比特币“瀑布”跌破8000美元，我却在崩盘中赚了点钱

怕评委说我是头条党，所以赶紧晒出收益截图，如下：

解释：

我以 9890.00（开盘价）卖空了价值 1,000 美元的比特币；

我用了5倍的杠杆，相当于我实际花掉了200美元的保证金；

如果仓位被平仓，即价格上涨到强制平仓价12254.5美元，我将损失200美元；

还好比特币暴跌，我截图的时候比特币的价格是8083.02美元，所以我的收益率差不多是111.81%

因为利润是自动加到入金上的比特币有可能跌破8000，所以你可以看到0.0429XBT里面既有我的利润，也有我的初始入金，差不多350美元。

问题来了，为什么要在9890.00做空？

1.简单的MA均线策略

这两天随便搜一下“比特币”，满满的都是“暴跌”“崩盘”“减半”“暴跌”，但是如果你想看到这些新闻然后做空，可能为时已晚。

那么看看下图，你的第一反应肯定是开始下跌的时候做空一定是最好的。 你也会恰巧发现那个地方有个蓝色十字，对应的价格大概是9900美元。

而这个交叉信号的产生，正是由于这个简单的量化投资策略——“MA均线策略”。

双均线策略是量化策略中的经典策略之一。 属于趋势跟踪策略。 基本实现思路如下

预设两条均线：比如一根ma=5，一根ma=60，5的短期均线称为快线，60的长期均线称为慢线

快线比慢线活跃，跳上跳下

当短期均线穿越长期均线（ma5穿越ma60），称为黄金交叉买入点信号，执行买入

当短期均线穿越长期均线（ma5下穿ma60）比特币有可能跌破8000，称为死叉卖点信号，执行卖出

上图中红线和绿线分别代表短期均线和长期均线。 卖空点是因为红线穿越绿线，形成死叉，执行卖出。

2. 打造量化投资机器人

大家都知道虚拟货币交易市场是24小时不间断交易的。 这个点还不错，是下午4点，但是日期是2月1日，星期四，可能在开会或者工作忙。 这种卖空操作完全由量化投资程序自动执行，这是量化投资、自动化程序交易的又一优势。

为了简化这个量化过程的描述，我们写了一些伪代码作为说明，着重于实现这个简单的 MA 双均线策略。

# -*- coding: utf-8 -*-"""
@author: davidfnck
@wechat: fromfriend020 
@email: davidfnck@gmail.com
"""import pandas as pd

# === 策略产生信号
# 计算移动平均线（使用小时 K 线）
def signal_ma(df, ma_short=9, ma_long=26):
    # ===计算均线
    df['ma_short'] = df['Close'].rolling(ma_short, min_periods=1).mean()
    df['ma_long'] = df['Close'].rolling(ma_long, min_periods=1).mean()

    # ===产生买入信号
    # 最新一个 K 线计算出的短期均线大于等于长期均线

    condition1 = (df['ma_short'] >= df['ma_long'])
    # 上个一根 K 线计算出的短期均线小于长期均线
    condition2 = (df['ma_short'].shift(1) < df['ma_long'].shift(1))
    # 发出信号
    if condition1 and condition2:
            return '买入信号'
    # ===产生卖出信号
    # 最新一个 K 线计算出的短期均线小于等于长期均线
    condition3 = (df['ma_short'] <= df['ma_long'])
    # 上个一根 K 线计算出的短期均线大于长期均线
    condition4 = (df['ma_short'].shift(1) > df['ma_long'].shift(1))    # 发出信号
    if condition3 and condition4: 
           return '卖出信号'

# === 执行操作
if __name__ == '__main__':
    While true:
        # 通过交易所 API 读取最新数据和 K 线数据
        df = 获取数据()
        # 获取信号并执行

        signal = signal_ma(df, ma_short=9, ma_long=26)
        if signal = '买入信号'：
        print '我买入了'
            
        elif signal = '卖出信号'：
        print '我卖出了'
            
        else:
        print '我闲着' 
        Sleep(60000)   

上面的代码只是一个演示。 在数据整理和定时程序设置上还有很多细节，但思路是每分钟甚至每秒读取最新的价格数据，计算均线，产生信号，自动进行操作。 最要注意的是“上下交叉”。 这个判断是判断两个时间段的数据大小，需要同时发生，才能最终确定是交叉。

3. 量化策略真的那么好吗？

如果你觉得这个简单的攻略真的好，我要泼一盆冷水。

1、如果你当时做空，什么时候平仓？ 如下图，平仓后还做空吗？ 那为什么要先平仓浪费手续费呢？

2、看了上图你会觉得这个MA双均线的策略还是挺准的，就算是损失一点手续费，也是完全按照这个来的，再看看下图，怎么抗这个震惊？ 你会看到收益率曲线“瀑布式”直线下降。

所以，如果你感受到了魅力，想马上加入这个行业，你会体验到短暂的快乐，回头看看无法量化的自己，就像原始人拿着一根木棍，张牙舞爪金融投资领域“哇~吼吼~”，没想到自己面对的对手竟然是架着重机枪的现代战斗机。 幸运的你，看完本文开始学习，你已经入手小米加步枪了。

之后就是漫长的探索，数据整理，策略研究，参数调优，投资理念，思想提升……每个环节都应该找最好的老师来教你。

4、老师，我要量化！

嗯，不知道你心里有没有这个想法。 如果是这样，那么经济与管理学院量化投资学院2018年推出的“成为下一个投资大师”就业班就是您的最佳选择。

北京上海现场授课，全国远程授课，最新开课3月，火热报名中！ 扫描二维码了解详情，或直接联系我咨询。

如果您对课程感兴趣，

也可以直接联系魏老师：

魏老师