在加密貨幣市場中，數據始終是交易決策的重要依據。如何在紛繁複雜的數據中撥雲見日，發掘出有價值的信息以優化交易策略，一直是市場熱議的話題。爲此，OKX 特別策劃了《洞見數據》專欄，並聯合 AICoin、Coinglass 等主流數據平臺以及相關機構從常見用戶需求出發，希望挖掘出更系統化的數據方法論，供市場參考學習。
在本期《洞見數據》中，OKX 策略團隊與發明者量（FMZ）化機構一起深入探討了量化交易的概念，並就普通人如何入門量化交易展開了詳細討論。希望對您有所幫助。
OKX 策略團隊：OKX 策略團隊由一羣經驗豐富的專業人士組成，致力於推動全球數字資產策略領域的創新。團隊匯聚了市場分析、風險管理和金融工程等多領域的專家，憑藉深厚的專業知識和豐富的業務經驗，爲 OKX 的戰略發展提供堅實支持。
FMZ 量化團隊：發明者量化是一家專注於爲加密貨幣量化交易用戶提供專業解決方案的企業。發明者量化不僅爲用戶提供策略編寫與回測、量化交易引擎、算法交易服務以及數據分析工具等全方位的量化交易功能，還擁有一個活躍的開發者社區,用戶可以在這裏交流、分享經驗。
什麼是量化交易？
OKX 策略團隊：量化交易本質上就是利用數學模型和統計方法，通過程序自動執行交易策略的一種方式。不像手動交易那樣依賴個人決策，量化交易靠歷史數據、算法和技術指標來分析市場，找到交易機會，自動進行交易。OKX 的策略機器人提供強大而靈活的自動化交易工具，支持多種策略（例如網格、馬丁策略等），還能進行策略回測和模擬交易，幫助用戶在不同市場環境中找到最合適的工具。
FMZ 量化團隊：量化交易也叫程序化交易，它本質上並沒有神祕之處。當用戶在交易所網站或者軟件上操作時，無論是獲取行情、查看賬戶、下單等等，都通過相應的API與交易所的服務器相連，這樣服務器才能返回用戶需要的數據。API可以不嚴謹的理解爲訪問特定的網絡鏈接獲取返回信息，比如在瀏覽器中打開 https://www.okx.com/api/v5/public/funding-rate?instId=BTC-USDT-SWAP ，將會得到:
{“code”:”0″,”data”:[{“fundingRate”:”0.0001510608984383″,”fundingTime”:”1717401600000″,”instId”:”BTC-USDT-SWAP”,”instType”:”SWAP”,”maxFun
其中”fundingRate”:”0.0001510608984383″就是 BTC-USDT 永續合約的當前資金費率，修改鏈接中 instId=BTC-USDT-SWAP 爲其他幣種，可以得到相應的資金費率信息。類似的只需要訪問相應的API鏈接，填入合適的參數，就能基本完成我們在網站上或者 APP 上完成的操作。如果這一切過程是由程序控制的，完成我們預設的目的(交易或者其它)，這就也是量化交易。
總之原來的一切的信息獲取，下單交易決策都是由我們的大腦完成，現在可以把這個過程全部或者部分交給一個程序來執行。
適合哪種類型的用戶？
OKX 策略團隊：以 OKX 爲例，我們的量化交易工具適用不同背景/偏好的用戶，不論是新手或者進階用戶都可以快速上手使用策略。
– 針對新手用戶（沒有或幾乎沒有量化交易經驗的交易員），目前我們提供：
- 易用的界面和預設策略，可以選用平臺預設的策略，如網格策略、定投策略等，這些策略通常不需要複雜的設置和深厚的市場知識，用戶只需選擇並配置少量參數即可開始使用，無需編程或深度的技術知識。
- 模擬交易和回測，瞭解不同參數設置下的策略潛在表現，降低真實交易中的風險。這些功能幫助用戶在實際投入資金前積累經驗。
– 針對進階用戶（有一定量化交易經驗或技術能力的交易員），歐易的策略機器人也擁有高度定製化的策略，例如網格、馬丁策略提供豐富的進階參數，或者如能夠執行 Trading View PineScript 的信號策略，適合具有變成和數據分析能力的用戶。
FMZ 量化團隊：我們經常接觸的大致有以下 4 個類型的用戶：
– 專業交易員。作爲一名專業的交易員，交易是立身之本，必須掌握一切的先進工具來輔助自己，因此量化交易對於他們幾乎必須掌握。專業交易者往往有成熟且可盈利的策略，把策略程序化，可以應用到更多的交易所和交易品種，成倍放大交易效率。
– 編程愛好者。對於有編程背景的個人交易者來說，量化交易工具提供來了一個將編程技能與數字貨幣市場結合的絕佳機會。他們可以根據自己的需求定製交易策略、開發交易工具，並通過回測優化策略效果。節約了前期大量的學習時間。
