H&F 加密货币量化选币策略：模仿 Gemini 的股票筛选逻辑

加密货币市场的波动性远高于传统股票市场，这使得传统投资方法难以奏效。然而，Gemini 等交易平台在股票量化分析方面的经验，为加密货币资产的选择提供了宝贵的借鉴。我们可以参考 Gemini 如何通过量化分析选择合适的股票的思路，构建一套适合加密货币市场的量化选币策略，以下简称 H&F 策略。

H&F策略的核心理念

H&F (Hold & Forecast) 策略的核心理念在于将加密货币视为具备长期投资价值的数字资产，并运用量化分析方法来评估其内在价值，识别市场中被低估或具备高增长潜力的加密货币。该策略旨在通过精细的数据分析和模型预测，获取超越市场平均水平的回报。该策略的有效性建立在以下关键假设之上：

• 历史数据蕴含信息： 加密货币的历史价格数据、交易量数据、链上数据（如活跃地址数、交易笔数、gas费用等）以及社交媒体情绪等，都蕴含着关于其未来表现的宝贵信息。这些数据可以用来识别市场趋势、评估项目健康状况，以及预测未来的价格波动。更深入的分析可能包括波动率分析、相关性分析和事件驱动分析。
• 市场存在无效性： 加密货币市场，与其他金融市场一样，并非完全有效。信息不对称、投资者情绪波动（如FOMO和恐慌性抛售）、监管不确定性、以及市场操纵等因素，都会导致市场出现无效性，使得某些资产的价格暂时偏离其内在价值。H&F策略旨在利用这些无效性，寻找价格被低估的机会。
• 量化模型可预测未来： 通过建立复杂的量化模型，并利用机器学习、时间序列分析、回归分析等技术，可以挖掘历史数据中的模式，并预测未来价格走势。这些模型可能包括趋势跟踪模型、均值回归模型、套利模型等。模型的有效性需要通过回测和实盘交易进行验证和优化，并不断适应市场变化。风险管理在量化模型中至关重要，包括止损策略、仓位控制和风险分散。

H&F策略的步骤

H&F (Hold and Fold) 策略，也常被称为持有并放弃策略，在加密货币交易中是一种风险管理和盈利策略。该策略主要包含以下几个关键步骤：

1. 识别潜在投资标的： H&F策略的第一步是选择具有增长潜力的加密货币。这需要进行深入的研究和分析，包括考察项目的基本面、技术指标、市场趋势、团队背景、社区活跃度以及潜在的风险因素。选择那些技术创新性强、应用前景广阔、市场认可度逐渐提升的加密货币。
2. 构建投资组合： 根据风险承受能力和投资目标，将资金分配到选定的加密货币中。构建多元化的投资组合有助于分散风险，降低单一资产价格波动带来的影响。投资组合的构建应考虑到不同加密货币之间的相关性，避免过度集中于同一类型的资产。
3. 设定止损点： 为每个投资标的设定明确的止损点。止损点的设置应基于技术分析或风险承受能力，当价格跌破止损点时，果断卖出，以限制潜在的损失。止损点的合理设置需要根据市场的波动性和个人风险偏好进行调整。
4. 长期持有核心资产： 对于投资组合中的核心资产，采取长期持有的策略。核心资产通常是那些基本面良好、长期增长潜力大的加密货币。长期持有可以享受资产增值的长期收益，并降低交易频率，从而减少交易成本和情绪干扰。
5. 定期评估和调整： 定期对投资组合进行评估，检查投资标的的基本面是否发生变化，市场趋势是否发生转变。根据评估结果，对投资组合进行调整，包括调整仓位、更换投资标的等。定期评估的频率可以根据市场情况和个人投资策略进行调整。
6. 耐心等待： H&F策略强调长期投资，需要投资者具备耐心。加密货币市场波动性较大，价格可能会出现短期下跌。投资者应避免受到短期价格波动的影响，坚持长期投资的理念，等待资产升值。
7. 适时止盈： 当投资标的价格达到预期的盈利目标时，可以考虑部分或全部止盈。止盈可以锁定利润，避免价格回调带来的损失。止盈点的设置应根据市场情况和个人盈利目标进行调整。

1. 数据收集与清洗:

