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？
Yellow Card CEO称曾在eBay上出售比特币，回报率达100%:尼日利亚加密货币交易所Yellow Card首席执行官Chris Maurice透露了其首次投资加密货币的经历。2015年，Maurice在eBay上出售比特币：“这样做了大约一个星期，我们的销售额超过了4万美元，而且有100%的利润。”
据Maurice介绍，他是在2013年由Yellow Card的联合创始人Justin Poiroux介绍后得知比特币的，他随后便发现，比特币在eBay上的价格几乎是其在交易所或p2p市场上价格的三倍。（CoinInsider）[2020/8/30]
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。
报告：ETH月回报率连续两个月排名首位，可能与DeFi市值回升有关:加密货币交易商SFOX发布的加密市场6月报告显示，主流加密货币的波动水平朝着更加同质化的方向发展，但要确定这是否是一个长期趋势还需要观察。虽然美国强劲的就业报告与标普500指数上涨和比特币价格下跌同时出现，但两者之间的相关性并未得到证实。比特币的走势理论上可能只是技术面破位导致的价格下跌，而不是对美国就业新闻的反应。截至6月2日，以太坊连续两个月度回报率排名首位（本月为 16.15%），这可能反映了DeFi市值的回升以及市场参与者为以太坊 2.0 所做的准备。根据DeFi Pulse数据，DeFi市值在新冠肺炎大流行开始时急剧下降，但如今已几乎恢复到新冠肺炎爆发前的峰值，6月6日DeFi生态中锁定的资产总价再度超过10 亿美元。一些ETH由于被锁定而从流通中移除，DeFi的增长可能导致ETH价格的上涨。ETH价格上涨的第二个因素是ETH 2.0 PoS共识机制转移，这将允许至少有32个ETH钱包运行一个权益节点，并参与验证，根据Nansen和Arcane Research的研究，持有至少32个ETH的钱包数量一直在稳定增长。截至6月8日，SFOX多因素市场指数已从中性转为温和看涨。[2020/6/11]
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。
报告显示：2020年去中心化交易所代币平均投资回报率高达241%:根据加密货币研究平台Messari的最新DeFi报告，2020年迄今，去中心化交易所（DEX）代币的投资回报率是中心化交易所代币投资回报率的五倍以上。DEX代币今年平均增长率为241%，而中心化交易所代币平均增长率为44%。（Cointelegraph）[2020/6/11]
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。
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。
分析 | 自2015年以来，情人节当日BTC、ETH、XRP三大币种的日均回报率超过3%:自2015年以来，情人节当日，BTC、ETH、XRP三大主流币的表现都较为突出。除2019年外，每次情人节，比特币在当天都获得了正收益。其中，2018年，日回报率最高，超过9％，而平均日回报率是4.73％。
2015年以来，XRP在情人节当天的平均日回报率为3.28％。值得注意的是，比特币和XRP在自2015年以来的五个情人节日回报之间的相关性超过65%。
ETH在情人节当日的表现没有规律可言。2016年以来，ETH在2016年和2019年的回报率为负，在2017年的日收益率最高，为14.5％。尽管如此，ETH自2016年以来在情人节的平均回报率为3.92％。这意味着BTC、ETH、XRP在情人节当日的平均回报率都超过3％。（cointelegraph）[2020/2/14]
战胜”看不见的手“的交易模型
因提供虚假回报率项目Bitconnect被印度犯罪调查部门调查:据cnn消息，Bitconeect印度分会经营者向外界提供了一个年收益率可达365%的投资项目，然而当投资者加入后发现该公司并不能按照之前所说提供相应的报酬，于是其中一位投资者“反将一军”，联合另外八位投资者勒索了项目发起人2000比特币。印度犯罪调查部门根据其中一位勒索者的陈述，对Bitconnect公司展开了调查。[2018/6/1]
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。
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%。
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。
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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