活动总结:第二届全球数字资产量化大赛闭幕式 | TokenInsight

发布时间 07-07 16:13
“洞察可信数据,甄选可投量化”。7月3日,TokenInsight第二届全球数字资产量化大赛圆满落幕。

/ 嘉宾分享 /

揭秘100%交易所准备金证明制度

HBTC创始人-巨建华:大家应该发现最近有很多交易所出现跑路和提现困难,特别是FCoin交易所出问题后带来的影响,大家对放在交易所的资金是否安全充满了担忧。

即使是目前的头部交易所,资金体量稍大的客户,也会产生这个担心,那么如何判断放在一个交易所的资金是否安全呢?

这个问题给中心化交易所带来多年的争议,除了牌照监管外,目前最有效的方法就是交易所提供用户资金是否存在的证明。如果用100%准备金证明的方式去倒推,我们就可以在很多无法提现的交易所出现问题之前发现问题。

围绕这个问题,目前行业内有不少第三方公司在做这样的事比如币优等,他们主动监控各家交易所的钱包资金,观察资产存量的动向,来帮助用户发现问题。FCoin在出问题之前,在币优的数据上已经体现出来了,当时没有人重视。

我们来看两张图片,这是在币优上公开透明资产的交易所的全球排行。能在这里看到资产监控的,至少知道交易所有多少主流资产,知道自己的资金在里面能不能充分覆盖风险。

币优这个方式很有价值,但是也存在一些不足的地方,就是难以核实交易所所有用户的资产总额在交易所是否足额,因此,“100%准备金证明”的技术性实现,已经成为国际上认同的方法。

HBTC采用了这种资产证明方式,有详细的技术性说明:

https://hbtc.zendesk.com/hc/zh-cn/articles/360046287754

待解决的核心问题是:对于一个接收用户充值的数字资产交易所来说,经常受到一种质疑:用户充值的币,是否完好无损的保存在交易所的钱包里,有没有被盗,有没有被挪用,当用户提币的时候,能不能顺利提走属于用户自己的币。

这种通过技术实现的交易所准备金证明的步骤如下:

1.公布交易所的冷热钱包地址及余额

2.快照用户资产余额

3.利用用户资产余额快照,构造一棵 Merkle Tree,叶子为用户资产余额,根为用户资产总余额

4.公开Merkle Tree供用户验证

每一个用户都可以自主验证:

1.检查自己的余额是否存在于 Merkle Tree 叶子节点中

2.验证 Merkle Tree 从自己余额的叶子节点到根节点的计算,确认hash正确

3.对比根节点的资产总余额与平台公布的冷钱包地址余额,确认交易所资产足够

每一个用户的自主验证可以解决的问题是,交易所拥有的资产不低于当前验证用的总额,因此这个验证用户是不用担心提现的。

不足的地方是:要证明交易所具有完整的资金,需要大多数的用户都去参与验证。但是这种方法,已经在很大程度上解决了中心化交易所的资产安全问题,但凡一些大客户一起做一下自主验证,交易所基本是安全的。

我们把相关的技术验证代码开源到了这里:

https://github.com/bhexofficial/asset-proof

这里是2014年发布的全行业公证的交易所资产存在证明的文章:

https://iwilcox.me.uk/2014/proving-bitcoin-reserves

这是人人比特提供的100%准备金证明:

https://github.com/RenrenBit/ProofOfReserves

他们因为资产安全透明成为了中心化借贷领域的头部平台,如果100%准备金证明可以被推广到所有中心化交易平台,那么交易平台挪用资金跑路,虚发资产等行为将会大大减少。中心化交易所出问题给行业带来的信任问题影响太大了。

可以真正实现100%准备金证明的平台,大家都不用担心充值进去的钱存在风险,相信这在未来会成为中心化交易所的标配。

今天带给大家一个非常小的行业知识点,分享到这里。谢谢大家的时间,祝大家交易常胜!

