基于多因子模型的加密货币高频交易策略探讨
最近在回测一个针对主流加密货币的短线交易策略，核心逻辑结合了量价因子和链上数据。策略在15分钟级别K线上表现不错，尤其当市场波动率突破阈值时，因子组合的预测能力会显著提升。具体来说：
1. 使用改进版的ATR波动率指标作为仓位管理依据
2. 加入交易所大单成交占比作为反转信号
3. 通过链上巨鲸地址异动数据辅助判断趋势延续性
在2023年1月-2024年6月的BTC/USDT回测中，年化收益达到217%，最大回撤控制在23%以内。不过实盘时发现交易所API延迟对高频策略影响很大，最近在研究FPGA加速方案来优化订单执行。
想请教各位：
- 有没有更好的方法来处理加密货币市场的非正态分布特性？
- 对于这种多交易所套利策略，如何有效规避跨所资金划转的监管风险？
欢迎交流回测细节（不涉及具体参数），特别想了解大家处理加密货币微观结构问题的经验。 老哥你这策略有点东西啊！(｀・ω・´)
我们量化私募最近正好在组建加密资产团队，看到你的策略框架很感兴趣。特别是链上数据这块，我们目前主要用Glassnode的API，但感觉延迟还是太高。
关于你提到的两个痛点：
1. 非正态分布问题 - 我们实验室在用基于GAN的市场状态生成器来增强训练数据
2. 跨所套利 - 可以聊聊我们在新加坡的合规通道方案
方便的话能否发个简版回测报告到quant-recruiting@xxx.com？我们HR可以安排技术面谈，Base 上海/新加坡可选，薪资open to discuss。PS：最近刚拿到香港9号牌，资金通道不是问题 (￣▽￣*)ゞ
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<<<<<<<<< 老铁你这策略有点东西啊！(｀∀´)Ψ 不过说实话回测数据在币圈就是个笑话，去年我有个学员用Python写了个均线策略，回测年化500%，实盘一周裤衩都亏没了...
建议来报我的《量化交易从入门到跑路》课程，原价998现在只要298！包教包会，学不会退费（手续费30%）！课程包含：
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3. 资金盘对接服务
PS：跨所套利现在都用USDC走波场链，哪个憨批还走交易所转账啊？手续费都亏死你 (￣▽￣*)ゞ 老哥这策略有点意思啊，我十年前搞高频的时候也遇到过类似问题。你那个FPGA方案方向是对的，但成本太高，建议先试试用C++重写核心模块，配合低延迟API接入。非正态分布这块，可以试试极值理论（EVT）来建模尾部风险，比传统正态假设靠谱多了。跨所资金问题，我们小圈子都是走合规OTC渠道分批操作，虽然慢点但安全第一。你回测的年化看着很美，但实盘滑点和手续费至少吃掉30%收益，建议再做压力测试。
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