币圈量化真相：赚到钱的都不是靠预测，而是靠系统

原创 原力量化 原力量化 2025年08月07日 09:07

今天咱们聊点干货。

你知道币圈里最大的谎言是什么吗？不是什么"一夜暴富"，也不是"技术分析包赚"，而是那句烂大街的话："我预测比特币要涨到100万美金"。

听到这种话，我就想笑。真正在币圈量化交易里赚到钱的人，从来不靠预测，靠的是系统。

预测是最蠢的游戏

我做量化这么多年，见过太多自以为是的"预测大师"。他们拿着K线图，指着那些花花绿绿的指标，信誓旦旦地告诉你明天会涨还是会跌。

结果呢？十个预测九个错，剩下那个是蒙的。

为什么预测这么不靠谱？道理其实很简单。

市场是个复杂系统，影响价格的因素成千上万。今天马斯克发个推特，明天某个国家出个政策，后天又有什么黑天鹅事件。你能预测到所有这些吗？

就算你是诸葛亮转世，也不可能。

我记得2021年5月的时候，比特币正在冲击新高，所有的技术指标都显示"牛市继续"，结果马斯克一句话就把市场砸了个稀巴烂。那些预测大师们，全都傻眼了。

这就是预测的问题：它假设市场是线性的，可预测的。但现实是，市场充满了随机性和不确定性。

系统思维才是王道

那赚钱的量化交易员是怎么做的？

他们不预测市场，而是构建系统。

什么叫系统？简单说就是一套完整的交易框架，包括：

入场规则：什么时候买？出场规则：什么时候卖？仓位管理：买多少？风险控制：怎么控制亏损？

这套系统不需要预测市场方向，只需要在特定条件出现时执行相应的操作。

举个例子，我们来看一个最简单的均线交叉系统：

这个系统不预测价格会涨到哪里，只是简单地说：短期均线上穿长期均线就买入，下穿就卖出。

看起来傻不傻？确实很傻。但这种"傻"系统，在长期执行下来，往往比那些聪明的预测更赚钱。

为什么系统比预测靠谱？

原因有三个：

1. 概率优势

一个好的交易系统，不是要每笔交易都赚钱，而是要在长期执行中保持概率优势。

比如你的系统胜率只有40%，但盈亏比是3:1。那么100笔交易下来：

• 亏损60笔，每笔亏1万，共亏60万

• 盈利40笔，每笔赚3万，共赚120万

• 净利润60万

这就是概率优势。不需要预测哪一笔会赚钱，只要保证整体的数学期望为正就行了。

2. 情绪控制

人是情绪动物，涨的时候贪婪，跌的时候恐惧。这些情绪会严重影响交易决策。

但系统不会有情绪。它只按照预设的规则执行，不会因为今天心情好就多买点，也不会因为昨天亏钱了就报复性交易。

我见过太多手工交易的人，技术很好，但就是赚不到钱，原因就是情绪控制不住。

3. 可复制性

一个好的系统是可以复制的。你可以把它写成代码，让计算机24小时执行。也可以把参数调整，应用到不同的市场和品种上。

而预测呢？就算你这次蒙对了，下次还能蒙对吗？没有可复制性的方法，注定走不远。

构建系统的核心要素

说了这么多理论，咱们来点实际的。一个靠谱的量化系统，需要哪些核心要素？

要素一：明确的信号源

你的交易信号从哪里来？技术指标？基本面数据？市场情绪？

不管是什么，一定要明确定义。模糊的信号产生模糊的结果。

比如你说"RSI超卖就买入"，那超卖的标准是什么？RSI小于30？还是小于20？不同的标准会产生完全不同的结果。

要素二：严格的执行规则

信号出现了，怎么执行？立即执行还是等收盘确认？买多少？这些都要提前定义清楚。

我们来看一个更完整的系统示例：

这个系统定义了明确的入场、出场和仓位规则。不需要预测市场会涨会跌，只要按规则执行就行了。

要素三：完善的风险管理

这是最重要的一点。再好的系统，没有风险管理都是扯淡。

风险管理包括：

• 单笔交易的最大亏损

• 总体仓位的控制

• 最大连续亏损的应对

• 不同市场环境下的策略调整

我经常跟客户说，做量化交易，首先要学会的不是怎么赚钱，而是怎么控制亏损。

系统化思维的实战案例

说了这么多理论，来个实战案例大家感受一下。

2022年，我给一个客户设计了一套基于网格交易的系统。当时比特币正处于熊市，价格在2万到3万之间震荡。

这个系统不预测比特币会涨到多少或者跌到多少，而是简单地在这个区间内做网格：

这套系统运行了8个月，期间比特币从25000跌到15000，又涨回到30000。客户没有预测任何一次涨跌，但通过系统化的网格交易，获得了32%的收益。

更重要的是，整个过程中客户的心态非常平稳，不用天天盯盘，不用担心踏空或者被套。

系统的进化和优化

系统不是一成不变的。市场在变化，系统也要跟着进化。

但这种进化不是基于预测，而是基于数据反馈。

这个循环过程中，我们不断地用数据说话，而不是拍脑袋决策。

