比特幣價格:回報率29%! 大神用情感分析創建一個比特幣交易算法, 原來交易玩的是心理戰

作者|MarcHoward

編譯|Guoxi

出品|區塊鏈大本營

玩過股票的人都知道，股票市場的波動受各種因素的共同影響，有著很強的隨機性，很難預測。而新興的加密貨幣市場與股票市場有著很大的差別，更加難以預測。

由于傳統方法行不通，國外網友MarcHoward另辟蹊徑，通過分析大眾對加密貨幣的情感來預測加密貨幣市場的波動。在90天的實驗周期里這種方法獲得了29%的投資回報率，他是怎么做到的？

讓我們一起來看看。

我剛開始接觸加密貨幣時，有一些問題困擾著我：

我們真的可以預測比特幣的價格么？

谷歌趨勢服務所公開的數據是否能從某種程度上反映比特幣大致的漲跌趨勢？

我們能否建立一個預測市場動向的可靠交易模型？

當時，我給自己定下了一個看起來遙不可及的目標，就是試圖理解加密貨幣這個變化無常且看似無法預測的市場。

研究：社交媒體在影響加密貨幣回報率方面發揮重要作用:金色財經報道，賓夕法尼亞州立大學的研究人員最近分析了圍繞加密貨幣的態度和情緒是否有助于預測回報，他們的發現可能與相關金融市場形成鮮明對比。根據該團隊的研究論文，社交媒體在采用率和活躍率方面發揮了巨大作用，而加密貨幣新聞并不能很好地預測市場走勢：\"我們的研究結果表明，社交媒體的情緒可以顯著預測加密貨幣的回報，而新聞媒體的情緒則不能。

風險溢價渠道是消費者做出投資決策的一種視角，它與市場和資產的波動性直接相關。[2023/7/11 10:46:45]

當然了，我這并不是不自量力。加密貨幣市場充滿了魅力，讓許多交易員都沉醉其中。有許多交易員通過技術分析的手段試圖揭開加密貨幣市場神秘的面紗，而有一些交易員則是耍小聰明，照搬股票市場上的基本分析理論。

然而結果并不樂觀，沒有哪種神奇的交易模型總能戰勝市場這只“看不見的手”。從原理上來說，有太多的因素可能會造成加密貨幣市場的波動，這個市場有著很強的隨機性，即使那些最好的基于人工智能的交易模型也不能保證連續獲利。

分析師PlanB：比特幣激勵更多人儲蓄 因其投資回報率更高:加密貨幣分析師PlanB在推特表示，在美國現行的法幣制度下，50%的人沒有資產，因為他們不儲蓄。比特幣激勵更多人儲蓄，因為它比任何其他資產都能提供更好的風險/回報（夏普比率>1）。通過DCA獲得BTC可以使任何人獲得非對稱的回報，并減少債務。[2020/6/7]

而我另辟蹊徑，從另一個角度入手建立交易模型。這個交易模型非常簡單，在這篇文章中我會以最明晰的方式展現我的思路。

需要說明的是，我的交易模型還是一個正在開發中的半成品，雖然在模擬實驗中它展現出了強大的預測能力，但它絕不是萬無一失的，如果使用我的交易模型請自行承擔風險。

戰勝”看不見的手“的交易模型

根據我的設想，這個交易模型應該是比特幣價格的相對一致性指標，我也在不斷測試并修正這個交易模型。

在這次長達90天的模擬實驗中，我“買入”了價值10萬美元的比特幣，通過交易模型做出的買入/賣出決策，最終的投資回報率高達29%。

報告：在正確的管理策略下 比特幣幾乎總能提升投資組合回報率:5月6日消息，Bitwise發布的研究報告顯示，將一小部分比特幣配置到股票和債券組成的投資組合中，即便是在過去三年，累積回報率也會有顯著提高。只要有正確的管理策略，即便是在歷史高點買入，比特幣也幾乎總是能提升混合投資組合的價值，大幅提高該投資組合的累積回報率和風險調整回報率。（CoinDesk）[2020/5/6]

