在加密货币市场中，数据始终是交易决策的重要依据。如何在纷繁复杂的数据中拨云见日，发掘出有价值的信息以优化交易策略，一直是市场热议的话题。为此，OKX 特别策划了《洞见数据》专栏，并联合 AICoin、Coinglass 等主流数据平台以及相关机构从常见用户需求出发，希望挖掘出更系统化的数据方法论，供市场参考学习。

在本期《洞见数据》中，OKX 策略团队与发明者量（FMZ）化机构一起深入探讨了量化交易的概念，并就普通人如何入门量化交易展开了详细讨论。希望对您有所帮助。

OKX 策略团队：OKX 策略团队由一群经验丰富的专业人士组成，致力于推动全球数字资产策略领域的创新。团队汇聚了市场分析、风险管理和金融工程等多领域的专家，凭借深厚的专业知识和丰富的业务经验，为 OKX 的战略发展提供坚实支持。

FMZ 量化团队：发明者量化是一家专注于为加密货币量化交易用户提供专业解决方案的企业。发明者量化不仅为用户提供策略编写与回测、量化交易引擎、算法交易服务以及数据分析工具等全方位的量化交易功能，还拥有一个活跃的开发者社区,用户可以在这里交流、分享经验。

1、什么是量化交易？

OKX 策略团队：量化交易本质上就是利用数学模型和统计方法，通过程序自动执行交易策略的一种方式。不像手动交易那样依赖个人决策，量化交易靠历史数据、算法和技术指标来分析市场，找到交易机会，自动进行交易。OKX 的策略机器人提供强大而灵活的自动化交易工具，支持多种策略（例如网格、马丁策略等），还能进行策略回测和模拟交易，帮助用户在不同市场环境中找到最合适的工具。

FMZ 量化团队：量化交易也叫程序化交易，它本质上并没有神秘之处。当用户在交易所网站或者软件上操作时，无论是获取行情、查看账户、下单等等，都通过相应的 API 与交易所的服务器相连，这样服务器才能返回用户需要的数据。API 可以不严谨的理解为访问特定的网络链接获取返回信息，比如在浏览器中打开 ，将会得到:

{code:0,data:[{fundingRate:0.0001510608984383,fundingTime:1717401600000,instId:BTC-USDT-SWAP,instType:SWAP,maxFun

其中fundingRate:0.0001510608984383就是 BTC-USDT 永续合约的当前资金费率，修改链接中 instId=BTC-USDT-SWAP 为其他币种，可以得到相应的资金费率信息。类似的只需要访问相应的 API 链接，填入合适的参数，就能基本完成我们在网站上或者 APP 上完成的操作。如果这一切过程是由程序控制的，完成我们预设的目的(交易或者其它)，这就也是量化交易。

总之原来的一切的信息获取，下单交易决策都是由我们的大脑完成，现在可以把这个过程全部或者部分交给一个程序来执行。

2、适合哪种类型的用户？

OKX 策略团队：以 OKX 为例，我们的量化交易工具适用不同背景/偏好的用户，不论是新手或者进阶用户都可以快速上手使用策略。

• 针对新手用户（没有或几乎没有量化交易经验的交易员），目前我们提供：

1）易用的界面和预设策略，可以选用平台预设的策略，如网格策略、定投策略等，这些策略通常不需要复杂的设置和深厚的市场知识，用户只需选择并配置少量参数即可开始使用，无需编程或深度的技术知识。

2）模拟交易和回测，了解不同参数设置下的策略潜在表现，降低真实交易中的风险。这些功能帮助用户在实际投入资金前积累经验。

• 针对进阶用户（有一定量化交易经验或技术能力的交易员），欧易的策略机器人也拥有高度定制化的策略，例如网格、马丁策略提供丰富的进阶参数，或者如能够执行 Trading View PineScript 的信号策略，适合具有变成和数据分析能力的用户。

FMZ 量化团队：我们经常接触的大致有以下 4 个类型的用户：

• 专业交易员。作为一名专业的交易员，交易是立身之本，必须掌握一切的先进工具来辅助自己，因此量化交易对于他们几乎必须掌握。专业交易者往往有成熟且可盈利的策略，把策略程序化，可以应用到更多的交易所和交易品种，成倍放大交易效率。

• 编程爱好者。对于有编程背景的个人交易者来说，量化交易工具提供来了一个将编程技能与数字货币市场结合的绝佳机会。他们可以根据自己的需求定制交易策略、开发交易工具，并通过回测优化策略效果。节约了前期大量的学习时间。

• 需要有效策略的交易者。有些交易者可能还没有稳定的交易策略，量化交易工具也能为他们提供帮助。这些工具通常包含策略库和策略市场，交易者可以测试其他开源策略，通过数据分析和回测优化的方法，找到适合自己的策略。

