Crypto量化高频体验总结

发表于 2025-10-12 18:02:10

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Crypto量化高频体验总结

人工智能与量化买卖业务算法知识库 2024-04-21 21:02 美国
以下文章泉源于Quant搬砖工，作者quant搬砖队工头

Quant搬砖工.
妥当的收益要一点一点赚，量化的板砖要一块一块搬！
媒介
前两天在翻汗青文章的时间，看到我自己21年1月的时间写了个什么币圈量化入门的文章，翻进去第一反应是，这写的都是啥啊，难怪没人看。以是，就更新下近两年来币圈量化的体验，也算做个纪录。
事先声明：以下内容都是基于OKX的实践，没有任何长处干系，紧张API开发文档比力具体，以是就稍微在这个根本上踩坑一下。
先说结论：爱过！但是高频真的坑许多！

下面来具体说说所履历的过程和趟过的坑。

taker战略
做高频战略起首想到的肯定是做taker战略，毕竟感觉上风险相对可控，有机遇就脱手，没机遇就蛰伏，怎么算就稳赚不赔。
战略构建流程还是和传统品种一样：数据>因子>做组合>设阈值做买卖业务
在此，感谢身边各位做高频大佬的鼎力大肆相助，学习到了许多。
一、数据
数据层面，数字钱币和国内传统品种就存在着一些区别。
起首，订单簿和逐笔成交数据等须要分别订阅差别的频道并分别处置处罚，如许起首碰到的标题就是，在回测时的数据对齐标题。
固然每条数据都会有附带的买卖业务所时间戳，但是由于是互联网行情，大概差别的频道大概以致同一个频道的差别条数据着实是从差别的物理服务器发出的，因而买卖业务所时间戳存在禁绝确的概率，从实践中也发现确实云云。以是，生存汗青数据时肯定要生存汲取到本条数据时的本地服务器时间戳，后续拼接数据按照本地服务器时间戳拼接数据，否则会出现各种奇奇怪怪的标题。
别的，买卖业务所提供的深度行情数据种类许多要按需选择，同时也要注意各种数据之间的区别。

此中books和books5推送频率为100ms，bbo-tbt、books-l2-tbt和books50-l2-tbt推送频率是10ms,本着有快就用快的数据的原则，紧张使用的是bbo-tbt和books50-l2-tbt两种。但是须要注意，bbo-tbt仅推送1档数据，即：买一、卖一的量和价；books50-l2-tbt推奉上下50档的数据，即：买1至买50、卖1至卖50。
而且，固然他们推送的频率都是10ms，但是这个10ms的频率是有变革则推送，没有变革则不推送，以是应该说最快的推送频率是10ms；由于档位数目缘故起因，在同样时间内，books50-l2-tbt推送的数据条数大概率比bbo-tbt多，是最靠近10ms数据频率的数据，可以使用这个特性将用数据条数作用来做时间计数。固然，books-l2-tbt推送200档频率应该更高，但是太占用盘算资源，大量数据也用不到，不思量。
别的，books50-l2-tbt的推送规则为：初次订阅推送全量档位的数据，后续推送变革的档位数据，以是如果须要知道每个时间节点的全量档位数据，须要自己在本地拼接。本地拼接完，要和买卖业务所提供的验证码举行验证，对上了就是拼接正确，如果对不上，只能实时止损，重新订阅获取一次全量行情。对于拼接的处置处罚速率，python略显吃力，发起上c++。具体的操纵还是去看买卖业务所的文档，这里就不做赘述，github上也多搜搜。
二、因子
因子和传统战略雷同，紧张是：订单簿、订单流、跨买卖业务所价差等几类。
但是现实测试和实践中，发现以下几个标题：
1、从因子值与将来收益的角度，订单簿类因子IC团体较高，且IC值稳固。订单流和跨买卖业务所价差等因子，稳固性较差，不偕行情阶段大概出现较长时间的IC值反向迹象。但是订单簿类因子效果时效性较短衰减速率快，纵然做一段时间累加等操纵后，也只能低落推测本事，不能增长有用时间。
2、仅从因子值和将来收益干系性高低的角度评价时间序列因子并禁绝确。观察到当行情比力平庸的时间段，因子的IC会更高。究其缘故起因，平庸的行情改变了因子和将来收益的分布，低落了极度值的比例，从而增长IC，而这些对于我们后续通过推测获取收益毫无作用。（后续在这个思绪下，增长了极度值IC的权衡，发现订单流范例的因子固然团体IC弱鸡，但是极度值IC体现优秀，参加模子可以发买卖想不到的优化）因子选择还是以现实体现为准，不能只看纸面统计量体现。
3、订单簿因子变革特别快。这大概也是造成标题1的缘故起因。由于没有对报撤单的束缚，以是各人都疯狂在盘口报撤单。可以显着感受到，盘口挂单量的变革比成交大概代价变快不止一个数目级。大币种常年1档上有明显的运动性，且保持交易价差保持最小变动价位。但是这些挂单运动性着实都是滑头，订单流一来就跑，说到底都是相互卷的做市战略。以这种盘口来做推测的有用性须要大打扣头，而这全部的市场微观布局和买卖业务所的制度也有着分不开的关系，本质就是一代版本一代神，这个背面再细说。

