/ 嘉賓分享 /
揭秘100%交易所準備金證明制度
HBTC創始人-巨建華：大家應該發現最近有很多交易所出現跑路和提現困難，特別是FCoin交易所出問題後帶來的影響，大家對放在交易所的資金是否安全充滿了擔憂。
即使是目前的頭部交易所，資金體量稍大的客戶，也會產生這個擔心，那麼如何判斷放在一個交易所的資金是否安全呢？
這個問題給中心化交易所帶來多年的爭議，除了牌照監管外，目前最有效的方法就是交易所提供使用者資金是否存在的證明。如果用100%準備金證明的方式去倒推，我們就可以在很多無法提現的交易所出現問題之前發現問題。
圍繞這個問題，目前行業內有不少第三方公司在做這樣的事比如幣優等，他們主動監控各家交易所的錢包資金，觀察資產存量的動向，來幫助使用者發現問題。FCoin在出問題之前，在幣優的資料上已經體現出來了，當時沒有人重視。
我們來看兩張圖片，這是在幣優上公開透明資產的交易所的全球排行。能在這裡看到資產監控的，至少知道交易所有多少主流資產，知道自己的資金在裡面能不能充分覆蓋風險。
幣優這個方式很有價值，但是也存在一些不足的地方，就是難以核實交易所所有使用者的資產總額在交易所是否足額，因此，“100%準備金證明”的技術性實現，已經成為國際上認同的方法。
HBTC採用了這種資產證明方式，有詳細的技術性說明：
https://hbtc.zendesk.com/hc/zh-cn/articles/360046287754
待解決的核心問題是：對於一個接收使用者充值的數字資產交易所來說，經常受到一種質疑：使用者充值的幣，是否完好無損的儲存在交易所的錢包裡，有沒有被盜，有沒有被挪用，當使用者提幣的時候，能不能順利提走屬於使用者自己的幣。
這種透過技術實現的交易所準備金證明的步驟如下：
1.公佈交易所的冷熱錢包地址及餘額
2.快照使用者資產餘額
3.利用使用者資產餘額快照，構造一棵 Merkle Tree，葉子為使用者資產餘額，根為使用者資產總餘額
4.公開Merkle Tree供使用者驗證
每一個使用者都可以自主驗證：
1.檢查自己的餘額是否存在於 Merkle Tree 葉子節點中
2.驗證 Merkle Tree 從自己餘額的葉子節點到根節點的計算，確認hash正確
3.對比根節點的資產總餘額與平臺公佈的冷錢包地址餘額，確認交易所資產足夠
每一個使用者的自主驗證可以解決的問題是，交易所擁有的資產不低於當前驗證用的總額，因此這個驗證使用者是不用擔心提現的。
不足的地方是：要證明交易所具有完整的資金，需要大多數的使用者都去參與驗證。但是這種方法，已經在很大程度上解決了中心化交易所的資產安全問題，但凡一些大客戶一起做一下自主驗證，交易所基本是安全的。
我們把相關的技術驗證程式碼開源到了這裡：
https://github.com/bhexofficial/asset-proof
這裡是2014年釋出的全行業公證的交易所資產存在證明的文章：
https://iwilcox.me.uk/2014/proving-bitcoin-reserves
這是人人位元提供的100%準備金證明：
https://github.com/RenrenBit/ProofOfReserves
他們因為資產安全透明成為了中心化借貸領域的頭部平臺，如果100%準備金證明可以被推廣到所有中心化交易平臺，那麼交易平臺挪用資金跑路，虛發資產等行為將會大大減少。中心化交易所出問題給行業帶來的信任問題影響太大了。
可以真正實現100%準備金證明的平臺，大家都不用擔心充值進去的錢存在風險，相信這在未來會成為中心化交易所的標配。
今天帶給大家一個非常小的行業知識點，分享到這裡。謝謝大家的時間，祝大家交易常勝！
/ 開幕演講 /
Jack：大賽總結及市場展望
TokenInsight合夥人Jack：首先感謝巨總精彩的分享。資金安全是交易的基礎，也是很多量化團隊和投資者最關心的問題。
