如何把握買入和賣出btc的時機？_ROI:Spheroid Universe

編者按：本文來自藍狐筆記，星球日報經授權轉載。前言：本文作者通過分析數據庫中不同時間段btc價格、交易量數據，挖掘出一些有價值的信息，由于輸入的是特定時間段的回溯數據，交易策略并不通用。這里更應該學習作者的研究方法，根據不同的情況分析出更好的交易策略。由于交易策略本身也會對市場交易產生影響，所以模型也要不斷迭代。目前區塊鏈市場還處于早期，有機會分析出很多有價值的結果。本文作者IlyaNevolin，文章來源于medium.com,由藍狐筆記社群“Dyna”翻譯。當我在研究數據庫中的價格和交易量數據時，挖掘到了一些非常有價值的信息。我想繪出一天內每小時的不同數據。具體來說，我想看看在一天之內是否存在某種模式。我所做的是拉出過去14天里，每隔2分鐘的所有價格和交易量數據。這意味著從2月13日到2月27日的所有數據，僅僅是比特幣——我還沒有研究其他幣種。請記住，我們有兩種類型的交易量：24小時交易量和和交易增量。還有一點，我想以小時為單位繪制一個圖，但是因為有2分鐘間隔，因此我們需要計算出給定小時內所有數據點的平均值。最終結果如下:

路透社：SBF欺詐指控回避了關于美國法律如何看待加密貨幣的爭論:1月9日消息，Sam Bankman-Fried可能會發現很難辯訴應該撤銷針對他的欺詐指控，因為美國法律如何對待加密貨幣存在不確定性，就像涉及數字資產的刑事案件中其他被告一樣完成了。法律專家表示，這是因為曼哈頓聯邦檢察官對現已破產的加密貨幣交易所 FTX 創始人的指控在很大程度上回避了正在進行的關于加密貨幣是否應作為證券或商品進行監管的辯論。但據專家稱，這種不確定性與針對SBF的大部分指控無關。雖然他面臨一項串謀證券欺詐的指控，但該指控稱他誤導了FTX的股票投資者，并未涉及交易所交易資產的性質。[2023/1/9 11:02:36]

左邊我們有一個表，在這里我插入了標準化的平均值，這樣所有數據就在0-1的范圍內。通過將數據標準化，我們可以很容易地比較它們的趨勢/行為。請注意：我們的日期和時間對應于UTC時區，“小時”字段也是的。右邊是我給三個數據集繪制的雷達圖。橙色是價格，藍色是24小時交易量，綠色是交易增量。注意，雷達的半徑從中心向外圈以計算。它對應于前面標準化之后的范圍內的數據。其中0對應最小值，1對應最大的值。觀察這3個圖，似乎價格和交易量增量之間沒有關系。現在我們把交易量增量數據移開：

動態 | 烏克蘭國會收到一項關于應如何對與加密有關的收入征稅的草案:據Coindesk消息，一項草案規定了烏克蘭應如何對與加密有關的收入征稅，該草案已提交給該國議會Verkhovna Rada。該法案是由烏克蘭數字轉型部、區塊鏈4ukraine派系議會協會和更好的監管交付辦公室(BRDO)組織起草的。這份由13名議會成員撰寫的文件旨在修訂烏克蘭的稅法，并引入與加密資產相關的主要概念。該法案將此類資產定義為“一種特殊類型的有價值財產，以數字形式創建、記賬并通過電子方式處理”，比如加密貨幣、代幣以及草案中未指定的其他類型。總部位于烏克蘭的加密貨幣交易所Kuna的創始人，烏克蘭區塊鏈協會主席Michael Chobanian表示，他相信這項法律將奏效，但該行業還面臨其他障礙，需要解決。[2019/11/20]

當比較價格和24小時交易量時我們確實看到了一些有趣的事情：當價格很低時,24小時交易量達到最高峰值。當價格在最低點時，成交量也很低。當價格處于最高點時，交易量相當高但不是最高。這些是從觀察中得來的有趣事實，但它們沒什么用。接下來要看的是時間/小時數據:

