而变化。在正常情况下,股价应始终处于股价信道内运行。如果股价脱离股价信道运行,则意味着行情处于极端的状态下。

在BOLL指标中,股价的上下轨是显示股价安全运行的最高价位和最低价位。上轨线、中轨线和下轨线都可以对股价的运行起到支撑作用,而上轨线和中轨线有时则会对股价的运行起到压力作用。

一般而言,当股价在布林线的中轨线上方运行时,表明股价处于强势趋势;当股价在布林线的中轨线下方运行时,表明股价处于弱势趋势。

BollingerBands

来源:标准共识

BollingerBands策略的交易逻辑中,我们利用日线级别进行操作,根据每日收盘数据进行交易。基本交易逻辑如下:

当收盘价格大于布林轨上轨时做多,直到价格重新回到上轨内部时卖出。

当收盘价格小于布林轨下轨时做空,直到价格重新回到下轨内部时赎回。

参数优化

在经过回测后,我们做出了以下修正:

将Bollingerband和MACD策略的数据进行触发条件修改,触发条件改成连续两天达到交易逻辑条件时才进行触发,这样有效地避免了在日线级别以内的“假突破”,“假跌破”造成的影响。

添加2015-2016的横盘数据进行训练,效果显著。

以下为调整参数后的回测结果:

RSI策略

来源:标准共识

MACD策略

来源:标准共识

BollingerBands策略

来源:标准共识

回测结果

来源:标准共识

我们可以看到,在三种策略中,MACD策略的总收益率和年化收益率都是最高的,分别是212.43%和143.59%。同时最大回撤32.01%。相对于市场而言beta值并不高,同样操作频率也不高,仅为19次。

RSI策略的总收益率和年化收益率分别为142.59%和92.28%,同时最大回撤也比MACD策略要大,除了收益曲线更加平稳之外并无其他优点,同样操作频率不高,为18次。

Bollinger策略是三种策略中唯一一个从不亏钱的策略,总收益率和年化收益率分别为144.76%和94.69%,拥有所有策略中最低的波动率和最高的夏普比。但操作频率稍高,为34次。

策略局限性

尽管整体收益可观,但这三种策略仍旧拥有四大局限性:

策略没有考虑交易费用

策略没有考虑长时期单边行情

本策略没有考虑摩擦成本

未考虑日内价格波动

Conclusion结语

三种交易策略操作频率低,模仿难度低,盈利均超过单纯持有比特币,但最大回撤大约30%。且三种策略训练数据倾向于无单边大周期行情,所以在单边大周期行情出现情况下并不适用。在套用三种策略时,需要注意适用性。

标签:MAC比特币ANDLINGMACYS币莱特币和比特币的关系TokenStand NetworkSterlingcoin

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