價值型投資的演變——數學與機器如何追逐加密貨幣難以捉摸的超額收益

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加密貨幣生態系正吸引越來越多金融專業人士，這些人被其波動性和超額回報潛力所吸引。

根據EY 2025年機構投資者數位資產調查，機構對數位資產的熱情持續上升– 目前已有超過70%的專業投資人將資金配置於該領域。

透過量身打造的演算法、數據模型及機器學習，金融專家– 被稱為「量化分析師（quants）」– 正越來越積極地在加密領域尋找alpha。

這個產業在過去幾年中的演變，促使數據驅動型投資興起。

雖然應用於加密貨幣的量化模型並非新鮮事，值得注意的是，這些其實是量化分析師長期用於傳統市場捕捉低效機會的統計工具。

作為其影響力的延伸，這些專業人士如今也將類似的alpha捕捉策略部署到更年輕、更快速且更具活力的加密貨幣生態系。

加密貨幣量化投資的崛起

為了理解這個主題，首先必須了解「alpha」。

在金融領域，alpha最常被描述為一項投資/資產相對於既定基準指數的超額報酬表現。

加密市場最引人注目的特點之一就是其波動性。

然而，這些劇烈的波動產生了大量數據，經過適當分析後，能為量化分析師指引下一個值得押注的大趨勢。

考慮到產業特性，量化策略的概念如今在如外匯（FX）和加密貨幣等高波動市場已非常普遍。

對alpha的追求現已延伸至各種市場，包括DeFi（去中心化金融）生態系。

除了提供大規模多元化之外，DeFi領域還帶來潛在的alpha機會，儘管這些機會可能曇花一現。

然而，儘管有高回報潛力，DeFi生態系仍處於過渡階段，特點是企業投資者不斷湧入。

2025年Chainalysis全球加密採用指數顯示，機構和企業活動的占比正在增加，這意味著DeFi正逐漸超越其早期以散戶為主的階段。

這種動態顯示，無論alpha機會多麼誘人，都可能短暫存在，甚至很快轉為負面。

對於新進入市場的量化分析師而言，理解這種風險至關重要– 尤其是在缺乏明確監管的生態系中。

為了把握加密和DeFi中的潛在機會，許多量化分析師都在爭取先發優勢。

以下是量化分析師在加密世界大舉押注量化投資的原因。

• 基於證據的策略– 以alpha為導向的模型能隨時間提升交易選擇的一致性。這對於長期衡量進展至關重要。
• 系統化配置– 有了合適的alpha或量化策略，投資組合經理能更好地採用系統化方式進行加密投資。
• 演算法交易的發展也依賴於可存取且安全的部署框架。

數學正在悄悄革新加密領域

儘管加密產業仍然年輕，但它與傳統市場展現出高度相關性。因此，許多傳統因子模型也能成功應用於加密市場。

MDPI旗下Information Journal（2024年）的研究支持這一點。

考慮到規模、波動性以及資本或流動性等因素，數學工具需要進行客製化，以達到統計顯著性。

這一趨勢有一個主要挑戰– 那就是波動性帶來了非線性的價格走勢。

過去幾年已證明，機器學習（ML）模型在捕捉加密數據中的複雜模式方面展現出潛力。

近期研究，如《比特幣演算法交易機器學習模型綜合分析》，證實先進的ML演算法在識別加密市場非線性關係方面優於傳統統計方法。

這已成為量化投資者日益關注的領域，尤其是考慮到加密市場隨時間推移的高換手率，從比特幣回報與納斯達克100指數的比較即可見一斑。

一般散戶投資者或許僅靠基本面分析就能獲利。

然而，當機構資本進入市場時，情況就會改變，因為他們必須遵循客戶義務和監管限制。

在這種情況下，alpha成為其策略核心，因為他們的容錯空間顯著縮小。

手動投資能帶來的成效有限，但有了數學模型和策略，投資者能做得更多。

加拿大另類策略與資產協會指出，「規模與嚴謹」是當今量化策略在投資中至關重要的原因。

儘管具有革命性潛力，alpha尋求策略在加密領域的整合尚未成為主流– 但未來幾年這種情況可能會改變。

加密投資中常用的關鍵量化策略

憑藉多年發展，傳統金融生態系提供了豐富的量化方法，如今正被加密產業所採用。

對於尋求紀律化、數據驅動投資方式的投資者而言，了解這些方法至關重要。

以下將討論部分量化方法。

套利

加密領域的波動性為各交易平台間創造了充足的套利空間。

這些低效率讓交易者能利用平台間的價格差異。

為此出現了多種策略，包括空間套利、三角套利和跨幣種套利。

• 空間套利是在一個平台買入資產，並在另一個價格較高的平台賣出。地理位置和貨幣差異等因素有助於創造套利機會。
• 三角套利則是在同一交易所利用三種資產間的價格差異。這通常被認為是適用於高波動貨幣的低風險模型。
• 跨幣種套利則屬於利基策略，且很可能適用於DeFi生態系。

配對交易與因子型投資

因子型投資涉及應用量化篩選器來選擇資產。這些篩選器多樣，但主要體現在動能、波動性和流動性等方面。

根據Fidelity Investments，配對交易中，量化分析師通常會買入被低估資產，同時做空被高估資產。

雖然這需要對市場有更深入的了解，但它為發現加密市場潛在價格低效率提供了結構化管道。

情緒分析

加密產業的情緒波動性與其標的資產一樣劇烈。

事實上，情緒是主要的市場驅動力，因為一則來自有影響力人物或監管機構的貼文就能引發顯著的正負價格波動，使情緒分析日益重要。

有了這些知識，量化分析師現正運用自然語言處理來解讀市場的情緒脈動。

機器學習下的波動性預測

從波動趨勢中精確捕捉alpha比僅僅識別模式更具挑戰。

為此，預測模型會以歷史數據（包括價格、成交量和情緒）進行訓練，以預測未來市場走勢。

最先進的機器學習模型還整合了宏觀指標和區塊鏈數據。

這種全面覆蓋讓量化分析師能捕捉對打造成功投資組合至關重要的數據驅動信號。

行為金融學

單打獨鬥地成功交易市場幾乎不可能，這也是許多活躍加密投資者組成社群、分享理念，甚至有時形成類似信仰團體的原因。

這些社群中很可能存在可辨識的模式，經研究後能預測原本看似非理性的市場行為。

隨著加密領域量化分析日益精進，行為金融學模型– 如前景理論與羊群行為– 如今對於理解和塑造加密投資至關重要。

加密市場正展現成熟跡象，機構投資者與散戶參與者的比例逐漸增加。

透過數學與演算法模型，投資者正轉向以數據為本、重視紀律與分析的投資框架，而非僅憑炒作與情緒。

依賴直覺的時代正逐漸消逝，取而代之的是對演算法、統計模型和機器學習的日益依賴，以發掘新機會。

這些工具有助於減少投資決策中的認知偏誤。

Vugar是一位屢獲殊榮的高級經理與傳播專家，擁有15年從Fortune 500巨頭到充滿活力新創公司的豐富實戰經驗，目前擔任Bitget營運長。他曾任Beincrypto行銷長，並在Carlsberg、Facebook、Danone、Coca-Cola、Twitter、SONY等知名品牌擔任高階職位。

 

生成圖片：Midjourney