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AMPL这种供给灵活的稳定货币能否在电网交易中用

前不久,微博里有个博主发来一个互动问题,问你玩了这么久的DeFi,哪个项目最让你兴奋。AMPL在评论区拥有最高票数,有些人甚至说AMPL是一种宗教。为什么AMPL项目有让人成为信徒的魅力?

这里引用一下蓝狐笔记的概述。AMPL有两个特点:1 .灵活供给,但用户所有权比例不变;2.大视野。其短期目标是试图成为一种与其他加密货币相关性较低的资产,中期目标是成为DeFi的基本组成部分之一,最终目标是成为一种更好的比特币,能够同时具备价值存储、定价单位和交换媒介的特性,并具有加密的原始特性,无通货膨胀、灵活供给、无需信任、不稀释等。

这些特点使得AMPL不仅给你很好的预期(很好的讲一个故事),还因为弹性供给带来的“涨价、降量、降价、增量”,让它有更多的网格套利空间。

互联网上有一些研究给你提供了关于什么是网格套利的流行科学,并展示了为什么AMPL可以通过推理套利。不过,我相信我们想知道更多关于AMPL是否真的可以套利,如果可以,如何套利。

本期非小号研究从传统金融实证研究的角度探讨AMPL电网套利的可行性,同时补充一些关于套利原理和风险控制的知识,希望能为大家开拓思路。

阅读这篇文章大约需要15分钟

文章主要内容:

套利和套利的原理和特点是什么

验证AMPL电网套利的前提:协整

AMPL可以进行电网套利吗?如何套利

1.什么是套利

套利通常是指一种实物资产或金融资产(在同一个市场或不同的市场)以两种价格进行交易,以较低的价格买入,以较高的价格卖出,从而获得丰厚的利润。总之,常被称为“低买高卖”。

那为什么同样的资产价格经常波动?这个需要讲第二个概念知识,套利原理。

套利原则

套利的原理是均值回归。仲裁人认为,一项资产或投资组合的价格在一定时期内总是围绕一个相对稳定的价格波动,当偏离到一定程度时就会回归。

比如一个学生真实的学习成绩是稳定的,但是他的考试成绩是在稳定的水平上发挥的。比如他在某个时间可以发挥超出正常水平,但是发挥超出正常水平并不代表真实水平,所以他可能会因为自尊心发挥不好而在下一次回归正常水平或者跌破正常水平。在一定的时间内,考试成绩只能在成绩好坏的真实学习水平上下波动。从长远来看,只有学习水平提高了,整体考试成绩才会提高。

套利特征

因为利率长期稳定,套利利润的波动不会像单边投机那么剧烈;

流动性高,市场资本容量大,准入方便;

低风险,理论上套利是无风险的;

套利交易更适合机构投资者,因为它要求投资者拥有大量资金。机构投资者具有这种优势和R&D优势,并倾向于获得稳定的回报。

套利和趋势交易有什么区别和联系?

仲裁人相信均值回归,趋势交易者相信马太效应。所以套利交易者更愿意寻找收益稳定的资产,寻找收益稳定的资产或者协整性好的资产组合意味着收益。趋势交易者更愿意寻找趋势显著稳定的资产,可以用于波段交易。套利交易和趋势交易没有优劣之分,只是投资者对风险的厌恶程度不同,导致交易方式不同。以下是总结的一些差异:

什么是网格交易套利?

网格交易是一种量化交易,是一种稳定、安全的交易模式,收益率不会有很大波动。在多年的传统金融应用中,是指以一定的价格为基础,以一定的差价在价格的上下悬挂一定数量的买卖指令,高卖低买。也适用于市场波动较大的密码货币领域,即在交易区间内,借助数字资产价格的不断波动,自动吸低卖高,持续盈利。

套利的前提是协整

传统金融学中的两个资产协整要求:上面我们讲了考试成绩围绕学习水平波动的例子。这个例子有一个前提,学习水平稳定一段时间。所以在套利中,我们还需要一个资产或投资组合的价格或收益率相对稳定,价格或收益率围绕稳定值或平均值波动,这就是所谓的平稳性。稳定资产的价格或收益率如下图所示:

