anyongjin:
之前从事后端开发，全职研究量化有将近两年了，从最初使用开源量化框架，后来感觉不符合需求，转用 python ，又切换到 Golang 也就是目前版本的 banbot ，支持 WebUI 界面进行策略研发、在线回测和实盘交易等算比较完善了；不过目前只支持币安交易所，开源出来大家一起完善；但没有编程基础的话会非常吃力。
为什么选择加密货币做量化？
金融市场千千万，像股票、期货、外汇其实都能做量化，选择加密货币原因有三：
- 币圈最开放，数据 api 等获取门槛最低，甚至无需注册就能获取；
- 币圈更适合小资金做大，最低 5U （ 40 元不到）就可以开始交易，几千块钱就能交易几十个品种；
- 币圈波动更大，风险也大，但收益也更高。
量化能挣大钱吗？
能挣钱，但很难暴富。量化交易也是分非常多领域的，就像医院有不同科室，使用不同方法做量化研究的基本上是各有长短，没有一种完美的圣杯。
高频量化每秒可以交易几百次，每天都是正收益，但市场容量就那么点，所有人都盯着，为了快人一步不断进行软硬件和网络延迟的 PK ，而且高频策略可能没一两个月就失效需要调整；所以投入大但暴力的高频量化从不对公众开放售卖。
短线算法量化极少数短线交易高手，同时懂编程，可以把他们的交易逻辑量化为代码，经过回测验证后不少人都在实盘中能得到非常漂亮的净值曲线。但他们中的大部分人，都是经过很多年交易的洗练，和量化编程的研究才能做到这种程度，而且一般也不会公布自己的策略，毕竟用的人多了自然就失效了。
跨交易所套利币圈上百个交易所，比特币的价格不可能任何时间都一样，自然有人利用短期价差获利；相对来说这是一个风险很低的策略，不过收益一般也不是很高（一般高于银行理财），价差大的一般是一些小交易所，不少小交易所就是骗钱的，你能充钱，但提款的时候可能就遇到问题了。
统计套利也叫对冲。币圈几百个币，其实大部分都是在大致跟随比特币趋势，随便挑两个品种价格相除，这个比值一定时间内一般比较稳定。而少部分币可能短时间偏离这个中心，就可以做空一个做多另一个赌它后面会回归；大部分时间下统计套利的净值曲线也很稳定，但很容易在黑天鹅事件中爆仓；比如 08 年金融危机，当时市场出现剧烈波动，触发很多对冲基金的入场信号，他们以前赌赢了 9999 次，但这次他们输的一无所有。
趋势策略量化也可以很简单，两条均线金叉做多死叉做空就行，这就是主吃大趋势的趋势策略；它胜率不高一般 30%，但每逢大趋势到来必定吃的盆满钵满，如果市场持续震荡的话它可能又会频繁误触发信号小幅亏损。所以长期看这个策略每年都很大概率盈利，但到每个月就可能亏的略多。
多因子模型在股票中多因子已经是量化的标杆，也因为股票本身板块众多，更需要结合基本面分析，天生适合多因子模型；币圈基本可以看做一个板块，没有财报之类可做基本面分析，所以用的比较少。
AI 大模型AI 在交易中有很多用法，有人用它分析新闻事件或推特的利好利空提前一步参与，也有人用深度学习预测涨跌，还有人用强化学习代替人学习交易。有不少人用它得到了非常惊艳的结果，但过拟合是这其中最难克服的问题，也存在小周期市场风格转变策略失效的风险。
加密货币是骗局吗？
从技术角度出发，web3 去中心化才是互联网的未来。想象一个社会，信息的传播不再受某几个超大平台的算法控制，个人发的每篇文章、短视频都真正属于自己，也不能被平台中介一键限流（应该由公众审核团体决定）；找工作也无需借助任何招聘平台，每个人现实生活中学习、工作等经历被可信地加密保存在去中心化存储中，个人可授权意向的某些公司获取个人简历；买卖房产也可以不经过中介而是通过智能合约完成。而加密货币作为 web3 中的金融工具，在未来社会也会有更广泛的应用。
但不可否认加密货币中骗局非常多，甚至可以说大部分发行的币都是庞氏骗局为了割韭菜；而公众认可的比特以太也存在庄家控盘割韭菜的问题，所以任何一个币都有崩盘的可能。也因此，建议想尝试币圈的同学，第一步是提升认知，不了解的东西不要碰，只做自己有足够了解风险的投资。
简单趋势策略净值曲线
如上，使用最简单双均线金叉做多死叉做空，初始 3k ，单笔 100,杠杆 10 倍，交易 top30 品种，21 年至今的绩效。虽然不能每个月都是正收益，但长期看也超过一直死拿比特币或定投的收益了。
直接拉取 [示例策略项目] 代码，按文档配置上面参数，即可复现。
欢迎 star 或者从文档中加入社群互相交流。
还有一组更稳定的趋势策略晚些发出来介绍，不公开策略了，感兴趣的可以测试下。