比如你发现系统在震荡市表现很好，但在趋势市表现不佳，那就可以加入趋势识别模块：

这样，系统就能根据市场环境自动切换策略，而不需要人工判断。

量化交易的心理层面

很多人以为量化交易就是写写代码，调调参数。其实不是的。

最难的部分是心理建设。

你要相信系统，即使它连续亏损了好几笔。你要有耐心，即使市场暂时没有给你机会。你要有纪律，即使看到其他机会很诱人。

我见过太多技术很好的人，最终败在心理素质上。系统给出卖出信号，他舍不得；系统说要止损，他不愿意；系统提示加仓，他没勇气。

这就是为什么我经常建议客户使用全自动的交易系统。人的参与越少，系统执行得越好。

不同类型的系统策略

量化系统有很多种类型，每种都有自己的适用场景：

趋势跟踪系统

适合单边行情，通过跟随价格趋势获利。典型的如移动平均、布林带突破等。

均值回归系统

适合震荡行情，认为价格会回归到均值附近。网格交易就是典型的均值回归策略。

套利系统

利用不同市场或不同合约之间的价差获利。风险相对较小，但收益率也不高。

高频交易系统

利用微小的价格差异快速获利。需要很低的延迟和很高的技术要求。

选择哪种系统，要根据你的资金规模、风险承受能力和技术水平来决定。

系统实施中的常见陷阱

做了这么多年量化，我见过各种各样的陷阷。这里分享几个最常见的：

陷阱一：过度拟合

这是新手最容易犯的错误。看到历史回测效果很好，就以为找到了圣杯。

实际上，很多时候只是参数调得太精细，只适合那段历史数据。一到实盘就原形毕露。

解决办法是：保持系统简单，用样本外数据验证。

陷阱二：忽视交易成本

回测时收益率看起来很诱人，但没有考虑手续费、滑点等交易成本。实际交易时收益大打折扣。

特别是高频策略，交易成本可能会吃掉大部分利润。

陷阱三：数据偏误

历史数据可能存在偏误，比如幸存者偏误、前瞻偏误等。基于这些数据建立的系统，自然也会有问题。

陷阱四：心理干预

明明制定了系统规则，执行时又忍不住主观干预。今天觉得这个信号不靠谱，明天觉得那个时机不合适。

这样的系统还不如不做。

技术架构的重要性

一个好的量化系统，不仅要有好的策略逻辑，还要有稳定的技术架构。

这个框架包含了策略执行、风险管理、错误处理等核心模块。在实际部署时，还需要考虑：

• 数据源的稳定性

• 网络连接的可靠性

• 系统监控和告警

• 异常情况的处理

• 交易记录和分析

量化交易的未来趋势

币圈的量化交易还在快速发展中。我看到几个明显的趋势：

策略复杂度提升

从简单的技术指标，到机器学习算法，再到深度学习模型。策略变得越来越智能。

执行速度要求提高

延迟从秒级降到毫秒级，甚至微秒级。基础设施的投入也越来越大。

跨市场套利增多

不仅是现货和期货，还包括不同交易所之间，不同国家之间的套利机会。

监管逐步完善

随着监管政策的明确，量化交易会更加规范和透明。

但无论技术如何发展，核心逻辑不会变：系统化的方法永远比主观的预测更可靠。

如何开始构建自己的系统

说了这么多，你肯定想知道怎么开始。

第一步：学习基础知识

不一定要成为编程专家，但至少要理解基本的金融概念和统计方法。

推荐几本书：

• 《量化交易：如何建立自己的算法交易》

• 《海龟交易法则》

• 《通向财务自由之路》

第二步：选择工具和平台

Python是最受欢迎的量化交易语言，有丰富的库和社区支持。

主要的量化平台有：

• 聚宽(本土化程度高)

• 米筐(功能比较全面)

• TradingView(图表功能强大)

当然，也可以选择专业的量化服务商，比如我们提供的定制化解决方案。

第三步：从简单策略开始

不要一上来就想搞什么高深的算法。从最基础的移动平均开始，慢慢迭代优化。

第四步：严格回测和验证

任何策略都要经过充分的历史回测和样本外验证。不要相信看起来太好的结果。

第五步：小资金实盘验证

在大规模部署之前，先用小资金验证系统的稳定性和有效性。

第六步：持续监控和优化

系统部署后要持续监控表现，根据市场变化及时调整。

写在最后的话

币圈量化交易这条路不好走，但走对了方向，确实能带来稳定的回报。

关键是要摒弃那些不切实际的幻想，什么"一夜暴富"、"百倍币"、"抄底逃顶"，这些都是韭菜思维。

真正的高手，都是系统化思维。他们不预测市场，而是适应市场；不追求完美，而是追求持续；不靠运气，而是靠概率。

记住这句话：赚到钱的都不是靠预测，而是靠系统。

如果你想在这条路上走得更远，建议找专业的团队合作。毕竟术业有专攻，你专注做你擅长的事，量化交易的事交给专业的人来做。

市场很大，机会很多，但前提是你要有正确的方法。

希望这篇文章能给你一些启发。币圈路上，我们一起前行。