Im Kryptowährungsmarkt sind Daten immer eine wichtige Grundlage für Handelsentscheidungen. Wie man Licht in komplexen Daten sieht und wertvolle Informationen zur Optimierung von Handelsstrategien entdeckt, war auf dem Markt schon immer ein heißes Thema. Zu diesem Zweck hat OKX speziell die Spalte „Insight Data“ geplant und mit Mainstream-Datenplattformen wie AICoin und Coinglass sowie verwandten Institutionen zusammengearbeitet, um von den allgemeinen Benutzeranforderungen auszugehen und eine systematischere Datenmethodik für Marktreferenzen und -lernen zu entwickeln.

In dieser Ausgabe von „Insight Data“ haben das OKX Strategy Team und die Agentur Inventor Quantitative (FMZ) das Konzept des quantitativen Handels eingehend untersucht und ausführlich darüber diskutiert, wie normale Menschen mit dem quantitativen Handel beginnen können. Ich hoffe, es hilft.

OKX-Strategieteam：Das OKX-Strategieteam besteht aus einer Gruppe erfahrener Fachleute, die sich der Förderung von Innovationen im Bereich globaler digitaler Vermögensstrategien widmen. Das Team vereint Experten aus verschiedenen Bereichen wie Marktanalyse, Risikomanagement und Finanztechnik. Mit ihrem umfassenden Fachwissen und ihrer umfassenden Geschäftserfahrung bieten sie solide Unterstützung für die strategische Entwicklung von OKX.

FMZ Quantitatives Team:Inventor Quant ist ein Unternehmen, das sich auf die Bereitstellung professioneller Lösungen für Benutzer des quantitativen Handels mit Kryptowährungen konzentriert. Inventor Quant stellt den Benutzern nicht nur eine vollständige Palette an quantitativen Handelsfunktionen wie Strategieerstellung und Backtesting, quantitative Handelsmaschinen, algorithmische Handelsdienste und Datenanalysetools zur Verfügung, sondern verfügt auch über eine aktive Entwickler-Community, in der die Benutzer kommunizieren und Erfahrungen austauschen können.

1. Was ist quantitativer Handel?

OKX-Strategieteam: Quantitativer Handel ist im Wesentlichen eine Möglichkeit, Handelsstrategien automatisch durch Programme auszuführen, die mathematische Modelle und statistische Methoden verwenden. Im Gegensatz zum manuellen Handel, der auf persönlichen Entscheidungen beruht, stützt sich der quantitative Handel auf historische Daten, Algorithmen und technische Indikatoren, um den Markt zu analysieren, Handelsmöglichkeiten zu finden und automatisch zu handeln. Der Strategieroboter von OKX bietet leistungsstarke und flexible automatisierte Handelstools, unterstützt mehrere Strategien (wie Raster, Martingale-Strategie usw.) und kann auch Strategie-Backtests und simulierten Handel durchführen, um Benutzern zu helfen, die am besten geeigneten Tools in verschiedenen Marktumgebungen zu finden.

FMZ Quantitatives Team: Quantitativer Handel wird auch programmierter Handel genannt und ist im Grunde nichts Geheimnisvolles. Wenn Benutzer auf der Website oder Software der Börse agieren, sei es zum Abrufen von Marktinformationen, zum Überprüfen von Konten, zum Aufgeben von Aufträgen usw., werden sie über die entsprechende API mit dem Server der Börse verbunden, sodass der Server die vom Benutzer benötigten Daten zurückgeben kann. Unter API versteht man grob den Zugriff auf einen bestimmten Netzwerklink zum Abrufen von Rückgabeinformationen, z. B. das Öffnen von https://www.okx.com/api/v5/public/funding-rate?instId=BTC-USDT-SWAP in einem Browser. Sie erhalten:

{“code”:“0”,“data”:[{“fundingRate”:“0.0001510608984383”,“fundingTime”:“1717401600000”,“instId”:“BTC-USDT-SWAP”,“instType”:“SWAP”,“maxFun

“fundingRate”:“0.0001510608984383” ist der aktuelle Finanzierungssatz des unbefristeten BTC-USDT-Vertrags. Ändern Sie instId=BTC-USDT-SWAP im Link zu anderen Währungen, um die entsprechenden Informationen zum Finanzierungssatz zu erhalten. In ähnlicher Weise müssen wir nur auf den entsprechenden API-Link zugreifen und die entsprechenden Parameter eingeben, um die Vorgänge, die wir auf der Website oder in der App durchführen, grundsätzlich abzuschließen. Wenn alle diese Prozesse durch ein Programm gesteuert werden, um unsere voreingestellten Ziele (Handel oder andere) zu erreichen, handelt es sich auch um quantitatives Trading.

