NO.1QUANT.LA量化干货聚集地 宽客在线 索罗斯在1987年撰写的《金融炼金术》 一书中，曾经提出过一个重要的命题：I believe the market prices are always wrong in the sense that they present a biased view of the future. image 图片来源：网络 市场有效假说只是理论上的假设，实际上市场参与者并不总是理性的，并且在每一个时间点上，参与者不可能完全获取和客观解读所有的信息，再者就算是同样的信息，每个人的反馈都不尽相同。 也就是说，价格本身就已经包含了市场参与者的错误预期，所以本质上市场价格总错误的。这或许是套利者的利润来源。 NO.2QUANT.LA量化干货聚集地 宽客在线 根据上述原理，我们也就知道，在一个非有效的期货市场中，不同时期交割合约之间受到市场影响也并不总是同步，其定价也并非完全有效的原因。 那么，根据同一种交易标的的不同时期交割合约价格为基础，如果两个价格出现了较大的价差幅度，就可以同时买卖不同时期的期货合约，进行跨期套利。 image 图片来源：网络 与商品期货一样，数字货币也有与之相关的跨期套利合约组合。如在 OkEX 交易所中就有：ETC 当周、ETC 次周、ETC 季度。 举个例子，假设 ETC 当周和 ETC 季度的价差长期维持在 5 左右。如果某一天价差达到 7，我们预计价差会在未来某段时间回归到 5。那么就可以卖出 ETC 当周，同时买入 ETC 季度，来做空这个价差。反之亦然。 NO.3QUANT.LA量化干货聚集地 宽客在线 尽管这种价差是存在的，但是人工操作耗时、准确性差以及价格变化的影响，人工套利往往存在诸多不确定性。 通过量化模型捕捉套利机会并制定套利交易策略，以及程序化算法自动向交易所下达交易订单，快速准确捕捉机会，高效稳定赚取收益，这就是量化套利的魅力所在。 image 图片来源：网络 本篇将会教大家如何在数字货币交易中，利用发明者量化交易平台和 OkEX 交易所中 ETC 期货合约，以一个简单的套利策略，来演示如果捕捉瞬时的套利机会，把握住每一次可以看得到的利润，同时对冲有可能遇到的风险。 NO.4QUANT.LA量化干货聚集地 宽客在线 创建一个数字货币跨期套利策略 难易度：普通级 image 图片来源：网络 策略环境 交易标的：以太经典（ETC） 价差数据：ETC 当周 - ETC 季度（省略协整性检验） 交易周期：5 分钟 头寸匹配：1:1 交易类型：同品种跨期 策略逻辑 做多价差开仓条件：如果当前账户没有持仓，并且价差小于 boll 下轨，就做多价差。即：买开 ETC 当周，卖开 ETC 季度。 做空价差开仓条件：如果当前账户没有持仓，并且价差大于 boll 上轨，就做空价差。即：卖开 ETC 当周，买开 ETC 季度。 做多价差平仓条件：如果当前账户持有 ETC 当周多单，并且持有 ETC 季度空单，并且价差大于 boll 中轨，就平多价差。即：卖平 ETC 当周，买平 ETC 季度。 做空价差平仓条件：如果当前账户持有 ETC 当周空单，并且持有 ETC 季度多单，并且价差小于 boll 中轨，就平空价差。即：买平 ETC 当周，卖平 ETC 季度。 NO.5QUANT.LA量化干货聚集地 宽客在线 上面是一个简单的数字货币跨期套利策略逻辑描述，那么如何在程序中实现自己的想法呢？我们试着在发明者量化交易平台先把框架搭建起来。 策略框架： image 图片来源：发明者量化（http://www.fmz.com） 对照着策略思路以及交易流程，可以很轻松把策略框架搭建起来。整个策略可以简化为三个步骤： 交易前预处理。 获取并计算数据。 下单并对后续处理。 NO.6QUANT.LA量化干货聚集地 宽客在线 接下来，我们就需要根据实际交易流程和交易细节，在策略框架里面填充必要的细节代码。 一、交易前预处理 第1步：在全局环境中，声明必要的全局变量。 声明一个配置图表的 chart 对象 var chart = { } 调用 Chart 函数，初始化图表 var ObjChart = Chart ( chart ) 声明一个空数组，用来存储价差序列 var bars = [ ] 声明一个记录历史数据时间戳变量 var oldTime = 0 第2步：配置策略的外部参数。 image 图片来源：发明者量化（http://www.fmz.com） 第3步：定义数据处理函数 基础数据函数：Data ( ) 创建一个构造函数 Data，并定义它的内部属性。