(2016-10-14 23:53)
从2014年8月在火币开始，我的虚拟货币量化交易生涯已经两年多了，从200元开始，到现在净收益接近31万，并且完全是现货交易，期间只有提现没有充值，也算是一番神奇历程。
主要的收益来自于Okcoin平台，从2014年10月底开始，从火币提现转过去990元，目前净值超过了19万，由于okcoin可查每笔成交记录，便写了个Python爬虫，把每天的交易记录爬下来分别保存成csv格式，借助pandas好好分析了一下，也算是对两年的总结。
首先是人民币净资产的变化（减去了杠杆，加上了期间提现）：
好久没有更新博客内容了，主要是因为没有新的想法，一直记流水账也没有太大意义。但没想到Botvs量化群（309368835）里还一直有人关注和期待，再加上自己也有点想法，是时候写一下自己最近的思考了。
1）比特币量化
比特币太适合量化交易了，无涨跌停限制；24*365不间断交易；门槛极低，10块钱也行，用户都可以申请交易所API；限制少，虽然为防止DDOS攻击，Okcoin将频率限制在10分钟3000以下；不限制交易次数，现货无手续费；市场繁荣，期货现货市场都很活跃；平台多，为套利提供了空间。和A股对比，简直领先20年（A股量化条件可看知乎的这个问题https://www.zhihu.com/question/32079960）。在比特币平台进行量化交易的条件如此优越，不写个程序都可惜了。事实上，比特币交易市场量化交易已经占大多数了，从价格的波动可见一斑。
2）策略的开发
这段时间我最大的收获就是把我的策略为什么能赚钱（币）彻底的想明白了，以前虽然赚了钱，但其实对策略的本质还是模糊的，遇到行情的变化，修改参数也只能凭感觉。开发其他策略也一样，我相信真正盈利的策略背后
(2014-12-19 12:38)
不知不觉中，我在火币网的历史成交记录已经有上千页了，最近想下载下来分析分析，一页一页的复制粘贴显然不现实，最近正好在学习python，于是拿来练练手，参考网上的例子，写了个python爬虫，达到了想要的结果。类似的下载莱特币记录，以及OKcoin的数据，稍微改动一下应该就可以了。我去，正则部分的表达式显示出错，就粘贴图片吧。
import
gzip
import
re
import
http.cookiejar
import
urllib.request
import
urllib.parse
import
string
import
os
作为一个北京钢铁学院（现在叫北科大）的学生，尤其是在高等工程学院这个志在培养钢铁行业人才的学院，我被灌输了整个钢铁生产全流程的所需知识，从采矿、烧结、炼铁、炼钢、连铸，再到板管型线的生产...也去了日钢、宝钢、太钢、设计院实习，自觉了解的不少了。看了作者在天涯上关于钢贸的连载，才恍然意识到，我好像从来没有了解过钢铁是怎么从钢厂卖到市场的。当时就被帖子的内容吸引了，陆陆续续跟了很久才看完。收到书后，又通读了一遍。拖了很久，今天终于要把这个读后感作业交了。
以前也看过周宁商会的公开信，但不知其详，读完此书，通览了钢贸行业的兴起、演变、辉煌与剧变的来龙去脉，才将过去看到的新闻事件串联起来。不禁感慨真是一行有一行的门道。
钢贸，如果简单的想，不就是把钢材从钢厂中买了再卖掉，和服装、小商品等贸易好像也没啥区别，怎么会生出如此多的事端，引起这么大的震动？一切缘由于钢材贸易需要巨额的资金，按重量钢材不能算贵，一斤普通的钢比一瓶一块五的矿泉水也贵不了多少。书中说由于钢厂的强势，要求付全款，再加上货物的周转，想做钢贸要准备三四套资金，钢贸商便有了
(2014-10-31 18:32)
最后的总结
之所以在今天把这个系列终结了，是因为这是个很特殊的日子：我在火币和OKcoin的净资产加在一起超过了3000块（其中的1000块是最近5天挣得），这是我在比特币和莱特币投入的所有钱，今天终于实现了总体的盈利。