多個跑路交易所身上發生的事情是對行業巨大的傷害，需要行業透過技術和治理的方式來規範。HBTC做的100%資產證明是很好的嘗試，值得其他交易所借鑑。經過3個月的激烈角逐，TokenInsight第二屆量化大賽在6月27日落下帷幕。今天我們邀請了眾多優秀的量化團隊和投資機構一起來對本次比賽進行回顧。總結下比賽期間的行情。2020年3月新冠疫情爆發對全球資產價格造成了強烈衝擊，4月以來，全球資產價格整體反彈，隨著恐慌情緒消退，各資產走勢逐步又回到自身的節奏中來。主流數字資產價格在4月份到5月中旬呈現穩步上行的走勢，在“比特幣減半日”整個市場的活躍度達到高峰。隨後市場多空開始分歧，截至6月底，市場一直處於區間震盪格局中，熱度持續下滑，量化策略的盈利難度也有所增加。
具體來看看不同策略的表現。套利策略收益穩健，趨勢策略差強人意。套利策略產品大多在整個大賽週期中都有穩定的表現，但收益率相較去年已經下降了不少。趨勢策略產品表現與行情關係密切，上半程獲得了非常好的表現，但在大賽後半程行情處於震盪週期時磨損嚴重。
高頻交易策略表現一枝獨秀。從參賽產品的表現來看，兩種本位下，高頻策略產品的表現都最為亮眼，收益率明顯優於其他策略產品，但受策略容量限制，產品整體規模不大。
不同本位下，量化策略間的相關性差異明顯。BTC本位下，高頻策略與趨勢/複合策略及TI指數表現有一定的相關性；而USDT本位下，套利策略在資產組合中的配置價值凸顯。
詳細的資料請看以下這份報告：
量化投資是一個高門檻的事情，市場已經明顯進入到存量競爭階段，投資的難度在加大。希望各位投資者回歸理性，注意市場風險。本次的比賽的總結就到這裡，詳情歡迎與我們溝通。
TokenInsight第二屆全球數字資產量化大賽協同57支優秀團隊，經過了3月28日至6月27日共91天的激烈角逐，甄選出各組別三甲團隊與特殊獎項團隊，就像我們本次活動的主題：乘風破浪的量化交易者，讓我們有請Jack為獲獎團隊進行頒獎。
首先公佈下本次大賽的最終成績：
恭喜獲獎的團隊，具體的表現資料可以去TI官網查詢：
https://tokeninsight.com/quantitative?type=1
大賽按計價本位和策略型別的不同分為六個分組，首先我們頒發的是三等獎，也是我們各組的季軍。他們分別是：Salisbury Street、嘉楠慧光量化、Coin919資管、鄭乃騫、DigiFinex 資管、冰寬量化。
同時，我們也準備了精美的獎盃，以紀念你們優秀的表現，下面頒發的是二等獎，獲獎的團隊是：帕拉丁、Zeafox量化、DigiFinex 資管、DeepQuant.ai、Hashingbot、玉兔資本。
下面要隆重請出的是本次獲得冠軍的團隊，他們分別是：Hashingbot、非對稱科技、Zeafox量化、幣瓦力、61BTC、DigiFinex 資管。
恭喜你們，比賽只是從一個角度來看各團隊的表現，具體投資還是要看產品表現和投資者預期的符合程度。除了獲得各組前三名的團隊，我們對於各單項表現優秀的團隊也進行褒獎，獲得最佳風險控制獎的是：嘉楠慧光量化；獲得最佳收益獎的是：TokenPanda、DigiFinex資管；獲得優勝獎的是：德信量化、永陽基金；獲得特殊貢獻獎的是：暉域資本。
恭喜以上獲獎團隊。感謝你們在過去3個月的付出，祝交易常勝。本次頒獎就到這裡，謝謝各位。
/ 量化團隊圓桌討論 /
量化策略如何在牛熊中賺錢
鏈聞-Ruby：大家好我是鏈聞&Winkrypto的市場負責人Ruby Wang，我第一個想要提問的嘉賓是來自Hashingbot基金經理Channel，也是本次大賽裡趨勢/複合策略BTC組第一名，我這裡有3個問題，想問一下Channel。問題1. 有人說趨勢量化策略，上漲可以做多，下跌可以做空，因此無論牛熊都可以賺錢，您認同這種說法嗎？
Hashingbot基金經理-Channel：首先感謝TI用心組織專業的量化比賽。CTA適合連續大波動的行情，無論上漲或下跌。然而在無方向橫盤低波動震盪或是低流動性的頻繁插針的市場環境中，CTA難以獲利，甚至會產生長時間或大幅度的回撤。今年行情最適合CTA的是在3月初到5月初，2個月收益在1倍槓桿的情況下可達30%左右，然而減半後的5月中旬至今的無方向震盪行情對CTA就不太合適，不同團隊回撤幅度差異較大，這時候是考驗量化策略的防守能力，更能對比和評估量化團隊。
鏈聞-Ruby：第二個問題，一套非常完整的趨勢跟隨型的自動化交易策略需要在入場條件、倉位控制、資金管理、止損止盈等各個環節，都進行詳細的設計，您認為哪一個環節是最重要的？哪一個環節是最難的？
