量化策略架構

Alpha 源的主要類型

Alpha 是量化策略產生超額收益的根本來源，而加密市場憑藉高度透明、多交易所結構與鏈上資料開放，讓 Alpha 的挖掘空間更加寬廣。

在高頻價差策略中，模型會利用不同交易所間瞬間出現的微小價差，迅速進行建倉與平倉，藉由速度與基礎設施優勢獲利；事件驅動策略則仰賴市場資訊的突發變動，例如專案公告、政策調整、鏈上事件更新等，在事件發生前後捕捉可預測的波動機會。

更具加密市場特色的是鏈上行為分析，透過公開透明的鏈上資料，模型能追蹤巨鯨地址、資金流向及代幣移動，進而推測市場情緒。此外，流動性結構因子如訂單簿深度、價格斷層與滑點分布，也常被量化策略納入，捕捉市場微觀結構中的不平衡狀態。

這些 Alpha 來源共同奠定加密量化策略的基礎，使其能在不同市場環境下發揮各自優勢。

加密市場特有的策略機會

加密市場 24 小時不間斷交易、多交易所結構與永續合約機制，為策略帶來傳統市場難以複製的機會。

其中最具代表性的是「交易所間套利」。由於不同交易所間存在深度差異與撮合速度落差，即使是同一資產也可能在短時間內產生價格差異。量化系統會即時掃描各交易所行情，當價差達到可執行區間時自動建倉並對沖。

永續合約中的資金費率策略則運用現貨與永續合約間的結構優勢，透過持有對沖部位賺取穩定的資金費率收益，這是加密市場獨有的低方向性策略。

在 DeFi 場景中，AMM 流動性挖礦策略需要更精細的模型設計，例如預測價格波動區間、計算無常損失，以及判斷最佳流動性投入點，讓策略在去中心化環境下仍能維持可控風險與穩定回報。

這些策略機會都源於加密市場的結構創新，是量化交易者的天然機會場。

風險管理與倉位控制

任何缺乏風險控管的量化策略，都可能在一次極端行情中全軍覆沒。因此，風險管理是量化策略長期存續的核心。

第一層是「波動率控制」，當市場波動加劇時，系統會自動降低槓桿或減少倉位，避免策略曝險於過度不穩定的環境。最大回撤管理同樣關鍵，透過設定回撤門檻，一旦策略虧損超過安全上限，系統將主動暫停或縮小規模，確保損失不會失控。

另一項關鍵是「模型失效監測」。市場不斷變化，策略不可能永久有效，因此系統必須持續監控模型勝率、交易成本、滑點與訊號有效性，必要時進行調整或替換，以維持競爭力。

沒有風控的量化只是投機；有風控的量化才稱得上資產管理。

AI 在風險控管中的角色：從被動應對到即時防禦

AI 的導入讓風控從傳統事後處理進化為即時預測與自動應對。AI 能以毫秒級速度偵測市場異常，如訂單簿深度突消、流動性驟降、巨額資金瞬間轉移等。當這些訊號出現時，系統會自動減倉或平倉，避免人為操作反應不及。此外，AI 可根據市場情緒、鏈上資金流向與技術指標，動態調整倉位，使策略在不同市場狀態下維持更穩定表現。

這種智能風控讓策略不再只是靜態規則，而是一套能隨市場變化不斷自我優化的系統，極大提升策略抗風險能力。