Quantitative Analysis (QA) là gì?

Quantitative Analysis (QA) là thực hành đưa ra quyết định giao dịch dựa trên dữ liệu, không phải linh cảm. Nó biến số thành quy tắc bằng toán học, thống kê và mã. Hãy tưởng tượng một người bạn bình tĩnh kiểm tra hóa đơn trước khi gọi lượt tiếp theo, rồi hỏi liệu giao dịch đó còn hợp lý hay không.

Hiểu lầm

Quantitative Analysis (QA) không phải là robot in tiền miễn phí. Đó là một khuôn khổ để kiểm tra ý tưởng và quản lý xác suất, và vẫn có thể thua khi thị trường thay đổi hoặc khi dữ liệu lộn xộn.

Cách hoạt động

Quantitative Analysis (QA) tuân theo một vòng lặp đơn giản: thu thập, kiểm tra, quyết định, lặp lại. Hãy tưởng tượng một nhà giao dịch xây dựng một chiến lược động lượng nhỏ trên BTC.

Bước 1: Lấy dữ liệu sạch, như giá lịch sử và giá trực tiếp giá thị trường.
Bước 2: Tạo các đặc trưng, ví dụ trung bình động và xu hướng khối lượng, rồi lọc các ngoại lai rõ ràng.
Bước 3: Viết một quy tắc, ví dụ mua khi giá cao hơn trung bình và khối lượng tăng, còn không thì đứng ngoài.
Bước 4: Chạy backtest trên nhiều năm, bao gồm phí và trượt giá, và giữ một phần dữ liệu chưa dùng để kiểm tra ngoài mẫu.
Bước 5: Nếu giữ vững, vận hành thủ công hoặc đưa vào Giao dịch thuật toán với cảnh báo và kích thước vị thế.

Giữ cho nó đơn giản và có thể kiểm tra được. Đó chính là ý tưởng.

Tại sao quan trọng

Vậy tại sao bạn nên quan tâm đến Quantitative Analysis (QA) nếu bạn quan tâm đến crypto và công nghệ?

Lợi ích: Biến những ý kiến mơ hồ thành kế hoạch lặp lại được, giúp tiết kiệm thời gian và đôi khi tiền bạc.
Góc nhìn: Phù hợp với xu hướng giao dịch lấy dữ liệu làm nền tảng và tăng kỷ luật thông qua quản lý rủi ro tốt hơn quản lý rủi ro.
Tính ứng dụng: Bạn sẽ gặp nó tại các prop desk, trong các quant DAO và bot cá nhân. Kết hợp với đa dạng hóa hợp lý, nó có thể làm giảm biến động giữa các coin và chiến lược.

Lời khuyên

Bắt đầu với một quy tắc rõ ràng, sau đó chỉ thêm những gì cải thiện hiệu quả trên dữ liệu ngoài mẫu. Càng nhiều tham số càng dễ bị quá khớp.

Đặc điểm chính

Những đặc điểm nổi bật của Quantitative Analysis (QA):

Dữ liệu: Tập trung mạnh vào đầu vào sạch và phù hợp, không theo cảm tính.
Quy tắc: Quyết định theo logic rõ ràng có thể kiểm tra và lặp lại.
Kiểm tra: Backtest và kiểm tra trên dữ liệu chưa dùng nhằm xác định xem một mẫu là thực sự hay chỉ do may mắn.
Tự động hóa: Dễ chuyển thành cảnh báo hoặc bot khi đã chứng minh hiệu quả.

Các biến thể

Các kiểu khác nhau bạn sẽ gặp:

Thống kê: Quay về trung bình, động lượng và các kiểm định chuỗi thời gian cổ điển.
Máy học: Mô hình học các mẫu từ đặc trưng và nhãn.
Yếu tố: Quy tắc xây từ các yếu tố dẫn dắt như xu hướng, carry hoặc giá trị.
Giao dịch tần suất cao: Mô hình thời hạn rất ngắn chú trọng tốc độ và cấu trúc vi mô.
Trên chuỗi: Tín hiệu từ phí, dòng tiền, địa chỉ và hoạt động mạng.

Nhắc nhở

Dữ liệu vào kém thì kết quả kém. Nếu dữ liệu sai hoặc chế độ thị trường thay đổi, ngay cả mô hình hoàn thiện cũng sẽ gặp vấn đề, nên thường xuyên cập nhật giả định và chi phí.

Ví dụ

Một quỹ crypto thử nghiệm một quy tắc động lượng đơn giản trên ETH, giới hạn rủi ro mỗi giao dịch, rồi chỉ chạy thực tế sau khi kiểm tra ngoài mẫu xác nhận kết quả backtest.

Thông tin thú vị

Từ "quant" trở nên phổ biến trên Wall Street sau khi định giá quyền chọn phát triển mạnh vào những năm 70, và nhiều quants đầu tiên là nhà vật lý; một số sau đó góp phần xây dựng mô hình tạo lập thị trường cho crypto.

Tổng kết

Tóm tắt: Quantitative Analysis (QA) biến dữ liệu thành quy tắc bạn có thể kiểm tra, tin tưởng và điều chỉnh khi tâm lý thị trường thay đổi.

Quantitative Analysis (QA)