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Amber AI联合创始人Tony:区块链量化交易探索和分享
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  本期沙龙以“论生态·量化市场 | 暗流涌动如何破冰”为主题,邀请臻云科技联合创始人张弘、Amber AI创始合伙人Tony、BQuant创始人余晓峰、TokenPanda基金经理&COO邵昱淇、CoinXP联合创始人& SiO2对冲基金创始人梁亮、共盈资本总经理Jordy、引力波G-Wave科技有限公司CEO邱吉民、拾斗量化联合创始人牛神、黑森林量化CEO张弘、IVORY BAYS创始人&COO 李沐阳、币贷网CEO刘震、金色财经合伙人&金色学院创始人安鑫鑫等人,共话量化交易策略,穿越熊市,为观众带来一场知识的盛宴。

  

  (Amber AI联合创始人Tony)

  在沙龙现场Amber AI联合创始人Tony发表了《区块链量化交易探索和分享》的主题演讲,主要观点提炼:

  交易量是一个量化交易非常重要的指标,收益和风险是有高度相关性的,当市场上出现很多高收益的量化时,一定要注意观察到它背后的风险,这是永恒的定律。

  对于2019年,回报率会更低。量化交易团队更应该在此时打造自己的优势,不仅仅是在量化策略上有研究,风险控制同样重要。

  无论是套利还是做市还是CTO的策略,都是捕捉市场的不稳定性,这个不稳定性相对统一的参考标的。

  数字货币里面的量化交易有些门槛,这个门槛不是说它非常难,而是说你需要知道这里面的门路,同时需要建立行业内的关系,这些行业内的关系可能是你赚钱、别人不赚钱的重要指标。

  沙龙现场Tony分享了他们做量化交易一年多时间里的经历以及对后市的展望。

  他表示,这张截图是2016年到昨天为止的交易,比特币价格的图。这个图真实反映了币圈很多情况,从2017年开始,这个东西非常热门到2018年年初有一波大跌,现在跌得越来越多。数字货币里面很多行业的发展和价格是息息相关的,很多行业不直接受比特币价格的影响。很多量化交易团队是中性的,不受价格交易的影响。其实这都是息息相关的,下面灰色的图是代表着数字货币的交易量,交易量对于很多量化团队是非常重要的指标,很多策略或者赚钱的方法是通过交易量完成的。到今天为止不光币价跌了很多,交易量也缩水很多,这是很不好的信号,但这就是现实,没有办法。

  接着Tony介绍自己的一些经历。他说,我们做数字货币的开始,2017年下半年,那时候我在投行,我有一个同事从伦敦来香港出差,他坐在我后面。数字货币刚刚开始有起色,他跟我说他在伦敦投资一个小公司,专门做数字货币的做市。我那个同事负责摩根斯坦利外汇做市的系统做市程序。他告诉我,他投资的小公司每天赚的钱已经比摩根斯坦利全球外汇电子系统赚钱还多,连续几天都是。我当时觉得天荒夜谭,我们几个人开始看数字货币。在这之前,我们对这个东西不了解也不相信。我们开始写比较简单的做市程序,因为我之前也是交易员,然后进行测试,后来每个月的回报都是百分之几十。我们觉得这实在是太吸引人了,所以我们决定出来创业,然后做数字货币基金。这是2017年年底的时候。

