作者|MarcHoward
编译|Guoxi
出品|区块链大本营
玩过股票的人都知道，股票市场的波动受各种因素的共同影响，有着很强的随机性，很难预测。而新兴的加密货币市场与股票市场有着很大的差别，更加难以预测。
由于传统方法行不通，国外网友MarcHoward另辟蹊径，通过分析大众对加密货币的情感来预测加密货币市场的波动。在90天的实验周期里这种方法获得了29%的投资回报率，他是怎么做到的？
让我们一起来看看。
我刚开始接触加密货币时，有一些问题困扰着我：
我们真的可以预测比特币的价格么？
谷歌趋势服务所公开的数据是否能从某种程度上反映比特币大致的涨跌趋势？
我们能否建立一个预测市场动向的可靠交易模型？
当时，我给自己定下了一个看起来遥不可及的目标，就是试图理解加密货币这个变化无常且看似无法预测的市场。
独家 | Bakkt期货合约数据一览:金色财经报道，Bakkt Volume Bot数据显示，本周Bakkt比特币月度期货合约总交易额为8900万美元，环比上升9%，最大未平仓合约量为1200万美元，环比下降34%。[2020/3/8]
当然了，我这并不是不自量力。加密货币市场充满了魅力，让许多交易员都沉醉其中。有许多交易员通过技术分析的手段试图揭开加密货币市场神秘的面纱，而有一些交易员则是耍小聪明，照搬股票市场上的基本分析理论。
然而结果并不乐观，没有哪种神奇的交易模型总能战胜市场这只“看不见的手”。从原理上来说，有太多的因素可能会造成加密货币市场的波动，这个市场有着很强的随机性，即使那些最好的基于人工智能的交易模型也不能保证连续获利。
而我另辟蹊径，从另一个角度入手建立交易模型。这个交易模型非常简单，在这篇文章中我会以最明晰的方式展现我的思路。
需要说明的是，我的交易模型还是一个正在开发中的半成品，虽然在模拟实验中它展现出了强大的预测能力，但它绝不是万无一失的，如果使用我的交易模型请自行承担风险。
独家 | 算力互联Cora Jiang：矿业将走向专业化 云算力挖矿会是未来趋势:在今晚由算力互联主办，金色财经独家支持直播的2020矿业新势力AMA上，针对“机构投资者开始布局挖矿，如何看待以后将是机构和机构的竞争以及普通散户的机会”的问题，算力互联全球市场经理Cora Jiang表示，目前不可否认的事实是从现在开始到未来，矿业将一步一步走向集中化、专业化，同时挖矿行业的门槛会越来越高，大家将会看见越来越多的机构投资者在这个大的赛道竞相追逐。
而在这样的趋势之下，云算力挖矿对普通散户来说，是很好的选择，一方面能降低资金门槛，一方面又能体会到挖矿的益处。云算力挖矿平台的最大特点是其“易用性”，用户可以根据自身需求，直接选择云算力合约，购买即挖矿。不需要去研究矿机、矿池服务商以及对电脑参数设置等，减少学习和时间成本，以低门槛快速入局等的方式分一杯羹。云算力挖矿的难点是在平台的选择以及时间周期的选择上，通民众在选择云算力的平台上面也要擦亮眼睛，选择真实可靠的平台，也要选择时间周期最合适的算力合约产品。[2020/2/25]
战胜”看不见的手“的交易模型
独家 | USDT占比特币交易比重约为74.51%:金色财经消息，据cryptocompare数据显示，目前比特币交易情况按照交易币种排名，排在第一的是USDT，占比为74.51%；排在第二的是USDC，占比为8.24%；排在第三的是美元，占比为6.78%；排在第四的是日元，占比为5.67%；排在第五的是欧元，占比为1.61%。[2020/2/25]
根据我的设想，这个交易模型应该是比特币价格的相对一致性指标，我也在不断测试并修正这个交易模型。
在这次长达90天的模拟实验中，我“买入”了价值10万美元的比特币，通过交易模型做出的买入/卖出决策，最终的投资回报率高达29%。
不过，作为一次模拟实验，这里的利润中并没有扣除实际交易时需要付给加密货币交易所的手续费，这巨额的手续费让我急切地盼望去中心化加密货币交易所的普及。
交易模型的灵感来自于WillyWoo的工作，Willy第一个提出使用谷歌趋势服务的数据来预测比特币价格的走向。我在他工作的基础上做出了一些改进，具体的方法如下。
独家 | 金色财经2月20日挖矿收益数据播报:金色财经报道，据印比特数据显示，按照BTC参考价格67500元、电价0.38元/kWh计算，当前在售主流BTC矿机的市场价格及回本周期为：芯动T3+-57T（全新现货9700元，309天回本）、阿瓦隆1066-50T（全新现货6300元，239天回本）、神马M20S-68T（全新现货12600元，275天回本）、蚂蚁S17Pro-56T（全新现货12500元，339天回本）。[2020/2/20]
首先，通过谷歌趋势服务查询最近90天里“比特币兑换美元价格”和“购买比特币”的搜索趋势：