– 需要有效策略的交易者。有些交易者可能還沒有穩定的交易策略，量化交易工具也能爲他們提供幫助。這些工具通常包含策略庫和策略市場，交易者可以測試其他開源策略，通過數據分析和回測優化的方法，找到適合自己的策略。
– 有學習能力的普通交易者。即便是沒有編程背景的普通交易者，也可以受益於量化交易工具提供的自動化功能。通過使用現成的量化交易平臺如 FMZ 量化，他們可以輕鬆設置交易策略，並利用回測功能評估策略效果，從而在實際操作中提高交易效率，減少人爲錯誤。
相較手動交易的優、劣勢又是什麼？
OKX 策略團隊：量化交易的優勢在於更系統化和客觀，通過預設的算法和規則執行交易，避免了情緒對決策的干擾。交易效率也很高，能處理大量數據和進行高頻交易，24/7 不停歇地捕捉市場機會。用戶還可以通過歷史數據測試和優化策略，增強策略的可靠性和可測試性。
但量化交易並不是完美的。首先，它有一定的複雜性，有些高級策略需要專業的統計和金融知識，門檻相對較高。其次，量化交易可能過度依賴歷史數據來優化策略參數，而實際市場表現未必如預期。由於市場價格按照隨機遊走假設變動，過去的表現未必能預示未來的盈利潛力，這就是所謂的策略過度擬合。最後，量化交易策略在不同市場條件下的表現可能會起伏不定，需要不斷調整和優化來適應市場變化。
FMZ 量化團隊：實際上，手動交易和量化交易並不是對立的關係。一個優秀的量化交易者往往也是一名合格的手動交易者。這兩種交易方式可以互補，結合使用可以發揮更大的優勢。優秀的量化交易者需要深入理解市場。市場是複雜且多變的，量化交易雖然依賴於數據和算法,但這些數據和和算法的基礎仍然是對市場的深刻理解。只有理解了市場的運行機制、影響因素以及各種資產之間的關係，量化交易者才能設計出有效的交易策略。因此，量比交易者必須具備紮實的市場知識，這些知識通常也是通過手動交易積累起來的。
那根據我們的經驗，優勢大致有 3 點：
1. 自動化執行策略，避免手動干預。
有時候策略本身是能盈利的，但不斷地人爲干預反而導致虧損，程序化交易可以自動化執行預設的交易策略，無需人工干預。這意味着交易者可以設置好買入和賣出的條件，程序會在條件滿足時自動進行交易，從而避免了情緒波動和人爲錯誤。程序24h不間斷地執行，免於長時間盯盤。
2. 可滿足依賴低延時、高頻率、複雜計算的交易。
手動交易受限與人的反應和計算速度，遠遠無法與程序執行相比，這些需求只能由量化交易滿足。
3. 量化交易可以利用歷史數據對交易策略進行回測和優化。
通過模擬策略在過去市場中的表現，從而評估策略的有效性。這種方法可以幫助交易者在實盤交易前優化策略，增加盈利的概率。而很多手動交易者都是憑感覺交易，用實盤高額的時間和金錢成本去試錯。實際上，大部分量化策略是從數據分析中挖出來的。
當然量化交易也不是完美無缺，也有一些劣勢：
1. 技術要求高：
相對與手動交易，量化交易需要額外的編程和數據分析能，門檻較高。量化新手入門無疑要付出很多的時間成本學習，並且不保證投入的收益。
2. 成本較高：
量化交易系統的搭建和維護成本較高，尤其是對於高頻交易，需要大量的硬件和數據資源。這些固定的成本不論策略盈利虧損都會有硬性的支出。
3. 市場風險：
雖然量化交易可以減少人爲錯誤，但市場風險仍然存在，策略失效可能導致嚴重虧損。而量化策略提前寫好，根據歷史數據回測，有一定的侷限性，並不能跟上市場外的變化。而手動交易者，可以很快的對市場上各種信息進行綜合的判斷，對行情的變化比較敏感。
新手用戶如何入門？
OKX 策略團隊：總的來說，量化交易對新手來說有一定挑戰，但並非無法入門。以下是一些建議，可以幫助新手用戶更好地掌握量化交易：
1. 學習基礎知識： 首先，瞭解基本的策略原理，以及不同參數設置對策略表現的影響，這是成功的第一步。
2. 選擇合適的策略機器人： 根據你對市場行情的判斷，選擇適合的策略機器人。例如，在震盪行情中，網格策略可能會是一個不錯的選擇。
3. 從簡單策略開始： 從最基本的交易策略開始，逐步學習和實現它們，之後再逐漸引入更復雜的策略。
4. 關注風險管理： 學會建立和執行有效的風險管理和止損策略。
FMZ 量化團隊：只要一提到程序化交易，許多人覺得門檻高、技術複雜。實際上，現在學習程序化交易已經變得非常簡單。交易所集成了常見的策略，FMZ 量化等量化團隊會提供一站式服務，加上像 ChatGPT 這樣的大語言模型輔助編程，新手用戶入門甚至精通程序化交易都有很現實可行的路徑。唯一的阻礙就是行動力。如果你是一名初嘗交易且有很多交易想法的用戶，學習程序化交易將會讓你如虎添翼。下面是我們認爲適合沒有任何編程基礎的數字貨幣交易者的入門步驟：
