回報率29% 大神通過情感分析創建一個比特幣交易算法_比特幣

作者|MarcHoward

編譯|Guoxi

出品|區塊鏈大本營

玩過股票的人都知道，股票市場的波動受各種因素的共同影響，有著很強的隨機性，很難預測。而新興的加密貨幣市場與股票市場有著很大的差別，更加難以預測。

由于傳統方法行不通，國外網友MarcHoward另辟蹊徑，通過分析大眾對加密貨幣的情感來預測加密貨幣市場的波動。在90天的實驗周期里這種方法獲得了29%的投資回報率，他是怎么做到的？

讓我們一起來看看。

我剛開始接觸加密貨幣時，有一些問題困擾著我：

我們真的可以預測比特幣的價格么？

谷歌趨勢服務所公開的數據是否能從某種程度上反映比特幣大致的漲跌趨勢？

Valkyrie比特幣礦工ETF年初至今回報率達196%:金色財經報道，根據VettaFi的ETF數據庫，Valkyrie比特幣礦工ETF(WGMI)今年迄今為止的回報率為196%，在所有ETF（無論是加密貨幣相關還是其他領域）中排名第五。此外，ProShares比特幣策略ETF(BITO)今年迄今為止的回報率約為70%，自2023年初以來凈流入達3.25億美元。其管理資產接近11億美元，高于任何美國加密ETF產品。[2023/8/18 18:07:01]

我們能否建立一個預測市場動向的可靠交易模型？

當時，我給自己定下了一個看起來遙不可及的目標，就是試圖理解加密貨幣這個變化無常且看似無法預測的市場。

當然了，我這并不是不自量力。加密貨幣市場充滿了魅力，讓許多交易員都沉醉其中。有許多交易員通過技術分析的手段試圖揭開加密貨幣市場神秘的面紗，而有一些交易員則是耍小聰明，照搬股票市場上的基本分析理論。

聲音 | 加密貨幣分析師：投資比特幣回報率遠大于存款和購買黃金:加密貨幣分析師Matt Odell剛剛發推將投資比特幣的收益和與存款和投資黃金的收益做了對比。他表示，“過去一年每天投資2美元(共730美元) ，存款所得：746美元，購買黃金所得：759美元，購買比特幣所得：1123美元。”[2019/10/10]

然而結果并不樂觀，沒有哪種神奇的交易模型總能戰勝市場這只“看不見的手”。從原理上來說，有太多的因素可能會造成加密貨幣市場的波動，這個市場有著很強的隨機性，即使那些最好的基于人工智能的交易模型也不能保證連續獲利。

而我另辟蹊徑，從另一個角度入手建立交易模型。這個交易模型非常簡單，在這篇文章中我會以最明晰的方式展現我的思路。

需要說明的是，我的交易模型還是一個正在開發中的半成品，雖然在模擬實驗中它展現出了強大的預測能力，但它絕不是萬無一失的，如果使用我的交易模型請自行承擔風險。

動態 | Q1底層公鏈的投資回報率均為正值:Tokeninsight發布2019年Q1底層公鏈報告，報告顯示：1.2019年第一季度，底層公鏈在行業中的市值占比為17%，比之前略有上升；2. 底層公鏈項目在一季度的投資回報率均為正值，市場預期良好，其中Tezos和ONT投資回報率較高；Ethereum、NEO、Zilliqa的最大回撤率相對較小，風險相對較小；3.底層公鏈的頭部項目中，Ethereum市值與交易量占比一直在60%以上，其它項目中，EOS與TRON上升明顯，Cardano與NEO則有一定下降。[2019/4/25]

戰勝”看不見的手“的交易模型

根據我的設想，這個交易模型應該是比特幣價格的相對一致性指標，我也在不斷測試并修正這個交易模型。

在這次長達90天的模擬實驗中，我“買入”了價值10萬美元的比特幣，通過交易模型做出的買入/賣出決策，最終的投資回報率高達29%。

動態 | 10個項目自ICO以來投資回報率超過1000%:據LongHash消息，Messari.io數據顯示，至少有10個ICO項目自ICO銷售結束以來投資回報率（ROI）超過1000%。這10個項目分別是Ethereum（ETH）、Stratis（STRAT）、Ark（ARK）、Komodo（KMD）、Neo（NEO）、Augur（REP）、Cardano （ADA）、Lisk （LSK）、Waves（WAVES）和Tron（TRX），這些項目均在2018年之前進行ICO。其中，自ICO以來投資回報最大的資產是ETH，增長超過43456％。 雖然頂級項目蓬勃發展，但大多數ICO項目并不成功。Statis集團的報告顯示，2017年推出的ICO中有多達80％是欺詐性的。波士頓學院的研究發現，有一半的ICO在四個月內失敗。[2019/3/23]

