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作为一个比较早进场币圈的玩家来说, 对搬砖这一块还是挺有研究的,基本上市面 上可以试的所有方法策略我都有试过,单向 搬砖,双向对冲,自动对冲,合伙搬砖,三 角套利,场内场外,

张墨轩的技术宅

从交易机制来说传统的中心化交易所和初代的去中心化交易所一般采用的都是订单簿+撮合机制, 本质是人和人交易, 而目前新一代的去中心化交易所大都采用AMM(自动化做市商)机制, 典型代表有Uniswap, Balancer, Curve, Bancor等. 在AMM自动化做市商机制下我们其实是和由智能合约实现的流动性代币对池交易, 在传统的订单簿+撮合机制下要成为做市商还是有一定门槛的, 一般需要有程序员,量化工程师等开发自动化做市程序, 如果想更进一步可能还需要构建更巧妙的数学模型,比如将深度强化学习应用于高频做市程序, 然后还需要一定量的资金, 因为交易所一般对做市挂单额度都有要求. 而在智能合约+AMM机制下, 做市就变得非常容易, 仅仅只需要向流动性池子按一定比率充值相应的代币就可以完成做市操作.

那么如何参入到游戏中来, 我们还是从<交易所>,,三个方面来看, 开设交易所, 这个难度显然太大. 成为做市商, 这是一个选项, 前面说了, 对于传统的订单簿+撮合机制, 还需要构建自动化做市程序, 而对于智能合约+AMM机制只需要向流动性池子充值就行, 不过采用AMM机制的去中心化交易所非常多, 各池子收益各不相同, 是否可以针对最优的AMM池子进行投资组合优化呢, 当然是可以的, Yearn Finance就是代表, 本质上不管是流动性挖矿还是staking或者借贷亦或是DEX的AMM, 其都是将代币存入存储池, 然后赚取收益, 完全可以进行投资组合优化. 最后从角度看, 可以进行套利交易, 比如搬砖, 比如统计套利, 比如构建数学模型对价格进行预测, 买涨买跌, CTA交易等, 这些其实就属于最经典的量化交易了. 另外还可以做聚合交易, 在中心化交易所领域, AiCoin就是典型代表, 那么在去中心化交易所里面1inch.exchange就是典型代表. 另外就是还有些工具类的可以参入, 因为类似Uniswap这样的去中心化交易所一般只有 简单的交易功能, 并没有类似中心化交易所那样全面的比如K线, 成交列表等信息展示功能, 亦或是限价单等功能, 所以像dextools, Unitrade等工具类应用就帮其补全这一块的功能.

量化交易系统开发搭建,为什么说交易系统越简单越好?

所以说简单看怎么去看,到底是底层逻辑简单,还是操作起来简单。如果单单是操作起来简单,就是好系统的话,那么很可能亏得一塌糊涂。我们来期货市场是为了操作还是为了赚钱?仅仅是为了操作简单么?其实所谓的操作简单,其实就是识别简单,可量化。但是量化就是人为通过自己的逻辑对市场信息进行解读和筛选,选择了其中一种可能,而实际市场代表的是无限种可能。所以量化在短时间内有一定优势,因为短时间的可能性并不丰富,比如秒级,分钟级。但是上升到天,周,月这样的级别,可能性是无限的。仅仅是往前推一天,走势的形态就可以有几乎无数种可能。做这样的级别,无论怎么简化,量化的思想都没办法有很好的效果。

所以要交易更长的周期,那么要更进一步,必须将包含应对一种可能性的量化方式,上升到包含应对无数种可能性的更高级方式。很多人都说是道。我也不知道怎么定义这个东西,自己试着定义一下,应该叫对所有可能性的最优应对。就是这个东西,具体这个东西叫道,还是叫什么玩意,大家自己看着办。比如我们见面对人笑脸,也许某人刚好今天又情绪,给你一耳光。但是并不妨碍对人笑脸相迎是个好策略。还有,比如我经常熬夜,一天两天肯定没影响。但是肯定没有不熬夜对自己又好处。所以对人笑脸相迎,让自己的生活规律,早睡早起。这些都可以作为一种生活中的最优应对方式。

量化交易软件怎么开发?

如何评价最近vn.py作者和Quicklib作者关于Python量化交易系统在架构设计方面的争论?

只用过 vn.py 。之前是C 开发,2016年初决定转入python阵营,当时做了一圈调研之后选择了 vn.py 。现在来看,当时的选择还是非常明智的。vn.py 在这一年变得越来越好,社区也在越来越壮大。我们自己的实盘交易从2016下半年起基本都基于 vn.py 交易,持续到现在(2021年)。

  1. 提供了一套非常稳定、统一的各种底层接口的python封装。
  2. 在低层接口上搭建了一套策略实现、回测、交易的框架,这套框架完全适合实盘回测与交易。
  3. 建立了非常友好的一个社区。

vn.py 绝对是大大地降低了入门门槛、自己写代码的工作量和效率,极大增加了对策略 的控制力(相比如Multicharts)。但是易于入门仅仅是指相对于C 编写交易策略而言,而不是相对于成熟的商业软件。当你选择这一平台,你就潜在地拥有绝对的控制力,这还是需要你原来的各种能力和经验(如对python和C 语言本身的熟悉,对交易接口细节的熟悉)作为基础的,这不是仅仅你选择这一平台就能马上拥有。反过来来说,当你已经拥有这些能力和经验,vn.py 能够让你事半功倍。

对于性能的比较,我个人认为“标配”版的 vn.py 和各种其它库比较这意义不大。vn.py 对一般的CTA策略绝对是够用的,作者也一直在说这个不适合高频交易。而对于追求性能的用户来说,基于标准版之上这里面有很多工作可以做、值得做,期望人家一个标配的开源程序把这种种意味着真金白银的坑都给填上,这不现实。

交易系统开发2021年了,请问量化交易系统开发对于应届生来说是一个好的选择吗?

交易系统开发,通常讲的是量化IT工程师,python或C 开发,尤其是C 开发一般都是偏底层开发,因为量化交易系统在跑中高频策略的时候,需要不断追求高性能低延迟,需要不断优化升级,所以这个方向未来的需求会长期存在。

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