Hashingbot基金經理-Channel：每個階段面對的困難不一樣，在還沒有做出策略之前，最難的是做出能賺錢的策略，等解決了策略問題就會是組合權重資金管理的問題，等組合穩定後，最難的是透過實盤發現目前組合的不足，持續開發相關性低的策略，但最終的目標都是穩定績效和規模的增長。
回到主題，最重要的一環就是每一個環節無論策略還是技術都能及時獲得反饋和持續迭代升級。目前我們最難的就是在規模大，流動性小，行情變化快，相關性高的市場如何透過策略組合穩定績效表現，給投資者最理想的風險回報比。
鏈聞-Ruby：根據本屆量化大賽的資料顯示，當前數字資產量化市場中趨勢策略產品間的相關性普遍較高，您認為這會給策略帶來一些潛在的風險嗎？感謝Channel，總結下來其實就是市場變幻莫測，主要看團隊的策略是否符合市場，更考驗團隊的應變和技術迭代能力。
Hashingbot基金經理-Channel：潛在的風險有規模容量上限和交易價格滑點。右側策略進場價格與數量大受影響，導致本來就次數少的大行情表現不及預期，甚至虧損。市場參與者結構決定了市場的環境，而環境又決定了策略的有效性，所以不同型別的策略都有它失效的週期，而為了規避策略失效風險，Hashingbot會持續不斷投入研究更多低相關的短線與左側預測型別的策略，因為市場是一個殘酷並且滿足達爾文進化論優勝劣汰的現象，如果團隊在策略和技術上停步不前，將難以在量化領域存活下來。
鏈聞-Ruby：再次感謝Channel的耐心分享，為我們帶來關於量化中趨勢策略的分享，也歡迎大家進行交流。接下來要提問的嘉賓是來自非對稱科技創始人Justin，是本次大賽的套利策略BTC組第一名，我這裡有2個問題，想問一下Justin。問題1. 套利策略一般可以分為無風險套利和統計套利，關於統計套利的看法，您認為統計套利與無風險套利各有哪些有優勢和劣勢？
非對稱科技創始人-Justin：當無風險套利的利潤空間逐漸擠壓趨近於零時，有一定風險敞口的統計套利是一個很好的途徑。優勢和劣勢其實大家應該比較清楚，最主要的問題其實還是預期收益和風險之間的一個預估。
鏈聞-Ruby：你們是否有做統計套利的策略？當前做統計套利的團隊還較少，您認為未來會怎麼發展？（統計套利的基本思路是運用統計分析工具對一組相關聯的價格之間的關係的歷史資料進行研究分析，研究該關係在歷史上的穩定性，並估計其概率分佈，確定該分佈中的極端區域，即否定域，當真實市場上的價格關係進入否定域時，進場套利。）
非對稱科技創始人-Justin：在我的定義中，大家做的很多策略都是統計套利範疇，不一定是一對相關性較高的品種之間的套利，拿最簡單的期現套利來說，如果價差或者價比的fair value是一個連續變化的值，本身也是可以做成統計套利的模式，所以統計套利本身是一個思路或者一個交易的建模方法，大家不用過於機械的去解讀。
如果大家談到正常意義上的統計套利，比如幾個POW幣種之間的套利，BTC/BCH/BSV，利用他們的相關性和歷史上的比值分佈來指定統計套利的交易規則，我個人認為有如下幾個問題有待商榷：
1. 交易利潤的歸因是否能做到位？顯然不同頻率的策略中，不同的業績歸因成分是不一樣的，高頻的統計套利也許是受rebate的影響較多，低頻的主要是迴歸的那邊利潤。
2. 交易的入場點和出場點是一個非常關鍵的因素，我們講“擴張”的時候，也會講“收縮”，有時“擴張”和“收縮”是同時出現的。
3. 交易的歷史資料是否有用？這是一個非常關鍵的因素，數字資產行業，如果完全是投機性質，交易的基本面上本質上不支援統計套利，不像大家所熟知的國內外的商品的經典統計套利：諸如螺紋鋼（RB）和熱軋卷(HC)，標普迷你指數期貨（ES）和道瓊斯迷你指數期貨（YM）。
當然了，其實真實的統計套利也沒有僅限於線性產品之間的統計套利，波動率套利，本質上也是統計套利，只是這一層需要量化團隊具備較強的期權交易背景和風控經驗。圍繞利用期權去進行波動率套利的話題很多，比如特定市場行情下，1）做空BTC波動率，做多ETH波動率；2）做多BTC近期波動率，做空BTC遠期波動率；3）做多較deep otm波動率，做空較近otm波動率。這些供大家參考。