/ 开幕演讲 /

Jack:大赛总结及市场展望

TokenInsight合伙人Jack:首先感谢巨总精彩的分享。资金安全是交易的基础,也是很多量化团队和投资者最关心的问题。

多个跑路交易所身上发生的事情是对行业巨大的伤害,需要行业通过技术和治理的方式来规范。HBTC做的100%资产证明是很好的尝试,值得其他交易所借鉴。经过3个月的激烈角逐,TokenInsight第二届量化大赛在6月27日落下帷幕。今天我们邀请了众多优秀的量化团队和投资机构一起来对本次比赛进行回顾。总结下比赛期间的行情。2020年3月新冠疫情爆发对全球资产价格造成了强烈冲击,4月以来,全球资产价格整体反弹,随着恐慌情绪消退,各资产走势逐步又回到自身的节奏中来。主流数字资产价格在4月份到5月中旬呈现稳步上行的走势,在“比特币减半日”整个市场的活跃度达到高峰。随后市场多空开始分歧,截至6月底,市场一直处于区间震荡格局中,热度持续下滑,量化策略的盈利难度也有所增加。

具体来看看不同策略的表现。套利策略收益稳健,趋势策略差强人意。套利策略产品大多在整个大赛周期中都有稳定的表现,但收益率相较去年已经下降了不少。趋势策略产品表现与行情关系密切,上半程获得了非常好的表现,但在大赛后半程行情处于震荡周期时磨损严重。

高频交易策略表现一枝独秀。从参赛产品的表现来看,两种本位下,高频策略产品的表现都最为亮眼,收益率明显优于其他策略产品,但受策略容量限制,产品整体规模不大。

不同本位下,量化策略间的相关性差异明显。BTC本位下,高频策略与趋势/复合策略及TI指数表现有一定的相关性;而USDT本位下,套利策略在资产组合中的配置价值凸显。

详细的数据请看以下这份报告:

量化投资是一个高门槛的事情,市场已经明显进入到存量竞争阶段,投资的难度在加大。希望各位投资者回归理性,注意市场风险。本次的比赛的总结就到这里,详情欢迎与我们沟通。

TokenInsight第二届全球数字资产量化大赛协同57支优秀团队,经过了3月28日至6月27日共91天的激烈角逐,甄选出各组别三甲团队与特殊奖项团队,就像我们本次活动的主题:乘风破浪的量化交易者,让我们有请Jack为获奖团队进行颁奖。

首先公布下本次大赛的最终成绩:

恭喜获奖的团队,具体的表现数据可以去TI官网查询:

https://tokeninsight.com/quantitative?type=1

大赛按计价本位和策略类型的不同分为六个分组,首先我们颁发的是三等奖,也是我们各组的季军。他们分别是:Salisbury Street、嘉楠慧光量化、Coin919资管、郑乃骞、DigiFinex 资管、冰宽量化。

同时,我们也准备了精美的奖杯,以纪念你们优秀的表现,下面颁发的是二等奖,获奖的团队是:帕拉丁、Zeafox量化、DigiFinex 资管、DeepQuant.ai、Hashingbot、玉兔资本。

下面要隆重请出的是本次获得冠军的团队,他们分别是:Hashingbot、非对称科技、Zeafox量化、币瓦力、61BTC、DigiFinex 资管。

恭喜你们,比赛只是从一个角度来看各团队的表现,具体投资还是要看产品表现和投资者预期的符合程度。除了获得各组前三名的团队,我们对于各单项表现优秀的团队也进行褒奖,获得最佳风险控制奖的是:嘉楠慧光量化;获得最佳收益奖的是:TokenPanda、DigiFinex资管;获得优胜奖的是:德信量化、永阳基金;获得特殊贡献奖的是:晖域资本。

恭喜以上获奖团队。感谢你们在过去3个月的付出,祝交易常胜。本次颁奖就到这里,谢谢各位。

/ 量化团队圆桌讨论 /

量化策略如何在牛熊中赚钱

链闻-Ruby:大家好我是链闻&Winkrypto的市场负责人Ruby Wang,我第一个想要提问的嘉宾是来自Hashingbot基金经理Channel,也是本次大赛里趋势/复合策略BTC组第一名,我这里有3个问题,想问一下Channel。问题1. 有人说趋势量化策略,上涨可以做多,下跌可以做空,因此无论牛熊都可以赚钱,您认同这种说法吗?

Hashingbot基金经理-Channel:首先感谢TI用心组织专业的量化比赛。CTA适合连续大波动的行情,无论上涨或下跌。然而在无方向横盘低波动震荡或是低流动性的频繁插针的市场环境中,CTA难以获利,甚至会产生长时间或大幅度的回撤。今年行情最适合CTA的是在3月初到5月初,2个月收益在1倍杠杆的情况下可达30%左右,然而减半后的5月中旬至今的无方向震荡行情对CTA就不太合适,不同团队回撤幅度差异较大,这时候是考验量化策略的防守能力,更能对比和评估量化团队。

链闻-Ruby:第二个问题,一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略需要在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节,都进行详细的设计,您认为哪一个环节是最重要的?哪一个环节是最难的?