不過，作為一次模擬實驗，這里的利潤中并沒有扣除實際交易時需要付給加密貨幣交易所的手續費，這巨額的手續費讓我急切地盼望去中心化加密貨幣交易所的普及。

全球數字貨幣對沖基金數量已達226家 去年投資回報率高達1477.85%:近日，知名市場研究公司Autonomous Next和對沖基金數據庫服務提供商Eurekahedge發布了全球數字貨幣對沖基金分析，其中顯示，相比于四個月前，數字貨幣對沖基金數量已經翻了一番，而對沖基金投資回報率更是高達1477.85%。[2018/2/18]

交易模型的靈感來自于WillyWoo的工作，Willy第一個提出使用谷歌趨勢服務的數據來預測比特幣價格的走向。我在他工作的基礎上做出了一些改進，具體的方法如下。

首先，通過谷歌趨勢服務查詢最近90天里“比特幣兌換美元價格”和“購買比特幣”的搜索趨勢：

7月7日到10月4日這90天時間里，“比特幣兌換美元價格”和“購買比特幣”的搜索趨勢

其次，我注意到，當“比特幣兌換美元價格”與“購買比特幣”的搜索量比率低于3：1時，第二天的比特幣收盤價格就會上漲。

如果這個比率大于3：1時，比如說達到了4:1或5:1，那么這就是一個要賣出的信號，因為第二天比特幣收盤價格會下降。

接下來，我對比特幣前后兩天收盤價價格差超過80美元的情況進行了進一步的測試，在這些測試中，搜索量的比率與價格波動表現出了極大的相關性。

這里的80美元是我人為給定的一個值，這個值在實驗中取得了很不錯的效果。實驗期間的比特幣價格以及交易模型給出的買入/賣出策略如下所示：

實驗期間的比特幣價格以及交易模型給出的買入/賣出策略截圖

根據上圖，可以看出：

BTCUSD：谷歌趨勢服務給出的當日搜索量數據。

BuyBitcoin：谷歌趨勢服務給出的當日搜索量數據。

Price：加密貨幣排名網站CoinMarketCap給出的比特幣當日收盤價。

Excel表格中的E列：“購買比特幣”與“比特幣兌換美元價格”的搜索量比率。

Excel表格中的F列：交易模型給出的買入/賣出決策。例如，針對單元格F19，決策的公式是：F19=if，“買入”，“賣出”），即當同時滿足當日“購買比特幣”與“比特幣兌換美元價格”的搜索量比率大于35%，當天比特幣收盤價與前一天差值大于80美元時買入，否則就賣出。也就是說，Excel表格中E這一列數據大于35%且G這一列數據大于80就是買入的信號。

Excel表格中的G列：比特幣收盤價與前一天的差值。

Excel表格中的H列：假定在2018年7月7日價值10萬美元的比特幣，期間按照該交易模型給出的買入/賣出策略進行交易，當日持有的比特幣總價值。

交易模型結果的優化

按照上述的交易策略，在90天的實驗周期內，理論上我的資產從10萬美元增長到了128,839美元，幾乎實現了29％的投資回報率。不過上面我也提到了，這并不是一個最優的模型，我還可以從幾個方面做出優化。

“比率大于35％”和“差額大于80美元”這樣的判別準則看起來十分隨意，因為這只是我在有限的90天數據集中找出的規律。是否有其他的決策標準可以產生更好的買入/賣出決策？

當比特幣價格水平維持在6000到8000美元時，這個交易模型可以給出很好的決策。

在分析了過去一兩年的交易信息后，我對交易模型做出了一些改進，我將決策規則細化并做成了表格，表格的縱軸為“購買比特幣”與“比特幣兌換美元價格”的搜索量比率，數值從1：3到1：5不等。

考慮到比特幣價格波動較大，“80美元”這個指標并不總能奏效，因此我將這個指標轉換為差價與當日比特幣價格的比值，并將其列在表格的橫軸，在這種情況下，一個可能最優的交易模型就是，在同時滿足“購買比特幣”與“比特幣兌換美元價格”的搜索量比率為1：2.86且價格波動的比率為0.014543229時買入。

改進后的表格看起來這個樣：

改進后交易模型的決策規則

后續規劃

除此之外，這個交易模型還有很大的優化空間。

首先我想進行一些測試，通過研究過去的交易數據找到能夠最大化利潤的最佳指標，這需要對過去的價格和搜索量比率進行回歸測試。

我的設想是不同的價格水平上存在著相同的最佳指標，GoodLuck！

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