但现实中,很多单个资产并不具有平稳性。这是否意味着我们不能利用平稳性来盈利?此时,我们需要使用两种资产的联合集成。简单来说,协整是指如果两组时间序列是非平稳的,但是它们的线性组合可以得到平稳的序列,那么我们说这两组时间序列数据具有协整性质。

在传统金融学中,套利一般采用两个相关品种之间的价差或同一品种的基差,套利前要做协整检验,以此来判断均值回归的稳定性。收益率之间存在协整关系的两种资产的收益率大致如下图所示:

一般协整股的影响因素是一样的,比如美的空调和格力空调。期货与期货、期货与现货、期货在不同时期之间也存在协整,这就是我们常说的跨品种套利、当期套利、跨期套利。

2.验证AMPL的稳定性

单位根检验

在套利金融中,单个品种很难具有均值回归的属性,因此有必要验证两个品种的协整性。那么我们如何大致验证AMPL是稳定的呢?

传统的观测方法,自相关图和偏自相关图都是主观的,这里用的是单位根检验。

单位根检验法的原理是:当时间序列的延迟算子多项式方程有单位根时,我们认为时间序列是非平稳的;相反,当方程中没有单位根时,我们认为时间序列是稳定的。(这个需要一定的数学基础,可以查阅资料或者跳过。(

下图显示了单位根测试的结果。原假设是收益率时间序列不稳定,替代假设是收益率时间序列稳定

从测试结果中,我们可以知道:

1.因为测试值-13.49748665279405明显低于临界值1%-3.44849350810824,所以拒绝原假设(时间序列不稳定),接受备选假设(时间序列稳定)。AMPL的收益率在时间序列上是稳定的,置信度为99%。

2.2的滞后量级。AMPL时间序列数据为1,这意味着今天的数据受到了昨天的影响。例如,滞后顺序是ARCH模型中的一个参数。换个角度,如果是LSTM模型,就是神经元记忆的最后一个时间点的信息。

另外两种方法,观察法,自相关图和偏自相关图,都是主观的,图如下:

图解法的优点是直观,但不利于定量比较,不同的人看同一个自相关图和偏自相关图容易得出不同的结论。

上面我们进行了产量的单位根检验,下面我们进行了价格的单位根检验。检验结果表明,作为样本价格的一年期价格时间序列数据是不稳定的,但作为样本的近六个月价格时间序列数据是稳定的。

下图显示了单位根测试的结果。原假设是价格时间序列不稳定,替代假设是价格时间序列稳定

pri的单位根测试结果

近6个月价格数据的单位根检验结果

结论:价格时间序列数据稳定在95%置信水平

单位根的检验结果基于产量或价格

为什么金融领域很多模型比较的是收益而不是价格之间的关系?

价格的分布可以达到正无穷,这是一个无穷的连续变量,不符合正态分布;

收益率符合正态分布;

正态分布具有优良的性质,如正态分布加正态分布或正态分布,如使用正态分布

样本数据可以很容易地估计出总体收益率在0%以下所占的概率密度区域,从而估计出收益率在0%以下的概率。正态分布当然有峰和肥尾,但这并不影响正态分布广泛应用于各种财务分析的事实。

这个项目一定要选择价格稳定作为进场交易的前提条件,因为我们可以预期大部分资产的收益率是正态分布的,这并不意味着价格稳定,如果证明了哪些数据的时间序列是稳定的,就需要做哪些数据的单位根检验。

3.Can 3。AMPL开展电网套利?

从前面的数据可以看出,1年数据作为样本是不稳定的,但是6个月数据作为样本是稳定的,那么应该如何选择呢?

出现这个问题的原因是我们选择样本数据的时间太长。要知道在金融建模中,样本不是越多越好,但是样本太多会导致更多的异常值干扰,导致模型不准确。因此,这里我们选择了更接近现在时间的6个月时间序列是稳定的结论,认为AMPL价格是稳定的,可以参与电网套利。

这与我们前面的例子非常相似。AMPL最近半年的学习成绩(平均物价水平)是稳定的,但与过去(一年前)相比,有所提高或下降,所以不可能用太久以前的学习成绩(平均物价水平)来衡量最近的考试成绩(某一时间点的实际物价)。