鏈聞-Ruby：感謝Justin，接下來是本次大賽趨勢/複合策略USDT組第一名幣瓦力創始人Jeffrey，我想問一下Jeffrey，在投資領域有一句話很有名，“投資沒有捷徑，分散才是免費的午餐。”在量化交易中選取多個交易品種進行交易，能夠避免錯過交易機會，而且因為每個品種的倉位比例不高，不會因為某個品種的虧損導致過大回撤，資金曲線相對更平穩。但在數字資產市場，幾乎所有主流交易品種價格走勢都與BTC價格密切相關，不少品種還存在潛在風險。數字資產量化交易應該如何選擇交易品種來分散風險？分散風險的措施還有哪些？
幣瓦力創始人-Jeffrey：是的，投資需要分籃子投資這話個人認為在具有對沖風險的投資組合上更適用，比如股市，外匯，風投中必須分散風險，但在數字資產領域的投資中，由於BTC佔了數字資產市場總市值的67%以上，幾乎所有幣種聯動於BTC，個人認為在數字資產領域，投資未必要分散，旗下量化公司“幣瓦力”目前也是這樣執行，僅投資於BTC/USD的交易對。
說到分散風險，針對不少業內人士對USDT的持有有一定的憂慮的問題，幣瓦力是採取長期持有BTC，套保BTC的方式來規避USDT的風險。
鏈聞-Ruby：感謝Jeffrey的分析，希望有機會可以深度交流一下，下面我們有請美貌與智慧並存的61BTC市場負責人張芸夢小姐姐 ，61BTC獲得了套利策略USDT組第一名。問題1. 有觀點認為，在量化交易中，技術並不是量化賺錢的核心，單筆風控才是交易核心所在，一致性的交易規則才可以輸出穩定的交易結果，您認同這樣的觀點嗎？
61BTC市場負責人-張芸夢：量化交易裡面技術肯定核心。在量化交易裡面分很多種類，中頻、低頻、高頻，偏高頻的交易技術一定是核心，例如IT設計能力/系統架構設計能力/網路最佳化這些都是非常重要的，有一種交易技術確實不是核心，比如偏低頻的量化交易，量化交易不一定是程式化交易，程式化交易也不一定是量化交易。比如索羅斯的巨集觀對沖基金可以認為是量化交易，但不是程式化交易。他可以用人工去下單。
那麼這一個量化交易，技術其實就並不是核心，像我們做的這種稍微偏中高頻的全自動化交易，這個技術肯定是核心，而程式化交易也不一定是量化交易。比如可以用這個演算法交易去執行一些股票多頭的策略。而這個其實不是量化策略，這只是下單的一種手段而已。所以看命題如何去定義，像高頻做市商交易技術一定是核心。我們是一家投行型的IT公司，對於我們這種技術驅動的對沖基金，技術就是量化賺錢的一個非常重要的核心。
61BTC市場負責人-張芸夢：一致性的交易規則才可以輸出穩定的交易結果這一點是非常認同的，因為設計的模型是固定的，計算機是沒有任何情感的，不像你人工手動去交易，很多時候容易帶情緒，交易員如果沒有經過嚴格的訓練，貪婪恐懼的情緒是不可避免的，很可能追漲殺跌。所以說一致性的交易規則可以輸出穩定的交易結果，這避免了人為主觀情緒帶來的不確定性。
鏈聞-Ruby：那在量化產品的風險控制方面您認為有哪些關鍵點或者關鍵指標（未對沖比例、保證金率、預警線）？如何才能儘可能減小極端行情對量化產品業績造成衝擊？
61BTC市場負責人-張芸夢：風控是很有技術含量的。同時也可以認為是一個量化團隊的核心機密問題。風控必須拿捏有度，它既要起到風控的作用，還不能幫倒忙，風控太嚴了可能會做不出收益，風控太鬆可能又會出現一些重大的潛在風險。所以風控相關的人員一定要懂這個業務，不能暴力風控，是非常需要技術含量的。風控不僅在量化產品和量化團隊裡是一個核心競爭力，在一個機構裡也是一個非常重要的職位。
接著剛剛的問題有哪些關鍵點呢？未對沖比例其實就是敞口，整個產品暴露了多少敞口，比如U本位暴露了多少U在外面，幣本位有多大敞口，中型的產品一般都會有控制，會控制在百分之一以下。像CTA的產品未對沖比例，一般代表的是槓桿，比如一個一百萬的賬戶，可以做兩百萬的市值也可以做三百萬的市值。要對整個產品的風險敞口進行控制，敞口不能超過太大。比如我們的市場中性產品，敞口控制在規定範圍內，它漲到天上去，跌到地下去了，對我們都沒有任何影響。像去年的925，今年的313，都能夠完美應對。還有就是控制帶有槓桿賬戶的保證金率或者風險度。有逐倉全倉槓桿戶和合約戶，每一個賬戶都有它的保證金率和風險度。我們都要對這些風險度進行監控。超過了規定的值就不能再開倉了。如果超過的話，系統就會發出提示停止交易。並透過簡訊微信小程式郵件通知交易員。