Kurz gesagt: Ursprünglich wurden alle Entscheidungen zur Informationsbeschaffung und Auftragserteilung von unserem Gehirn getroffen. Jetzt kann dieser Prozess ganz oder teilweise an ein Programm zur Ausführung übergeben werden.

2. Für welchen Benutzertyp ist es geeignet?

OKX-Strategieteam：Am Beispiel von OKX sind unsere quantitativen Handelstools für Benutzer mit unterschiedlichem Hintergrund/Vorlieben geeignet. Sowohl Anfänger als auch fortgeschrittene Benutzer können schnell mit Strategien beginnen. • Für unerfahrene Benutzer (Händler mit wenig oder keiner quantitativen Handelserfahrung) bieten wir derzeit:

1. Benutzerfreundliche Benutzeroberfläche und voreingestellte Strategien. Sie können die voreingestellten Strategien der Plattform auswählen, z. B. Netzstrategie, Strategie für feste Investitionen usw. Diese Strategien erfordern normalerweise keine komplexen Einstellungen und umfassende Marktkenntnisse. Benutzer müssen nur auswählen und Konfigurieren Sie eine kleine Anzahl von Parametern. Legen Sie los, ohne dass Sie programmieren oder tiefgreifende technische Kenntnisse haben müssen.
2. Simulieren Sie den Handel und führen Sie Backtests durch, um die potenzielle Leistung von Strategien unter verschiedenen Parametereinstellungen zu verstehen und die Risiken im realen Handel zu reduzieren. Diese Funktionen helfen Benutzern, Erfahrungen zu sammeln, bevor sie tatsächlich Geld investieren.
3. Für fortgeschrittene Benutzer (Händler mit bestimmten quantitativen Handelserfahrungen oder technischen Fähigkeiten) verfügen die Strategieroboter von Ouyi auch über hochgradig angepasste Strategien, wie z. B. Grid- und Martingale-Strategien, die eine Fülle von erweiterten Parametern bieten oder Trading View ausführen können. Die Signalstrategie von PineScript ist für Benutzer geeignet mit Programmier- und Datenanalysefähigkeiten.

FMZ Quantitatives Team：Wir kommen häufig mit den folgenden vier Benutzertypen in Kontakt:

• Professioneller Händler. Für einen professionellen Trader ist der Handel die Grundlage seines Lebens und man muss alle fortgeschrittenen Tools beherrschen, die einem dabei helfen. Daher ist quantitativer Handel für sie fast ein Muss. Professionelle Händler verfügen häufig über ausgereifte und profitable Strategien. Durch die Programmierung ihrer Strategien können diese auf mehr Börsen und Handelsprodukte angewendet werden, wodurch die Handelseffizienz vervielfacht wird.
• Programmier-Enthusiast. Für einzelne Händler mit Programmierhintergrund bieten quantitative Handelstools eine hervorragende Möglichkeit, Programmierkenntnisse mit dem Markt für digitale Währungen zu kombinieren. Sie können Handelsstrategien anpassen, Handelstools entsprechend ihren Anforderungen entwickeln und Strategieergebnisse durch Backtesting optimieren. Es spart in der Anfangsphase viel Lernzeit.
• Händler, die eine effektive Strategie benötigen. Einige Händler verfügen möglicherweise noch nicht über eine stabile Handelsstrategie. Auch quantitative Handelstools können ihnen dabei helfen. Zu diesen Tools gehören in der Regel Strategiebibliotheken und Strategiemärkte, wo Händler andere Open-Source-Strategien testen und durch Datenanalyse und Backtesting-Optimierungsmethoden passende Strategien finden können.
• Ein gewöhnlicher Händler mit Lernfähigkeit. Auch gewöhnliche Händler ohne Programmierkenntnisse können von den Automatisierungsmöglichkeiten quantitativer Handelstools profitieren. Durch die Verwendung vorgefertigter quantitativer Handelsplattformen wie FMZ Quant können sie problemlos Handelsstrategien einrichten und die Backtesting-Funktion verwenden, um die Wirksamkeit der Strategien zu bewerten. Auf diese Weise verbessern sie die Handelseffizienz und reduzieren menschliche Fehler im tatsächlichen Betrieb.

