深入解读量化交易与风险管理》BingX x Blave联创 AMA 分享应对加密市场波动的策略

随 著加密货币市场的快速变动，量化交易和风险管理成为交易员们讨论的核心。针对这些问题，全球领先的交易所 BingX 举办 AMA，邀请 Blave 联合创办人 TOP 交易员万万 分享了他在量化交易中的策略与洞见，并对未来的风控技术发展进行了深度解析。以下是此次 AMA 的精华内容：

请问要如何设定量化交易策略应对市场的高波动性？

答： 我们通过计算回报除以资金的波动度来兼顾风险和收益。就像一个月内获利 15%，如果经历平滑的收益曲缐，其风险小于剧烈波动的情况。这就是我们追求的稳定回报。

交易策略如何兼顾收益与风险？

答： 我们透过计算回报除以资金的波动度来兼顾风险和收益。就像一个月内获利 15%，如果经历平滑的收益曲缐，其风险小于剧烈波动的情况。这就是我们追求的稳定回报。

在风险管理中，您认为最关键的要素是什麽？

答： 风险管理的要素包括：

• 自身最大承受的回撤
• 策略的普适性
• 交易对象的选择
• 系统性风险
• API 连结的稳定性
• 人为风险

如何利用风控工具来提高策略的稳定性？

答： 我们依赖量化策略中的回撤工具来控制风险，并确保策略能在不同币种中获利。当策略仅适用于单一币种时，我们会质疑其稳定性，因为真正的稳定策略应该在多个市场中都有表现。

AI 在风控技术的创新中会产生哪些影响？

答： AI 的突破带来了更强的算力，改变了交易中对市场情绪的理解方式。AI 可以快速分析新闻、社群情绪，并帮助我们做出更精準的交易决策。

您认为优秀的交易员应具备什麽条件？

答： 最重要的是具备独立思考的能力，能够对市场有自己的判断，而不是依赖于单一策略。

您如何依照风控角度配置资金与杠桿？

答： 我们首先了解自己能承受的风险，然后根据量化交易设计出策略，控制回撤范围并适度调整杠桿。在高波动的市场中，最重要的是确保资金大小与承受损失能力相匹配。

怎麽样𫔭发一个自动赚钱的量化策略？

答： 量化交易的核心是将赚钱的逻辑转化为电脑可以执行的程式。这需要长期观察和分析，通过软体来记录数据、设计止盈止损规则，并不断优化程式。

策略失效会在什麽样的市场状况下发生？

答： 市场变化会导致策略赚钱或赔钱，但通过同时运行多个策略，我们可以有效分散风险，降低策略失效的可能性。

下单后是时间到了就关单，还是价格到了才关单？

答： 量化交易不像手动交易那样设定固定的停损或停利点。策略会根据市场情况告诉我们如何持仓，并灵活应对市场波动。

Blave 软体的筹码集中度与台股的计算有什麽区别？

答： 台股数据直接来自券商，而Blave则通过演算法计算。因此，我们拥有独家技术来提供市场趋势的精準数据。

如何在量化交易中分配资金？

答： 我们根据币种的波动度进行分配，越大的币种波动越小，如 比特币 、 以太币 等，其仓位也会相应增加；而小币种因为波动大，仓位会适当减少。

策略会因大量使用而钝化吗？

答： 钝化是可能的，特别是在单一策略或指标上。最好的应对方法是进行策略分散，并发展出更稳定的策略，这样能减少钝化风险。

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