作者|MarcHoward
编译|Guoxi
出品|区块链大本营
玩过股票的人都知道，股票市场的波动受各种因素的共同影响，有着很强的随机性，很难预测。而新兴的加密货币市场与股票市场有着很大的差别，更加难以预测。
由于传统方法行不通，国外网友MarcHoward另辟蹊径，通过分析大众对加密货币的情感来预测加密货币市场的波动。在90天的实验周期里这种方法获得了29%的投资回报率，他是怎么做到的？
让我们一起来看看。
我刚开始接触加密货币时，有一些问题困扰着我：
我们真的可以预测比特币的价格么？
谷歌趋势服务所公开的数据是否能从某种程度上反映比特币大致的涨跌趋势？
我们能否建立一个预测市场动向的可靠交易模型？
当时，我给自己定下了一个看起来遥不可及的目标，就是试图理解加密货币这个变化无常且看似无法预测的市场。
Gate.io首发项目DAO回报率超40倍，最高涨幅1992.7%:据Gate.io芝麻开门行情显示，截至今日11:50，DAO首发上线项目上线19小时内最高涨幅达1992.7%，最高价格4.1854美元，为首发认购价格0.1美元的41.854倍，当前价格为2.3442美元。
据悉，Gate.io已于昨日17:00首发上线DAO。近期行情波动较大，请注意控制风险。[2021/2/10 19:24:37]
当然了，我这并不是不自量力。加密货币市场充满了魅力，让许多交易员都沉醉其中。有许多交易员通过技术分析的手段试图揭开加密货币市场神秘的面纱，而有一些交易员则是耍小聪明，照搬股票市场上的基本分析理论。
然而结果并不乐观，没有哪种神奇的交易模型总能战胜市场这只“看不见的手”。从原理上来说，有太多的因素可能会造成加密货币市场的波动，这个市场有着很强的随机性，即使那些最好的基于人工智能的交易模型也不能保证连续获利。
调查：42.2%投票者认为比特币3年回报率会超过1000%:7月5日，加密分析师PlanB在推特上发起投票：过去10年(2011年、2013年、2017年)，比特币的3年回报率为1000%+，我们还会看到更多这样的年份吗？到目前为止，在4825个投票中，42.2%选择超过1000%，35.8%的人选择不会再超过1000%了，22%的人选择了不知道。[2020/7/6]
而我另辟蹊径，从另一个角度入手建立交易模型。这个交易模型非常简单，在这篇文章中我会以最明晰的方式展现我的思路。
需要说明的是，我的交易模型还是一个正在开发中的半成品，虽然在模拟实验中它展现出了强大的预测能力，但它绝不是万无一失的，如果使用我的交易模型请自行承担风险。
战胜”看不见的手“的交易模型
根据我的设想，这个交易模型应该是比特币价格的相对一致性指标，我也在不断测试并修正这个交易模型。
动态 | 2019年比特币投资年回报率高于标准普尔500指数和黄金:据AMBCrypto消息，加密货币交易商SFOX一份报告显示，截至2019年年底，比特币的投资者回报率为93.8%，其年回报率高于标准普尔500指数和黄金。报告指出，BTC被证明与标普500指数和黄金基本不相关，过去六个月其30日平均相关值分别为0.037和0.149。但该报告称：“值得注意的是，这只是一个很小的数据集，目前BTC期权的隐含波动率已经达到了70%左右，因此这些数据是否会随着新年趋势持续下去还不清楚。” 再加上波动性，比特币计算的2019年每单位资产波动性的平均回报率为1.74，而标准普尔500指数为2.54。因此，当这些资产的回报率根据风险水平进行调整时，标准普尔500指数在2019年的表现优于比特币。不过，该报告称，尽管比特币和其他加密货币在年中遭遇了波动，但它们在年底时的30天历史波动水平相对较低。[2020/1/8]
在这次长达90天的模拟实验中，我“买入”了价值10万美元的比特币，通过交易模型做出的买入/卖出决策，最终的投资回报率高达29%。
动态 | 耶鲁大学研究报告：加密货币的回报率可能高于股票和其他资产:据cryptonews消息，耶鲁大学一项新研究报告显示，经过风险调整后，加密货币的回报率可能高于传统上被认为“更安全”的股票和其他资产。这项名为“加密货币风险和回报”的研究主要是对Bitcoin、Ripple和Ethereum三种主要加密货币进行的，通过夏普比率(Sharpe ratio)进行计算。研究发现，月度频率上来看，比特币的夏普比率与同期股票的夏普比率类似，但高于历史上股票的夏普比率。与此同时，在每日和每周的频率上，这一比率比同时段的股票高出约50%和75%。[2018/8/10]