Hashingbot基金经理-Channel:每个阶段面对的困难不一样,在还没有做出策略之前,最难的是做出能赚钱的策略,等解决了策略问题就会是组合权重资金管理的问题,等组合稳定后,最难的是通过实盘发现目前组合的不足,持续开发相关性低的策略,但最终的目标都是稳定绩效和规模的增长。

回到主题,最重要的一环就是每一个环节无论策略还是技术都能及时获得反馈和持续迭代升级。目前我们最难的就是在规模大,流动性小,行情变化快,相关性高的市场如何通过策略组合稳定绩效表现,给投资者最理想的风险回报比。

链闻-Ruby:根据本届量化大赛的数据显示,当前数字资产量化市场中趋势策略产品间的相关性普遍较高,您认为这会给策略带来一些潜在的风险吗?感谢Channel,总结下来其实就是市场变幻莫测,主要看团队的策略是否符合市场,更考验团队的应变和技术迭代能力。

Hashingbot基金经理-Channel:潜在的风险有规模容量上限和交易价格滑点。右侧策略进场价格与数量大受影响,导致本来就次数少的大行情表现不及预期,甚至亏损。市场参与者结构决定了市场的环境,而环境又决定了策略的有效性,所以不同类型的策略都有它失效的周期,而为了规避策略失效风险,Hashingbot会持续不断投入研究更多低相关的短线与左侧预测类型的策略,因为市场是一个残酷并且满足达尔文进化论优胜劣汰的现象,如果团队在策略和技术上停步不前,将难以在量化领域存活下来。

链闻-Ruby:再次感谢Channel的耐心分享,为我们带来关于量化中趋势策略的分享,也欢迎大家进行交流。接下来要提问的嘉宾是来自非对称科技创始人Justin,是本次大赛的套利策略BTC组第一名,我这里有2个问题,想问一下Justin。问题1. 套利策略一般可以分为无风险套利和统计套利,关于统计套利的看法,您认为统计套利与无风险套利各有哪些有优势和劣势?

非对称科技创始人-Justin:当无风险套利的利润空间逐渐挤压趋近于零时,有一定风险敞口的统计套利是一个很好的途径。优势和劣势其实大家应该比较清楚,最主要的问题其实还是预期收益和风险之间的一个预估。

链闻-Ruby:你们是否有做统计套利的策略?当前做统计套利的团队还较少,您认为未来会怎么发展?(统计套利的基本思路是运用统计分析工具对一组相关联的价格之间的关系的历史数据进行研究分析,研究该关系在历史上的稳定性,并估计其概率分布,确定该分布中的极端区域,即否定域,当真实市场上的价格关系进入否定域时,进场套利。)

非对称科技创始人-Justin:在我的定义中,大家做的很多策略都是统计套利范畴,不一定是一对相关性较高的品种之间的套利,拿最简单的期现套利来说,如果价差或者价比的fair value是一个连续变化的值,本身也是可以做成统计套利的模式,所以统计套利本身是一个思路或者一个交易的建模方法,大家不用过于机械的去解读。

如果大家谈到正常意义上的统计套利,比如几个POW币种之间的套利,BTC/BCH/BSV,利用他们的相关性和历史上的比值分布来指定统计套利的交易规则,我个人认为有如下几个问题有待商榷:

1. 交易利润的归因是否能做到位?显然不同频率的策略中,不同的业绩归因成分是不一样的,高频的统计套利也许是受rebate的影响较多,低频的主要是回归的那边利润。

2. 交易的入场点和出场点是一个非常关键的因素,我们讲“扩张”的时候,也会讲“收缩”,有时“扩张”和“收缩”是同时出现的。

3. 交易的历史数据是否有用?这是一个非常关键的因素,数字资产行业,如果完全是投机性质,交易的基本面上本质上不支持统计套利,不像大家所熟知的国内外的商品的经典统计套利:诸如螺纹钢(RB)和热轧卷(HC),标普迷你指数期货(ES)和道琼斯迷你指数期货(YM)。

当然了,其实真实的统计套利也没有仅限于线性产品之间的统计套利,波动率套利,本质上也是统计套利,只是这一层需要量化团队具备较强的期权交易背景和风控经验。围绕利用期权去进行波动率套利的话题很多,比如特定市场行情下,1)做空BTC波动率,做多ETH波动率;2)做多BTC近期波动率,做空BTC远期波动率;3)做多较deep otm波动率,做空较近otm波动率。这些供大家参考。

链闻-Ruby:感谢Justin,接下来是本次大赛趋势/复合策略USDT组第一名币瓦力创始人Jeffrey,我想问一下Jeffrey,在投资领域有一句话很有名,“投资没有捷径,分散才是免费的午餐。”在量化交易中选取多个交易品种进行交易,能够避免错过交易机会,而且因为每个品种的仓位比例不高,不会因为某个品种的亏损导致过大回撤,资金曲线相对更平稳。但在数字资产市场,几乎所有主流交易品种价格走势都与BTC价格密切相关,不少品种还存在潜在风险。数字资产量化交易应该如何选择交易品种来分散风险?分散风险的措施还有哪些?

