编者按：本文来自蓝狐笔记，星球日报经授权转载。前言：本文作者通过分析数据库中不同时间段btc价格、交易量数据，挖掘出一些有价值的信息，由于输入的是特定时间段的回溯数据，交易策略并不通用。这里更应该学习作者的研究方法，根据不同的情况分析出更好的交易策略。由于交易策略本身也会对市场交易产生影响，所以模型也要不断迭代。目前区块链市场还处于早期，有机会分析出很多有价值的结果。本文作者IlyaNevolin，文章来源于medium.com,由蓝狐笔记社群“Dyna”翻译。当我在研究数据库中的价格和交易量数据时，挖掘到了一些非常有价值的信息。我想绘出一天内每小时的不同数据。具体来说，我想看看在一天之内是否存在某种模式。我所做的是拉出过去14天里，每隔2分钟的所有价格和交易量数据。这意味着从2月13日到2月27日的所有数据，仅仅是比特币——我还没有研究其他币种。请记住，我们有两种类型的交易量：24小时交易量和和交易增量。还有一点，我想以小时为单位绘制一个图，但是因为有2分钟间隔，因此我们需要计算出给定小时内所有数据点的平均值。最终结果如下:
声音 | 光大证券彭文生：Libra的发展关键要看监管机构如何在支持创新和监管之间的平衡:近日，光大集团研究院副院长、光大证券全球首席经济学家彭文生表示，和比特币等代币相比，Libra尚未问世引来如此高的关注度，一是数字经济下科技巨头平台公司和货币的网络规模优势有协同效应；二是Libra作为一揽子货币的衍生品，属于数字货币中的稳定币。而比特币等代币仅仅是数字资产，其未来价值取决于使用者对其的“信仰”，故其价格波动幅度会比较大。他还指出，未来Libra要成为货币，在起步阶段，支付手段可能是突破口；但发展到一定规模后，储值工具的作用更重要，是推动Libra能成为一种真正货币的主要力量。Libra现在是0，按常理起步会较慢，但不能低估其社区网络带来的规模效应。不过Libra的发展关键还要看监管机构如何在支持创新和监管之间的平衡。[2019/7/30]
左边我们有一个表，在这里我插入了标准化的平均值，这样所有数据就在0-1的范围内。通过将数据标准化，我们可以很容易地比较它们的趋势/行为。请注意：我们的日期和时间对应于UTC时区，“小时”字段也是的。右边是我给三个数据集绘制的雷达图。橙色是价格，蓝色是24小时交易量，绿色是交易增量。注意，雷达的半径从中心向外圈以计算。它对应于前面标准化之后的范围内的数据。其中0对应最小值，1对应最大的值。观察这3个图，似乎价格和交易量增量之间没有关系。现在我们把交易量增量数据移开：
声音 | 罗玫：金融机构非常重视如何对加密货币进行计量:据数字金融资产研究中心微信公众号消息，清华经管数字金融资产研究中心主任罗玫称如何对加密数字货币进行计量是国际国内证券监管机构、税务和会计准则制定机构都非常重视的领域，国际会计准则和美国GAAP都没有对加密数字货币的会计计量和确认制定单独准则。建立新的财务报告规范需要会计准则制定委员会的参与，也需要和正在经历变化的加密数字货币的证券规范、以及税务规范同时融合更新。[2018/11/27]
当比较价格和24小时交易量时我们确实看到了一些有趣的事情：当价格很低时,24小时交易量达到最高峰值。当价格在最低点时，成交量也很低。当价格处于最高点时，交易量相当高但不是最高。这些是从观察中得来的有趣事实，但它们没什么用。接下来要看的是时间/小时数据:
动态 | 人民网：区块链与实业结合应注意如何界定算法和物理设备权责体系:今日人民网发文表示，区块链与实业的结合与我国“数字化”的趋势一致，这一融合过程需要注意三个问题。一是算法和物理设备权责体系如何界定；二是智能制造标准制定思路是否应该转变；三是5G会给边缘计算、区块链和物联网带来什么冲击。[2018/8/24]
如图所示，价格在23:00最高，10点最低，0点很低。这让我很兴奋，因为我可以使用这些发现来创建一个超级简单/愚蠢的交易策略。该策略如下：价格最低时买入，最高时卖出。几分钟后，我添加了一个新的回溯测试策略并开始运行测试。我得到的第一个ROI，结果类似于你从上图中得到的。然而，我们的回溯测试系统输入了一个100%的买卖交易，因此它会使用所有资金来进行买入/卖出交易。所以在我们的例子中，如果输入买入指令，它将会在时钟敲响10点时购买，然后什么都不做直到23:00卖出。在我贴出结果之前还有一些事情要说明:生成以上图表的数据在一个特定日期范围，所以他们只适用于这个范围。但我想看看这个交易策略在该范围之外的表现。由于我们的系统在单次交易时使用了100%的资金，所以我们需要创建两个实验：一个是在价格最低点进行交易，另一个是在第二最低点交易。以下是我从回溯测试中得到的:
芝加哥商品交易所集团就比特币期货将如何推出做了更为具体的解释:芝加哥商品交易所集团的股权产品负责人蒂姆-麦考特在接受外媒采访时表示：“交易所已经采取了保护措施，如更高的保证金水平、限制头寸和价格以抑制它即将推出的比特币期货的风险。”随后芝加哥商品交易所还阐述了三个层面的细节即交易、市场数据和双边市场的缺乏。[2017/12/3]
第一个数据列是“日期”，表明直到该天进行回溯测试。每个测试的时间跨度为14天，并在该指定日期值结束。例如，2月27日表示从2月13日到2月27日这段时间。第二和第三列是从回溯测试系统获得的ROIs值。分为两列，每一列各代表一个不同的实验，第一列是在10点进行买入交易得到的；第二列ROI来自于在午夜进行的交易。我画了一个二维柱状图在右边显示这两组ROIs值。蓝色柱子的ROI值是在10点买入得到的，橙色的柱子是在午夜买入得到的。有趣的是，在午夜交易的ROIs值更高。在我们的例子中这可能是正确的，但这并不意味着它通常是正确的。请记住，我们的系统在给定的精确时间点进行交易，但可能是在中途23:30达到真正的最大值。要做出更精确的计算，不仅需要包括当天的小时数据，还要包括给定小时的每分钟，以获得更清楚的画面。然而，通过观察ROIs，看到如此大的数字，比如42%，真是太令人惊讶了！如果我们考虑到该测试系统每天只做一个完整的交易周期，那就更令人震惊了。所以这个系统总计只做了14个“买入+卖出”交易循环得到的这些ROI值。在图表上我们还可以看到其他一些东西，随着时间的推移ROIs减少了。我最初的想法是，与2月份相比，3月份BTC的价格下降了，但这似乎是错误的：
从上图我们清楚地看到，3月份BTC的价格正在上涨，但3月6日的价格又开始下跌。我不想花太多的时间去弄清楚ROI值到底发生了什么，但我认为最有可能的是：我们在一个14天的窗口内进行回溯测试，ROIs值从3月1日开始暴跌。所以很有可能是2月20日到2月26日之间的交易对ROIs有很大的影响，因为在这段时间内价格下跌，导致之后一段时间内的ROIs值很低。如果以上我写的你完全不明白，记住这个：在午夜或上午10点买进比特币，那时它最有可能是最低的，然后在晚上11点卖出，那时它的价格最有可能达到顶峰。
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