
洪夢澤 HashKey Group研究員
在波動劇烈且全天候運轉的虛擬貨幣市場,人工智能驅動的量化交易已經成為策略研發與資產管理的重要方向。與依賴直覺和經驗的主觀交易不同,量化交易建立在可復現的數據處理、模塊化的策略框架和可審計的執行系統之上,將交易過程標準化與系統化。這既是技術突破的必然趨勢,也是機構化交易穩健運作的底層方法論。
數據基礎:策略構建的第一步
高質量數據是人工智能量化策略的核心基礎。主流虛擬資產交易平臺普遍提供開放式數據接口(API),能夠輸出包含開盤價、最高價、最低價、收盤價與成交量(OHLCV)的歷史與實時行情數據。結合CCXT等開源集成工具,可實現多平台數據的統一抓取與管理,從而構建穩定的數據採集體系。在數據處理環節,針對加密市場高波動與高噪聲的特性,需要引入滑點、手續費、撮合延遲等實際交易摩擦成本參數進行修正,消除不同市場區間的量綱差異,確保輸入模型的特徵在非平穩條件下仍保持可比性。
策略框架:在靈活與約束之間尋求穩態
策略設計要在靈活性和紀律性之間找平衡。模塊化結構將投資邏輯拆成三部分:資金管理、信號生成和權重分配。
資金管理:定好資本比例、持倉範圍和單筆交易規模,控制風險,保持交易節奏穩健。
信號生成:用動量、趨勢、波動率、成交量等指標組合,選不重複的信息,減少偏差。
權重分配:通過歸一化把因子重要性轉為權重,讓信號適應不同市場。
通俗來講,策略框架像做飯,要在創新口味(靈活性)和按方抓藥(紀律性)間找平衡。管好錢(資金管理),挑好料(信號生成),調好味(權重分配),這樣炒出來的「菜」才能在各種市場裏都吃得香!
強化學習:從價格預測到決策優化
人工智能在量化交易中的應用,正在從「預測價格」這一相對被動的思路,轉向利用強化學習等技術方案直接優化交易決策。與依賴固定預測模型的方法不同,強化學習智能體通過與市場環境的持續交互,在試錯中尋找最優操作路徑,總結出在不同情況下的最佳操作方式。
這個過程的關鍵在於獎勵函數的設計:它定義什麼樣的操作被認為是「好」的。當獎勵函數以絕對收益為核心指標時,策略更傾向於捕捉高波動區間的短期機會;而當優化目標轉向夏普比率(Sharpe Ratio)等風險調整後的回報指標時,策略則更加注重收益的穩定性與風險管理。強化學習的實現路徑分為兩大類:
1、基於策略的算法(On-Policy):邊學邊用,實時調整策略。如PPO算法限制更新幅度,保持學習穩定。
2、基於價值的算法(Off-Policy):用歷史數據學習,重複利用經驗,效率更高。
在實際應用中,量化團隊常結合兩者,平衡適應性和穩定性。這樣可以更有效地應對市場的動態變化,同時優化交易策略的表現。一研究團隊用強化學習在加密貨幣市場66天測試,最高收益為1萬美元投資獲得4,850美元利潤*,展現了強化學習在輔助投資者利用市場獲利的巨大潛力。
數據源*:Profitable Strategy Design by Using Deep Reinforcement Learning for Trades on Cryptocurrency Markets
回測與執行:理論落地的關鍵節點
量化交易中,回測和執行是把策略從理論變成現實的關鍵。
回測:用歷史數據測試策略,評估策略在過去市場條件下的表現,從而預測未來效果。好的回測需要精確模擬真實交易環境,考慮到點差、手續費、資金費率、借貸利息和流動性不足造成的滑點等交易摩擦。此外,回測系統需在不同市場狀態下進行壓力測試,如高波動、低流動性和極端行情。
執行:回測表現好的策略進入真實市場驗證。執行系統需高效處理訂單,配多層風險控制(單筆、日內、賬戶),並在市場異常或系統故障時自動應對。實時監控延遲、拒單、未成交訂單,並記錄全量審計日誌,是策略迭代和問題溯源的基礎。在合規運營的交易平台上(如持牌的HashKey)執行策略,可以確保交易的合規性、安全性,並獲得流動性支持。
展望未來,虛擬貨幣量化交易的特徵空間將從單一價格數據擴展到多模態信號的融合。這包括鏈上交易數據、跨鏈橋資產流動、交易所冷熱錢包動態等鏈上指標,以及盤口深度、撤單率等微觀結構信號。與此同時,大語言模型的普及為普通投資者提供了低門檻的入場機會,使大眾能夠通過自然語言交互來挖掘和構建交易策略。然而,為了有效利用這些工具,投資者仍然需要具備足夠的領域知識,以確保他們能夠做出明智的決策並理解潛在的風險。
題為編者所擬。本版文章,為作者之個人意見,不代表本報立場。
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