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三角套利分析

搬砖是币圈中一种常见的套利方式,主要利用两个交易所之间的币币交易对的价格差,低买高卖来获利,随着参与人数的增多,现在市面上的手工搬砖基本上没有机会了,全是搬砖机器人程序在多个交易所之间频繁操作。 但也有几个缺点: 需要至少在两个交易所开户 在两个交易所分别兑换、存入想搬的币种 如果只有单边行情,本金又不充裕时,需要频繁在2个交易所之间进行提币操作 如果只在一个交易所存有比较充裕的资金,还可以试试三角套利 所谓三角套利,就是利用三个币种之间的价格差来获利。 bigone交易所有PRS-BTC、EOS-BTC和PRS-EOS三种交易对,如果手里持有PRS,可以通过卖出PRS得到BTC,再卖出BTC买入EOS,最后卖出EOS买回来PRS,如果最后的PRS数量增多,则套利操作可行 这种操作有如下的优点: 理论上只要持有一种币(比如PRS)就可以进行三角套利的操作 对于单机币,无法搬砖,如果有多种交易对,就存在这种套利情况 大户大量扫货或者市场行情剧烈波动时,这种行情会出现 缺点也是非常明显

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【独家发布】期货市场内外盘低频统计套利基于Python

(大于0.05认为具有安全低频统计套利机会,具体这些阀值将在之后的章节讲解) 在低频统计套利的情况下将会使用CAD做为交易目标,CU0做为趋势风标,因为它的敏感度高,下面初始化一个字典,key为将会使用做为交易目标的 上面即选定了跨市场低频统计套利的交易配对字典,key为为交易目标的低敏感,value为做为趋势风标的高敏感,如下: ? 3. 基于跨市场低频统计套利的突破策略 下面编写择时交易策略实现这个跨市场低频统计套利的交易配对,如下所示: ? 回测结果如上所示,对比未基于内外盘统计套利的普通突破策略回测可以看到回测效果提升很多,如下所示: ? ? 而且即使再次降低交易频度,不使用跨市场套利的时间优势,选择再隔一天买入交易目标,即下面的构造因子参数buy_today=False,可以看到回测的结果依然好于未基于内外盘统计套利的普通突破策略回测结果。

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    机器学习在统计套利中的应用

    简介 在投资领域,统计套利通常是指利用数学模型捕捉定价的无效性从而获利的过程。基本的假设是,价格将向历史平均回归。最常用且最简单的统计套利例子就是配对交易。 在这里,我们对配对交易进行自然延伸,称为指数套利。我们开发的交易系统试图捕捉目标资产与合成人造资产之间的差异。

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    闲扯比特币套利交易系统的设计

    关于比特币套利交易的文章,坊间一搜一大堆,尤以 2014,2015 为甚。那时交易所间价差相当可观,套利的机会很多,躺着赚钱并非难事。 如今,套利区间收窄,留在沙场上的估计只剩下大玩家,想要不费力气躺赢机会渺茫。 数据抓取出来后,可算出一些随着时间变化的,理论上的套利空间(真正做是另一回事),但数据本身太抽象,不足以打动自己,打动别人。 比如说,过去 1 小时有 10 个大于 0.5% 的套利机会(扣除双边的手续费也就剩不到 0.1%),这样的机会究竟可行性如何,长得什么样,无从得知。 我试过几个比特币套利交易的开源代码,UI 相当一般,扩展性很差,吃力不讨好。 不自己做,那谁来做? 平日里我工作,接触多的是 datadog。

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    基于Flash Loan的套利软件开发教程【一】

    在第二部分中,我们将展示如何构建自己的以太坊套利机器人(Arbitrage Bot),该机器人在Infura上运行,利用闪电贷捕捉并执行套利机会。 用自己熟悉的语言学习 以太坊DApp开发 : Java | Php | Python | .Net / C# | Golang | Node.JS | Flutter / Dart 1、套利/Arbitrage 套利交易(Arbitrage Trading)并非区块链或闪电贷(Flash Loan)独有的概念,当你在不同的交易所拥有相同资产且其价格不同的时候,就有机会利用套利交易获利。 套利的工作原理大致如下:1 ETH在Uniswap中价值80 DAI,而在Sushiswap中则价值100 DAI。 在本系列的第二部分中,我们将逐步构建一个套利机器人。可以在此处预览代码。 ---- 原文链接:闪电贷套利机器人开发教程第一部分— 汇智网

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    基于DEX的自动套利工具开发教程【二】

    在前一个教程中,我们介绍了套利机器人背后的三个主要概念:套利、基于合约的交易和乐观转账。 在本文中,我们将逐步介绍如何利用nodejs和solidity构建套利机器人程序,以监视uniswap和sushiswap上的潜在套利机会并执行有利可图的套利交易。 用自己熟悉的语言学习 以太坊DApp开发 :Java | Php | Python | .Net / C# | Golang | Node.JS | Flutter / Dart 下面是我们的套利机器人的总体流程 这也是他们适合套利的另一个原因! 4、定期检查套利机会 第50行是套利机器人的关键所在。每隔一个区块时间,我们将要求Infura检查Uniswap和Sushiswap中ETH和Dai的价格。 从经济角度来讲,套利机会是市场效率低下的结果。如果有很多人在使用这些货币对,那么我们不太可能找到很多机会。因此需要找到更新的代币或交易所! 7、开发套利智能合约 点击这里查看套利合约的源代码。

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    在Infura上建立闪电贷套利机器人 #1

    套利系列的第一部分中,会先解释闪电贷和闪电兑背后的基本概念。在第二部分中,将展示如何构建自己的交易机器人,机器人在 Infura 上运行,使用闪电贷观察套利机会并执行获利。 套利是什么? 套利交易其实与闪电贷或区块链无关,当相同的两个资产在两个不同的交易所拥有不同的兑换价格时,就存在这样的套利交易。 例如,让我们看一下两个交易所:Uniswap[4]和Sushiswap[5]. 套利的工作原理是:一枚以太币在 Uniswap 中价值 80 Dai,而在 Sushiswap 中则价值 100 Dai。 这是典型的获利套利交易。 闪电贷与闪电兑(Flash Loan vs Flash Swap) ? 闪电贷和闪电兑是来源于区块链的概念。上图显示了两者之间的一些关键区别。让我们补充下要点。 我们从 EOA 发起交易到 Aave 合约进行套利,但我们提供的部署合约的地址。另外还需要提供足够 ETH 以支付交易的 gas 成本,由于交易的复杂性,这可能会非常昂贵。

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    配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场

    似乎在金融界,无论你走到哪里,人们都在告诉你应该学习 Python。毕竟,Python 是一种流行的编程语言,可用于所有类型的领域,包括数据科学。 有大量软件包可以帮助您实现目标,许多公司使用 Python 来开发与金融界相关的以数据为中心的应用程序和科学计算。 最重要的是,Python 可以帮助我们利用许多不同的交易策略,这些策略(没有它)将很难用手或电子表格进行分析。我们将讨论的交易策略之一称为 配对交易。 该假设检验适用于模型: 以下等式的检验统计量: 现在您了解了两个时间序列协整的含义,我们可以对其进行测试并使用 python 进行测量: coint print(pvalue) # 低p值意味着高协整 ---- 本文摘选《Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场》

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