7月7日到10月4日这90天时间里，“比特币兑换美元价格”和“购买比特币”的搜索趋势
其次，我注意到，当“比特币兑换美元价格”与“购买比特币”的搜索量比率低于3：1时，第二天的比特币收盘价格就会上涨。
如果这个比率大于3：1时，比如说达到了4:1或5:1，那么这就是一个要卖出的信号，因为第二天比特币收盘价格会下降。
独家 | 香港区块链协会创始人：预计三种力量可推动香港证券通证交易平台取得更好进展:香港区块链协会创始人暨联合会长、东方亿泰资本合伙管理人梁捷扬先生向金色财经表达了其对香港证监会刚刚发布的《有关虚拟资产期货合约的警告》和《立场书：监管虚拟资产交易平台》的看法，他表示：
预期未来三种力量的推动，可以让香港的证券通证交易平台取得更好进展。
首先是政策制定者，政策制定者包括两个部分，一个是立法局，必须要对现行的证券期货法规进行修改，取消现有港交所对证券资产的垄断交易地位；第二个是证监会，也必须要意识到未来的业者可以利用科技来进行监管、自律，并且交易的产品也得到品质上的大幅提升。
第二种力量则是从业者必须要高度自律，同时以科技推动监管，也是在自律的基础之上，与科技充分结合起来，避免所有违规行为的发生。
第三种力量自然是来自于发行证券通证的企业和创业者，只有高质量的企业也采取证券通证的方式来推动自己企业投资，或者相关的资本运作。
只有这三种力量充分地结合，才能够推动虚拟资产在香港交易产业的大步发展。[2019/11/6]
接下来，我对比特币前后两天收盘价价格差超过80美元的情况进行了进一步的测试，在这些测试中，搜索量的比率与价格波动表现出了极大的相关性。
这里的80美元是我人为给定的一个值，这个值在实验中取得了很不错的效果。实验期间的比特币价格以及交易模型给出的买入/卖出策略如下所示：
实验期间的比特币价格以及交易模型给出的买入/卖出策略截图
根据上图，可以看出：
BTCUSD：谷歌趋势服务给出的当日搜索量数据。
BuyBitcoin：谷歌趋势服务给出的当日搜索量数据。
Price：加密货币排名网站CoinMarketCap给出的比特币当日收盘价。
Excel表格中的E列：“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率。
Excel表格中的F列：交易模型给出的买入/卖出决策。例如，针对单元格F19，决策的公式是：F19=if，“买入”，“卖出”），即当同时满足当日“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率大于35%，当天比特币收盘价与前一天差值大于80美元时买入，否则就卖出。也就是说，Excel表格中E这一列数据大于35%且G这一列数据大于80就是买入的信号。
Excel表格中的G列：比特币收盘价与前一天的差值。
Excel表格中的H列：假定在2018年7月7日价值10万美元的比特币，期间按照该交易模型给出的买入/卖出策略进行交易，当日持有的比特币总价值。
交易模型结果的优化
按照上述的交易策略，在90天的实验周期内，理论上我的资产从10万美元增长到了128,839美元，几乎实现了29％的投资回报率。不过上面我也提到了，这并不是一个最优的模型，我还可以从几个方面做出优化。
“比率大于35％”和“差额大于80美元”这样的判别准则看起来十分随意，因为这只是我在有限的90天数据集中找出的规律。是否有其他的决策标准可以产生更好的买入/卖出决策？
当比特币价格水平维持在6000到8000美元时，这个交易模型可以给出很好的决策。
在分析了过去一两年的交易信息后，我对交易模型做出了一些改进，我将决策规则细化并做成了表格，表格的纵轴为“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率，数值从1：3到1：5不等。
考虑到比特币价格波动较大，“80美元”这个指标并不总能奏效，因此我将这个指标转换为差价与当日比特币价格的比值，并将其列在表格的横轴，在这种情况下，一个可能最优的交易模型就是，在同时满足“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率为1：2.86且价格波动的比率为0.014543229时买入。
改进后的表格看起来这个样：
改进后交易模型的决策规则
后续规划
除此之外，这个交易模型还有很大的优化空间。
首先我想进行一些测试，通过研究过去的交易数据找到能够最大化利润的最佳指标，这需要对过去的价格和搜索量比率进行回归测试。
我的设想是不同的价格水平上存在着相同的最佳指标，GoodLuck！
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