如何才能儘可能減小極端行情對量化產品業績造成衝擊？這就是之前說的那幾個指標，交易團隊如何控制這個指標，一是不能有太大的敞口，二是槓桿不能過高，比如313即便是2倍槓桿也有可能爆倉。一定要控制倉位和帶有槓桿賬戶的風險度。不能太貪心，賺比特幣是很難的，比特幣是很珍貴的，減產後比特幣的通脹率是小於法幣通脹率的。從經濟學原理上來講，比特幣的收益率應該是比人民幣的理財收益還要低才算是合理的，所以就不能太貪心，要有一個比較合理的預期。投資領域講的就是活得久比活得好重要。青山常在，綠水長流，要做投資領域的長跑冠軍。
鏈聞-Ruby：感謝芸夢給我帶來關於交易風控經驗的分享，滿滿的經驗。讓我們歡迎高頻策略USDT組第一，DigiFinex大中華區總經理Oscar，也是我們本場圓桌的最後一個嘉賓。
國內絕大部分交易員只是接收客戶或基金經理的指令，在一定的時間內，儘可能低買高賣或者分批操作來降低衝擊成本，是一個執行的角色。但量化交易員需要承擔更多的角色，不僅要懂市場，而且需要有把交易思路轉化成程式碼的能力。您認為量化交易員最核心的工作任務是什麼？如何評價一個量化交易員的好壞？
DigiFinex大中華區總經理-Oscar：量化交易員最核心的工作任務是收益，對於一個優秀的量化交易員來說，要有卓越的分析能力，技術實力，需要快速獲取市場資訊的基礎上不斷迭代最佳化模型。
交易系統，是交易員對交易與市場，對自身認識的綜合體現。所以交易員並不是只接受指令的角色。對於量化交易員來說，策略的好壞至關重要。但是每種策略的考核時常和業績指標是不一樣的，比如高頻策略跑一週就可以知道策略水平，CTA的考核時間相對來說就比較長，所以如何評價一個量化交易員的好壞，參考的緯度會隨著不同行情及策略有所改變。
鏈聞-Ruby：其實和前面的嘉賓觀點類似，評價好壞也是要看市場的策略。感謝以上所有嘉賓的經驗分享，再次恭喜優勝團隊。感謝老朋友TI的邀請，第一場圓桌到此結束，期待未來和大家線下多多溝通與交流。接下來交還給主持人維維。
/ 投資機構圓桌討論 /
資本眼中的量化江湖
金色財經-陳穎：資本眼中的量化江湖是什麼樣的呢？大家好，我是金色財經的陳穎，感謝TI的邀請，作為這個環節的主持人，首先要先給飛哥丟擲一個問題：數字資產的波動率一直以來都高於大多數傳統資產（股票、房地產、大宗商品），您認為這背後的原因是什麼？高波動對於數字資產投資來說是更大的風險還是更多的機會？我們應該如何利用數字資產的高波動特性？
幣信COO-劉飛：我是幣信礦業和幣信金融的負責人劉飛，我們主要是管理著3%的比特幣算力和 6000BTC的量化母基金。
主持人提的問題非常好，數字資產的高波動，我覺得是幾個原因造成的，主要的原因還因為現在是數字資產比較早的階段。
第一個是由於數字資產體量比較小，按今天價格大約是2600億美金體量，約1.8萬億人民幣。論體量還比不上一個茅臺。
第二個是成本不明晰，股票、房地產、大宗商品的合理價格可以根據公司利潤、建設成本、開採成本等因素去衡量。比特幣只有一個挖礦成本，基本交易使用者對挖礦成本也不熟悉。而且對比特幣重要的是平均交易成本，比特幣的價格主要還是根據供需決定的，這就涉及到大家的信心等一系列很難定價的東西。所以波動性就會很大。
第三個是流動性非常分散，Coinmaketcap上收錄的全球各地現貨交易所就有300+，還有數量眾多的衍生品交易所，雖然有各種量化程式負責連通全球流動性，但是在大行情下經常超過量化程式能承載的數量，還是流動性會斷，所以從體量、定價原理、流動性等幾個方向看，數字資產的價格波動在相當長的一段時間內還是會很大。
第二個問題：高波動對於數字資產投資來說是更大的風險還是更多的機會？
高波動對數字資產投資者整體來說是個大機會。第一我們現在還在數字資產的早期，數字資產經常有很高溢價，從BTC的體量、參與群體數量和歷史看BTC還有很大的成長空間。數字資產的波動在歷史上看整體和其他資產品類相關性不高，比較適合做資產配置。