不过，作为一次模拟实验，这里的利润中并没有扣除实际交易时需要付给加密货币交易所的手续费，这巨额的手续费让我急切地盼望去中心化加密货币交易所的普及。
交易模型的灵感来自于WillyWoo的工作，Willy第一个提出使用谷歌趋势服务的数据来预测比特币价格的走向。我在他工作的基础上做出了一些改进，具体的方法如下。
动态 | Pantera五年来加密货币投资回报率为10000%:据coindesk报道，加密货币投资公司Pantera的联合首席投资官Dan Morehead和Joey Krug周五在庆祝该基金成立五周年的一封电子邮件中宣布，该公司5年以来的加密投资回报率为10000%。同时，他们仍然看好比特币。[2018/7/28]
首先，通过谷歌趋势服务查询最近90天里“比特币兑换美元价格”和“购买比特币”的搜索趋势：
7月7日到10月4日这90天时间里，“比特币兑换美元价格”和“购买比特币”的搜索趋势
其次，我注意到，当“比特币兑换美元价格”与“购买比特币”的搜索量比率低于3：1时，第二天的比特币收盘价格就会上涨。
如果这个比率大于3：1时，比如说达到了4:1或5:1，那么这就是一个要卖出的信号，因为第二天比特币收盘价格会下降。
接下来，我对比特币前后两天收盘价价格差超过80美元的情况进行了进一步的测试，在这些测试中，搜索量的比率与价格波动表现出了极大的相关性。
这里的80美元是我人为给定的一个值，这个值在实验中取得了很不错的效果。实验期间的比特币价格以及交易模型给出的买入/卖出策略如下所示：
实验期间的比特币价格以及交易模型给出的买入/卖出策略截图
根据上图，可以看出：
BTCUSD：谷歌趋势服务给出的当日搜索量数据。
BuyBitcoin：谷歌趋势服务给出的当日搜索量数据。
Price：加密货币排名网站CoinMarketCap给出的比特币当日收盘价。
Excel表格中的E列：“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率。
Excel表格中的F列：交易模型给出的买入/卖出决策。例如，针对单元格F19，决策的公式是：F19=if，“买入”，“卖出”），即当同时满足当日“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率大于35%，当天比特币收盘价与前一天差值大于80美元时买入，否则就卖出。也就是说，Excel表格中E这一列数据大于35%且G这一列数据大于80就是买入的信号。
Excel表格中的G列：比特币收盘价与前一天的差值。
Excel表格中的H列：假定在2018年7月7日价值10万美元的比特币，期间按照该交易模型给出的买入/卖出策略进行交易，当日持有的比特币总价值。
交易模型结果的优化
按照上述的交易策略，在90天的实验周期内，理论上我的资产从10万美元增长到了128,839美元，几乎实现了29％的投资回报率。不过上面我也提到了，这并不是一个最优的模型，我还可以从几个方面做出优化。
“比率大于35％”和“差额大于80美元”这样的判别准则看起来十分随意，因为这只是我在有限的90天数据集中找出的规律。是否有其他的决策标准可以产生更好的买入/卖出决策？
当比特币价格水平维持在6000到8000美元时，这个交易模型可以给出很好的决策。
在分析了过去一两年的交易信息后，我对交易模型做出了一些改进，我将决策规则细化并做成了表格，表格的纵轴为“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率，数值从1：3到1：5不等。
考虑到比特币价格波动较大，“80美元”这个指标并不总能奏效，因此我将这个指标转换为差价与当日比特币价格的比值，并将其列在表格的横轴，在这种情况下，一个可能最优的交易模型就是，在同时满足“购买比特币”与“比特币兑换美元价格”的搜索量比率为1：2.86且价格波动的比率为0.014543229时买入。
改进后的表格看起来这个样：
改进后交易模型的决策规则
后续规划
除此之外，这个交易模型还有很大的优化空间。
首先我想进行一些测试，通过研究过去的交易数据找到能够最大化利润的最佳指标，这需要对过去的价格和搜索量比率进行回归测试。
我的设想是不同的价格水平上存在着相同的最佳指标，GoodLuck！
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