3. Was sind die Vor- und Nachteile im Vergleich zum manuellen Handel?

OKX-Strategieteam: Der Vorteil des quantitativen Handels besteht darin, dass er systematischer und objektiver ist. Transaktionen werden anhand voreingestellter Algorithmen und Regeln ausgeführt, wodurch die Einmischung von Emotionen in die Entscheidungsfindung vermieden wird. Auch die Handelseffizienz ist sehr hoch. Das Unternehmen kann große Datenmengen verarbeiten und Hochfrequenzhandel betreiben, um rund um die Uhr Marktchancen zu nutzen. Benutzer können Strategien auch anhand historischer Daten testen und optimieren, um die Zuverlässigkeit und Testbarkeit von Strategien zu verbessern.

Aber quantitativer Handel ist nicht perfekt. Erstens weist es einen gewissen Grad an Komplexität auf, und einige fortgeschrittene Strategien erfordern professionelle statistische und finanzielle Kenntnisse, und die Hürde ist relativ hoch. Zweitens kann es sein, dass sich quantitativer Handel bei der Optimierung der Strategieparameter zu stark auf historische Daten stützt, während die tatsächliche Marktentwicklung möglicherweise nicht den Erwartungen entspricht. Da sich die Marktpreise gemäß der Random-Walk-Hypothese bewegen, ist aus der Wertentwicklung in der Vergangenheit nicht unbedingt ein Indikator für zukünftige Gewinnpotenziale zu erkennen. In diesem Fall spricht man von einer Überanpassung der Strategie. Schließlich kann die Performance quantitativer Handelsstrategien unter verschiedenen Marktbedingungen schwanken und erfordert eine ständige Anpassung und Optimierung zur Anpassung an Marktveränderungen.

FMZ Quantitatives Team: Tatsächlich sind manueller Handel und quantitativer Handel kein Widerspruch. Ein guter quantitativer Händler ist oft auch ein qualifizierter manueller Händler. Diese beiden Handelsmethoden können sich ergänzen und in Kombination größere Vorteile bringen. Gute quantitative Händler müssen den Markt tiefgreifend verstehen. Der Markt ist komplex und veränderlich. Obwohl quantitativer Handel auf Daten und Algorithmen beruht, ist die Grundlage dieser Daten und Algorithmen immer noch ein tiefes Verständnis des Marktes. Nur wenn quantitative Händler die Funktionsmechanismen des Marktes, die Einflussfaktoren und die Beziehungen zwischen verschiedenen Vermögenswerten verstehen, können sie wirksame Handelsstrategien entwickeln. Daher müssen Volume-Ratio-Trader über solide Marktkenntnisse verfügen, die sie sich in der Regel durch manuelles Trading aneignen.

Unserer Erfahrung nach ergeben sich drei Vorteile:

1. Automatisieren Sie die Richtlinienausführung und vermeiden Sie manuelle Eingriffe. Manchmal ist die Strategie selbst profitabel, aber ständiges menschliches Eingreifen führt zu Verlusten. Algorithmischer Handel kann voreingestellte Handelsstrategien automatisch und ohne menschliches Eingreifen ausführen. Dies bedeutet, dass Händler Kauf- und Verkaufsbedingungen festlegen können und das Programm automatisch handelt, wenn die Bedingungen erfüllt sind. Auf diese Weise werden emotionale Schwankungen und menschliche Fehler vermieden. Das Programm läuft 24 Stunden am Tag, sodass es nicht mehr nötig ist, den Markt über längere Zeit zu beobachten.
2. Es kann die Anforderungen von Transaktionen erfüllen, die auf geringer Latenz, hoher Frequenz und komplexen Berechnungen beruhen. Der manuelle Handel wird durch die menschliche Reaktions- und Berechnungsgeschwindigkeit begrenzt, die bei weitem nicht mit der Programmausführung vergleichbar ist. Diese Anforderungen kann nur der quantitative Handel erfüllen.
3. Beim quantitativen Handel können historische Daten zum Backtesting und zur Optimierung von Handelsstrategien verwendet werden. Bewerten Sie die Wirksamkeit einer Strategie, indem Sie ihre Leistung in früheren Märkten simulieren. Mithilfe dieser Methode können Händler ihre Strategien vor dem eigentlichen Handel optimieren und die Gewinnwahrscheinlichkeit erhöhen. Viele manuelle Händler handeln auf der Grundlage ihres Gefühls und investieren viel Zeit und Geld in das Ausprobieren und Verhindern von Fehlern im realen Handel. Tatsächlich basieren die meisten quantitativen Strategien auf Datenanalysen.