币瓦力创始人-Jeffrey:是的,投资需要分篮子投资这话个人认为在具有对冲风险的投资组合上更适用,比如股市,外汇,风投中必须分散风险,但在数字资产领域的投资中,由于BTC占了数字资产市场总市值的67%以上,几乎所有币种联动于BTC,个人认为在数字资产领域,投资未必要分散,旗下量化公司“币瓦力”目前也是这样执行,仅投资于BTC/USD的交易对。

说到分散风险,针对不少业内人士对USDT的持有有一定的忧虑的问题,币瓦力是采取长期持有BTC,套保BTC的方式来规避USDT的风险。

链闻-Ruby:感谢Jeffrey的分析,希望有机会可以深度交流一下,下面我们有请美貌与智慧并存的61BTC市场负责人张芸梦小姐姐 ,61BTC获得了套利策略USDT组第一名。问题1. 有观点认为,在量化交易中,技术并不是量化赚钱的核心,单笔风控才是交易核心所在,一致性的交易规则才可以输出稳定的交易结果,您认同这样的观点吗?

61BTC市场负责人-张芸梦:量化交易里面技术肯定核心。在量化交易里面分很多种类,中频、低频、高频,偏高频的交易技术一定是核心,例如IT设计能力/系统架构设计能力/网络优化这些都是非常重要的,有一种交易技术确实不是核心,比如偏低频的量化交易,量化交易不一定是程序化交易,程序化交易也不一定是量化交易。比如索罗斯的宏观对冲基金可以认为是量化交易,但不是程序化交易。他可以用人工去下单。

那么这一个量化交易,技术其实就并不是核心,像我们做的这种稍微偏中高频的全自动化交易,这个技术肯定是核心,而程序化交易也不一定是量化交易。比如可以用这个算法交易去执行一些股票多头的策略。而这个其实不是量化策略,这只是下单的一种手段而已。所以看命题如何去定义,像高频做市商交易技术一定是核心。我们是一家投行型的IT公司,对于我们这种技术驱动的对冲基金,技术就是量化赚钱的一个非常重要的核心。

61BTC市场负责人-张芸梦:一致性的交易规则才可以输出稳定的交易结果这一点是非常认同的,因为设计的模型是固定的,计算机是没有任何情感的,不像你人工手动去交易,很多时候容易带情绪,交易员如果没有经过严格的训练,贪婪恐惧的情绪是不可避免的,很可能追涨杀跌。所以说一致性的交易规则可以输出稳定的交易结果,这避免了人为主观情绪带来的不确定性。

链闻-Ruby:那在量化产品的风险控制方面您认为有哪些关键点或者关键指标(未对冲比例、保证金率、预警线)?如何才能尽可能减小极端行情对量化产品业绩造成冲击?

61BTC市场负责人-张芸梦:风控是很有技术含量的。同时也可以认为是一个量化团队的核心机密问题。风控必须拿捏有度,它既要起到风控的作用,还不能帮倒忙,风控太严了可能会做不出收益,风控太松可能又会出现一些重大的潜在风险。所以风控相关的人员一定要懂这个业务,不能暴力风控,是非常需要技术含量的。风控不仅在量化产品和量化团队里是一个核心竞争力,在一个机构里也是一个非常重要的职位。

接着刚刚的问题有哪些关键点呢?未对冲比例其实就是敞口,整个产品暴露了多少敞口,比如U本位暴露了多少U在外面,币本位有多大敞口,中型的产品一般都会有控制,会控制在百分之一以下。像CTA的产品未对冲比例,一般代表的是杠杆,比如一个一百万的账户,可以做两百万的市值也可以做三百万的市值。要对整个产品的风险敞口进行控制,敞口不能超过太大。比如我们的市场中性产品,敞口控制在规定范围内,它涨到天上去,跌到地下去了,对我们都没有任何影响。像去年的925,今年的313,都能够完美应对。还有就是控制带有杠杆账户的保证金率或者风险度。有逐仓全仓杠杆户和合约户,每一个账户都有它的保证金率和风险度。我们都要对这些风险度进行监控。超过了规定的值就不能再开仓了。如果超过的话,系统就会发出提示停止交易。并通过短信微信小程序邮件通知交易员。

