有呀！
這是一篇教你如何科學（xuan xue）而又不費力的炒幣的文章。本文各部分獨立閱讀不受影響，打完遊戲還能無縫銜接地看，並且毫無障礙，我最喜歡這樣做了。
玄學的幸運日炒幣論
我有一個朋友小明，經常擠公交上下班。
他每週三坐公交70%概率會趕上末班車，“週三真是我的幸運日！“ ，所以小明決定在週三買入btc一枚（公交與炒幣的玄學聯絡）；小明週六回家20%概率會錯過末班公交，“週五真是我的倒黴日！“，所以小明決定在週五賣出btc，週三到週五3天內btc日漲幅8%的概率0.08，btc日暴跌的可能性0.03，股價下跌50% ，這些背景作為前戲，現在讓我們看看小明的炒幣生涯，在未來會怎麼演繹：
平行的世界一：
小明的未來還沒開始就結束了
沒有歐皇的命，得了歐皇的病。小明的玄學理論一開始炒幣就被莊家教育了，無視交易基本規律，被吃的沒骨頭。
小明想如果我回到過去，一定要認真研究 買入/賣出訊號挖掘 ，開始科學炒幣。
平行世界二：
小明受不了btc的振盪，去買國債了。
小明賺錢的時候想在頂點推出，但往往遇到反彈行情，反而給虧了，小明受夠這種錯失頂點，不及時退出而產生的懊悔，去買更為穩定的國債了。
小明想回到過去，在交易初期時間點，就嚴格按照止盈/止損策略，設定止損止盈，儘管價格如波濤洶湧，也掀不起小明心一點波瀾。
平行世界三：
小明破產了
小明經過過幾次行情暴跌，又是全倉買賣，終於手上持有的幣歸零了。
小明想回到過去，到交易初期時間點，心想我不能再破產了，現在手裡總共只有3枚btc，“我要慎重，全部買的話，一次btc暴跌就涼涼，每次要交易多少數量的btc才合理呢“，於是小明透過學習倉位控制，按照凱利老師說交易資產比例設定為（0.7 - （0.2/（0.24 +0.15）） = 0.19
所以小明決定每次拿出0.13枚btc去交易。最終小明有驚無險的度過過山車般的行情。
平行的世界四：
小明叛變了
小明經過一段時間，發現自己的玄學策略並沒有給自己貧窮的生活加上雞腿。小明開始懷疑自己的策略效果，看到別人賺的滿盆，改投其他專家門下，認可別人的策略。但是高收益就有高風險，該莊家的策略收益波動率高，小明有點不知所措，到底哪個策略好點。
小明想回到過去，到交易初期時間點，從風險和收益來評估策略，是否符合自己的投資傾向。詳情轉接 2.5 策略指標評估。
科學的幸運日炒幣論
80後，90後作為新時代的花泥，要學會擁抱科學，不做非酋。
作為科普文需要一句嚴肅的定義來開題：量化投資就是藉助計算機技術和採用數學模型去實現投資策略的過程。極大地減少了因為各種情緒波動而造成的影響。
人話就是，我高中畢業，會點數學，會修電腦，會搬磚砌程式碼，會看k線，叫我打工是不可能打工的 ，電腦給我打工賺錢。
完整的量化策略開發過程：資料採集、策略實現和評估、實盤。
其中最為核心的為策略實現和評估，我們可以分為以下6個階段，每個過程會舉例來進行介紹：
2.1 交易幣種選擇：
比特幣或山寨幣的選擇，你肯定不會願意去持倉一個垃圾幣，跌倒到你想退出幣圈。所以我們可以對不知名的新幣與過往成功的幣種，對兩者的各維度資料進行聚類分析，看相關性來預測新幣是否會漲。
2.2 買入/賣出訊號挖掘：
科學的進行炒幣，是根據心理優勢，或者經濟學知識，或者統計學方法。統計學的方法，詳情轉接 4 發財是否白日做夢--夢中修仙，心理優勢的策略舉例如：
2.2.1 趨勢突破策略---好風頻借力
該策略認為價格會沿著一定的趨勢繼續走，也常稱為“慣性”或“動量”策略。
買入訊號：當天收盤價格超過40天內最高價格，作為買入訊號。
賣出訊號：當天收盤價格超過20天內最低價格，作為賣出訊號。
最低最高價形成的通道
2.2.2 恐慌策略 ---攻其無備~出其不意
在市場悲觀，別人賣幣的時候買入，在合適的時間賣出。
買入訊號：當天恐慌指數小於17時，作為買入訊號。
賣出訊號：當天往後推30天，作為賣出訊號。
恐慌指數圖
科學的盡頭是玄學，嗯，走錯片場。科學是沒有盡頭的！幣圈的專家們，為了賺到散戶（此處特指看心情炒幣）的錢，研究出各種花式百出的理論武器。有屯幣學說，屯幣指數……，有動態平衡理論，有macd指標，有泡沫指數，有動量反轉說，有……，數之不盡。