不過，作為一次模擬實驗，這里的利潤中并沒有扣除實際交易時需要付給加密貨幣交易所的手續費，這巨額的手續費讓我急切地盼望去中心化加密貨幣交易所的普及。

交易模型的靈感來自于WillyWoo的工作，Willy第一個提出使用谷歌趨勢服務的數據來預測比特幣價格的走向。我在他工作的基礎上做出了一些改進，具體的方法如下。

首先，通過谷歌趨勢服務查詢最近90天里“比特幣兌換美元價格”和“購買比特幣”的搜索趨勢：

7月7日到10月4日這90天時間里，“比特幣兌換美元價格”和“購買比特幣”的搜索趨勢

動態 | AMBCrypto報告：今年以來ZB積分投資回報率為207%:近期AMBCrypto發布《2019年交易平臺以及平臺幣種》研究報告。數據顯示，在價格表現和24小時交易量方面，今年以來ZB積分投資回報率為207%，年初至今漲幅39%。在年度投資回報率和交易量份額方面，ZB平臺項目在價值和市場份額方面均超過其他主流幣種，取得較好表現，ZB平臺與Bitfinex平臺完成互上平臺積分，進一步提升了現有價值生態應用場景的多元化。[2019/12/31]

其次，我注意到，當“比特幣兌換美元價格”與“購買比特幣”的搜索量比率低于3：1時，第二天的比特幣收盤價格就會上漲。

如果這個比率大于3：1時，比如說達到了4:1或5:1，那么這就是一個要賣出的信號，因為第二天比特幣收盤價格會下降。

接下來，我對比特幣前后兩天收盤價價格差超過80美元的情況進行了進一步的測試，在這些測試中，搜索量的比率與價格波動表現出了極大的相關性。

動態 | Kenetic公司投資組合回報率為77%:據bitcoinexchangeguide報道，總部位于香港的區塊鏈投資公司Kenetic剛剛宣布，其自有投資組合今年的回報率為77%。[2018/11/20]

這里的80美元是我人為給定的一個值，這個值在實驗中取得了很不錯的效果。實驗期間的比特幣價格以及交易模型給出的買入/賣出策略如下所示：

實驗期間的比特幣價格以及交易模型給出的買入/賣出策略截圖

根據上圖，可以看出：

BTCUSD：谷歌趨勢服務給出的當日搜索量數據。

BuyBitcoin：谷歌趨勢服務給出的當日搜索量數據。

Price：加密貨幣排名網站CoinMarketCap給出的比特幣當日收盤價。

Excel表格中的E列：“購買比特幣”與“比特幣兌換美元價格”的搜索量比率。

Excel表格中的F列：交易模型給出的買入/賣出決策。例如，針對單元格F19，決策的公式是：F19=if，“買入”，“賣出”），即當同時滿足當日“購買比特幣”與“比特幣兌換美元價格”的搜索量比率大于35%，當天比特幣收盤價與前一天差值大于80美元時買入，否則就賣出。也就是說，Excel表格中E這一列數據大于35%且G這一列數據大于80就是買入的信號。

Excel表格中的G列：比特幣收盤價與前一天的差值。

Excel表格中的H列：假定在2018年7月7日價值10萬美元的比特幣，期間按照該交易模型給出的買入/賣出策略進行交易，當日持有的比特幣總價值。

交易模型結果的優化

按照上述的交易策略，在90天的實驗周期內，理論上我的資產從10萬美元增長到了128,839美元，幾乎實現了29％的投資回報率。不過上面我也提到了，這并不是一個最優的模型，我還可以從幾個方面做出優化。

“比率大于35％”和“差額大于80美元”這樣的判別準則看起來十分隨意，因為這只是我在有限的90天數據集中找出的規律。是否有其他的決策標準可以產生更好的買入/賣出決策？

當比特幣價格水平維持在6000到8000美元時，這個交易模型可以給出很好的決策。

在分析了過去一兩年的交易信息后，我對交易模型做出了一些改進，我將決策規則細化并做成了表格，表格的縱軸為“購買比特幣”與“比特幣兌換美元價格”的搜索量比率，數值從1：3到1：5不等。

考慮到比特幣價格波動較大，“80美元”這個指標并不總能奏效，因此我將這個指標轉換為差價與當日比特幣價格的比值，并將其列在表格的橫軸，在這種情況下，一個可能最優的交易模型就是，在同時滿足“購買比特幣”與“比特幣兌換美元價格”的搜索量比率為1：2.86且價格波動的比率為0.014543229時買入。

改進后的表格看起來這個樣：

改進后交易模型的決策規則

后續規劃

除此之外，這個交易模型還有很大的優化空間。

首先我想進行一些測試，通過研究過去的交易數據找到能夠最大化利潤的最佳指標，這需要對過去的價格和搜索量比率進行回歸測試。

我的設想是不同的價格水平上存在著相同的最佳指標，GoodLuck！

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