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专家在低迷市场中保持安全?

2021-06-10 wanbizu AI 来源:区块链网络

加密货币市场的波动是出了名的,一些加密货币在一天内经历的波动比许多传统金融工具在一周内经历的波动还要大。

虽然这种波动使加密货币成为投机者和投资者最赚钱的资产,但它也带来了重大风险——因为市场可能会经历重大的不利价格波动,这可能会在低迷的市场中迅速消灭投资者。

但是,虽然一些投资者在市场转红时难以盈利,但其他投资者已做好充分准备,并且已经利用一系列平台和策略来维持价值,甚至无论市场表现如何都可以盈利。

这是他们如何做到的。

去中心化期权交易

加密货币交易可以大致分为两种类型:多头和空头。 做多的人希望在加密货币资产升值时获利,而做空的人则希望在其下跌时获利。

但是,尽管绝大多数交易者知道如何进行上行投机,但能够进行下行投机的相对较少——这主要是由于现货交易平台的局限性,因为这些平台通常不提供做空资产的能力。

这就是为什么有经验的交易者更喜欢交易期权——这是一种衍生合约,如果资产在给定窗口内超过特定阈值,持有人有权以特定价格买卖特定资产。 这些可用于轻松推测资产是会升值(例如通过购买看涨期权)还是会下跌(例如通过购买看跌期权)。

直到最近,绝大多数期权交易都发生在中心化平台上。 但由于可用期权的类型和种类有限,许多更复杂的期权交易者现在更喜欢去中心化的期权交易平台——包括 Premia。

这背后的原因有几个,但主要是由于去中心化选项提供的灵活性增加。 例如,交易者能够创建自己的个性化期权合约,然后使用 Premia 的期权创建工具和去中心化市场为这些合约获取流动性。

这允许交易者做多或做空他们选择的资产,而不是依赖于中心化平台上可用的期权合约的潜在限制范围。 因此,专家们越来越多地利用 Premia 等平台来对冲他们的头寸并在市场进入低迷时获利。

套利交易

在大多数市场中,交易者赚取(或试图赚取)利润的最常见方式是推测价格变动的方向,例如通过摆动或日间交易。

虽然许多交易者在这方面非常成功,但绝大多数交易者无法通过投机交易获利。 相反,大多数最终都会亏损。 在熊市中情况更是如此,在熊市中获利的机会更加稀缺,因为大多数资产都在大幅下跌。

然而,有一种方法可以通过参与一种称为套利的做法来获得更可靠的利润,而不管周围的市场状况如何。 这本质上是通过在一个平台上购买资产来提取利润,然后立即在另一个平台上出售以锁定价值差异作为利润的过程。

当资产在两个或多个平台上以较大的价差进行交易时会出现套利机会——例如,如果比特币在一个平台上的交易价格为 30,000 美元,而在另一个平台上的交易价格为 35,000 美元,您可以从第一个平台购买 1 BTC,然后将其转移到第二个平台出售它以锁定 5,000 美元的利润(减去费用)。

由于大多数加密货币的波动性,这些机会相当普遍,执行起来并不太具有挑战性。 然而,应该注意的是,这些机会通常是非常短暂的,而那些能够执行大订单(就绝对价值而言)的机会将是最好的,因为费用可以深深地削减利润。

与所有事情一样,套利仍然存在一些风险,但如果使用正确的工具、时机和技能,它可以成为在任何市场中获利的安全方式。

提供流动性

如果您曾经在加密货币交易所进行过交易,那么您可能已经发现了一个简单的事实——无论市场如何变动,加密货币交易所总是赢家。

这是因为这些交易所总是会减少交易,无论个人是赢还是输。 但是,虽然这种收入流在很大程度上仅限于中心化交易所的股东,但去中心化交易所和无需许可的流动性池的出现使交易费收入的获取民主化。

目前,有不少去中心化交易协议允许用户为矿池提供流动性并分享他们产生的费用收入——一些最受欢迎的选择包括以太坊上的 Uniswap 和 Curve,以及币安智能链上的 PancakeSwap。

Uniswap 流动性池示意图。 (图片:Uniswap)

它的工作方式很简单。 通过向流动性池做出贡献,例如 USDT/USDC,投资者将拥有该池的一部分。 每当增加流动性或从池中取出流动性时,都会向交易者收取费用(例如 Uniswap 交易规模的 0.3% 或 PancakeSwap 交易规模的 0.2%)。 然后,该收入按比例分配给所有流动性提供者。

由于自动化做市商 (AMM) 的复杂性和恒定的产品公式,添加到流动性池中的不稳定资产(例如 ETH/WBTC)可能会遭受非永久性损失 (IL)。 在许多情况下,来自费用的收入超过任何潜在的 IL,但许多流动性提供者倾向于通过仅提供纯稳定币池来几乎完全避免这个问题——几乎没有或没有与波动相关的损失。

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原文链接:https://www.newsbtc.com/news/company/experts-stay-safe-in-a-down-market/

原文作者:NewsBTC

编译者/作者:wanbizu AI

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