加密量化交易：结构化趋势模型如何运作

该模型过滤了短期噪音，优先考虑中期趋势的清晰度、长期周期的信念，以及与个人风险承受能力和情绪稳定性相匹配的纪律性低频交易。

指标被转化为相对变化而非固定值，从而确保动量、ETF资金流和稳定币需求在多变的市场环境下得到一致衡量。

方向、仓位规模和入场价格被分离，使结构化风险决策、客观趋势信号和可扩展的回测成为可能，并随着时间推移增强模型可靠性。

本文将实用性地拆解如何构建个性化加密量化模型——涵盖信号设计、趋势逻辑、风险管理、指标处理以及长期交易清晰度所需的每日打分。

在加密市场中构建功能性量化模型，往往听起来像是只属于机构交易桌或资深量化研究员的高度技术化追求。然而，过去两周，我发现自己正从零逐步搭建属于自己的模型——一个反映我个人交易风格、重视信号清晰而非噪音，并专注于可持续的长期决策而非冲动短线操作的模型。

今天，这个模型产出了它的第一套完整结果：

分数：32.5 方向：做空 仓位建议：分数过低——保持观望或仅作最低限度对冲

距离最终产品还很遥远，但构建这一框架的过程已经让我深刻领悟到结构与纪律，以及如何将对市场的理解转化为可量化的逻辑。更重要的是，它让我明晰了如何以适合自己性格与风险承受度的方式进行交易。

下面是该模型核心思想的拆解，说明为何做出特定选择，以及我认为在构建实用加密量化交易方法时最重要的因素。

以个人风格为基础

每个交易者都有不同的性格气质，任何忽略这一点的量化模型从一开始就注定失败。最强的模型是适合交易者本身的，而不是反过来适应模型。

我始终信奉三大原则：

信号清晰、仓位集中、周期长远。

短期嘈杂的信号或许能带来更频繁的交易，但代价却是情绪压力。任何曾依据日内预警交易的人都体会过这种熟悉的体验：睡眠欠佳、持续焦虑、思维被价格图表锁死而与现实脱节。这不是我想要的交易方式。

所以该系统被有意设计为跟随趋势交易哲学：

平均每月仅交易2-3次 优先考虑中期趋势清晰度，而非日常波动 仅专注于BTC或主流高流动性资产

这一结构滤除了噪音，保持了平稳节奏。它迫使决策基于结构性趋势而非快速波动。目标很简单：只有当趋势足够明确时——且仅在这时——模型才允许大仓位入场。否则，最安全的选择就是耐心等待。

关注变化，而非绝对数值

加密市场持续演变。只有将指标放在对应的语境下理解，而非静态数值，才有意义。

例如，许多短期指标依赖延迟数据，尤其是ETF资金流，往往比市场动作滞后一日。与此同时，一些长期指标——如稳定币总市值——多年间稳步增长，即便熊市也几乎不回落。查看任意一天的绝对值几乎无法揭示趋势方向。

因此，所有时点指标都被转化为相对度量：

不看昨日稳定币市值，而是跟踪30天变化 不看单日ETF流入数，而是跟踪净流入/流出相较于近期均值的变化

这种方式更好地捕捉了动量、情绪与底层资金流。市场因变化而波动，而非因冻结的快照。通过量化相对行为，模型更自然地贴合加密周期的运行逻辑。

分离方向、仓位规模与入场价格

在这一过程中最有价值的体会之一，就是认识到方向、仓位规模与价格水平不应捆绑在一起。许多交易者下意识地把三者混为一谈，结果决策混乱且情绪化。

为避免这一陷阱，模型将三者分别处理：

方向

通过对长期、中期和短期指标加权打分，模型输出三种结论之一：

做多 做空 趋势不明

仓位规模与杠杆

即使方向明确，仓位大小也必须依赖信号强度。弱多和强多虽然方向相同，但意义却截然不同。

因此，模型根据以下因素调整建议敞口：

趋势清晰度 分数强度 不同周期间信号一致性

若清晰度不足，模型即便有倾向性，也默认采取防御姿态。

入场价格

只有在以下条件同时满足时才确定：

趋势方向明确 总分 ≥ 60 短期指标确认入场区间有利

通过分离这三大要素，系统避免过度交易，也防止了由价格驱动的情绪化决策。最关键的是，它消除了“必须持仓”的错觉。当趋势不明时，最安全的选择就是观望。

让公式处理复杂性

模型的骨架是一系列分布在Excel表格中的公式。虽然AI在公式编写上有所帮助，但每一部分的逻辑都由人工决定。这确保了：

执行准确无逻辑错误 每个指标对结果的贡献完全透明 结构稳定、可扩展，后续易于优化

我提供指标、权重和逻辑，AI据此生成公式。这在加速技术实现的同时，也保留了模型原本的推理逻辑。

最终，系统成为一个便于每日更新的实用工具：

在“Input”表格中输入原始数据 仪表盘自动计算出每日分数和结论 最终结果复制进“History”表

无论一个模型看起来多复杂，真正的价值在于持续迭代，而不是过度工程化。

回测与持续优化

模型构建的最终阶段，是在积累足够的每日记录后，回溯测试历史数据。回测将揭示：

模型对实际市场波动的捕捉能力 哪些指标权重过高 阈值是否需要调整 信号在不同周期下的一致性

由于系统在“History”表中存储每日记录，最终可用数月数据评估其准确性与稳定性。

如果结果符合预期，模型可以进一步进化为更高级的形态——甚至包括：

独立本地工具 插件 或与各类数据源API连接的全自动系统

结构已经搭建完成，接下来就是用真实表现不断优化。

个人里程碑与新起点

半个月前刚开始分析指标时，我并未预想过要搭建一个完整的量化模型。我只是想更有系统地理解市场。但每天写下见解，迫使我整理思路、优化逻辑，并直面自身推理中的不一致。

最初只是随意梳理市场，最终却渐渐进化为一套完整框架——一个结构清晰、逻辑严密且与我交易理念一致的方法论。

这个模型未必完美，将来也可能多次迭代。但它体现了我所坚信的原则：

耐心胜于噪音 清晰优于冲动 结构高于情绪 趋势重于预测 纪律强于市场干扰

如果回测表现强劲，下一步很明确：集成数据源、自动化流程，将其打造成完整的量化产品。

但即使在现在这个初级形态，它已经具有重要价值——一个植根于自我认知、经验和对市场真实理解的交易系统。

而这，往往是任何交易者能拥有的最强大优势。

过往指标研究

长期指标：

降息路径预示比特币即将迎来更强宏观周期

中期指标：

也许市场尚未进入熊市 比特币遭遇ETF卖压，但仍非熊市

短期指标：

比特币转为谨慎，关键指标指向下行 加密市场仍看涨？VIX与ETF资金流显示短期调整

〈Crypto Quant Trading: How a Structured Trend Model Works〉这篇文章最早发布于《CoinRank》。