类似于 Gemini 对股票基本面和技术面数据的收集方式，Hedge Fund（对冲基金）量化交易策略需要收集并整合海量的加密货币相关数据，构建全面的信息基础。这些数据来源广泛，涵盖市场交易、区块链底层、社交媒体舆情、项目开发进展以及项目基本面等多个维度，以确保策略能够捕捉到潜在的交易信号和风险因素。

• 价格数据： 历史价格、成交量、波动率、最高价、最低价、开盘价、收盘价、涨跌幅以及交易深度等数据，这些数据可以通过各大加密货币交易所提供的应用程序编程接口（API）实时或批量获取，例如Binance API、Coinbase API、Kraken API等。API接口的稳定性、数据更新频率和数据质量是选择数据源的重要考量因素。还可以考虑使用专业的加密货币数据供应商，它们通常提供更清洗、更全面的历史数据。
• 链上数据： 交易笔数、活跃地址数、新增地址数、转账金额、哈希率（对于PoW共识机制的加密货币）、Gas 费用（对于以太坊等智能合约平台）、智能合约调用次数、代币持有者分布等数据，这些数据反映了区块链网络的活动情况和健康程度。数据来源包括区块链浏览器（如Etherscan、Blockchair）或专门的链上数据分析平台（如Glassnode、Nansen、Chainalysis）。链上数据分析有助于识别大额交易、鲸鱼动向、资金流向等潜在的市场操纵行为。
• 社交媒体数据： Twitter、Reddit、Telegram、Discord、Facebook等社交媒体平台上关于加密货币的讨论、评论、情绪和关键词频率等数据，可以使用自然语言处理（NLP）技术，结合情感分析模型，提取市场情绪指标。例如，可以监控特定加密货币标签下的推文数量、点赞数、转发数、评论内容的情感极性等。需要注意的是，社交媒体数据可能存在噪音和虚假信息，需要进行过滤和清洗。
• 开发者活跃度数据： Github、Gitlab等代码托管平台上的代码提交次数、新增代码行数、issue 数量、pull request数量、开发者数量、代码贡献者数量等数据，这些数据反映了项目的开发进展、社区活跃度和技术实力。可以通过分析代码提交频率、issue解决速度、开发者参与度等指标，评估项目的长期发展潜力。
• 项目基本面数据： 项目白皮书、团队成员信息、顾问团队信息、融资情况（包括ICO、IEO、VC投资等）、代币经济模型（如代币供应量、分配机制、通胀/通缩模型）、应用场景、合作伙伴关系、监管政策合规性等数据，这些数据需要通过深入研究项目文档、官方网站、新闻报道、行业分析报告等渠道获取。项目基本面数据是评估项目价值和风险的重要依据。

收集到的原始数据通常存在噪声、缺失值、重复数据、格式不一致等问题，需要进行清洗和预处理，以提高数据质量和模型预测的准确性。数据清洗和预处理是量化交易策略开发的关键环节：

• 缺失值填充： 根据缺失数据的类型和分布，选择合适的填充方法。对于时间序列数据，可以使用线性插值、多项式插值、季节性分解等方法。对于非时间序列数据，可以使用均值填充、中位数填充、众数填充或使用机器学习模型预测缺失值。
• 异常值处理： 使用统计方法（如Z-score、箱线图）或机器学习算法（如Isolation Forest、One-Class SVM）识别并剔除异常值。异常值可能是由于数据错误、市场波动或其他异常事件导致的。需要仔细分析异常值产生的原因，并根据实际情况选择合适的处理方法。
• 数据标准化/归一化： 将不同量纲的数据进行标准化或归一化，使其具有可比性。常用的方法包括Z-score标准化（将数据转换为均值为0，标准差为1的分布）和Min-Max归一化（将数据缩放到[0, 1]的区间）。数据标准化/归一化可以消除量纲影响，提高模型的收敛速度和预测精度。
• 数据平滑： 为了减少噪声的干扰，可以对时间序列数据进行平滑处理。常用的方法包括移动平均、指数平滑、Savitzky-Golay滤波器等。
• 数据转换： 根据模型的需求，可以对数据进行转换，例如对数转换（用于处理偏态数据）、差分转换（用于处理非平稳时间序列）、傅里叶变换（用于提取频域特征）等。

2. 特征工程:

特征工程是从原始数据中提取具有预测能力的特征，旨在优化量化模型的性能。如同 Gemini 在股票量化分析中所采用的各类指标，H&F 策略也能提取以下关键特征，用于捕捉加密货币市场的细微变化：

• 技术指标： 包括但不限于移动平均线 (MA)，用于平滑价格波动并识别趋势；相对强弱指数 (RSI)，衡量价格变动的速度和幅度，判断超买超卖情况；移动平均收敛散度 (MACD)，通过分析两条移动平均线的关系来识别潜在的买卖信号；布林线 (Bollinger Bands)，根据价格的标准差来判断价格波动的范围。还可以包括成交量加权平均价 (VWAP)、 Ichimoku Cloud (一目均衡表) 等更复杂的指标。
• 链上指标： 每日活跃地址数 (DAA)，反映网络的使用活跃程度；交易量，表明市场参与度和流动性；平均交易规模，可能暗示机构或散户的参与情况；币龄销毁天数 (Coin Days Destroyed)，用于识别长期持有者转移代币的行为，可能预示着市场趋势的转变。更深入的分析还可以考虑 Gas 费用、区块大小、孤块率等。
• 情绪指标： 通过分析社交媒体平台 (如 Twitter, Reddit) 和新闻媒体文章，计算社交媒体情绪指数和新闻媒体情感指数，评估市场对特定加密货币的整体态度，并以此判断市场情绪是乐观还是悲观。情绪指标的构建需要自然语言处理 (NLP) 技术。
• 基本面指标： 市值，衡量加密货币的总价值；流通量，影响价格的供需关系；总供应量，限制了加密货币的最大数量；市值与交易量比率 (NVT)，类似于股票市场的市盈率，用于评估加密货币是否被高估或低估。还可以考虑通货膨胀率、挖矿难度等因素。
• 开发者活跃度指标： Github 提交次数，反映项目的开发进度；issue 解决速度，衡量开发团队的效率；贡献者数量，表明社区的参与度和活跃度。其他指标还包括代码审查频率、文档更新频率等。

这些特征共同作用，旨在揭示加密货币的价格走势、市场参与者的情绪、区块链网络的活跃状态以及项目本身的基本面。 例如，每日活跃地址数 (DAA) 的显著增加可能预示着用户对特定加密货币的需求正在增长，从而推动价格上涨；而 Github 提交次数的持续增加可能表明项目正在积极开发和改进，从而增强投资者对该项目未来的信心。 通过综合分析这些特征，H&F 策略可以更准确地预测市场走势，并制定相应的交易策略。

3. 模型构建与回测:

在对加密货币市场进行深度分析并提取了具备预测能力的特征后，下一步是构建量化模型，用于预测加密货币的价格波动方向、幅度，或者更广泛地评估其投资价值，为交易决策提供量化依据。不同的模型适用于不同的交易策略和市场环境。常用的量化模型包括：

• 线性回归模型： 这是一种基础但有效的预测模型，通过建立自变量（例如历史价格、交易量、市场情绪指标、宏观经济数据等）与因变量（未来加密货币价格）之间的线性关系来进行预测。在实际应用中，需要对数据进行预处理，例如标准化、归一化，以消除量纲影响，并进行特征选择，避免共线性问题。线性回归模型的优点是简单易懂，计算效率高，缺点是难以捕捉非线性关系。
• 时间序列模型： 这类模型专门用于分析随时间变化的数据序列，例如加密货币的价格时间序列。ARIMA (自回归积分滑动平均模型) 及其变种是常用的时间序列模型。ARIMA 模型通过分析时间序列的自相关性和偏自相关性，来预测未来价格走势。使用 ARIMA 模型需要确定模型的阶数 (p, d, q)，这通常需要通过观察自相关和偏自相关图来确定。时间序列模型适用于具有明显趋势和季节性特征的加密货币价格预测。
• 机器学习模型： 机器学习模型在处理复杂的非线性关系方面具有优势。常用的模型包括：
  • 支持向量机 (SVM)： SVM 通过在高维空间中寻找最优超平面来对数据进行分类或回归。在加密货币投资中，SVM 可以用于预测价格上涨或下跌，或者将加密货币分为不同的风险等级。
  • 随机森林 (Random Forest)： 随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并集成它们的预测结果来提高预测准确性。随机森林具有抗过拟合能力强、对特征重要性进行评估等优点，适用于处理高维数据。
  • 神经网络 (Neural Network)： 神经网络是一种复杂的模型，通过模拟人脑的神经元连接方式来学习数据中的复杂模式。深度学习模型，如循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆网络 (LSTM)，特别适用于处理时间序列数据，可以用于预测加密货币的价格走势。神经网络需要大量的训练数据和计算资源，并且容易出现过拟合问题。

