区块链量化：算法盯盘抓资金，无情收割币圈，你的财富还能逃？

区块链量化借助算法程序在数字货币市场自行执行交易策略，它融合了区块链数据透明以及量化金融的效率优势，其核心是运用链上数据、市场行情以及历史波动去构建模型，致力于在加密资产的高波动环境里达成风险可控的收益。

获得并处理数据，是构建策略的起始步骤。这含有来自于交易所的实时股价或汇率等行情、过往的K线，以及公链以太坊等上面多种多样的链上数据，像大量资金的转移、智能合约的调用、持仓地址的变动等。我们需清理这些多源异构方式不同的数据，将它们转变为能让模型识别的特征，比如资金流动的指标或者市场情绪的指数等。

在把数据获取以及处理给完成之后，紧接着要按照这些特征去构建模型，借助对大量历史数据的训练，使得模型学到数据里的规律还有模式，进而能够针对未来的市场情况做预测，在模型构建的进程当中，要运用恰当的算法以及技术，保证模型拥有较高的准确性以及稳定性，与此同时，还得持续优化模型，依据新的数据以及市场变化予以调整，去适应持续变化的市场环境，给策略的实施供给可靠的支持 。

随后，便是策略的研发工作，以及策略的回测工作。常见的思路，涵盖趋势跟踪方面，涵盖套利方面，涵盖做市等方面。就拿套利来说，像是基于多个交易所之间的价差，开展三角套利操作，又或者依据链上巨鲸地址的异动，去设计跟随策略。

每个想法，都得放置于历史数据里，去做严格的回测，以此检查其胜率，还有盈亏比，并且，要全面考虑网络拥堵带来的滑点，以及手续费成本这类因素。

结尾是实盘安排以及持续更新。策略得打包成程序，借由交易所API接入实盘。运作时一定要设定严谨的风控准则，像单笔止损、总仓位限定。与此同时，市场架构在变动，策略要依据新的数据和市场情形定期优化调适，防止失效。

您有没有试着把传统市场的量化策略转移到加密市场，在处理这个转移的过程里碰到了哪些与众不同的挑战，热切欢迎您来分享一下您的经历。