如果大家把數字資產當成了短期投機的工具，甚至使用了高槓杆。這種波動是有害的。我們經常說使用5倍以上的槓桿，不如直接給莊家轉賬。而且很多投資者沒有交易經驗，頻繁的追高和割肉，即使投資現貨經常一個月不到就虧光了，玩期貨的更是容易一夜歸零。建議大家更多的長期投資，不要炒短線。
第三個問題：如何利用數字資產的高波動特性？
在高波動性的市場，套利和趨勢類的交易都有更多的機會，這裡涉及到現貨搬磚、期現套利、跨期套利、做市、趨勢等很多策略。我覺得這應該也是TokenInsight一直關注數字資產市場量化交易的一個原因吧，而且數字資產的趨勢性和週期性還是很明顯，具有一定的經驗把握住倉位管理，還是有不少機會的。
金色財經-陳穎：那第二個我想問問Dorothy，隨著數字資產市場的壯大和機構專業化程度的提升，數字資產市場裡的資訊不對稱在近幾年有明顯的改善，但是仍有巨大的提升空間。從市場有效性來說，您認為當前數字資產市場的有效性怎麼樣？未來會怎麼樣變化？
HashKey Group商務發展總監-Dorothy：hello大家好，我是Dorothy，首先介紹一下HashKey，HashKey集團總部位於香港，是領先的金融科技集團，也是上海萬向區塊鏈實驗室的海外戰略伙伴，旗下業務線包括HashKey Capital, HashKey Hub, Hashquark, HashKey Pro, HashKey Trading和HashKey Custody。我在集團負責商業發展，目前負責管理一支BTC本位的量化母基金，同時也在籌建一支美金本位的量化母基金。我們正在積極尋找海內外優秀的量化團隊進行合作，歡迎小夥伴們私信。
我想先定義一下市場有效性:當市場價格能快速接納和反應新的資訊時，這個市場是有效的。我們都知道，不存在一個完全有效的市場，概念上只能判斷是否相對有效。數字資產市場的有效性也不是線性上升的，是存在階段性的。然後，不同的幣種，比如比特幣、前十名的主流幣種，以及其他幣種，各自的市場有效性水平也都不同。
整體來說，數字資產市場仍然是一個散戶為主的市場，但這對市場有效性來說不是一件壞事。散戶往往是不理性的，他們的非理性交易（即市場噪音）為專業的交易團隊帶來了充足的交易機會。世界頂級的傳統高頻交易自營公司Jump和Tower Research等，正是看到了豐厚的利潤機會，才來到數字資產市場，進行跨平臺高頻交易，他們擁有更強的交易策略和執行水平，享受最高階別的費率優惠，也讓市場變得更加高效。這些公司活躍在OKEX等主流交易所上，實力不足的量化團隊很難捕捉到好的套利機會，是市場變得更有效的證明。
當然，目前市場依然存在各種各樣的問題亟待解決。比如由於監管的缺失，內幕交易依然廣泛存在——交易所下屬的自營交易團隊有機會看到交易所使用者的倉位和交易記錄，跟使用者做對手盤，場外交易團隊能看到客戶大宗交易的幣種和方向，提前下單，做市商能得到專案內幕訊息，配合拉盤砸盤、開老鼠倉。很多市值小的幣種，類似於港股的“老千股”，存在高度控盤和操縱幣價的現象。如果在監管的介入和自我規管下，我們能消除這些亂象，建立更健康的市場秩序，那麼整個行業才能吸引更多傳統資金入場，擴大市場規模。
從早期交易所無法提供API程式連線，一遇到價格劇烈波動就全體斷網，到如今創新型合約交易所、組合式衍生品層出不窮，數字市場資產的基礎設施已經取得了長足的發展。然而，市場的流動性依然分散在不同的交易所，跨所跨品種的頭寸管理仍然是很多量化團隊最頭疼的問題。如果我們能借鑑傳統市場的主經紀商(Prime Broker)模式，由主經紀商為客戶提供跨交易所、跨期貨期權等產品的交叉頭寸管理、槓桿融資、託管清算等一體化服務，那麼量化團隊就能利用更高的授信額度，軋差交割不同方向的頭寸，獲得更豐富的流動性和更大的交易量，並省掉運營管理上的時間和成本。
我們看到，世界一流的託管和場外交易服務商，包括Coinbase、Bitgo、Genesis等都宣佈將致力於打造主經紀商業務，相信假以時日，市場會隨著基礎設施的進一步完善變得更加有效。
金色財經-陳穎：接下來想問問智臻資本管理合夥人經堯，您如何看待中國的量化交易市場，與世界其他國家的量化交易市場有什麼區別？您認為數字資產量化基金的合理收益率應該在多少範圍內？這一收益率是否與投資者普遍的預期一致？