  现在回想我们比较幸运,在那个时间点比较有勇气做出这个决定,我们自己出来的机会成本也相当高。我们还算是出来的比较早,抓住了一波行情。我记得非常清楚,从2018年上半年开始,我和我的公司里面别的合伙人都会参加很多不同的数字货币的会,我们是唯一一家讲量化,基本上所有人都讲ICO、供应链或者其他的交易所、这个、那个,我们是唯一一家不起眼的在角落跟大家讲量化交易是什么东西,大概可以做到什么样的回报。很多投资人听,你一个月能赚10个点,很少,我投的币已经翻了几倍。当时是这样的情况。这个情况维持到2018年上半年,非常有意思的是直到10月、11月,整个数字货币跌了很多之后,突然间所有人都开始讨论量化交易,包括之前我们合作的很多基金或者TokenFound(音)都跟我说,最近我们看量化交易,你跟我们的交易员聊聊,给他们指点下。这是让我觉得非常有意思的情况。从逻辑上这很好理解,量化交易本身可以是成本非常低的创业项目,很多人赚很多钱,可能就两个人,也不需要租办公室,就在自己家里或者卧室就可以做,唯一的成本就是服务器的钱和自己放进去的币。

  整个全球范围内,通过量化交易大家实现的收益是不比投ICO或者炒币或者别的很多方面来的少。特别是2017年年底和2018年的上半年,那时候最简单的做套利策略都可以做到年化超过100%,做市策略,我认识的很多人都翻一百倍对于他们投资的资产。真正的黄金阶段是2017年的年底和2018年的年初,非常不幸的是,这个时代已经过去了。

  我更多希望把我们做量化的经验和对行业内的事情来跟大家分享。这是我的朋友经常问我的问题,有的对投基金有兴趣,有的是对量化交易不了解然后问我的问题。

  Tony从以下几个方面发表了自己的意见。

  第一,最近很多量化交易比赛。

  对此Tony表示,我们自己不是特别看好这个东西,也没有参加,我们不认为这个比赛有意义。数字货币或者任何交易下,股票、外汇,如果以一个月或者一个星期或者两个星期来比较,比较一个基金的收益率,结果非常没有意义。刚刚张弘讲了,我有最简单的方法做两个账号,一个做多、一个做空,等到一个月的时间结束的时候,有一个账号的收益非常好,有一个账号的收益非常差。我只要把账号收益非常好的账号给大家看了就可以。但是作为看数据的无论是投资人或者是任何人,看这个数据不能代表很多东西。另一方面,在投资里面风险和回报是相对应的,光以回报作为比赛的参考标的是非常不负责任的。两个一模一样的策略,一个策略跑5倍的杠杆,一个跑2倍的杠杆,2倍的杠杆更稳健,5倍的杠杆在这个月里产生的收益更高。比赛里面能钻的漏洞太多,这是为什么我们自己觉得意义不是特别大,我们自己没有参与在里面的原因。即使我们知道有这么多的漏洞,我们可以很简单的做一个很高收益的模型,但是我们不希望浪费交易员和我自己的时间,所以我们没有做这个事情。

  我们和业界的很多朋友也进行过探讨,有些办法可以规避我刚刚讲到的情况。比如比赛时间拉长,参考的指标不光是收益,而是下浮比例或者等等,进行综合性的比较,稍微好一些,也不代表任何问题。在传统基金里面,有很多做10年收益很好的基金,到第11年爆仓或者垮掉,大有例子在。这是非常玄学的东西,从外部来说很难真正判断一个东西到底好还是坏。这是我的一点看法。

  第二,关于Benchmark。

  量化交易大家都有参照物,无论是量化交易的收益是对币还是对钱。有朋友问我,你们做量化交易是否既可以保持收益?这做不到,我们只能按照一个标的进行。很多时候,我们和一些朋友交流的时候,他们说你们给我们一点建议,现在到底是拿法币还是拿比特币好?我说我也不知道这个东西,因为这不是量化交易要做的事情。至少不是我们基金策略做的事情,我们很难像预测者一样预测未来的价格。

  第三,关于宏观判断。

  无论是套利还是做市还是CTO的策略,都是捕捉市场的不稳定性,这个不稳定性相对统一的参考标的。无论是比特币还是法币,只能选一个作为参考标的。

  量化交易每天量这么大,比特币一个月之后在什么价格?我说我如果知道比特币一个月后的价格我还在这里干什么?直接等我预测准就躺在沙滩上,也不需要工作。我们更多的是赚波动率的钱,而不是判断的钱。

  第四,收益率是不是越高越好?