以極限的思想，後續會逐個介紹‘百家學說’，儘量接觸幣圈賺錢的真相。實際應用，各位朋友應選擇適合自己的幾門武器，達到知行合一的武學境界，以不變應萬變，在幣圈莊家的惡浪中蔚然不動。
2.3 止盈/止損設定：
顧名思義：在獲得收益的時候及時賣出，獲得盈利；在股票虧損的時候及時賣出股票，避免更大的損失。舉例如：
2.3.1 簡單的如固定止盈/止損，設定你可以接受的點位來停止交易。
2.3.2 也可以用平均真實波幅（ATR）指標來止盈/止損。例當天盈利大於3*ATR賣出止盈，虧算大於0.5*ATR賣出止損，在趨勢突破的止盈大於止損設定值。
2.4倉位控制：
指的是每次交易應該交易的資金比例。舉例如：
2.4.1 簡單的按比例加倉一般是想在行情緩慢下跌的情況下建倉時進行;
2.4.2 凱利公式的倉位管理：
凱利公式一：每次的交易倉位比例=盈利概率 - [虧損概率 (收益期望值 - 虧損期望值 )]
小明的盈利概率是其趕上末班車，根據玄學，也即炒幣賺的概率0.7。0.2沒有趕上末班車的概率，即虧損概率，收益期望值3天內均上漲，每天3*0.08=0.24，虧損期望值 = 0.5*0.03，所以交易倉位比例設定為（0.7 - （0.2/（0.24 +0.15）） = 0.19 。
凱利公式二：每次交易倉位的比例 = （盈利的概率*賠率 - 虧損的概率)/ 賠率
2.5 策略指標評估：
寫完一個策略後，怎麼知道策略的好壞呢？我們需要在歷史資料中進行回測計算各種指標。不僅要從收益指標，也要兼顧風險指標，才能全面的評估一個策略的好壞。
收益指標：策略年化收益，勝率，alpha收益
風險指標：夏普比率，最大回撤，波動率，資訊比率，波動率，Beta
趨勢突破策略累計收益 盈虧比：1.3，勝率：1.2
恐慌策略累計收益圖 盈虧比：8.5，勝率3.8
2.6 滑點策略 ：
實際下單的點位和最後成交的點位，一般存在差距。所以當有買賣訊號發出時，價格又在劇烈下探/暴漲，取消賣單/買單。只有在設定的閾值之間才進行交易。
2.7 容錯：
程式執行時會出現錯誤，或者資料的獲取錯誤，這些都要考慮進去，並且又應對方法。
上面每個過程展開都內容豐富，以後我們將一步步的進行展開。
過於懶惰是要坐牢的
今年偷電瓶車的出獄後，回老家老實務農了，可見極端的懶惰是要坐牢的。辯證的看，量化與人工是互補的狀態。
3.1量化的優勢：
交易時間
數字貨幣市場是7*24小時無眠交易。所以人肯定是很難去適應這麼高強度長時間的交易的，量化可以長時間的工作。
資料量
鏈上資料，各幣種的歷史價格，生態及新聞，這些要求人工深度挖掘資訊是極為困難的。
紀律性
人工交易在市場極度狂熱或悲觀的情況下會做出非理性的投資決策。
3.2 量化的缺點
資料量少時表現差
新幣會缺乏歷史資料，或者儘管有歷史資料，但資料不甚可靠。會得到錯誤的產出。所以就需要一個資深的分析師對該幣的生態和機構，對目前的幣圈整體生態環境有足夠的理解。
黑天鵝事件：--指人們預料不到的，幾十年一遇，甚至百年一遇的情況，機器在這方面幾乎沒有應對能力。比如今年的疫情影響，幣圈313事件讓無數炒幣者信仰崩塌，BTC兩天時間下跌57%，全網累計爆倉230億人民幣。
3.3 互補
正確的模式應該是：交易記錄結合新聞，建立交易策略。同時人工對市場行情進行輪班監控，當出現有可能超出預期的行情，及時作出人工干預，有效規避風險。
3.4 量化的成功
傳奇人物詹姆斯·西蒙斯就是量化投資的代表人物。其一手締造的大獎章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的這21年間，年平均收益率達到了驚人的46%。
即使熊市，大獎章基金依然獲得了驕人的73%的回報率。從年均投資回報率來看，詹姆斯·西蒙斯已全面碾壓傳統投資型別的金融大鱷索羅斯和股神巴菲特。
下一篇我們將開啟「科學炒幣論」的新章節【發財是否白日做夢--夢中修仙】和【老子說】，希望最終讓你有能力基於文章的交易理念和策略，結合自己的方法，開發自己的量化策略。敬請期待！