三、买卖业务
1、手续费
到买卖业务层面，高频起首须要关注的就是手续费。买卖业务所一样平常接纳分级手续费，级别越高手续费越低。以okx的usdt永续合约为例：

最高品级的账户，被动成交是负手续费，即：成交即赢利，剩下的就是思量怎么把手里的或出掉；差别品级的账户，手续费差异巨大。但是可以发现，纵然是最高品级的账户，主动成交锋续费，和传统期货对比而言也是偏高的。以是，还是买卖业务所吸血旱涝保收啊。
做高频，如果不先搞一个高品级账户，起跑线都和别人不一样，那根本就不消做了。
2、延时
在数字钱币买卖业务所做买卖业务，大部分人应该都没有colocation服务器，是自己租一个云服务器，wesocket接入互联网行情。不知道是不是买卖业务所抠门，不肯意加服务器设置，比力常见的征象是：成交平淡的时间行情延时完善，成交量一大就开始延时急剧增长。而成交量大的时间通常是行情颠簸比力剧烈的时间，这个时间叠加大延时不就是坑爹么？但是换个思绪想一下，这个时间各人都卡，那就看命呗，突然有种当年用宿舍校园网组团打副本的感觉。不外如许也不轻易赢家通吃，多少漏点肉出来

。
四、taker小结
数字钱币中，仅有几个大币种运动性比力好，但是颠簸性个人感觉和股指期货雷同；小币种固然颠簸也大，但是运动性确实比力辣鸡。这种被动成交负手续费、主动成交高手续费的机制也造成了大币种上各种maker战略盛行。taker战略颠末好一阵子的折腾，也是无法稳固跑赢taker手续费，况且延时啥的也不占上风。
想着maker应该对延时要求低一些，本着打不外就参加的精神，于是开始了maker战略的踩坑之旅。

maker战略
maker战略即做市商战略，想着看到这里的读者应该都有着很高的专业素养，就不做科普了。反正战略核心在这里就是只管被别人成交从而赚负手续费的返佣。
一、AS模子
本人的战略开端来自于AS模子，就是下面这个东东：

但是，上面这些都不紧张，反正末了可以得到近似解如下：

这个也不紧张，核心逻辑就是，在基准代价两头分别挂买单和卖单等着被人成交。挂单的位置和以下几个因素有关系：
1、价位被时价单击穿的概率；
2、市场颠簸；
3、盘口厚度；
4、当前库存持仓量；
剩下的都是些履历参数。
从市场的观察也确实各人都是云云操纵：
低颠簸的大币种，挂单会合于盘口，以下为ETH盘口：

