一文看懂加密货币量化交易,如何与AI结合?

AI与区块链,是近期最受关注的两大科技,彼此之间可以如何结合?量化交易可以克服人性贪婪与恐惧的弱点,AI可以如何参与其中,发挥深度影响力?

AI、区块链,可以结合吗?

资讯科技的发展,已经深入到了我们每一个人的生活,几乎是没有网络有些人就不知道怎么过日子的地步,30年前网络开始发展的时候,我有幸可以参与其中,看着这些年世界的变化,个人的感受是特别的深刻,有许多心得想要与大家分享。

近年来最火热的议题就是AI与区块链,前者是早在数十年前就已经存在的技术,但直到今日因为网络与大数据,还有半导体技术的成熟,才让它发光发热成为改变世界的重要关键技术,重要到美国还要立法去阻止对手发展。


AI技术数十年前就存在,因网络与大数据,还有半导体技术的成熟,现在才发光发热,成为改变世界的重要关键技术。

后者则是去中心化的概念,基于我们对中心化极权世界的不信任而生,靠的也是一样是网络的普及与便宜又具有高速运算能力的半导体,而实现区块链技术并获得市场认证的产品,就是比特币与以太币,以及后续如雨后春笋般出现的各种加密货币,这些发明可以说是时代的必然,是科技让它们变成可能,也必然会再度改变人类的历史。

既然AI与区块链都是如此重要的资讯科技主题,我当然不可能会错过,或许有人想过是否能将这两者结合发展出更能创造价值的技术呢?事实上量趋科技就是在做这件事,我们实现的一种可能性就是:运用AI技术做加密货币量化交易。

量化交易是什么?好处有哪些?

量化交易对许多人来说或许有点陌生,但如果换句话说讲「程式交易」大家应该就会懂了,简单来说,就是将自己的交易操作方式,用明确的程式与条件逻辑去描述,经过大量数据的回测验证,然后将这个逻辑程式化自动化,让程式自动去下单交易,这个方式行之有年,从电脑与网络被发明就一直到今天都是产业的王道。

相较于传统的人为交易,量化交易的好处太多了,它克服了人性贪婪与恐惧的弱点,可以同时监控全世界成千上万个市场,而且不用劳健保可以全年无休不会累。

尤其是加密货币的市场,不像传统市场有开盘有收盘,也不像股票有其营运的公司与投资标地,所以无法用巴菲特的方式去做价值投资。

像比特币与以太币等指标性的加密货币,他们几乎是受到全世界正在发生的每一件事的影响,2022年2月24那天我就是看到比特币瞬间暴跌了1000美元,才知道原来俄乌开战了,而我是脸书朋友圈中第一个知道这件事的人。

机器学习、深度学习是什么?

那AI是如何在这样的市场中,发挥它的强大威力呢?

首先我们要先了解,AI是一个集合性名词,并不是单指某一个技术,也就是说,这个世界还不存在一个想像中像是人类这样,能够观察学习独立思考,甚至有七情六欲的这种AI。

比起用AI这个大家常听到的词,我们更喜欢用Machine Learning「机器学习」和Deep Learning「深度学习」这样的专业用词来称呼我们的技术,这会更为精准。

关于机器学习和深度学习,如果要好好介绍这是可以写一本书的,一般人也没有办法在很短的时间理解。


深度学习,就是更进阶更复杂的机器学习,他利用类似人脑神经细胞网络的结构,建构出人工类神经网络,用巨量的讯息去训练它,就可以让这个类神经网络记住许多复杂的事情。

不过我们一样可以简单地说,机器学习就是一种逼近法,比方说身高和体重就好像是正比的关系但又不太像,考虑男性女性又会有不同的情况,如果再把年龄、人种、职业考虑进去就又会有更精准的结果,只要样本够多,就足以让数学模型找到一些规律,这个模型就可以提供我们进行预测而有一定的准度。

至于深度学习,就是更进阶更复杂的机器学习,他利用类似人脑神经细胞网络的结构,建构出人工类神经网络,用巨量的讯息去训练它,就可以让这个类神经网络记住许多复杂的事情。

比如说当围棋的黑白子是某个方式排列的时候,下一手在某一个位子的期望胜率为何,这就是无法用简单的数学模型来描述的复杂问题,而深度学习可以处理它。

AI如何与量化交易结合?

我们就是运用这样的深度学习技术,将成千上万的因子,比方说比特币每一分钟的价格、有多少买单与卖单、不同交易所不同币种每分钟每小时的成交量...以及之后我们想预测的标的,通常是未来的价格与涨跌,通通喂给我们的模型去学习,然后再做大量的回测,并由专业的交易员进行检视,确认模型学到的是正确的方向趋势,而不是单纯过度优化在某一个特定事件,然后就可以开始小额上线交易进行的验证与测试,再慢慢地放大金额与交易部位,这就是我们能在市场上占有一席之地的原因。

然而市场随时都在变化,唯一不变的定律就是所有事情都在改变,所以用AI做量化交易这个题目是永无止境的,不可能有永远的赢家。尤其市场上的对手也持续在变强,即使现在我们还有领先的优势,但任何人都可能拥有跟我们一样先进的技术与即时的资讯,进而取代我们,所以我们还有打不完的战役,对新AI技术与人才的需求也永远不会有满足的那天。

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