加密量化交易：結構化趨勢模型如何運作

這個模型過濾短期雜訊，優先考慮中期趨勢明確性、長週期信念，以及與個人風險承受度和情緒穩定性相符的紀律性、低頻率交易。

指標被轉換為相對變化，而非固定數值，確保動能、ETF 資金流和穩定幣需求能在變化的市場條件下一致衡量。

方向、倉位規模與進場價格相互分離，使風險決策結構化、趨勢信號客觀，並能進行可擴展的回測，隨時間增強模型的可靠性。

本文實際拆解了如何構建個人化加密量化模型——涵蓋信號設計、趨勢邏輯、風險管理、指標處理，以及用於長期交易明確性的每日評分。

在加密貨幣領域構建一個可用的量化模型，聽起來往往像是專屬於機構交易台或資深量化研究員的高度技術性工作。然而，過去兩週，我發現自己逐步從零開始搭建了一個模型——它反映了我的個人交易風格，重視明確信號而非雜訊，專注於可持續的長線決策，而非衝動的短線操作。

今天，這個模型產出了第一套完整的輸出：

分數：32.5
方向：空頭
倉位建議：分數過低——保持觀望或僅做最基本的避險

這距離最終產品還有很大差距，但構建這個框架的過程已讓我學到了很多關於結構、紀律，以及如何將對市場的理解轉換為可量化邏輯。更重要的是，它讓我更清楚該如何以適合個性與風險承受度的方式來進行交易。

以下是支撐這個模型的核心理念拆解，為何做出這些選擇，以及我認為在構建實用量化加密交易方法時最重要的是什麼。

個人風格為根基

每位交易者的性格都不同，任何忽略這點的量化模型都註定會失敗。最強的模型，是能貼合交易者本身，而不是強迫交易者去適應模型。

我一直相信三個主要原則：

明確信號、大部位、長時間週期。

短期雜訊信號可能產生更頻繁的交易，但代價是情緒壓力。任何曾經根據日內警報交易過的人都很熟悉這種體驗：睡不好、壓力大、腦中只剩下價格圖表而無法過正常生活。這不是我想要的交易方式。

因此，這個系統被刻意設計成趨勢交易哲學：

每月僅執行2–3次交易（平均）

優先考慮中期趨勢明確性，而非每日波動

嚴格聚焦於BTC或主流高流動性資產

這種結構能過濾雜訊並維持平穩節奏，強迫決策基於結構性趨勢而非短線波動。目標很簡單：當趨勢足夠明確——且僅在這種時候——模型才允許大部位進場。否則，最安全的選擇就是耐心等待。

追蹤變化，而非絕對數值

加密貨幣市場不斷演化。指標唯有放在情境下才能有意義，單看絕對數值是沒有意義的。

例如，許多短期指標依賴延遲資料，特別是ETF資金流，通常落後市場一天。與此同時，一些長期指標——如穩定幣總市值——多年來幾乎持續上升，即便熊市期間也很少大幅下跌。單看某天的絕對值，幾乎無法判斷趨勢方向。

因此，所有時點指標都被轉換為相對變化：

不是看昨日穩定幣市值，而是觀察30天變化

不是看單一天ETF資金流，而是看淨流入/流出相對近期常態的變化

這種方法能更好捕捉動能、情緒和底層資金流。市場在於變化，而非靜止快照。透過量化相對行為，模型能更自然地貼合加密週期的運作方式。

分離方向、倉位規模與進場價格

這個過程中最有價值的經驗之一，就是意識到方向、倉位規模與價格水準不應綁在一起。許多交易者無意識地把三者混在一起，最終做出混亂且情緒化的決策。

為避免這種陷阱，模型將三者獨立處理：

方向

綜合長期、中期與短期指標加權評分，模型輸出三種結論之一：

多頭

空頭

趨勢不明

倉位規模與槓桿

即使方向明確，部位大小仍取決於信號強度。弱多與強多雖然都指向上漲，但本質不同。

因此，模型根據以下因素調整建議曝險：

趨勢明確度

分數強度

跨不同週期信號的一致性

如果明確度低，模型預設防禦姿態——即使方向偏向某一方。

進場價格

僅在以下條件下決定：

趨勢方向明確

總分數≥60

短期指標確認有利進場區間

將這三個環節分離，系統能避免過度交易及因價格驅動的情緒決策。最重要的是，這消除了「一定要持倉」的錯覺。當趨勢不明時，最安全的選擇就是觀望。

讓公式處理複雜性

這個模型的骨幹是一套分散於Excel表格的公式。雖然有AI協助撰寫公式，但每個環節的邏輯都是手動設計，確保：

執行準確，無邏輯錯誤

每個指標如何貢獻結果都透明可見

結構穩固且可擴展，便於後續優化

我提供指標、權重與邏輯，AI據此生成公式。這既保留了原有的思路，也加快了技術落地。

最終，這個系統成為一個每日易於更新的實用工具：

將原始數據輸入“Input”表

看板自動計算每日分數與結論

最終結果複製進“History”

無論模型外觀看起來多複雜，真正價值在於持續優化，而非過度設計。

回測與持續優化

模型構建的最後階段，是當累積足夠的每日記錄後，將其回溯測試歷史資料。回測將揭示：

模型捕捉市場波動的實際效果

哪些指標權重過重

閾值是否需要調整

信號在不同週期下的一致性

由於系統每天都將結果記錄在“History”表，最終能用數月資料來評估其準確性與穩定性。

若結果符合預期，模型未來可進一步升級——甚至成為：

獨立本地工具

外掛插件

或連接多元數據源API的全自動系統

結構已經搭好，接下來就是透過實際表現持續優化。

個人成就與新的起點

半個月前開始分析指標時，我並沒想到會構建一套完整的量化模型。我只是想更有系統地理解市場。但每天寫下觀察心得，迫使我組織思路、優化邏輯，並直面自身推理中的不一致。

一開始只是隨意嘗試解讀市場，最後卻演變為一個有結構、有邏輯、與自身交易理念高度一致的完整框架。

這個模型也許遠非完美，未來可能還會多次修訂。但它反映了我所信奉的原則：

耐心勝於雜訊

明確勝於衝動

結構勝於情緒

趨勢勝於預測

紀律勝於市場干擾

如果回測表現強勁，下一步就很明確：串接數據來源、自動化流程，將其打造成一個完整的量化產品。

但即便在現階段初版，它已經體現了一些價值——一個根植於自我覺察、經驗與對市場行為深刻理解的交易系統。

而這，往往就是交易者最強大的優勢。

過往指標研究

長期指標：

降息路徑預示比特幣將迎來更強的宏觀週期

中期指標：

也許市場尚未進入熊市階段

比特幣面臨ETF拋售壓力，但尚未進入熊市

短期指標：

比特幣轉為謹慎，關鍵指標指向下行

加密貨幣仍看多？VIX與ETF資金流顯示這是一次重置

〈Crypto Quant Trading: How a Structured Trend Model Works〉這篇文章最早發佈於《CoinRank》。