如何才能尽可能减小极端行情对量化产品业绩造成冲击?这就是之前说的那几个指标,交易团队如何控制这个指标,一是不能有太大的敞口,二是杠杆不能过高,比如313即便是2倍杠杆也有可能爆仓。一定要控制仓位和带有杠杆账户的风险度。不能太贪心,赚比特币是很难的,比特币是很珍贵的,减产后比特币的通胀率是小于法币通胀率的。从经济学原理上来讲,比特币的收益率应该是比人民币的理财收益还要低才算是合理的,所以就不能太贪心,要有一个比较合理的预期。投资领域讲的就是活得久比活得好重要。青山常在,绿水长流,要做投资领域的长跑冠军。

链闻-Ruby:感谢芸梦给我带来关于交易风控经验的分享,满满的经验。让我们欢迎高频策略USDT组第一,DigiFinex大中华区总经理Oscar,也是我们本场圆桌的最后一个嘉宾。

国内绝大部分交易员只是接收客户或基金经理的指令,在一定的时间内,尽可能低买高卖或者分批操作来降低冲击成本,是一个执行的角色。但量化交易员需要承担更多的角色,不仅要懂市场,而且需要有把交易思路转化成代码的能力。您认为量化交易员最核心的工作任务是什么?如何评价一个量化交易员的好坏?

DigiFinex大中华区总经理-Oscar:量化交易员最核心的工作任务是收益,对于一个优秀的量化交易员来说,要有卓越的分析能力,技术实力,需要快速获取市场资讯的基础上不断迭代优化模型。

交易系统,是交易员对交易与市场,对自身认识的综合体现。所以交易员并不是只接受指令的角色。对于量化交易员来说,策略的好坏至关重要。但是每种策略的考核时常和业绩指标是不一样的,比如高频策略跑一周就可以知道策略水平,CTA的考核时间相对来说就比较长,所以如何评价一个量化交易员的好坏,参考的纬度会随著不同行情及策略有所改变。

链闻-Ruby:其实和前面的嘉宾观点类似,评价好坏也是要看市场的策略。感谢以上所有嘉宾的经验分享,再次恭喜优胜团队。感谢老朋友TI的邀请,第一场圆桌到此结束,期待未来和大家线下多多沟通与交流。接下来交还给主持人维维。

/ 投资机构圆桌讨论 /

资本眼中的量化江湖

金色财经-陈颖:资本眼中的量化江湖是什么样的呢?大家好,我是金色财经的陈颖,感谢TI的邀请,作为这个环节的主持人,首先要先给飞哥抛出一个问题:数字资产的波动率一直以来都高于大多数传统资产(股票、房地产、大宗商品),您认为这背后的原因是什么?高波动对于数字资产投资来说是更大的风险还是更多的机会?我们应该如何利用数字资产的高波动特性?

币信COO-刘飞:我是币信矿业和币信金融的负责人刘飞,我们主要是管理着3%的比特币算力和 6000BTC的量化母基金。

主持人提的问题非常好,数字资产的高波动,我觉得是几个原因造成的,主要的原因还因为现在是数字资产比较早的阶段。

第一个是由于数字资产体量比较小,按今天价格大约是2600亿美金体量,约1.8万亿人民币。论体量还比不上一个茅台。

第二个是成本不明晰,股票、房地产、大宗商品的合理价格可以根据公司利润、建设成本、开采成本等因素去衡量。比特币只有一个挖矿成本,基本交易用户对挖矿成本也不熟悉。而且对比特币重要的是平均交易成本,比特币的价格主要还是根据供需决定的,这就涉及到大家的信心等一系列很难定价的东西。所以波动性就会很大。

第三个是流动性非常分散,Coinmaketcap上收录的全球各地现货交易所就有300+,还有数量众多的衍生品交易所,虽然有各种量化程序负责连通全球流动性,但是在大行情下经常超过量化程序能承载的数量,还是流动性会断,所以从体量、定价原理、流动性等几个方向看,数字资产的价格波动在相当长的一段时间内还是会很大。

第二个问题:高波动对于数字资产投资来说是更大的风险还是更多的机会?

