比特币合约量化策略靠谱吗多指标拟合的机械化策略有用吗

市面上目前的量化策略，都是基于多指标拟合的机械化策略，所谓多指标拟合就是使用了多个传统技术指标做出综合判断给出买卖信号的方法，传统的多指标拟合最大的缺点是胜率和绩效稳定性不好。在数据和策略刚刚配合在一起的时候，策略报告看起来挺漂亮。但是随着新数据的进入，策略的参数与数据就开始不匹配了。这时候策略的效用开始降低，直到亏损。

真正优秀的策略是什么呢，一定是于大数据+AI的算法，就是这个技术思路一定是与时俱进，而不是传统的多指标拟合的策略的刻舟求剑，这个说法大家都知道，但是技术上能实现的，就目前来说，国内的没有几家可以做得到，这个绝对不是吹牛逼。

传统的策略是，不管市场怎么变，它都是不变的。就像MACD，参数就是12、26、9，不管遇到什么市场，它就是这个参数应对市场

这个必须做到对交易品长期的历史数据进行学习，把市场历史以来的波动特性以经验值记录下来，某一个市场是具有它自己的波动特性的，回溯长期以来的数据并进行学习，可以把市场历史的整个周期的波动全部记录下来。

对这个市场长期的学习和了解，它就会对市场做出正确的应对并给出信号，市场会不断产生新数据和新的市场波动特性，或者微观的数据特征变化，那么我们就把这些市场新属性更新到AI里，以应对不断变化的市场。

当市场遇到相同或类似的波动特性的时候，它就会有对应性的信号出现，策略胜率和绩效输出稳定，不会因为时间的推移和数据的更新而降低性能，这就好比，这个机器人回溯了你一生的点点滴滴，所以它对你比你自己都了解，这就是AI的魅力。

自动化交易策略这块，我们也会让它达到量化交易的风险管理要求，可以把买卖信号直接以图表的方式推送给用户报警，用户接到报警后，可以根据这个图表，自动化交易或下手工指令。

交易不仅要呈现结果，还要呈现过程，风格，报告。交易是一个综合的平衡的长期的稳定的交易，风险和预期都要包含在内的系统性结果。

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编译者/作者：江恩时价密钥

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