• 有学习能力的普通交易者。即便是没有编程背景的普通交易者，也可以受益于量化交易工具提供的自动化功能。通过使用现成的量化交易平台如 FMZ 量化，他们可以轻松设置交易策略，并利用回测功能评估策略效果，从而在实际操作中提高交易效率，减少人为错误。

3、相较手动交易的优、劣势又是什么？

OKX 策略团队：量化交易的优势在于更系统化和客观，通过预设的算法和规则执行交易，避免了情绪对决策的干扰。交易效率也很高，能处理大量数据和进行高频交易， 24/7 不停歇地捕捉市场机会。用户还可以通过历史数据测试和优化策略，增强策略的可靠性和可测试性。

但量化交易并不是完美的。首先，它有一定的复杂性，有些高级策略需要专业的统计和金融知识，门槛相对较高。其次，量化交易可能过度依赖历史数据来优化策略参数，而实际市场表现未必如预期。由于市场价格按照随机游走假设变动，过去的表现未必能预示未来的盈利潜力，这就是所谓的策略过度拟合。最后，量化交易策略在不同市场条件下的表现可能会起伏不定，需要不断调整和优化来适应市场变化。

FMZ 量化团队：实际上，手动交易和量化交易并不是对立的关系。一个优秀的量化交易者往往也是一名合格的手动交易者。这两种交易方式可以互补，结合使用可以发挥更大的优势。优秀的量化交易者需要深入理解市场。市场是复杂且多变的，量化交易虽然依赖于数据和算法,但这些数据和和算法的基础仍然是对市场的深刻理解。只有理解了市场的运行机制、影响因素以及各种资产之间的关系，量化交易者才能设计出有效的交易策略。因此，量比交易者必须具备扎实的市场知识，这些知识通常也是通过手动交易积累起来的。

那根据我们的经验，优势大致有 3 点：

1. 自动化执行策略，避免手动干预。

有时候策略本身是能盈利的，但不断地人为干预反而导致亏损，程序化交易可以自动化执行预设的交易策略，无需人工干预。这意味着交易者可以设置好买入和卖出的条件，程序会在条件满足时自动进行交易，从而避免了情绪波动和人为错误。程序 24 h 不间断地执行，免于长时间盯盘。

2. 可满足依赖低延时、高频率、复杂计算的交易。

手动交易受限与人的反应和计算速度，远远无法与程序执行相比，这些需求只能由量化交易满足。

3. 量化交易可以利用历史数据对交易策略进行回测和优化。

通过模拟策略在过去市场中的表现，从而评估策略的有效性。这种方法可以帮助交易者在实盘交易前优化策略，增加盈利的概率。而很多手动交易者都是凭感觉交易，用实盘高额的时间和金钱成本去试错。实际上，大部分量化策略是从数据分析中挖出来的。

当然量化交易也不是完美无缺，也有一些劣势：

1. 技术要求高:

相对与手动交易，量化交易需要额外的编程和数据分析能，门槛较高。量化新手入门无疑要付出很多的时间成本学习，并且不保证投入的收益。

2. 成本较高:

量化交易系统的搭建和维护成本较高，尤其是对于高频交易，需要大量的硬件和数据资源。这些固定的成本不论策略盈利亏损都会有硬性的支出。

3. 市场风险:

虽然量化交易可以减少人为错误，但市场风险仍然存在，策略失效可能导致严重亏损。而量化策略提前写好，根据历史数据回测，有一定的局限性，并不能跟上市场外的变化。而手动交易者，可以很快的对市场上各种信息进行综合的判断，对行情的变化比较敏感。

4、新手用户如何入门？

OKX 策略团队：总的来说，量化交易对新手来说有一定挑战，但并非无法入门。以下是一些建议，可以帮助新手用户更好地掌握量化交易：

1. 学习基础知识： 首先，了解基本的策略原理，以及不同参数设置对策略表现的影响，这是成功的第一步。

2. 选择合适的策略机器人： 根据你对市场行情的判断，选择适合的策略机器人。例如，在震荡行情中，网格策略可能会是一个不错的选择。

3. 从简单策略开始： 从最基本的交易策略开始，逐步学习和实现它们，之后再逐渐引入更复杂的策略。

4. 关注风险管理： 学会建立和执行有效的风险管理和止损策略。

FMZ 量化团队：只要一提到程序化交易，许多人觉得门槛高、技术复杂。实际上，现在学习程序化交易已经变得非常简单。交易所集成了常见的策略，FMZ 量化等量化团队会提供一站式服务，加上像 ChatGPT 这样的大语言模型辅助编程，新手用户入门甚至精通程序化交易都有很现实可行的路径。唯一的阻碍就是行动力。如果你是一名初尝交易且有很多交易想法的用户，学习程序化交易将会让你如虎添翼。下面是我们认为适合没有任何编程基础的数字货币交易者的入门步骤：