高波动对数字资产投资者整体来说是个大机会。第一我们现在还在数字资产的早期,数字资产经常有很高溢价,从BTC的体量、参与群体数量和历史看BTC还有很大的成长空间。数字资产的波动在历史上看整体和其他资产品类相关性不高,比较适合做资产配置。

如果大家把数字资产当成了短期投机的工具,甚至使用了高杠杆。这种波动是有害的。我们经常说使用5倍以上的杠杆,不如直接给庄家转账。而且很多投资者没有交易经验,频繁的追高和割肉,即使投资现货经常一个月不到就亏光了,玩期货的更是容易一夜归零。建议大家更多的长期投资,不要炒短线。

第三个问题:如何利用数字资产的高波动特性?

在高波动性的市场,套利和趋势类的交易都有更多的机会,这里涉及到现货搬砖、期现套利、跨期套利、做市、趋势等很多策略。我觉得这应该也是TokenInsight一直关注数字资产市场量化交易的一个原因吧,而且数字资产的趋势性和周期性还是很明显,具有一定的经验把握住仓位管理,还是有不少机会的。

金色财经-陈颖:那第二个我想问问Dorothy,随着数字资产市场的壮大和机构专业化程度的提升,数字资产市场里的信息不对称在近几年有明显的改善,但是仍有巨大的提升空间。从市场有效性来说,您认为当前数字资产市场的有效性怎么样?未来会怎么样变化?

HashKey Group商务发展总监-Dorothy:hello大家好,我是Dorothy,首先介绍一下HashKey,HashKey集团总部位于香港,是领先的金融科技集团,也是上海万向区块链实验室的海外战略伙伴,旗下业务线包括HashKey Capital, HashKey Hub, Hashquark, HashKey Pro, HashKey Trading和HashKey Custody。我在集团负责商业发展,目前负责管理一支BTC本位的量化母基金,同时也在筹建一支美金本位的量化母基金。我们正在积极寻找海内外优秀的量化团队进行合作,欢迎小伙伴们私信。

我想先定义一下市场有效性:当市场价格能快速接纳和反应新的信息时,这个市场是有效的。我们都知道,不存在一个完全有效的市场,概念上只能判断是否相对有效。数字资产市场的有效性也不是线性上升的,是存在阶段性的。然后,不同的币种,比如比特币、前十名的主流币种,以及其他币种,各自的市场有效性水平也都不同。

整体来说,数字资产市场仍然是一个散户为主的市场,但这对市场有效性来说不是一件坏事。散户往往是不理性的,他们的非理性交易(即市场噪音)为专业的交易团队带来了充足的交易机会。世界顶级的传统高频交易自营公司Jump和Tower Research等,正是看到了丰厚的利润机会,才来到数字资产市场,进行跨平台高频交易,他们拥有更强的交易策略和执行水平,享受最高级别的费率优惠,也让市场变得更加高效。这些公司活跃在OKEX等主流交易所上,实力不足的量化团队很难捕捉到好的套利机会,是市场变得更有效的证明。

当然,目前市场依然存在各种各样的问题亟待解决。比如由于监管的缺失,内幕交易依然广泛存在——交易所下属的自营交易团队有机会看到交易所用户的仓位和交易记录,跟用户做对手盘,场外交易团队能看到客户大宗交易的币种和方向,提前下单,做市商能得到项目内幕消息,配合拉盘砸盘、开老鼠仓。很多市值小的币种,类似于港股的“老千股”,存在高度控盘和操纵币价的现象。如果在监管的介入和自我规管下,我们能消除这些乱象,建立更健康的市场秩序,那么整个行业才能吸引更多传统资金入场,扩大市场规模。

从早期交易所无法提供API程序连接,一遇到价格剧烈波动就全体断网,到如今创新型合约交易所、组合式衍生品层出不穷,数字市场资产的基础设施已经取得了长足的发展。然而,市场的流动性依然分散在不同的交易所,跨所跨品种的头寸管理仍然是很多量化团队最头疼的问题。如果我们能借鉴传统市场的主经纪商(Prime Broker)模式,由主经纪商为客户提供跨交易所、跨期货期权等产品的交叉头寸管理、杠杆融资、托管清算等一体化服务,那么量化团队就能利用更高的授信额度,轧差交割不同方向的头寸,获得更丰富的流动性和更大的交易量,并省掉运营管理上的时间和成本。

我们看到,世界一流的托管和场外交易服务商,包括Coinbase、Bitgo、Genesis等都宣布将致力于打造主经纪商业务,相信假以时日,市场会随着基础设施的进一步完善变得更加有效。

金色财经-陈颖:接下来想问问智臻资本管理合伙人经尧,您如何看待中国的量化交易市场,与世界其他国家的量化交易市场有什么区别?您认为数字资产量化基金的合理收益率应该在多少范围内?这一收益率是否与投资者普遍的预期一致?