1. 熟悉基礎的量化策略：
瞭解使用 OKX 交易所的策略交易模塊，將幫助你對策略交易有一個初步的認識。對於大部分交易者，這些功能已經足夠了。如果你有更多的想法需要實現，可以繼續深入學習。
2. 學習編程語言：
推薦學習 Javascript（JS）和 Python，只需要掌握基本的使用即可。在編寫策略時，邊學習邊實踐，提升會很快。JS 編程語言相對簡單，FMZ 平臺上有許多從簡單到複雜的開源策略可供參考。Python 是數據處理最常用的語言，結合 Jupyter Notebook 進行統計分析非常方便。期間也可以學習一些數據分析，相關的 Python 書籍和教程非常多，推薦《利用 Python 進行數據分析》）。根據學習的基礎，每天學習 4 小時，大約需要 1-2 周。
3. 閱讀基礎的量化交易書籍：
相關的書籍很多，可以自行搜索。可以較快速度閱讀，瞭解策略種類、風險控制、策略評估等。量化交易涉及金融、數學和編程，內容非常豐富。真正能應用到市場的策略不會在書中直接找到。閱讀相關書籍、研報和論文是一個長期的過程。
4. 學習交易所 API 文檔和相關範例，做些實盤部署策略：
推薦通過 FMZ 量化平臺入門，豐富的文檔和範例大大降低了實盤門檻。這一步需要掌握基本的策略架構，解決常見問題，如報錯處理、訪問頻率控制、策略容錯、風險控制等。編寫一些簡單的模塊，如價格推送、冰山委託等，鍛鍊實盤策略的編寫能力。回測一些基礎策略，如網格、平衡策略等。加入相關羣組，學會正確提問和搜素相關帖子。
5. 通過回測和模擬交易驗證策略， 不斷完善，最終開始實戰交易：
熟練的交易者已經有了自己的策略思路，可以通過回測和模擬交易來驗證並完善策略，最終開始實戰交易。完成一個完整策略，看着訂單自動下達，這種快樂難以形容。如果還沒有自己的策略，可以先完成一些開源策略的回測套利，多交易對的網格策略等，鍛鍊實盤程序化能力。
6. 不斷閱讀、思考、交流、分析、回測和實盤，反覆練習：
隨着難度逐漸增加，學習逐漸深入，能力也會不斷提升。
使用量化交易時，有哪些注意事項？
OKX 策略團隊：
實際上，我們認爲用戶在使用量化交易時是需要注意以下三點的：
1. 量化交易一定盈利：
許多人認爲量化交易依賴複雜的算法和數據分析，所以一定能夠穩定盈利。然而，量化交易並不能保證一定盈利。儘管量化策略通過數據和算法優化交易決策，但市場的不確定性、模型假設的錯誤、策略過度擬合等因素都可能導致虧損。量化交易依然面臨市場風險和策略失效的風險。關鍵在於不同行情中選擇適當的交易策略，併合理設置對應策略的參數。
2. 量化交易只適合大機構和高淨值用戶：
個人投資者也可以利用市面上的量化交易平臺和開源工具參與量化交易。例如，OKX 提供的網格策略、馬丁策略和信號策略等工具均可免費使用。儘管高頻交易確實需要高資金和技術門檻，但上述類型的策略並不一定需要鉅額資金。
3. 回測結果代表未來表現：
回測只是評估策略的一種手段，但並不能保證未來的表現。市場環境變化、模型假設的偏離以及策略過度擬合（針對歷史數據進行的過度優化）都可能導致實際交易效果不如預期。回測結果需要結合現實市場條件和穩健的風險管理來評估其可靠性。
FMZ 量化團隊：其實，大多數人對量化交易的理解不夠深入，容易產生一些些誤解。我們總結了這些常見的誤區並分享給讀者：
1. 量化交易一定能盈利？
許多交易者在手動交易虧損後轉向量化交易，希望藉此快速盈利，視其爲效命稻草。然而，盈利與否更多取決於交易策略的邏輯，而非工具本身。即使開發出理想的自動交易策略，實際交易中可能遇到各種意想不到的問題，導致策略效果不理想。因此，程序化交易並不是盈利的保證，而是需要不斷優化和調整策略。
2. 量化交易不會犯錯？
雖然量化交易減少了人爲操作的錯誤，但它同樣會引入其他錯誤。例如，API-key的泄露可能導致賬戶資金被惡意操作。此外，策略中的 Bug 或未處理的異常情況可能導致錯誤交易，甚至引發災難性後果。爲了避免這些問題,交易者需要採取嚴格的安全措施，並在部署交易程序前進行充分的測試和驗證，確保程序的穩健性和可靠性。
結語
以上是 OKX 推出的《洞見數據》專欄的第三期內容，聚焦量化交易如何入門以及注意事項等核心問題，希望幫助感興趣的交易員羣體更系統的認識量化交易，並做出明智的交易決策。在未來的系列文章中，我們將繼續探討更多實用的數據使用/分析方法，爲不同交易偏好的交易員羣體學習提供參考。
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