模型构建完成后，至关重要的是进行回测，即使用历史数据模拟交易，评估模型的性能和潜在风险。回测能够帮助投资者了解模型在过去一段时间内的表现，并根据回测结果调整模型参数，优化模型性能。常用的评估指标包括：

• 夏普比率 (Sharpe Ratio)： 夏普比率衡量的是在承担一定风险的情况下，模型所能获得的超额收益。它定义为 (投资组合收益率 - 无风险利率) / 投资组合标准差。夏普比率越高，表明模型的风险调整后收益越高，性能越好。
• 最大回撤 (Maximum Drawdown)： 最大回撤是指在回测期间，投资组合价值从峰值到谷底的最大跌幅。它反映了模型在最坏情况下的亏损程度，是衡量模型风险的重要指标。投资者应尽量选择最大回撤较小的模型，以控制投资风险。
• 胜率 (Win Rate)： 胜率是指模型预测正确的次数占总预测次数的比例。胜率越高，表明模型的预测准确性越高。但胜率并非越高越好，还需要结合盈亏比来综合评估模型的性能。
• 年化收益率 (Annualized Return)： 年化收益率是指将投资组合在一段时间内的收益率转化为年度收益率。它是衡量模型盈利能力的重要指标。在比较不同模型的性能时，应同时考虑年化收益率和风险指标，如夏普比率和最大回撤。

回测是一个迭代的过程。通过对回测结果的分析，可以发现模型的不足之处，并据此调整模型参数、优化特征选择、改进交易策略。例如，如果模型在特定市场条件下表现不佳，可以考虑引入新的特征或调整模型参数以适应市场变化。持续的回测和优化是提高量化模型有效性的关键。

4. 风险管理:

加密货币市场以其显著的波动性为特征，因此，有效的风险管理对于任何交易策略而言都至关重要。HODL & Forget (H&F) 策略，虽然看似被动，但同样需要周密的风险管理框架来应对市场的不确定性。以下是H&F策略中应包含的关键风险管理措施：

• 头寸规模控制 (Position Sizing): 精细化的头寸规模控制是降低风险的首要步骤。这意味着投资者应预先确定每个加密货币投资所占总投资组合的比例上限。例如，可以设定单个加密货币的投资比例不超过总资产的5%或10%。这种限制有助于避免因单一资产表现不佳而导致重大损失。更进一步，可以根据加密货币的市值、流动性以及历史波动率等因素动态调整不同币种的投资比例。
• 止损策略 (Stop-Loss Orders): 止损订单是一种预先设定的指令，当加密货币价格下跌至特定水平（止损点）时，系统会自动执行卖出操作。这是一种自动化的风险控制工具，旨在限制潜在亏损。止损点的设置应基于对特定加密货币波动性的分析以及投资者自身的风险承受能力。静态止损（例如，在买入价下方固定百分比处设置止损）和动态止损（例如，跟踪价格上涨并相应调整止损点）都是可行的策略。
• 风险分散 (Diversification): 风险分散，也称为多元化投资，是将资金分配到多个不同的加密货币中，以降低单一资产风险的策略。不同加密货币的价格走势可能存在差异，因此，通过投资于不同类型的加密货币（例如，市值较大的主流币、新兴的DeFi代币、以及专注于特定领域的项目代币）可以有效降低投资组合的整体波动性。 需要注意的是，过度分散也可能导致收益稀释。
• 仓位管理 (Position Management): 仓位管理是指根据市场状况和个人风险偏好动态调整投资组合中加密货币的持有量。在市场出现明显下跌趋势时，投资者可以考虑降低整体仓位，即减少持有的加密货币数量，以降低潜在的损失风险。相反，在市场处于上升趋势时，可以适当增加仓位，以抓住上涨的机会。 仓位管理还包括定期重新平衡投资组合，以确保各个加密货币的投资比例符合最初设定的风险管理策略。 这可能涉及出售表现优异的加密货币，并将资金重新分配到表现不佳的加密货币中，以维持投资组合的平衡。

