如何从源头保证数字货币交易盈利?论数据的重要性

Sharpdata 发布在 链圈子 海盗号 27734

来源:Sharpdata

由于加密数字货币市场的成熟度、监管差异,加密数字货币同传统股票、期货市场在数据可信度、市场微观结构上有很大的不同。除此之外,加密数字货币独特的On-Chain区块数据相对于传统金融市场提供了额外信息。无论基于人工的主观交易还是基于程序的量化交易,流程大致如下图始于数据收集,终于监控并退出。

在这个过程中人们寻找历史中出现的某种规律(模式),解读这种模式背后蕴含的经济理论或行为特征,并试着在历史数据中验证它,从而得出结论去指导接下来的交易。不断监控这种模式的表现、进行必要的调整,直到该模式收益甚微或不再起作用了。某些主观交易可能并没有明确的数据收集、清洗、标签等步骤,但这常常是由于交易员直接从K线技术指标中获取了所有信息而隐含的完成了这些步骤。

 

人们在孜孜不倦的重复着这些过程,但从传统金融市场过去几十年的经验中我们可以知道其成功率很低,而单纯依赖K线分析则胜率更低。长期来看,股票市场中绝大多数人无法战胜指数,而数字货币市场中大多数人依然无法战胜指数(比特币毫无疑问在指数中拥有绝对权重)。除了人类对自己的迷之自信,这也源于市场的有效性。随着加密数字货币市场的进一步成熟(这是不可避免的!)算法交易也必然逐步主导市场,看看十多年前算法交易在股票/期货市场交易量的占比,尽管没有官方的数据,我相信数字货币市场的算法交易占比会上升得更快(在同几个大所的私下交流中也验证了这一点)。

大多数成熟的算法交易团队都明白数据的重要性,因为数据是一切的源头。一句广为流传的哲理:

Garbage in, Garbage out!

其道理就像人们从彩票过去中奖号码、天气等因素中分析下期号码一样,无论数学公式有多精密,人工智能有多强大,结果也是南辕北辙。因为过去中奖号码中并没有包含有价值的信息。此处的陷阱是数学公式看上去是如此的正确,模式匹配后的收益是如此的可观。

但众多主观交易员往往没有认识到这一点,即源头数据的所包含的信息熵大小决定了你接下来的交易是千军万马闯独木桥还是顺水行舟。而人人使用的K线技术指标其中的信息熵含量一定是较小的。

简单说下信息熵的含义,首先我们得承认数字货币的价格具有不确定性,它同一个确定性的迭代函数是完全不同的,否则就可以完美预测未来了。在随机现象中“熵”或者说“信息熵”就是这种不确定性的数学化度量,由信息论的鼻祖香农在和冯·诺依曼(计算机架构的鼻祖)讨论时定义到了“信息熵”,用来描述宏观态下的不确定性。而我们所依赖的数据则帮助我们消除这种不确定性,如数字货币交易中的技术指标、巨鲸代币的移动、社交媒体中所反映出的投资者情绪等可以在某种程度消除该数字货币上涨或下跌的不确定性。但不要忘了,加密数字货币市场是众多交易者参与的博弈市场,信息的获取也受到信息观察者的影响。试想所有的参与者接收到相同的信息,并上调了上涨的概率,难道所有的交易者都可以因此盈利吗?在传统金融市场中获得超额利润的往往是在别人想到前率先租用卫星查看公司物流运营情况的投资基金,而不是数学模型能力最强的。在加密数字货币市场这一道理同样适用。

Sharpdata期望同众多区块链数据分析企业一道为你提供全面的、透明、有价值的数据与分析。接下来将逐步分享给巴比特的读者,比如区块链链上数据所提取的特征;涵盖跨交易所的Order Book中稍纵即逝的数据分析;又比如利用机器学习综合了社交媒体的投资者情绪信息等等。更加全面的数据、更独特的信息提取是后面所有交易过程的源头,花时间去研究这些数据,并从源头保证交易领先一步是一个成功的投资者必备的功课。

Sharpdata 用数据洞察区块链

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