Natürlich ist quantitativer Handel nicht perfekt und hat einige Nachteile:

1. Hohe technische Anforderungen: Im Vergleich zum manuellen Handel erfordert der quantitative Handel zusätzliche Programmier- und Datenanalysekenntnisse und ist mit höheren Einstiegshürden verbunden. Für quantitative Anfänger wird das Lernen zweifellos viel Zeit in Anspruch nehmen und es gibt keine Garantie für eine Kapitalrendite.
2. Höhere Kosten: Die Kosten für die Einrichtung und Wartung eines quantitativen Handelssystems sind hoch, insbesondere beim Hochfrequenzhandel, der große Mengen an Hardware- und Datenressourcen erfordert. Bei diesen Fixkosten handelt es sich um Pflichtausgaben, unabhängig davon, ob mit der Strategie Gewinn oder Verlust erzielt wird.
3. Marktrisiko: Obwohl durch quantitatives Trading menschliche Fehler reduziert werden können, bleiben Marktrisiken bestehen und ein Strategieversagen kann zu ernsthaften Verlusten führen. Quantitative Strategien werden jedoch im Voraus geschrieben und anhand historischer Daten rückgetestet. Sie unterliegen gewissen Einschränkungen und können mit Veränderungen außerhalb des Marktes nicht Schritt halten. Manuelle Händler können sich schnell umfassende Urteile über verschiedene Informationen auf dem Markt bilden und reagieren sensibler auf Veränderungen der Marktbedingungen.

4. Wie können unerfahrene Benutzer loslegen?

OKX-Strategieteam: Im Allgemeinen ist quantitativer Handel für Anfänger eine Herausforderung, aber der Einstieg ist nicht unmöglich. Hier sind einige Vorschläge, die unerfahrenen Benutzern helfen sollen, den quantitativen Handel besser zu meistern:

1. Lernen Sie die Grundlagen: Der erste Schritt zum Erfolg besteht darin, die grundlegenden Strategieprinzipien und die Auswirkungen verschiedener Parametereinstellungen auf die Strategieleistung zu verstehen.
2. Wählen Sie einen geeigneten Strategieroboter: Wählen Sie einen geeigneten Strategieroboter basierend auf Ihrer Einschätzung der Marktbedingungen. Beispielsweise kann in einem volatilen Markt eine Netzstrategie eine gute Wahl sein.
3. Beginnen Sie mit einfachen Strategien: Beginnen Sie mit den grundlegendsten Handelsstrategien, erlernen und implementieren Sie diese Schritt für Schritt und führen Sie dann nach und nach komplexere Strategien ein.
4. Fokus auf Risikomanagement: Lernen Sie, wirksame Risikomanagement- und Stop-Loss-Strategien zu entwickeln und umzusetzen.

FMZ Quantitatives Team: Wenn es um algorithmischen Handel geht, denken viele Leute, dass die Hürde hoch und die Technologie kompliziert sei. Tatsächlich ist es mittlerweile sehr einfach geworden, algorithmischen Handel zu erlernen. Die Börse integriert gängige Strategien und quantitative Teams wie FMZ Quant bieten One-Stop-Services. In Verbindung mit großen Sprachmodellen wie ChatGPT zur Unterstützung bei der Programmierung gibt es sehr realistische und praktikable Wege für unerfahrene Benutzer, um mit dem programmatischen Handel zu beginnen und ihn sogar zu meistern. . Das einzige Hindernis ist die Handlungsfähigkeit. Wenn Sie ein Trader-Anfänger mit vielen Handelsideen sind, wird Ihnen das Erlernen des algorithmischen Handels einen zusätzlichen Schub geben. Hier sind die Schritte, die unserer Meinung nach für Kryptowährungshändler geeignet sind, die keine Programmiererfahrung haben:

1. Vertraut mit grundlegenden quantitativen Strategien: Wenn Sie wissen, wie Sie das Strategiehandelsmodul der OKX-Börse verwenden, erhalten Sie ein vorläufiges Verständnis des Strategiehandels. Für die meisten Händler sind diese Funktionen ausreichend. Wenn Sie weitere Ideen zur Umsetzung haben, können Sie Ihr Studium vertiefen.
2. Lernen Sie eine Programmiersprache: Es wird empfohlen, Javascript (JS) und Python zu lernen. Sie müssen nur die grundlegende Verwendung beherrschen. Beim Schreiben von Strategien werden Sie durch gleichzeitiges Lernen und Üben schnell Fortschritte machen. Die Programmiersprache JS ist relativ einfach und es stehen auf der FMZ-Plattform viele Open-Source-Strategien von einfach bis komplex als Referenz zur Verfügung. Python ist die am häufigsten verwendete Sprache zur Datenverarbeitung und lässt sich in Kombination mit Jupyter Notebook sehr bequem für statistische Analysen verwenden. Während dieser Zeit können Sie auch etwas über Datenanalyse lernen. Es gibt viele entsprechende Python-Bücher und -Tutorials. Ich empfehle „Python für die Datenanalyse verwenden“). Bei einem täglichen Lernumfang von 4 Stunden beträgt die Dauer des Studiums, abhängig von der Studiengrundlage, ca. 1-2 Wochen.
3. Lesen Sie grundlegende Bücher zum quantitativen Handel: Es gibt viele entsprechende Bücher, Sie können selbst danach suchen. Sie können relativ schnell lesen und die Arten von Strategien, Risikokontrolle, Strategiebewertung usw. verstehen. Quantitativer Handel umfasst Finanzen, Mathematik und Programmierung und hat einen sehr umfangreichen Inhalt. Tatsächlich auf den Markt anwendbare Strategien findet man nicht direkt in Büchern. Das Lesen relevanter Bücher, Forschungsberichte und Artikel ist ein langwieriger Prozess.
4. Studieren Sie die Exchange-API-Dokumentation und die zugehörigen Beispiele und führen Sie einige Strategien zur Echtzeitbereitstellung durch: Es wird empfohlen, über die quantitative FMZ-Plattform zu beginnen. Die umfangreiche Dokumentation und die Beispiele senken die Hemmschwelle für den tatsächlichen Handel erheblich. Dieser Schritt erfordert die Beherrschung des grundlegenden Richtlinienrahmens und die Lösung gängiger Probleme wie Fehlerbehandlung, Kontrolle der Zugriffshäufigkeit, Richtlinien-Fehlertoleranz, Risikokontrolle usw. Schreiben Sie einige einfache Module, wie etwa Price Push, Iceberg Order usw., um die Fähigkeit zum Schreiben von Echtzeitstrategien zu üben. Führen Sie einen Backtest einiger grundlegender Strategien durch, z. B. Raster- und Ausgleichsstrategien usw. Treten Sie relevanten Gruppen bei, lernen Sie, Fragen richtig zu stellen und nach relevanten Beiträgen zu suchen.
5. Strategien durch Backtesting und simulierten Handel überprüfen, kontinuierlich verbessern und schließlich mit dem echten Handel beginnen: Erfahrene Händler haben bereits ihre eigenen strategischen Ideen und können ihre Strategien durch Backtesting und simulierten Handel überprüfen und verbessern und schließlich mit dem eigentlichen Handel beginnen. Die Freude, eine vollständige Strategie abzuschließen und zuzusehen, wie die Aufträge automatisch erteilt werden, ist unbeschreiblich. Wenn Sie noch keine eigene Strategie haben, können Sie zunächst einige Backtesting-Arbitrage-Tests von Open-Source-Strategien, Grid-Strategien für mehrere Handelspaare usw. durchführen, um Ihre Echtzeit-Programmierfähigkeiten zu trainieren.
6. Lesen, denken, kommunizieren, analysieren, Backtests durchführen und üben Sie weiter: Da der Schwierigkeitsgrad schrittweise zunimmt und das Lernen tiefer in die Materie eingeht, verbessern sich Ihre Fähigkeiten kontinuierlich.