5. 模型迭代与优化:

加密货币市场具有高度波动性和不可预测性，行情变化迅速，对量化交易模型的有效性提出了持续的挑战。为了保持Hedge & Forward (H&F) 策略在不断演变的市场环境中的盈利能力和竞争力，必须建立一套完善且动态的模型迭代和优化机制。该机制应包含以下关键要素，以确保模型能够及时适应市场的变化并做出相应的调整：

• 定期回测与性能评估： 定期利用最新的历史市场数据对模型进行回测，这是一个至关重要的步骤，用于评估模型在真实市场环境中的实际表现。回测的频率应根据市场波动性进行调整，在高波动时期应增加回测频率。回测过程需要模拟真实交易环境，包括考虑交易手续费、滑点等因素，以获得更准确的性能评估结果。评估指标应包括但不限于：年化收益率、最大回撤、夏普比率、胜率等，以便全面了解模型的优缺点。
• 参数优化与自适应调整： H&F策略的模型参数对最终的交易结果有着显著影响。为了找到最优的参数组合，应采用先进的优化算法，例如遗传算法 (Genetic Algorithm)、粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization) 或贝叶斯优化等。这些算法能够有效地在复杂的参数空间中搜索，找到使模型性能达到最佳的参数组合。还可以引入自适应参数调整机制，使模型能够根据市场状况自动调整参数，从而提高模型的鲁棒性。
• 特征工程与动态特征更新： 模型所使用的特征是影响模型预测能力的关键因素。随着市场的发展和新信息的涌现，原有的特征可能变得不再有效，或者新的特征可能出现。因此，需要定期审查和更新模型的特征集。这包括增加新的特征，例如链上数据、社交媒体情绪指标、宏观经济数据等，以及删除冗余或无效的特征。特征选择的方法可以使用基于统计学的方法，例如相关性分析、互信息等，也可以使用机器学习的方法，例如特征重要性排序、递归特征消除等。
• 模型选择与集成学习： 没有一种模型能够永远适应所有市场状况。为了提高模型的稳定性和适应性，可以尝试不同的模型架构，例如线性回归、支持向量机 (SVM)、神经网络 (Neural Network)、决策树 (Decision Tree) 等。在选择最佳模型时，可以采用交叉验证等方法，以避免过拟合。还可以使用集成学习的方法，将多个模型的预测结果进行组合，从而提高模型的整体性能。常见的集成学习方法包括：Bagging、Boosting、Stacking 等。

案例分析

假设我们运用 H&F (高频交易) 策略，旨在筛选出具备长期投资潜力的 Layer2 加密货币。这个策略融合了技术分析、链上数据分析和量化模型，以期在快速变化的加密货币市场中获得优势。

1. 数据收集： 细致地收集了市场上主流 Layer2 项目的历史数据，包括但不限于 Arbitrum (ARB), Optimism (OP), Polygon (MATIC) 的历史价格走势、总锁定价值 (TVL)、每日活跃用户数量、以及开发者活跃度等关键数据。数据的质量和完整性是后续分析的基础，因此我们注重数据的来源可靠性和清洗过程。我们还收集了宏观经济数据，例如通货膨胀率和利率，以评估外部因素对加密货币市场的影响。
2. 特征工程： 从原始数据中提取有意义的特征，以供模型学习。这包括计算 7 日、30 日移动平均线等趋势指标，以及相对强弱指数 (RSI) 等超买超卖指标。同时，也关注链上数据的变化，例如 TVL 增长率、活跃用户增长率等反映网络效应的指标。Github 提交次数等开发者活跃度指标可以反映项目的开发进度和社区参与度。我们还考虑了交易量波动率等风险指标。
3. 模型构建： 构建预测模型和分类模型。使用线性回归模型预测未来价格走势，捕捉潜在的投资机会。采用支持向量机 (SVM) 将 Layer2 加密货币划分为 “买入”、“持有” 和 “卖出” 三个类别，为投资决策提供参考。我们尝试了多种机器学习模型，包括时间序列模型（例如 ARIMA 和 Prophet）以及集成学习方法（例如随机森林和梯度提升机），以找到最适合我们数据集的模型。模型参数通过交叉验证进行优化，以避免过拟合。
4. 回测： 使用过去一年的历史数据对模型进行回测，模拟真实交易环境，评估模型的有效性和盈利能力。关注的关键指标包括夏普比率（衡量风险调整后收益）、最大回撤（衡量潜在的最大亏损）、胜率（衡量盈利交易的比例）和年化收益率（衡量投资的总体回报）。回测过程考虑了交易手续费和滑点，以更真实地反映实际交易成本。我们还进行了敏感性分析，以评估模型对不同参数和市场条件的鲁棒性。