智臻資本管理合夥人-經堯：大家好，感謝主持人陳穎，我是經堯，首先回答第一個問題，量化交易本身是一門對交易技藝要求較高的活，所以多數以機構形式存在或者發展成為機構，而非個人牛散。拿美國來做對比說說優勢。二級交易市場大環境中，中國目前仍以散戶主導，佔比超70%，與其它國家如美國對比近乎相反，機構佔7成以上。收益從市場或者融資角度來看，會相對容易，機構管理規模的增速較快，留給新興團隊成長的機會和空間較大。其次，從交易能力的角度來看，因在機構相對少的情況下，博弈強度較低，量化團隊對於挖掘潛在優秀因子的機會會更多，即盈利能力相對較強。
其次談談劣勢。在演算法、軟體和硬體的配置上，中國與美國的差距已不是很明顯。拿策略種類來說，數字資產策略有套利、CTA、高頻，傳統市場主流策略如股指期貨套利策略、股票量化中性策略-股票阿爾法，股票量化多頭策略-指數增強，期貨CTA策略中國已經較為成熟，包括這兩三年的期權套利策略。現在最大的問題，其實在於政策的開放程度，比如股票的自動化介面、對沖工具及衍生品的種類、槓桿比例的限制等等，都會影響到量化策略的選擇和表現。比如之前15年的股指期貨限制手數和倉位，現在的期權對沖標的量還有待完善。
再比如巨集觀量化對沖-風險平價策略（Risk Parity，風險平價的最初目標是穿越經濟週期和最最佳化地分散風險。1996年橋水基金成立的全天候策略是第一個風險平價實踐，其最初僅用於管理Dalio個人的家族信託基金，目的是希望組合能在任何一種經濟環境下擁有平穩的表現，也即穿越經濟週期。實際上風險平價策略組合的收益率很低，年化僅有幾個點（4%-6%），通常需要透過加入槓桿來放大收益。而巨集觀對沖的風險平價模型在國內的應用就較少，主要是因為可對沖標的較少。
不過就數字資產領域來說，上述的劣勢相對少一些。所以總體來說，相對於世界其它發達國家，中國的量化市場還是有很多機會和盈利空間。
第二個問題，數字資產由於7*24h交易，波動率較高，交易所多等原因，相對於傳統市場，數字資產量化交易會在較長時間內保持一個比較高的收益率。套利15%-25%的年化收益，CTA策略30-50%的年化收益，高頻策略年化幾百，但有資金容量和交易場景限制。
最後一個關於投資者預期收益的問題，從風險收益的角度，以及同型別策略來說，相對於傳統市場，應該是超出不少投資者的預期，畢竟平均高出10%不等，這也是智臻資本做全市場FOF的原因。股票和期貨策略承載資金量規模較大，數字資產的絕對收益平均水平相對較高，且全產品的配置也能橫跨不同市場的牛熊市。不過值得一提的是，因為套利策略的同質化、場景的限制以及因子創新的難度，我們認為在國內數字套利的收益會下降得比較快，投資者需要合理做預期。
金色財經-陳穎：想問問竟成老闆一個可能會被量化機構打的問題，您認為投資數字資產量化產品面臨的主要風險有哪些？這些風險可以透過風險監控、預警及有效的風控措施來規避嗎？您認為還有哪些方式可以用來保證資產安全？
FBG量化交易總監-李竟成：大家好，感謝Tokeninsight的邀請，能有機會在這跟大家聊聊量化。第一個問題，數字資產量化交易主要的風險大致分為以下幾塊:
1. 首先來談數字資產量化交易自身的風險，主要包括模型的風險和市場的風險。第一，量化交易的本質是從已有的資料，提取有價值的資料進行分析，構建交易模型進行交易。量化的模型是在真實的資料之上進行的構建，然後交易所非真實的交易資料會對模型的建立帶來不確定性。即使資料是真實的，大家知道，幣圈的市場環境變化很快，每個季度都有可能不同，甚至每個月都有可能不同，這樣對模型的持續有效性和穩定性提出的挑戰。第二，由於數字資產市場的波動性比傳統市場大，極端情況出現的概率更高，交易策略是否能在極端的行情下有穩定的收益也是一個風險。
