比特币量化收益

A. 量化乐：我为什么奶LTC，而不是 BTC BCH ETH EOS

前面写过我为什么奶LTC，而不是 BTC BCH ETH EOS，在补充完善一下。首先缩小选择范围，只在市值前10的币里面选择，然后一个一个排除。

1.排除XRP XLM BNB

前10里面的XRP XLM成交活跃度不行，排除。成交活跃度可以反应一个币的人气和流通性（成交活跃度=日成交额/流通市值），另外XRP是中心化的公司币。BNB年初的时候还不在前十，而且活跃度也不高，还是公司币，也必须排除。排除完就只剩下BTC LTC BCH ETH EOS这五个了。

2.排除EOS

EOS的人气，成交活跃度，社区建设都非常好。BTC的技术，经济模型，

共识算法 ，升值逻辑经过10年的考验，已经用事实证明了；但是EOS的逻辑和BTC完全不一样，时间太短，程序太复杂，有点看不清楚， 所以排除了EOS。

3.排除ETH

ETH市值比EOS高很多，但是作为公链，EOS的TPS性能比ETH好很多，目前DAPP的活跃度，EOS也完胜ETH。既然EOS被我排除了，ETH就更不在我的选择范围之内了。

4.排除BCH

BCH是分叉币，逻辑和BTC差不多。但是BCH用户比LTC少（日活跃地址，日交易笔数），市值确比LTC高，感觉LTC的数据比BCH好看，另外由于分叉BSV有点乱，也被我排除了。 由于我买了BTC，为了防止万一，可以1:1买了BCH作为BTC的保险。

5.剩下BTC

只大饼确实很好，安全性，流通性，升值逻辑都是最好的，但也是最贵的。有点问题就是比特币区块大小被锁死了，用户可能难以大幅增加了（日交易笔数，日活跃地址），而且我不看好闪电网络和侧连，太复杂了，目前也几乎没有用户，这一点我被分叉党部分洗脑了。但是 为了安全起见，还是要买一定仓位的大饼。

6.剩下LTC

只有LTC时间够长，逻辑和BTC一样，久经考验，历史上莱特币牛市涨幅比比特币大。而且2019年马上减半，2019年有减半行情。买入的时候LTC/BTC的汇率在历史比较低的区间。最重要的是，即便是判断失误，LTC涨幅没有BTC大，涨幅也是足够的，无非是少赚点钱而已，判断错误不会出现灾难性的后果。

 今年以来，涨幅最大的是LTC，EOS BCH都涨幅不多。大饼由于市值最大，涨幅不大，但是是定海神针。ETH和XRP涨幅就有点落后了，XLM存在感最差，BNB涨幅巨大，以后的出路在于做公链。

B. 量化交易是什么

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
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C. GOW数字货币量化交易是骗子吗