  金融行业的收益和风险都是有些高度的相关性,有些所谓的基金的收益跑到特别高或者几百倍的收益,大家需要想一想,这是否需要代表归零的概率也同样很大。

  第五,是不是做传统股票量化交易的来做数字货币就一定有很大的优势?

  根据我们自己的经验,不是的,答案是否定的,首先不否认我们自己或者在座的很多同行都是从传统金融圈子出来的,这些经验有很多作用。数字货币的量化交易非常看重你对市场本身的了解。像市面上所有的交易所都存在API不稳定的问题,没有一家是100%没有问题,每家都会出现这样或者那样的技术故障,传统做量化交易的人来说这是不可想象的事情,交易所可以更改它自己定的规则,它可以更改自己以前设定的规矩,这在传统量化交易里面不可想象。数字货币里面的量化交易有些门槛,这个门槛不是说它非常难,而是说你需要知道这里面的门路,同时需要建立行业内的关系,这些行业内的关系可能是你赚钱、别人不赚钱的重要指标。例子,比如交易手续费、交易的速度等等,这其实比你花多少小时研究交易策略更重要。

  接着,Tony说,上来的时候我就讲了,我们身边所有的人,包括在座的同行都有同样的感受,2017年年底、2018年年初的回报高的让我们自己不敢相信。但是到2018年随着其他市场越来越冷淡,这个市场越来越多被人关注,或者更多的资金进来做套利或者怎么样,这个收益率远低于2018年上半年,2019年很长时间回报率越来越低。很多人没有问,但是这是大家的误区,如果一个基金去年做了50%,是不是代表着明年一定可以做到50%?我可以负责任的告诉大家,不是的。虽然这个数字有一定的参考性,但是最大的因素还是这个市场的规模。量化交易每个交易员都要思考我们赚的是什么钱,市场资金萎缩这么多,已经传递到所有做量化交易的伙伴当中。其实很多策略受到非常大的影响,我个人认为2019年的收益率会进一步往下。

  作为量化交易的从业者或者团队应该做的事情,我的看法是:一是打磨自身的优势。数字货币的量化交易不是做策略这么简单,需要精细的东西很多,比如风险控制,数字货币里面有很多做传统想不到的风险。你本来是1:1的东西,隔夜变成0.85,你什么事都没有做,你手上的资产缩水了百分之几,风险控制一定非常重要。三是交易里面希望看到更多的产品,这是我和很多同行交流希望促进的东西,无论是传统交易里面的期权产品还是利率产品、借贷产品,市场的种类越来越被大家接受,作为量化交易者或者任何交易员能交易的品种越来越多,机会也越来越多。四是Alternative Data+Machine learning这是传统金融里面被大家广泛提到的,机器学习或者另类数据,也许你可以判断谷歌搜索比特币的次数或者微信提起比特币的次数,不代表这些能产生结果,但是这些方面的探索有意思。比如我们看到过有些研究说比特币的价格和整个网络的交易量是有高相关性。最重要的是宏观面支持,我们不会进行任何预测,如果量化交易的从业者或者投资人还希望在量化交易里面获得超额收益,最重要的是还需要来一个牛市,需要大量的交易量,需要很多的韭菜冲进场内,所有做量化交易的人就会有更多的机会。

  最后,Tony介绍了自己的团队,我们之前几个人都是在香港的投行,我们做的事情是所有数字货币交易相关的东西都做。最早做场内交易、做市、套利等,所有场外的交易,包括帮交易所提供技术支持、流动性支持等等各方面的交易服务都做。相对来说我们是一站式的交易公司,跟以前我们在的投行定位更像。

  我们做了多种策略的介绍,统计套利、做市、CTA等等,很多同行都做这些策略。我们的交易平台,我们数据的处理和交易速度的处理等等。

  来源:金色财经