量化策略体系

Alpha 源的主要类型

Alpha 是量化策略产生超额收益的根本来源，而加密市场因高透明度、多交易所结构与链上数据开放，使得 Alpha 的可挖掘空间更为丰富。

在高频价差策略中，模型利用不同交易所之间瞬时存在的微小价差进行快速建平仓，以速度和基础设施优势获取收益；事件驱动策略则依赖市场资讯的突发变化，例如项目公告、政策调整、链上事件更新等，在事件前后捕捉可预测的波动机会。

更具加密特色的是链上行为分析，通过透明的链上数据，模型可以追踪巨鲸地址、资金流向与代币移动，从而推测市场情绪强弱。此外，流动性结构因子也常被量化策略使用，包括订单簿深度、价格断层与滑点分布，用来捕捉市场在微观结构上的不平衡。

这些 Alpha 来源共同构成了加密量化策略的基础，使其能够在不同市场环境中各自发挥优势。

加密市场特有的策略机会

加密市场的 24 小时不间断交易、多交易所结构以及永续合约机制，为策略提供了传统市场无法复制的机会。

其中最典型的是「交易所间套利」。由于不同交易所之间存在深度差异、撮合速度不同，即便是同一资产也可能在短时间出现价格差。量化系统会实时扫描所有行情，并在价差达到可执行区间时自动建仓与对冲。

永续合约中的资金费率策略则利用现货与永续合约之间的结构优势，通过持有对冲头寸赚取稳定的资金费率收益，属于加密市场特有的低方向性策略。

在 DeFi 场景中，AMM 流动性挖矿策略需要更细致的模型化能力，例如预测价格波动区间、计算无常损失，以及判断最适流动性投入位置，使策略在去中心化环境中仍能保持可控风险与稳定回报。

这些策略机会皆源自加密市场的结构创新，是量化交易者的天然机会场。

风险管理与仓位控制

任何量化策略缺乏风控，都可能在一次极端行情中被彻底摧毁。因此，风险管理是量化长存的核心。

第一层是「波动率控制」，当市场波动加剧，系统会自动降低杠杆或减少仓位，避免策略暴露在过度不稳定的环境。同样重要的还有最大回撤管理，通过设定回撤阈值，一旦策略亏损超过安全上限，系统会主动暂停或缩小规模，确保损失不至失控。

另一项关键是「模型失效监测」。市场会变化，策略不可能永远有效，因此系统必须持续监控模型胜率、交易成本、滑点以及信号有效度，在必要时进行调整或替换，以维持策略的竞争力。

没有风控的量化只是投机；拥有风控的量化才是资产管理。

AI 在风险控制中的角色：从被动应对到实时防御

AI 的加入让风控从传统的事后处理进化成实时预测与自动应对，AI 可以以毫秒级的速度侦测市场异常，例如订单簿深度突然消失、流动性骤降、巨额资金瞬时转移等。当这些信号出现时，系统会自动减仓或平仓，防止人类操作速度不及。此外，AI 能根据市场情绪、链上资金流向与技术指标，动态调整仓位，使策略在不同市场状态中维持更稳定的表现。

这种智能风控使策略不再是静态规则，而是一套会随市场变化持续自我优化的系统，极大提升策略的抗风险能力。