需要客观看待，量化交易是客观存在的，量化交易是有价值的，也正是因为它的有价值，才会被一些人用来创造商业化，同时也会被另一些坏人来骗人。
区分是否骗人方法如下：
就题目来看，这里面有两个对象，一个是虚拟数字货币，一个是量化交易。
首先，我们来说量化交易，量化交易，简单理解就是一套代替人工的智能交易系统，是一套用于金融资产投资的工具而已。也正是作为工具，也就是他是实实在在的存在，自古以来，任何工具，都有它特定的价值，所以量化交易在特定的领域和时间，它是能发挥作用的。
如果你有兴趣，可以深入上网查一下量化交易在股票，外汇，期货等金融领域运用历史，自然也就知道量化交易的内在价值。
接下俩我们来看看虚拟数字货币，讨论数字货币的价值，其实本质是在谈区块链的价值，区块链作为一项能推动世界经济发展的新技术已经达成了共识。
所以，以比特币为代表的数字资产是有价值的，不是骗人（当然这里排除一些坏人在利用虚拟货币概念发行一些空气币）。也许有人会说，有价值也不值5万美金一枚，最多10元一枚。这里面我们不讨论资产的价格，因为价格有时候和价值不是1：1对等，就好比探讨现在茅台价格，茅台股票，甚至一线城市深圳房子的价格一样的道理？
所以，结论很明确，量化交易是有价值的，数字货币也是有价值的，那用量化策略来交易数字货币，自然也是成立的，客观存在可行的。
所以靠不靠谱，取决的是运营这套工具的团队。这就好比，枪，警察用来杀罪犯，它发挥的是正向作用，如果是坏人用来杀人，它发挥出来的就是消极作用。因此要看是警察在用，还是坏人在用。
那怎么分辨对方是警察还是坏人？可以从以下几点来分辨
1.对你有没安全威胁，也就是你的资金是放在他们账户，还是放在自己账户。
2.有没被要求先交钱，后服务：一般这种工具，主要盈利模式都是后置的，也就是你赚到钱了，在分佣给它。警察可从来没有要求你交钱后服务。不过有部分团队，前期可能会收一个金额比较小的会员费等，比如一个月一两百，这种问题不大。
3.现有用户评价如何。
4.软件可由自己设置参数。
如果以上四点都没有问题，那就可以辨别不是骗人的咯。
说到这里，你如果对量化交易有信心了，那恭喜你！但是是否一定能转到钱呢，还是有一些问题需要注意的，请往下看。
也就是我们怎么才能用好量化，让量化帮我们赚钱呢？
我总结的经验，有两个前提
一是客观的：量化交易的策略，也就是所谓参数设置是否科学，这个策略最好是经历过资产一个完整浮动周期的验证。怎么才能算完整周期，就是在资产大幅上涨时候，能最大空间吃到涨幅，当资产最大幅度下跌时候，能兜住风险，避免被套！
二是主观的：选择合适的币，控制好自己欲望，不是所有数字货币都适合做量化。如果你买的是垃圾资产，空气币，只有跌没有涨，什么策略，什么工具，甚至是上帝都帮不了你！
掌握好这两大核心，让量化交易工具帮我们赚钱确实是可以的！
量化软件最核心的作用，就是在跌的时候，能比人工操作更能对冲风险。
最后总结：量化交易策略只是辅助工具，操控它的还是我们自己，我们要控制自己的贪欲，不能激进，做投资，首先要保证不亏，才是想赚多少！

D. 量化交易:星期几是这个股票的‘好日子’

量化交易中，探寻“好日子”意味着寻找特定交易日的市场规律。本文将探讨如何利用周期性分析，特别是关注特定交易日的涨跌概率，以制定短线择时策略。通常，刚接触交易的人可能会设定固定的交易日，如周五卖出，周一买入，以追求平稳的收益。而一些人可能迷信于特定日子，如周三，认为是其幸运日。这些习惯体现了市场由不同的交易者构成，每个人都有其交易日偏好。

在某支股票的交易中，活跃用户的交易习惯相对稳定，他们频繁交易，但不会长期持有。这背后有几个促成因素：

1. **市场周期分析**：利用历史数据，我们可以观察特定股票在不同交易日的涨跌概率，以找到其“好日子”。例如，观察特斯拉等股票的涨跌概率，找出胜率超过55%的交易日，即可能的“好日子”。

2. **日胜率均值回复策略**：通过分析特定交易日的涨跌幅，我们可以设定两个阀值，当某交易日的胜率和涨跌幅均满足条件时，发出买入信号。以特斯拉为例，若周四的胜率很高但涨幅比例较低，策略会忽略周四作为买入日；若涨幅比例高于设定的阀值，策略会发出买入信号。

3. **对比不同市场**：通过应用上述策略，可以分析不同市场（如美股、比特币、莱特币和A股市场）的“好日子”。这不仅限于沙盒数据，而是对整个市场的深入研究。

4. **策略应用与回测**：策略的编写和应用遵循均值回复原则，旨在寻找市场中长期存在的规律，以实现盈利。回测结果显示，策略在不同市场中表现稳定，胜率超过50%，且交易周期默认为40天，这一周期考虑到活跃用户的交易习惯和市场参与者的动态变化。

5. **关注大数定律与多元化**：统计套利的核心不仅在于追求高胜率，更在于通过多元化交易机会来实现理想胜率。这意味着在不同市场、不同股票和不同时间段内寻找交易机会，执行足够的交易次数，以确保盈利。

6. **策略的持续发展**：随着市场的不断变化，策略将进行调整和优化。未来章节中，将展示如何不依赖沙盒数据，对全球市场进行策略应用，进一步提升策略的适应性和有效性。

通过上述分析，量化交易中的“好日子”并非固定的日期或规则，而是通过数据驱动的方法，基于市场历史行为和周期性规律，制定出适应特定市场环境的交易策略。关注公众号和系统文档，获取更多量化技术文章和系统更新，持续探索量化交易的奥秘。