比特幣收益率建模

❶ 量化交易靠譜嗎，收益穩定嗎

量化是指以數學統計和數學建模為基礎，利用計算機技術，從海量的歷史和當前數據中，發掘出能夠大概率帶來超額收益的交易方式，避免人工交易過程中由於投資者情緒波動帶來的非理性決策導致的負面影響。一個合格的量化交易模型，必須基於有明確的經濟含義的趨勢判斷或者套利原理，進行進一步的系統化和程序化抽象，呈現出來的形式是一套邏輯完備的可執行的交易指令流程和邏輯控制方案。

什麼是策略?

策略，字面意義是指可以實現目標的方案集合；簡單地講，就是一系列預設的行為模式，分別在不同的觸發條件會被啟用。

在證券交易中，策略是指當預先設定的事件或信號發生時，就採取相應的交易動作。

什麼是量化策略？

所謂量化，就是把行為模式中的事件或信號數字化，通過一套固定的邏輯來分析，而不是單憑人的感覺或直覺進行判斷和決策。

傳統的交易員通常是在看到某種圖形化的技術形態後，就執行一些特定的交易，如果能把圖形形態用一系列計算機程序能識別的數據來描述，讓程序自動判斷並決策是否要進行交易，並自動進行倉位的管理和風險控制動作，這樣也就變成了量化策略。

通常來講，一般所謂的量化策略是指整個交易過程完全實現為計算機程序，從數據接收、處理到交易執行都是由計算機程序自動完成。 為了開發這樣的量化策略，預先需要收集一定量的數據，並在其基礎上建立一套基於數字的處理決策模型，通常把這一過程叫做量化策略的研究；策略研究好後，就要實現它，讓它run起來。

用量化策略的方式來做投資到底靠譜嗎？

我們以一個量化平台的數據來看一下：

根據易寬量化平台發布的基於17年12月數字貨幣跑的一周策略（2017.12.11-17）回測數據來看：

「蓄勢待發」進場最早，然而過早的止盈導致之後反復開倉止損，對那一段行情不太適應，好在最後一段抓到略微挽回損失。

任何一個投資個體的判斷與決策過程都會不同程度地受到認知、情緒、意志等各種心理因素的影響。而量化投資依靠計算機配置投資組合，克服了人性弱點，使投資決策更科學、更理性。

❷ 比特幣病毒有什麼樣的發展歷程

勒索病毒的前世今生

其實最近的wncry病毒已經不是勒索軟體第一次發威了。前不久，安卓系統也出現了一款勒索軟體，將手機加密後索要贖金。而這款軟體被查殺後，很快又帶著升級版卷土重來——這波新版的勒索軟體是用隨機密鑰感染文件的，連攻擊者都不知道如何解鎖，用戶即使交付贖金也是徒勞。

我們看到隨著IT技術的不斷發展，IT從業人員雖多，但是主要的就業人員基本都集中在移動平台、雲端以及人工智慧等領域，最流行的編程語言也由面向底層操作的C和C++逐漸演變到託管型的JAVA甚至是面向建模的GO語言。而信息安全領域是個直接面向底層的技術，從事底層編程的人員越來越少，也就代表著信息安全的從業者基數是越來越小，這個現象的直接後果就是，網路世界出現了落後的技術可以攻擊先進技術的情況，這點與人類社會中落後蠻族對高級文明的侵略非常相像。最近爆出wncry病毒很可能源自朝鮮，這也從側面印證了這種趨勢，某些組織甚至是國家是沒條件搞高端技術的，但是他們寫的病毒卻能橫行全世界。勒索軟體的黑手進一步擴展了可攻擊的范圍，如網游、智能汽車和可穿戴設備紛紛大量爆出漏洞。回顧此類軟體的歷史大致分為以下幾個階段。

從目前的情況看比特幣的分叉之爭並沒有緩和的跡象，但是比特幣ETF以及wncry病毒的出現迅速將比特幣的價格不斷推出新高。個人覺得比特幣短期大概率要突破2萬RMB，但是考慮目前萊特幣等變種沒有所有分叉之爭，所以從投資的角度來說呢，如果比特幣再次受分叉之爭而下跌，那麼這其實是對萊特幣的利好，所以如果有讀者大量持有比特幣又不想賣出的話，可以考慮做多萊特幣來進行對沖。

如果從信息安全形度來說，分叉問題很可能會影響比特幣繼續做為勒索病毒贖金的地位。筆者認為接受萊特幣、以太幣為贖金的病毒即將誕生。

但是區塊鏈貨幣都或多或少會有處理速度的困擾而且加密演算法升級不容易，長期來看風險比較高，短期價格被操縱的跡象也比較明顯。心理承受能力不強的話，靜看他們的運行軌跡就好了。

❸ 什麼是比特幣套利交易

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