2. 另外，其實我想談的更重要的是幣圈特有的，主要來自交易所的風險，分為幾個方面， 第一，大家最為關心的就是counterparty risk, 也就是說交易所跑路了或者被盜了，大家的資金是否安全。遠的說有門頭溝事件，近的說就有些交易所沒法提現，可以說是幣圈交易最大的風險。第二，信用風險，比如當交易所的風險保證金用完了，出現分攤的情況。近一年來，由於各大交易所的風險保證金貯備比較足，這一風險有所下降，但是小的交易所依然存在。第三，交易所的技術所帶來的執行風險，比如交易所API沒法訪問，交易下單撤單出現無法響應，極端行情，沒辦法轉幣，甚至都沒辦法登入賬戶，導致保障金沒辦法及時補充帶來的爆倉，這些都對數字資產量化交易的收益帶來了挑戰。
還有些比如法規上的風險在這就不展開了。對於第二個問題，透過風險的監控，預警對量化交易本身的風險管理至關重要，直接反應在收益上；但是交易所的信用風險和Counterparty risk很難規避，只能說以其他的方式讓風險在可控的範圍之內。
最後一個問題，保證資金安全，首先就是選擇交易所，儘量只在大的交易所交易，對不知名的特別是新的交易所要謹慎；其次，要分散在各個交易所的倉位，不要讓某一個交易所的資金過於集中，即使出現交易所無法提幣的情況，也只是部分資金的損失，而不是全部；另外有些閒置的資金或倉位，短期內不會交易的，挪到冷錢包，不要都放在交易所。
金色財經-陳穎：那最後一個壓軸問題要問Blofin投資經理程亮 ，市場上有不少投資者想投資優質的數字資產量化產品，但由於自身認識有限，無法辨別量化團隊的優劣，也不能對量化產品可能帶來的收益和風險有客觀的認識，而沒有買到符合自身需求的產品甚至買到了“假量化”。目前市場上有哪些渠道可以幫助投資者更好的認識量化產品？有哪些間接的指標或方法能幫投資者識別出好的量化產品？
Blofin投資經理-程亮：大家好，我是Blofin的FOF基金經理程亮。
近幾年市面上出現的量化產品越來越多，各家團隊水平參差不齊。如何從市面上眾多的量化產品中，篩選出為投資人的資產實現持續穩定增值的優質投資標的，也是我們Blofin一直努力的目標。由於市場資訊的不透明，普通投資者專業知識的不足，因而對於投資人來說，如何更好挑選出符合自己投資目標的產品並不是件容易的事。
首先，這得靠投資人在投資之前，制定一個清晰的目標，例如預期收益率、能容忍的最大回撤等。然後，投資人對量化策略也需要有一定的認知，比如有的投資人追求高收益，投了CTA產品，碰上之前的震盪行情，就會持續出現回撤。如果有經驗的投資人，就會知道這其實是個正常的現象。在我們Blofin公眾號或者類似的其他渠道，我們會持續推出這一類的普及文章，來幫助大家更好的認識各類量化產品。
其次，就需要有公開透明的第三方渠道給投資者看到真實的業績表現，比如TokenInsight以及其他一些權威機構舉辦的量化大賽以及官網的產品展示等，透過讀取API獲取產品真實的表現情況，同時也會計算出槓桿率、最大回撤等關鍵指標，給投資人提供了重要的投資決策依據，也就讓一些誇大業績或“掛羊頭賣狗肉的”假量化團隊無所遁形，篩選出真正優秀的量化產品。以上是關於第一個問題的回答。
對於第二個問題，隨著大家對數字資產量化的認知越來越全面，投資者已經不單單隻透過收益率這一簡單指標來篩選量化產品，而是更注重於收益率和風險的平衡。對於一般投資者而言，透過淨值資料，可以計算出最大回撤、夏普比率、卡瑪比率和索提諾比率這幾個綜合考量了風險收益的指標來進行對比判斷。其次，可以透過在特定行情下的不同表現，來判別策略表現是否符合預期。另外，如果量化團隊願意配合的話，投資者也可以在交易資料層面，在槓桿率水平、交易勝率、盈利因子等微觀層面對產品進行深入的分析。
當然，對於很多投資者而言，投資仍然是專業程度很高的事兒。因此，對於大多數普通的投資者而言，投資一些專業的量化FOF產品，也是一個省時省力，效率又高的選擇。
/ 活動總結 /
TokenInsight合夥人-Jack：TokenInsight已經舉辦了2屆量化大賽，讓市場瞭解量化市場到底在發生什麼，不同策略的表現如何。312大跌以後，市場流動性在下降，很多交易所都在尋找好的做市商。所以我們後續會和知名交易所Gate.io合作，一起推出數字資產領域第一屆做市商大賽，讓市場能發現優秀的做市商在哪裡。
同時，我們也繼續保留了資管比賽的傳統，為市場找到好的資產管理人，比賽今天開始正式開始報名，主辦方提供了非常豐厚的獎金和最優惠的費率，歡迎各位團隊踴躍報名。
