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使用情绪分析创建比特币交易算法

使用情绪分析创建比特币交易算法

作者: 等风的猴子 | 来源:发表于2018-10-28 22:56 被阅读31次

    原文地址:How I Created a Bitcoin Trading Algorithm Using Sentiment Analysis With a 29% Return
    作者:Marc Howard

    曾查阅数据发现,在谷歌趋势中查询比特币的相关关键词,跟比特币的价格趋势图有很高的相似度。然而止步于此,没有深究。下面分享他是如何利用这个组数据做出一个比特币的交易算法,提供开拓思路。

    Marc Howard根据每日交易价格数据和谷歌趋势关键词情绪来预测买卖比特币,模型帮助他在90天内获得29%的回报。这个汇报率在币圈不算高,在这个整体下跌的情况下,还是不错的,当然你用不一定能达到这个效果,主要看一下他分析事物的角度。

    比特币(BTC)的价格在多大程度上可以预测?如果Google趋势的公开数据有助于预测价格波动,该怎么办?

    换句话说,我们能否建立一个能够超越市场的可靠公式?目标是试图理解一个高度不稳定,可怕和看似无法预测的数字货币市场。

    有许多交易者通过技术分析,而其他交易者则更多地采用基本的分析路线。事实是,没有任何神奇的交易策略总能超越市场,因为有太多的变量。

    公式非常基础,我的目的是以原始形式呈现,并征求关于如何使其更好的反馈。这是一项正在进行中的工作,绝不是万无一失的,请自行承担风险。

    事实是,没有任何神奇的交易策略总能超越市场。

    1.公式

    具体而言,使用10万美元作为初始投资,在90天内模拟了29%的利润,这没有考虑到交易所交易费用。

    模型的灵感来自Willy Woo,他最初尝试使用Google Trend数据作为有效比特币价格检查的代理。

    使用过程:

    1.在最近的90天内搜索了Google趋势中的“BTC USD”和“Buy Bitcoin”:

    image

    2.注意到,当“BTC USD”与“Buy Bitcoin”比率小于约3:1(特别是<35%)时,BTC价格为“收盘”当天,接下来的一天收盘价上涨。如果超过~3:1的比例(特别是> 35%)(即4:1或5:1)那么它的信号就会被卖出,因为随后的一天价格会下降。

    3.接下来,测试了当BTC价格差异比前一天的收盘价高出80美元以上时,这使得模式更加一致。$ 80是一个在此数据集中表现良好的任意值。这是一个截图:

    • BTC USD:直接来自Google趋势的每日指标,直接从Google趋势购买比特币:每日指标。

    • Price:Coin Market Cap当日收盘价。

    • E栏:“购买比特币”/“BTC美元”比率

    • F栏:买/卖决策公式。请注意,“35%”是购买的门槛,价格大于“80美元”。

    • G栏:与前一天收盘时的比特币价格差异。

    • H栏:根据7/7/2018(第一次购买)的初始$ 100,000投资计算总额。

    2.模型和后续步骤的结果

    在90 天内,模型中的10万美元投资变为128,839美元 - 几乎是29%的回报。但这远非优化模型,想要优化几件事。

    “> 35%”和“> 80美元”相当随意,基于这个有限的90天数据集中的效果。是否有更好的公式可以产生更好的买入/卖出信号?

    这些变量似乎适用于给定的$ 6k-8k BTC价格水平。想测试过去一两年的更多历史数据。该模型将使用一系列(3:15:1)来比较买入/卖出信号的总收益,而“80美元”将是每日BTC价格的固定百分比,以便它可以说明主要价格飙升。例如,最优模型最终可能是每日价格波动的0.014543229的3.23-1比率。

    以上是其内容,有模仿者,但没能复现其29%的收益,不过这提供了一个不错的分析思路。

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