最初知道比特币是央视报道大跌到50美元时（？），然后很长时间就没注意，但不知道什么时候又关注上了，默默观察了很久，最终在火币上冲了1000块，在14年3月4日进行了第一笔交易，看看当时的价格真是不胜唏嘘，刚开始小心翼翼，赚点就走。期间陆续又冲了2000块，后来大家都很清楚，比特一直跌倒2200多，幸亏我在3900多时割了肉。
http://s4/mw690/002BHuWBzy6NfpFngpZ83&690
3月20号转战莱特币，当时恰逢火币上线莱特币不久，一度冲到128元
(2014-10-28 19:27)
趋势与策略 收益与风险
回撤与杠杆
从最初编写策略时，我总觉得短期行情是存在趋势的，当行情下跌时，应该谨慎入场或不入场，相反的，应该更积极的入场。为此，我的策略还专门做了调整。后来我了解了市场有效性假说，该假说认为，股票市场是个有效市场，股票价格在统计上不具有规律性，投资者无法根据历史价格预测其未来走势。根据此假说，如果虚拟货币交易市场是有效的话，我的策略恰恰犯了想要预测市场的错误。因而后来我把策略中反映趋势的部分删除了。
那么，比特币市场是否是有效的呢？我编写并共享了一个回测的策略，可以在www.botvs.com策略广场中找到。具体是：如果5根K线中，出现4个或5个下跌，那么下一根是否更趋向于下跌，该策略将统计出下跌的频率。我回测了从10月23号到28号的5分钟K线，共出现244次这种情况，其中125次下跌，所占比例为51.2%。下图是下跌频率变动情况。可以想象，当回测的周期足够长时，概率应为0.5。
Botvs平台API简介：
平台的API文档已经有全面的介绍，本文主要写一点自己的理解。
交易所常量，exchange，默认的主交易所，如果添加了多个交易所exchange也等同于exchanges[0]。
record的数据结构即是K线，通过GetRecords()返回，周期在添加策略时选定。默认的长度为60（？），records.length-1为最近的一根K线。Trade也类似。
Depth市场深度，由GetDepth（）函数返回。Asks为卖单数组，Asks【0】为卖一单。Bids为买单数组，Bids[0]为买一单。其中Asks和原来的版本不同。这个曾经给我带来了极大的困惑，使我的结果在另一台电脑上运行处的结果不同。
另外，当调用交易所函数时，一定要做好重试，否则由于网络错误会直接导致程序中断。常见的重试方法：
botvs平台简介
本来想自己写一段，但zero发了了相关的帖子，索性拿来用。
本人开发的一个量化交易机器人创建平台,这类平台在国外一般都是收费的，但本平台完全免费。。for
ever。
环境: 支持Windows, Mac, Linux, ARM平台的单片机如(RaspberryPI,
CubieBoard)。
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初始的准备：
我开始把这个过程相当复杂了（其实本来就很复杂），借助于技术大牛Zero的平台，一切变得简单了。开始我准备了一下内容：
2.下载了Python学习的视频（其实没看）。
3.了解了botvs使用js编写策略后，看完了全套智能社的JS基础视频，很有用，回顾了编程的知识。但JS是网页开发用的，很多讲的也没用。
4.开始研读平台上共享的策略，如醍醐灌顶，收获很大。
5.了解了基本的自动化交易策略。
上面其实并没有多少内容，很快我便开始了自己编写策略的尝试。
漫长暑假无事，借助botvs平台，在自动交易上下了一点功夫，也算完成了自己的策略，取得了一些收益，但回校后就遇到了瓶颈。最近我准备这个过程总结一下。
缘由：
1.总听到机器人交易，感觉很厉害。
2.程序可以实现无人值守，在虚拟货币这个变数很多的市场能反应更快。
3.自己操作损失严重啊。
4.在盯盘的时候发现一些套利的空间。
5.我也想趁机学一下编程。
6.暑假时间相当长。
于是我的虚拟货币自动化交易之路便开始了，这条路比自己想想的简单，也更困难。
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