動態 | 金色沙龍深圳站“量化市場暗流涌動 如何破冰”將拉開序幕:由金色財經主辦，貝殼公關承辦，節點資本、Nodeplus、引力波G-Wave協辦的金色沙龍深圳站第一期將于1月24日拉開序幕。本期沙龍以“論生態·量化市場 | 暗流涌動如何破冰”為主題，邀請臻云科技、Amber AI、BQuant、共盈資本、Tokenpanda等量化企業，再次聊聊量化，與你共同面對熊市，了解量化交易策略。金色財經將對此次活動進行全程圖文直播，敬請留意。報名點擊鏈接。[2019/1/16]

如圖所示，價格在23:00最高，10點最低，0點很低。這讓我很興奮，因為我可以使用這些發現來創建一個超級簡單/愚蠢的交易策略。該策略如下：價格最低時買入，最高時賣出。幾分鐘后，我添加了一個新的回溯測試策略并開始運行測試。我得到的第一個ROI，結果類似于你從上圖中得到的。然而，我們的回溯測試系統輸入了一個100%的買賣交易，因此它會使用所有資金來進行買入/賣出交易。所以在我們的例子中，如果輸入買入指令，它將會在時鐘敲響10點時購買，然后什么都不做直到23:00賣出。在我貼出結果之前還有一些事情要說明:生成以上圖表的數據在一個特定日期范圍，所以他們只適用于這個范圍。但我想看看這個交易策略在該范圍之外的表現。由于我們的系統在單次交易時使用了100%的資金，所以我們需要創建兩個實驗：一個是在價格最低點進行交易，另一個是在第二最低點交易。以下是我從回溯測試中得到的:

阿拉斯加女學生如何依靠2014年的比特幣課題支付大學學費:2014年，阿拉斯加的一位女學生以比特幣作為競賽項目課題，而在當時這一課題毫無疑問獲得了評委的青睞。到現在，這一課題不僅為她帶來了榮譽，還給她積累了一定的財富。而當時因為這一課題而了解到比特幣的孩子們大多數仍舊保留著這些比特幣，同時還保持著對加密貨幣的興趣。正如這故事所表明的，向孩子傳授有關金錢的知識并賦予他們一定的財務自由越早越好。[2017/12/29]

第一個數據列是“日期”，表明直到該天進行回溯測試。每個測試的時間跨度為14天，并在該指定日期值結束。例如，2月27日表示從2月13日到2月27日這段時間。第二和第三列是從回溯測試系統獲得的ROIs值。分為兩列，每一列各代表一個不同的實驗，第一列是在10點進行買入交易得到的；第二列ROI來自于在午夜進行的交易。我畫了一個二維柱狀圖在右邊顯示這兩組ROIs值。藍色柱子的ROI值是在10點買入得到的，橙色的柱子是在午夜買入得到的。有趣的是，在午夜交易的ROIs值更高。在我們的例子中這可能是正確的，但這并不意味著它通常是正確的。請記住，我們的系統在給定的精確時間點進行交易，但可能是在中途23:30達到真正的最大值。要做出更精確的計算，不僅需要包括當天的小時數據，還要包括給定小時的每分鐘，以獲得更清楚的畫面。然而，通過觀察ROIs，看到如此大的數字，比如42%，真是太令人驚訝了！如果我們考慮到該測試系統每天只做一個完整的交易周期，那就更令人震驚了。所以這個系統總計只做了14個“買入+賣出”交易循環得到的這些ROI值。在圖表上我們還可以看到其他一些東西，隨著時間的推移ROIs減少了。我最初的想法是，與2月份相比，3月份BTC的價格下降了，但這似乎是錯誤的：

從上圖我們清楚地看到，3月份BTC的價格正在上漲，但3月6日的價格又開始下跌。我不想花太多的時間去弄清楚ROI值到底發生了什么，但我認為最有可能的是：我們在一個14天的窗口內進行回溯測試，ROIs值從3月1日開始暴跌。所以很有可能是2月20日到2月26日之間的交易對ROIs有很大的影響，因為在這段時間內價格下跌，導致之后一段時間內的ROIs值很低。如果以上我寫的你完全不明白，記住這個：在午夜或上午10點買進比特幣，那時它最有可能是最低的，然后在晚上11點賣出，那時它的價格最有可能達到頂峰。

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