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策略 | 如何借鉴“量化交易”提高数字货币交易中的胜率

金融交易界，量化交易常让人感觉既神秘又无所不能，许多人以为它凭借算法就能轻易击败普通投资者，实则对它的运作原理一无所知。与此同时，主观交易员则认为量化交易不过是简单的网格策略。这些观点都过于片面。今天，我们就深入探讨一番。

量化交易的误解

许多人误以为量化交易总能战胜散户。然而，他们通常并不了解量化交易的操作机制。量化交易依赖于海量数据和复杂的计算模型。以华尔街为例，众多量化基金在算法研究上投入巨大，但并非每次都能取得成效。虽然有些成功案例，但这并不意味着量化交易是永恒的盈利工具。许多投资者仅凭片面之词便盲目跟从。

有些人觉得量化交易缺乏交易的核心精髓，只是快速通过程序下单。但事实上，量化交易是通过深入分析数据，利用历史数据来检验模型的一种科学手段。这并非是缺乏交易策略的简单机械操作。

主观交易的回测

主观交易虽然无法像量化模型那样迅速对历史数据进行分析，但同样需要借助历史数据来提升技能。以TradingView为例，它具备众多优势。

TradingView拥有丰富的绘图工具，包括众多技术指标和定制模式。这些功能远超数字货币交易所。同时，它的社交功能也十分突出，众多交易者在此交流心得和价格预测，为投资者提供了众多参考。

实盘与回测差异

数字货币交易中，实际操作与模拟结果常常存在较大差异。遇到这种情况，应当及时进行总结。举例来说，你进行一笔交易，模拟测试显示盈利，但实际操作却遭遇亏损。这时，必须找出两者间的差异所在，并重新进行模拟测试。在量化交易领域，策略并非直接投入使用，即便是主观交易者，也要确保实盘操作与模拟测试结果的一致性。

模拟交易的意义

有些团队会通过模拟交易或小额资金实践来尝试。资金规模的不同会对量化交易产生影响，比如分单策略和资金使用效率等方面。股票交易软件中的模拟账户能让用户熟悉操作流程，但与实际交易的心态有所差异。我们提倡模拟交易的目的，并非为了培养盘感，而是如同量化交易一般，验证回测与模拟交易的一致性，并且要详细记录。

模拟结果的分析

遇到模拟交易与回测结果不符的情况，需先查明差异并加以调整。主观交易员在模式识别方面有独到之处，其经验难以用计算机精确量化。模拟交易能够进行量化评估，而非仅凭直觉。交易过程中，既要依靠数据，也要依赖感觉，寻求两者间的平衡。

交易的思考与总结

完成任何任务都需要深思熟虑、细致分析并得出结论，数字货币交易亦是如此。在交易过程中，你是否深入思考过对量化交易和主观交易的认识？大家不妨在评论区交流各自的经验和见解，点赞和转发此篇文章，也能让更多的人从中获益。

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