智臻资本管理合伙人-经尧:大家好,感谢主持人陈颖,我是经尧,首先回答第一个问题,量化交易本身是一门对交易技艺要求较高的活,所以多数以机构形式存在或者发展成为机构,而非个人牛散。拿美国来做对比说说优势。二级交易市场大环境中,中国目前仍以散户主导,占比超70%,与其它国家如美国对比近乎相反,机构占7成以上。收益从市场或者融资角度来看,会相对容易,机构管理规模的增速较快,留给新兴团队成长的机会和空间较大。其次,从交易能力的角度来看,因在机构相对少的情况下,博弈强度较低,量化团队对于挖掘潜在优秀因子的机会会更多,即盈利能力相对较强。

其次谈谈劣势。在算法、软件和硬件的配置上,中国与美国的差距已不是很明显。拿策略种类来说,数字资产策略有套利、CTA、高频,传统市场主流策略如股指期货套利策略、股票量化中性策略-股票阿尔法,股票量化多头策略-指数增强,期货CTA策略中国已经较为成熟,包括这两三年的期权套利策略。现在最大的问题,其实在于政策的开放程度,比如股票的自动化接口、对冲工具及衍生品的种类、杠杆比例的限制等等,都会影响到量化策略的选择和表现。比如之前15年的股指期货限制手数和仓位,现在的期权对冲标的量还有待完善。

再比如宏观量化对冲-风险平价策略(Risk Parity,风险平价的最初目标是穿越经济周期和最优化地分散风险。1996年桥水基金成立的全天候策略是第一个风险平价实践,其最初仅用于管理Dalio个人的家族信托基金,目的是希望组合能在任何一种经济环境下拥有平稳的表现,也即穿越经济周期。实际上风险平价策略组合的收益率很低,年化仅有几个点(4%-6%),通常需要通过加入杠杆来放大收益。而宏观对冲的风险平价模型在国内的应用就较少,主要是因为可对冲标的较少。

不过就数字资产领域来说,上述的劣势相对少一些。所以总体来说,相对于世界其它发达国家,中国的量化市场还是有很多机会和盈利空间。

第二个问题,数字资产由于7*24h交易,波动率较高,交易所多等原因,相对于传统市场,数字资产量化交易会在较长时间内保持一个比较高的收益率。套利15%-25%的年化收益,CTA策略30-50%的年化收益,高频策略年化几百,但有资金容量和交易场景限制。

最后一个关于投资者预期收益的问题,从风险收益的角度,以及同类型策略来说,相对于传统市场,应该是超出不少投资者的预期,毕竟平均高出10%不等,这也是智臻资本做全市场FOF的原因。股票和期货策略承载资金量规模较大,数字资产的绝对收益平均水平相对较高,且全产品的配置也能横跨不同市场的牛熊市。不过值得一提的是,因为套利策略的同质化、场景的限制以及因子创新的难度,我们认为在国内数字套利的收益会下降得比较快,投资者需要合理做预期。

金色财经-陈颖:想问问竟成老板一个可能会被量化机构打的问题,您认为投资数字资产量化产品面临的主要风险有哪些?这些风险可以通过风险监控、预警及有效的风控措施来规避吗?您认为还有哪些方式可以用来保证资产安全?

FBG量化交易总监-李竟成:大家好,感谢Tokeninsight的邀请,能有机会在这跟大家聊聊量化。第一个问题,数字资产量化交易主要的风险大致分为以下几块:

1. 首先来谈数字资产量化交易自身的风险,主要包括模型的风险和市场的风险。第一,量化交易的本质是从已有的数据,提取有价值的数据进行分析,构建交易模型进行交易。量化的模型是在真实的数据之上进行的构建,然后交易所非真实的交易数据会对模型的建立带来不确定性。即使数据是真实的,大家知道,币圈的市场环境变化很快,每个季度都有可能不同,甚至每个月都有可能不同,这样对模型的持续有效性和稳定性提出的挑战。第二,由于数字资产市场的波动性比传统市场大,极端情况出现的概率更高,交易策略是否能在极端的行情下有稳定的收益也是一个风险。

