在现实生活中，无论是个人投资决策还是商业决策的投资场景，都比我们在课堂上学到的要复杂得多。由于这些决定的规模庞大，走错一步就有可能无法挽回。在这种情况下，使用模型就可以带来很大的帮助。模型可以帮助我们描绘未来的不确定性，并在当前采取相应的行动。任何能用数字表述或测量的东西都可以被量化。量化信息再结合数学和统计模型，就产生了所谓的量化模型。目前分析分为两类：定性分析和定量分析。定性分析取决于场景的含义，更侧重于内容的敏感性。
量化模型更广泛用于金融部门机构。他们利用复杂的数学和统计公式来发掘小范围的投资机会。在利润率较小但投入资金庞大的这些情况下，就可以使用这些技术。高频交易，算法交易在股票市场中使用的都是量化模型。在高频交易中使用量化模型，高速计算机可在短时间内完成数百万笔交易，在几毫秒内做出决策，几乎无需人为干预。他们利用价格和数量数据做决策。
Circle官方数据：储备金共计435亿美元，其中111亿美元为现金储备:3月11日，据Circle官网发布的最新数据显示，目前流通中的USDC市值共计约为434亿美元，资金储备共计435亿美元，其中现金储备为111亿美元，占比约为25%，其余334亿美元储备为短期国债投资组合。[2023/3/11 12:55:43]
此算法也能用来套利。由于这些技术需要高速计算机，因此机构投资者从小额投资者那获利。这一想法曾在过去遭到批判，因为它带来了众多弊端。它所产生的高流动性可能会在几秒内消失，因为交易执行时间仅为几毫秒。算法交易在小额投资者中也越来越受欢迎。企业正试图利用业余交易员或程序员为他们编写更好的公式，以换取佣金。2006年，算法交易的份额低至25％，并在十年之内上升到80％以上。而目前的问题在于，这些模型和技术是否可以用于加密货币交易。
币安NFT市场将下架17款NFT系列:1月12日消息，Binance发布NFT市场将于1月19日7：59下架17款NFT系列的公告。Binance表示：NFT市场定期审查上架的NFT系列，以确保其符合标准。若NFT系列不符合币安预期的标准，为了更好地保护用户，币安NFT平台可能会进行更严格的审查，并从币安NFT市场下架这些NFT系列。[2023/1/12 11:08:44]
假如我们有个外汇交易账户，我们决定要交易两种货币。为换取另一种货币，何时买入，何时卖出要取决于我们对当前市场形势的理解，以及对货币价值涨跌的预期。简单来说，加密货币交易也是一种货币交易形式，可以是数字货币与法币的交易，也可以是数字货币之间的交易。货币对可以有多种，如Bitcoin-USD，人们可以买卖加密货币，从价格涨跌中获利。
香港证监会：香港基金经理不会因接触FTX而面临风险:金色财经报道，香港证券及期货事务监察委员会(SFC)表示，香港基金经理不会因接触FTX而面临风险。
SFC发言人今日表示，香港证券及期货事务监察委员会已向持有虚拟资产敞口的持牌基金经理进行了查询，并认为对FTX、FTT和相关实体的敞口（如果有的话）风险并不高，但FTX的影响可能会影响其他Token和虚拟资产生态的其他部分，我们将持续关注。
该发言人补充道，FTX没有在香港证券及期货事务监察委员会注册，只有完成注册的机构才能作为数字资产交易平台在香港运营。虽然FTX成立于香港，并保留了在香港的公司注册地，但其总部已于2021年9月迁至巴哈马。（南华早报）[2022/11/15 13:05:16]
而加密货币交易在许多方面都有所不同。与传统货币市场不同，加密货币市场全天候开放。它仍处于初期阶段，并未被使用算法交易的大多头所饱和。加密货币市场最重要的是波动性。这些市场的波动性主要受法规、观念、技术进步等诸多因素的影响。这从过去两年BTC-USD交易对的波动幅度就可以看出，比特币价格曾一度低至3000美元，转而却又暴涨至10000美元。而另一方面，相比之下，EUR-USD交易对的变化不大。
SBF：添加Cardano（ADA）已经在FTX路线图中:金色财经报道，FTX首席执行官Sam Bankman-Fried(SBF)在社交媒体上表示，其交易平台上添加Cardano（ADA）已经在路线图中。SBF还透露，FTX还将Wie其国际用户提供与Cardano（ADA）相关的永续期货服务。根据CMC最新数据显示，当前Cardano（ADA）约为0.361977
美元，是市值第八大加密货币。[2022/10/24 16:36:37]
BTC-USD图表
EUR-USD图表
加密货币市场是个快速且具有波动性的市场，需要快速的交易策略和技术来充分利用这些机会。市场可能会在某个点上出现巨大跌幅，下一刻也有可能会出现好的峰值。这就需要你拥有高执行速度，以及对价格变化的良好监控。像算法交易这样的量化模型就最为适合。以下是一些可使用的策略：
套利：当同一种证券在不同市场或交易所中存在价差，就是最好的套利机会。你可以在一家交易所以低价买入，而在另一家交易所以高价卖出。这看似容易，其实执行起来较为艰巨。而更快、更智能的量化模型可能会带来很大的帮助。
做市：市场参与者众多，有经纪人、买家、卖家、做市商等。经纪人只是扮演着连接买卖双方的角色。做市商通常持有证券，帮助买方在需要时购买证券。他们通过持有证券获得回报。有时当做市商从卖方手中购买证券后，证券价格会下跌。一般来说，他们是通过买入价和卖出价之间的差价中获利。
冰山策略（Iceberg Technique）：市场中很少会出现大额挂单导致市场停止运转，或大幅度改变操作方向的情况。在这种情况下，最好不要向市场透露完整挂单，这样可以防止其他用户反向操作。因此最好将大挂单分为几个小挂单，这样可以避免价格的大幅波动。
以上这些只是算法交易中使用的众多策略的其中一小部分。简单公式可以发现机会，复杂的统计技术亦然。一切的核心都在于谁要成为第一个应用这些策略及机会获利的人。量化模型在传统市场中仍尚未得到广泛应用。这一领域中仍然存在巨大的挑战和机遇，不过这些似乎仍有待开发。
作者:Vaibhav Thakare是印度理工学院勒克瑙分校的一名MBA（工商管理学硕士）。作为一名在战略和贸易金融领域工作过的工程师，他一直对学习新技术和创新解决方案感兴趣。写作令他兴奋，因为写作就是帮助人们用简单的词语理解这些看似困难的话题。
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