大颠簸的小币种，则挂单显着具体盘口较远，以下为SOL盘口：

本着方便操纵的原则，本人的原始方案是在AS模子根本上进一步简化：
基于taker积聚的因子，对将来中心价的代价举行推测，得到推测代价Y_bar；在Y_bar的两头基于代价颠簸率和持仓量举行偏离挂单。同时这是最大单边持仓等风控条件。
如许寄盼望于taker因子可以包罗除了盘口颠簸、盘口厚度以外的其他信息，更综合订价。同时，代价颠簸率大的时间挂远一点，调解买卖业务频率、单向持仓过多时挂单团体向反向偏离，增大库存消化的概率。构思好后，想想都要笑作声，简直完善啊。毕竟，taker因子我干不赢正手续费，但是推测本事摆在那里，负手续费我还搞不定你？
但是可以预料的，我还是太年轻。
二、逆向选择
所谓的逆向选择，平常来讲，就是能被我成交的挂单，大概率是亏钱的订单，赢利的订单都被别人抢走了，自己成了市场上的大傻子。对于逆向选择，taker战略还没啥感受，毕竟原来就不能稳固干赢手续费，而且主动成交在互联网行情下后续不肯定处于绝对劣势。切换到maker战略以后，逆向选择的体验一下子爆棚了。
然而，在切换了各种因子组合、各个品种依然无果后，某一天突然峰回路转。某一天由于参数设置的bug！全部的因子权重都成了0！！于是挂单的基准代价成了不加任何推测的中心价！！！而如许以后竟然开始了稳固红利！！！！
黑人问号？？？这简直是一种讽刺，让人难以信托。不敷颠末了一阵子测试，还是担当了这个毕竟。于是就在这个根本上，稍作改进，就得到了文章最开始那段收益曲线。
过后总结分析，缘故起因紧张有以下几个方面：
1、前面提到，taker因子有用期较短，而maker战略相对来说持仓周期较长且靠被动成交，存在肯定的不适配，更轻易发生逆向选择。
2、因子变动较快，造成推测的基准代价变革过快。而挂单代价会由于基准代价变革过快而频仍报撤单，使得订单在市场存续时间过短，因而倒霉于订单被成交。更倾向于在单边趋势的订单流中被逆势成交。
三、后续改进方向
起首先纪录几个方向的实验：
1、实验增长因子专门来克制被逆向成交：不再是交易双边挂单同时调解，而是仅仅拉远与推测逆向的方向的订单。结论：失败，低完工交率。
2、对市场颠簸率举行更风雅的推测，差别周期叠加。结论：感觉区别不大，不如碰到一个恰好和市场符合的参数。
3、当持仓量过大时，进入风控操纵，一次性挂单减仓。结论：看运气，但是经常平早了。
4、逼迫控制定单成交频率，即：成交后一段时间内不挂单。结论：有用！可以有用防止单边被连续逆向成交。少亏就是赚。
5、偶尔间市场颠簸率骤降，造成持仓长期无法平仓。凌驾持仓时间阈值，逼迫平仓。结论：负收益贡献居多。
6、短期急剧单向颠簸时，撤单不挂单，待市场平复。结论：大概有用，不外这种时间一样平常都很卡，有没有用看命。
......
之前还做过一个大版本的调解，taker因子推测和maker负手续费想兼得之心不死：
基于taker战略的推测和买卖业务模式，触发阈值则单边挂单至盘口。固然效果还是无牵挂被逆向。
以上仅是临时想起来的一些改进，尚有许多多少改进忘记了，反正无用不提也罢。
四、maker小结
总体而言，我的做市战略出道即颠峰。后续由于市场颠簸变革、手续费调解，团体是个不温不火赚赚亏亏的状态，如今也就是设置成很小的挂单手数主动跑着。说不定那天行情又来了呢
后续的改进也是修修补补的状态。
真要从如今这种无差异做市模式切换为增长行情相应的模式，我个人以为高频信号先不须要思量了。但是还是须要参加低频的择时信号。毕竟办事战略和期权做空颠簸率本质还是很雷同的，都是short vol属性，最怕颠簸率抬升，最怕被逆向。
以是反而以为低频的CTA信号会更符合：在不增长报撤单频率的同时，对行情举行相应，同时用short vol的高胜率低盈亏比，叠加CTA的低胜率高盈亏比，说不定会发生1+1>2的效果。

其他
买卖业务实验代码啥的，着实也有许多坑。包罗各种错误处置处罚代码处置处罚呀、报撤单超频处置处罚呀、仓位和订单校验呀、post_only、reduced_only等订单的运用呀......总之，只能说多测试运行，多看API文档。什么都准备着，万一啥时间风来了呢。

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