2. 另外,其实我想谈的更重要的是币圈特有的,主要来自交易所的风险,分为几个方面, 第一,大家最为关心的就是counterparty risk, 也就是说交易所跑路了或者被盗了,大家的资金是否安全。远的说有门头沟事件,近的说就有些交易所没法提现,可以说是币圈交易最大的风险。第二,信用风险,比如当交易所的风险保证金用完了,出现分摊的情况。近一年来,由于各大交易所的风险保证金贮备比较足,这一风险有所下降,但是小的交易所依然存在。第三,交易所的技术所带来的运行风险,比如交易所API没法访问,交易下单撤单出现无法响应,极端行情,没办法转币,甚至都没办法登录账户,导致保障金没办法及时补充带来的爆仓,这些都对数字资产量化交易的收益带来了挑战。

还有些比如法规上的风险在这就不展开了。对于第二个问题,通过风险的监控,预警对量化交易本身的风险管理至关重要,直接反应在收益上;但是交易所的信用风险和Counterparty risk很难规避,只能说以其他的方式让风险在可控的范围之内。

最后一个问题,保证资金安全,首先就是选择交易所,尽量只在大的交易所交易,对不知名的特别是新的交易所要谨慎;其次,要分散在各个交易所的仓位,不要让某一个交易所的资金过于集中,即使出现交易所无法提币的情况,也只是部分资金的损失,而不是全部;另外有些闲置的资金或仓位,短期内不会交易的,挪到冷钱包,不要都放在交易所。

金色财经-陈颖:那最后一个压轴问题要问Blofin投资经理程亮 ,市场上有不少投资者想投资优质的数字资产量化产品,但由于自身认识有限,无法辨别量化团队的优劣,也不能对量化产品可能带来的收益和风险有客观的认识,而没有买到符合自身需求的产品甚至买到了“假量化”。目前市场上有哪些渠道可以帮助投资者更好的认识量化产品?有哪些间接的指标或方法能帮投资者识别出好的量化产品?

Blofin投资经理-程亮:大家好,我是Blofin的FOF基金经理程亮。

近几年市面上出现的量化产品越来越多,各家团队水平参差不齐。如何从市面上众多的量化产品中,筛选出为投资人的资产实现持续稳定增值的优质投资标的,也是我们Blofin一直努力的目标。由于市场信息的不透明,普通投资者专业知识的不足,因而对于投资人来说,如何更好挑选出符合自己投资目标的产品并不是件容易的事。

首先,这得靠投资人在投资之前,制定一个清晰的目标,例如预期收益率、能容忍的最大回撤等。然后,投资人对量化策略也需要有一定的认知,比如有的投资人追求高收益,投了CTA产品,碰上之前的震荡行情,就会持续出现回撤。如果有经验的投资人,就会知道这其实是个正常的现象。在我们Blofin公众号或者类似的其他渠道,我们会持续推出这一类的普及文章,来帮助大家更好的认识各类量化产品。

其次,就需要有公开透明的第三方渠道给投资者看到真实的业绩表现,比如TokenInsight以及其他一些权威机构举办的量化大赛以及官网的产品展示等,通过读取API获取产品真实的表现情况,同时也会计算出杠杆率、最大回撤等关键指标,给投资人提供了重要的投资决策依据,也就让一些夸大业绩或“挂羊头卖狗肉的”假量化团队无所遁形,筛选出真正优秀的量化产品。以上是关于第一个问题的回答。

对于第二个问题,随着大家对数字资产量化的认知越来越全面,投资者已经不单单只通过收益率这一简单指标来筛选量化产品,而是更注重于收益率和风险的平衡。对于一般投资者而言,通过净值数据,可以计算出最大回撤、夏普比率、卡玛比率和索提诺比率这几个综合考量了风险收益的指标来进行对比判断。其次,可以通过在特定行情下的不同表现,来判别策略表现是否符合预期。另外,如果量化团队愿意配合的话,投资者也可以在交易数据层面,在杠杆率水平、交易胜率、盈利因子等微观层面对产品进行深入的分析。

当然,对于很多投资者而言,投资仍然是专业程度很高的事儿。因此,对于大多数普通的投资者而言,投资一些专业的量化FOF产品,也是一个省时省力,效率又高的选择。

/ 活动总结 /

TokenInsight合伙人-Jack:TokenInsight已经举办了2届量化大赛,让市场了解量化市场到底在发生什么,不同策略的表现如何。312大跌以后,市场流动性在下降,很多交易所都在寻找好的做市商。所以我们后续会和知名交易所Gate.io合作,一起推出数字资产领域第一届做市商大赛,让市场能发现优秀的做市商在哪里。

同时,我们也继续保留了资管比赛的传统,为市场找到好的资产管理人,比赛今天开始正式开始报名,主办方提供了非常丰厚的奖金和最优惠的费率,欢迎各位团队踊跃报名。