电网套利的止损策略

你可能会问电网套利是不是每次都盈利,没有止损。答案是否定的,为了减少单一失误造成的损失,电网套利也需要止损。

这是为了防止除95%信心外的5%发生,也是保护本金的必要手段。

常见的止损方法包括但不限于以下几种,读者也可以自行探索:

实现单个损失限额止损;

实现指定的电网止损。

[提示提示:其他风险管理方法]

对于风险控制,我们增加了一个VAR方法,具体实现细节比较复杂,就不说了。有兴趣的朋友可以自学如何用VAR方法计算一段时间后货币收益率的置信区间,从而确定置信水平为99%时置信区间在哪里,风险为1%时可能损失多少。

4.如何平衡交易机会和单笔交易的收益

不考虑费用和其他费用的交易利润公式如下:

交易利润=(平均单笔利润率*盈利交易率-平均单笔止损率*亏损交易率)*交易次数

从上面的公式中,我们可以得到这样的认知,如果对单个收益率和胜率的要求过高,就意味着当AMPL价格更加偏离平均值时,就有必要入市。虽然收益率和胜率都增加,止损减少,但交易数量会明显减少。这对整体交易盈利水平是不利的,也是不良的交易情况。

同样的,如果要追求交易的次数,单笔交易的收益率和胜率也会下降,所以要计算出在那个位置获得的利润最高,而不是价格刚好偏离平均值时,也不是价格偏离平均值时的极限情况,而是两者之间的某个平衡点。

很多人认为网格交易不需要考虑趋势,但其实这也是很盲目的。

假设有五个入口,每次到达格子就进入。如果第一次开始时的入口位置不好,接下来几个入口的格子间隔太小,很容易被困住,所以时间成本很高,即使最后解决了问题,也会失去很多机会,这是得不偿失的,尤其是趋势品种。

[提示:量化反向测试中网格搜索方法的使用]

在很多情况下,哪个是最好的回报是一个网格测试问题。

我们可以设置从1标准差位置到3标准差位置的网格区间,利用历史数据价格每0.5个标准差进行一次计算机模拟测试,让我们在进入时获得最大收益,这是我们在其他条件不变时的理论最优进入点。

这里我们用均线的标准差距离来构建网格,不同于很多交易软件中由横线和竖线组成的网格。在实践中,建立网格的方法有很多,感兴趣的朋友可以自己去寻找和学习。

为什么以前用1标准差和3标准差?他们的置信区间分布是70%和99%,也就是说当价格达到1个标准差时,有30%的概率继续偏离移动平均线,有70%的概率回归。同3标准差的统计意义是只有1%的概率会继续偏离均线,可以理解为100次中只有一次。同时,超过3倍标准差也可能是一个很好的最终止损点(只是猜测,没有论证,有兴趣可以论证)。

5.资金管理在网格交易中的重要性

虽然我们经常看到一个交易者在重仓做网格交易,但是网格交易也有资金管理,重仓在任何情况下都不能使用,会大大增加风险。

例如,如果本金为10万美元,一次允许损失为1%,那么我们可以计算出最大可容忍损失为10万* 3%,即3000元。

此时我们可以根据最大单笔允许损失3000元和预测的最大反转点来确定交易量,比如我们在平均值降低2倍标准差的情况下进场,在最大止损位置的情况下,平均值降低3倍标准差。

假设标准差穿越的点是100点,允许的交易量是3000/100,也就是30个AMPL币。如果考虑格架仓的可能性,进入市场的AMPL币数量应该是10枚甚至更少。

好的资金管理也可以防止单笔亏损过大,在有大行情需要加仓的时候本金不够。网格交易也遵循着加大风险敞口会放大预期收益率的规律,有点像企业发行债券或贷款融资操作通过杠杆提高利润时风险放大的情况。

但每个交易者都不能为了盈利而无限放大风险,选择自己能承受的风险水平才是最好的投资选择。

补充:AMPL与其他货币的差异也包含潜在风险

AMPL的特点是货币价格在一定范围内保持稳定,但货币数量会增加。因此,影响收入的因素不仅仅是AMPL的物价是否稳定,还有AMPL的数量是增长还是萎缩。

如果AMPL的数量在增长,做得越明显越有利。由于现货不做空,借入相当于做空,所以当AMPL量处于收缩期时,借入更有利,但借入后没有办法做空套利。

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