1. 熟悉基础的量化策略：

了解使用 OKX 交易所的策略交易模块，将帮助你对策略交易有一个初步的认识。对于大部分交易者，这些功能已经足够了。如果你有更多的想法需要实现，可以继续深入学习。

2. 学习编程语言：

推荐学习 Javascript（JS）和 Python，只需要掌握基本的使用即可。在编写策略时，边学习边实践，提升会很快。JS 编程语言相对简单，FMZ 平台上有许多从简单到复杂的开源策略可供参考。Python 是数据处理最常用的语言，结合 Jupyter Notebook 进行统计分析非常方便。期间也可以学习一些数据分析，相关的 Python 书籍和教程非常多，推荐《利用 Python 进行数据分析》）。根据学习的基础，每天学习 4 小时，大约需要 1-2 周。

3. 阅读基础的量化交易书籍：

相关的书籍很多，可以自行搜索。可以较快速度阅读，了解策略种类、风险控制、策略评估等。量化交易涉及金融、数学和编程，内容非常丰富。真正能应用到市场的策略不会在书中直接找到。阅读相关书籍、研报和论文是一个长期的过程。

4. 学习交易所 API 文档和相关范例，做些实盘部署策略：

推荐通过 FMZ 量化平台入门，丰富的文档和范例大大降低了实盘门槛。这一步需要掌握基本的策略架构，解决常见问题，如报错处理、访问频率控制、策略容错、风险控制等。编写一些简单的模块，如价格推送、冰山委托等，锻炼实盘策略的编写能力。回测一些基础策略，如网格、平衡策略等。加入相关群组，学会正确提问和搜素相关帖子。

5. 通过回测和模拟交易验证策略， 不断完善，最终开始实战交易：

熟练的交易者已经有了自己的策略思路，可以通过回测和模拟交易来验证并完善策略，最终开始实战交易。完成一个完整策略，看着订单自动下达，这种快乐难以形容。如果还没有自己的策略，可以先完成一些开源策略的回测套利，多交易对的网格策略等，锻炼实盘程序化能力。

6. 不断阅读、思考、交流、分析、回测和实盘，反复练习：

随着难度逐渐增加，学习逐渐深入，能力也会不断提升。

5、使用量化交易时，有哪些注意事项？

OKX 策略团队：

实际上，我们认为用户在使用量化交易时是需要注意以下三点的：

1. 量化交易一定盈利：

许多人认为量化交易依赖复杂的算法和数据分析，所以一定能够稳定盈利。然而，量化交易并不能保证一定盈利。尽管量化策略通过数据和算法优化交易决策，但市场的不确定性、模型假设的错误、策略过度拟合等因素都可能导致亏损。量化交易依然面临市场风险和策略失效的风险。关键在于不同行情中选择适当的交易策略，并合理设置对应策略的参数。

2. 量化交易只适合大机构和高净值用户：

个人投资者也可以利用市面上的量化交易平台和开源工具参与量化交易。例如，OKX 提供的网格策略、马丁策略和信号策略等工具均可免费使用。尽管高频交易确实需要高资金和技术门槛，但上述类型的策略并不一定需要巨额资金。

3. 回测结果代表未来表现：

回测只是评估策略的一种手段，但并不能保证未来的表现。市场环境变化、模型假设的偏离以及策略过度拟合（针对历史数据进行的过度优化）都可能导致实际交易效果不如预期。回测结果需要结合现实市场条件和稳健的风险管理来评估其可靠性。

FMZ 量化团队：其实，大多数人对量化交易的理解不够深入，容易产生一些些误解。我们总结了这些常见的误区并分享给读者：

1. 量化交易一定能盈利？

许多交易者在手动交易亏损后转向量化交易，希望借此快速盈利，视其为效命稻草。然而，盈利与否更多取决于交易策略的逻辑，而非工具本身。即使开发出理想的自动交易策略，实际交易中可能遇到各种意想不到的问题，导致策略效果不理想。因此，程序化交易并不是盈利的保证，而是需要不断优化和调整策略。

2. 量化交易不会犯错？

虽然量化交易减少了人为操作的错误，但它同样会引入其他错误。例如，API-key 的泄露可能导致账户资金被恶意操作。此外，策略中的 Bug 或未处理的异常情况可能导致错误交易，甚至引发灾难性后果。为了避免这些问题,交易者需要采取严格的安全措施，并在部署交易程序前进行充分的测试和验证，确保程序的稳健性和可靠性。

结语

以上是 OKX 推出的《洞见数据》专栏的第三期内容，聚焦量化交易如何入门以及注意事项等核心问题，希望帮助感兴趣的交易员群体更系统的认识量化交易，并做出明智的交易决策。在未来的系列文章中，我们将继续探讨更多实用的数据使用/分析方法，为不同交易偏好的交易员群体学习提供参考。

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