包括：账户数据、持仓数据、K线数据时间戳、套利A/B合约的买/卖一价、正/反套价差。 image 图片来源：发明者量化（http://www.fmz.com） 获取持仓函数：mp ( ) 遍历整个持仓数组，返回指定合约、指定方向的持仓数量，如果没有就返回 false image 图片来源：发明者量化（http://www.fmz.com） K线和指标函数：boll ( ) 根据正/反套价差数据，合成新的K线序列。并返回由boll指标计算的上轨、中轨、下轨数据。 image 图片来源：发明者量化（http://www.fmz.com） 下单函数：trade ( ) 传入下单合约名称和下单类型，然后以对价下单，并返回下单后的结果。由于需要同时下两个不同方向的单子，所以在函数内部根据下单合约名称对买/卖一价做了转换。 image 图片来源：发明者量化（http://www.fmz.com） 取消订单函数：cancelOrders ( ) 获取所有未成交订单数组，并逐个取消。并且如果有未成交的订单就返回false，如果没有未成交的订单就返回true。 image 图片来源：发明者量化（http://www.fmz.com） 处理持有单个合约：isEven ( ) 在处理套利交易中出现单腿情况，这里直接用简单的平掉所有仓位处理。当然，也可以改为追单方式。 image 图片来源：发明者量化（http://www.fmz.com） 画图函数：drawingChart ( ) 调用 ObjChart.add ( ) 方法，在图表中画出必要的行情数据和指标数据：上轨、中轨、下轨、正/反套价差。 image 图片来源：发明者量化（http://www.fmz.com） 第4步：在入口函数 main ( ) 里面，执行交易前预处理代码，这些代码在程序启动后，只运行一次。包括： 过滤控制台中不是很重要的信息 SetErrorFilter ( ) 设置要交易的数字货币币种 exchange.IO ( ) 程序启动前清空之前绘制的图表 ObjChart.reset ( ) 程序启动前清空之前的状态栏信息 LogProfitReset ( ) image NO.7QUANT.LA量化干货聚集地 宽客在线 定义完上述的交易前预处理，紧接着就要进入下一个步骤，进入轮询模式，重复执行 onTick ( ) 函数。 并设置 Sleep ( ) 轮询时的休眠时间，因为部分数字货币交易所的 API 对一定时间内内置了访问次数限制。 image 二、获取并计算数据 第1步：获取基础数据对象、账户余额、boll 指标数据，以供交易逻辑使用。 image 图片来源：发明者量化（http://www.fmz.com） 三、下单并对后续处理 第1步：根据上述的策略逻辑，执行买卖操作。首先会判断价格和指标条件是否成立，然后再判断持仓条件是否成立，最后执行 trade ( ) 下单函数 image 图片来源：发明者量化（http://www.fmz.com） 第2步：下单完成后，需要对未成交的订单、持有单个合约等非正常情况做处理。以及绘制图表。 image 图片来源：发明者量化（http://www.fmz.com） NO.8QUANT.LA量化干货聚集地 宽客在线 以上，我们通过 200 多行，就把一个简单的数字货币跨期套利策略完完整整的创建出来。完整的代码如下： image 图片来源：发明者量化（http://www.fmz.com） NO.9QUANT.LA量化干货聚集地 宽客在线 本篇策略只是一个抛砖引玉，真实的实盘可不是这么简单，不过你可以照着例子发挥自己天马行空的想象。 需要提醒大家的是，以我有限的经验来看，目前的数字货币市场状况，纯粹的期期套利策略基本上全部不值得跑，不论是无风险的三角套利还是跨市场套利。 image 原因就在于，无论哪个数字货币交易所的期货市场，其保证金不是法币。现如今几乎所有的数字货币从今年初至今已经下跌了70%左右。也就是说策略始终都是在赚币，但是币价是下跌的。 放眼望去，数字货币市场俨然已经脱离了区块链，就像当年的郁金香一样，价格始终来自于人们的预期和信心，信心又来源于价格... NO.10QUANT.LA量化干货聚集地 关于我们 您的转发，将是支持我们继续创作更多干货的动力！如果您觉得这篇文章对您有帮助，请多多转发，支持我们。分享也是一种智慧！ 作者：Hukybo