5. Worauf sollten Sie beim quantitativen Handel achten?

OKX-Strategieteam： Tatsächlich glauben wir, dass Benutzer beim quantitativen Handel auf die folgenden drei Punkte achten müssen:

1. Quantitativer Handel ist garantiert profitabel: Viele Menschen glauben, dass quantitativer Handel auf komplexen Algorithmen und Datenanalysen beruht und daher mit Sicherheit stabile Gewinne abwirft. Allerdings garantiert quantitativer Handel keinen Gewinn. Obwohl quantitative Strategien Handelsentscheidungen durch Daten und Algorithmen optimieren, können Faktoren wie Marktunsicherheit, Fehler in den Modellannahmen und eine Überanpassung der Strategie zu Verlusten führen. Beim quantitativen Handel bestehen weiterhin Marktrisiken und das Risiko eines Strategieversagens. Der Schlüssel liegt darin, unter unterschiedlichen Marktbedingungen geeignete Handelsstrategien auszuwählen und die Parameter der entsprechenden Strategien sinnvoll festzulegen.
2. Quantitativer Handel ist nur für große Institutionen und vermögende Nutzer geeignet: Auch Einzelanleger können am quantitativen Handel teilnehmen, indem sie quantitative Handelsplattformen und Open-Source-Tools auf dem Markt nutzen. Beispielsweise können die von OKX bereitgestellten Tools für die Rasterstrategie, die Martin-Strategie und die Signalstrategie alle kostenlos verwendet werden. Während HFT viel Kapital und technisches Können erfordert, sind für die oben beschriebenen Strategien nicht unbedingt riesige Kapitalmengen erforderlich.
3. Backtest-Ergebnisse stellen zukünftige Performance dar: Backtesting ist nur ein Mittel zur Bewertung einer Strategie, aber keine Garantie für die zukünftige Performance. Änderungen im Marktumfeld, Abweichungen von Modellannahmen und eine Überanpassung der Strategie (Überoptimierung auf Grundlage historischer Daten) können dazu führen, dass die tatsächlichen Handelsergebnisse niedriger ausfallen als erwartet. Die Backtesting-Ergebnisse müssen im Hinblick auf ihre Zuverlässigkeit unter Berücksichtigung realer Marktbedingungen und eines robusten Risikomanagements bewertet werden.

FMZ Quantitatives Team: Tatsächlich verfügen die meisten Menschen nicht über ein ausreichend tiefes Verständnis des quantitativen Handels, was leicht zu Missverständnissen führen kann. Wir haben diese häufigen Missverständnisse zusammengefasst und mit den Lesern geteilt:

1. Ist quantitativer Handel auf jeden Fall profitabel? Viele Händler wenden sich dem quantitativen Handel zu, nachdem sie beim manuellen Handel Geld verloren haben, in der Hoffnung auf einen schnellen Gewinn und betrachten dies als Rettungsanker. Die Rentabilität hängt jedoch mehr von der Logik der Handelsstrategie als vom Tool selbst ab. Selbst wenn eine ideale automatische Handelsstrategie entwickelt wird, können im tatsächlichen Handel verschiedene unerwartete Probleme auftreten, die zu unbefriedigenden Strategieergebnissen führen. Daher ist Programmatic Trading kein Garant für Profitabilität, sondern erfordert eine kontinuierliche Optimierung und Anpassung der Strategien.
2. Beim quantitativen Handel werden keine Fehler gemacht? Obwohl quantitativer Handel die menschliche Fehlerquote senkt, können dabei auch andere Fehler auftreten. Beispielsweise kann das Durchsickern eines API-Schlüssels zu böswilligen Vorgängen mit Kontoguthaben führen. Darüber hinaus können Fehler in der Strategie oder unbehandelte Ausnahmen zu fehlerhaften Handelsgeschäften oder sogar katastrophalen Folgen führen. Um diese Probleme zu vermeiden, müssen Händler strenge Sicherheitsmaßnahmen ergreifen und vor dem Einsatz von Handelsprogrammen ausreichende Tests und Überprüfungen durchführen, um die Robustheit und Zuverlässigkeit der Programme sicherzustellen.