根据回测结果，模型判断 Optimism (OP) 的 TVL 增长率和活跃用户增长率表现突出，表明其生态系统正在快速发展。同时，开发者活跃度较高，意味着项目具有持续的创新能力。综合考虑，模型预测 Optimism (OP) 未来具有较高的增长潜力，因此将其评级为 “买入”。这个评级并非一成不变，我们会持续监控市场数据，并根据新的信息调整模型参数和投资策略。更深入地分析，我们还会考虑 Optimism 的技术架构、治理结构以及与其他 Layer2 解决方案的竞争态势。

H&F策略的局限性

H&F (高频交易) 策略在加密货币市场中并非万能灵药，其应用受到多种因素的制约，存在显著的局限性：

• 数据质量： 加密货币市场由于交易所众多、数据来源分散，数据质量参差不齐。大量的噪声数据、错误数据、延迟数据以及清洗不干净的数据会严重影响量化模型的训练和预测精度，甚至导致错误的交易信号。高质量的数据是构建有效 H&F 策略的基础，但获取和维护高质量数据本身就是一个挑战。例如，交易所API的不稳定性、数据格式的不统一以及深度信息的缺失，都增加了数据清洗和处理的难度。
• 市场波动性： 加密货币市场以其极高的波动性而闻名，价格在短时间内可能出现剧烈波动。这种高度波动性使得量化模型难以准确预测短期的价格走势，尤其是在高频交易场景下，微小的价格偏差都可能导致交易亏损。传统的统计模型可能无法有效捕捉市场中的非线性动态和突发事件的影响，因此需要更加复杂的模型和风险管理措施。
• 黑天鹅事件： 加密货币市场对突发事件高度敏感。监管政策变化（例如，某个国家禁止加密货币交易）、重大的安全漏洞（例如，交易所被盗）或者意外的市场操纵等黑天鹅事件，都可能导致市场瞬间崩盘或暴涨。量化模型通常基于历史数据进行训练，难以预测此类突发事件的影响，因此在黑天鹅事件发生时，H&F 策略可能会遭受重大损失。有效的风险管理策略需要考虑此类事件的可能性，并设置相应的止损机制。
• 过度优化： 为了在历史数据回测中获得更高的收益，一些交易者可能会过度优化模型参数，使其过于适应历史数据。这种过度优化会导致模型在实际交易中的泛化能力较差，即在新的市场环境下表现不佳。过度拟合的模型会放大历史数据中的噪音，而忽略了市场的真实规律。因此，在模型开发过程中，需要采用交叉验证、样本外测试等方法来评估模型的泛化能力，并避免过度优化。
• 算法失效： 随着市场参与者的增加和策略同质化的加剧，原有的 H&F 策略可能会逐渐失效。例如，当越来越多的交易者采用相同的套利策略时，套利机会就会消失。交易所的技术升级和交易规则的调整也可能导致某些策略失效。因此，量化策略需要不断地进行更新、优化和调整，以适应市场的变化。需要定期评估策略的绩效，并进行A/B测试，以寻找新的交易机会和改进策略的方法。同时，需要密切关注市场动态和技术发展，以便及时调整策略。

综上所述，在使用 H&F 策略时，必须充分认识到其固有的局限性。仅仅依靠量化模型无法完全掌控市场风险，因此应该将 H&F 策略与其他投资方法（例如，基本面分析、长期持有等）相结合，构建多元化的投资组合，以降低整体投资风险，并取得更稳健的投资回报。同时，需要持续进行风险管理和模型监控，以便及时应对市场变化和突发事件。