在加密货币市场剧烈波动的环境下，如何通过量化工具精准识别趋势拐点？一起解析机构常用策略「避开下跌区间」的因子逻辑，带您掌握用数据对抗市场不确定性的方法论。

一、常用策略因子

1.今日吃单方 (Taker) 的加密货币交易量和5日的平均相比 (以标准差为单位)：

今日吃单方 (Taker) 的加密货币交易量和相对于过去5日内平均交易量的迴归程度。当偏离值为正，该交易量超过历史5日平均，当偏离值为负，该交易量低于历史5日平均 (单位：标准差)。
计算算法如下

（今日吃单方 (Taker) 的加密货币交易量- 过去5日交易量的平均） / 过去5日交易量的标准差。

2.价格相对于前20至80个交易日的趋势线位置 (趋势线由5日MA计算)：

当日价格相对于前20个交易日5天移动平均线（MA）至前80个交易日5天MA的移动平均线趋势线的位置。

计算方式如下
1. 计算20个交易日前的5日平均价格
2. 计算80个交易日前的5日平均价格
3. 以上两点，若y为价格，x为交易日，则可以找出趋势线y=ax+b之中的a以及b，以及推测出于此条趋势线上的今日价格
4. 此因子计算 = (当日价格 - 趋势线推测出今日价格) / 趋势线推测出今日价格

3.Bitcoin Trend Indicator

以四组区间衡量比特币短期上涨强度。此因子总共有以下五种值
若值为1，表示短期趋势上涨强烈，强烈建议买入
若值为0.5，表示短期趋势上涨，建议买入
若值为0，表示趋势为中性，不建议变动仓位
若值为-0.5，表示短期趋势下跌，建议卖出
若值为-1，表示短期趋势下跌强烈，强烈建议卖出

二、策略中多因子组合

因子组合的本质：使数据学会「团队合作」 想象你在训练一支足球队——每个因子就像不同位置的球员（前锋因子抓趋势、中场因子控风险、后卫因子防黑天鹅）。组合的关键不是堆砌明星球员，而是找到最佳阵型让1+1>2。常用方法包括：

1. 线性回归：给因子「发工资」 用历史数据计算每个因子的「绩效奖金」（权重），比如趋势因子贡献50%收益，波动率因子贡献30%。但需警惕过度拟合——就像按月考成绩发奖金，结果下次考题全换了。

2. 机器学习：AI当「教练」 用随机森林/XGBoost等算法模拟因子间的非线性关系，帮助寻找因子最佳边界值。但需要警惕「更衣室内讧」——因子间相关性过高反而互相干扰。

传统量化过程中需要完成：

• 爬取数据 → 清洗对齐 → 矩阵计算（Python/R高手专属）

• 手动回测 → 参数优化 → 实盘风控（全职团队配置）

三、利用工具快速将因子组合

工具可帮助透过非线性演算法生成个性化的交易策略与讯号，对于编程初学者无任何困难，不再需要机构/资深程序员门槛

在量化指标栏选取需进行组合的因子，设置“入场时机”与“出场时机”

点击“开始研究”，系统将会生成三个因子组合后的策略，同时返回策略报告

四、查看量化策略绩效报告

研究完成后，需进入策略报告页面查看策略回测情况（基于回测情况决定是否纳入交易）

策略报告查看入口：Ephod Intelligence | 易發網 策略 - 避开下跌区间 250219

策略总结：策略能在比特币牛市主升浪行情中跟随，要求短期上涨强度充足，但累计收益无法跑赢现货持币者，可作为防止错过大行情的防御性策略使用。

五、无编程基础的数字货币交易者的入门建议

1. 熟悉基础的量化策略：

可从专区中了解一些已有的量化交易策略，将帮助你对策略交易有一个初步的认识。对于大部分交易者，这些策略已经足够了。如果你有更多的想法需要实现，可以继续深入学习。

2. 学习编程语言：

推荐学习Javascript（JS）和Python，只需要掌握基本的使用即可。在研究策略时，边学习边实践，提升会很快。JS编程语言相对简单，Python是数据处理最常用的语言，结合Jupyter Notebook进行统计分析非常方便。期间也可以学习一些数据分析，相关的Python书籍和教程非常多，推荐《利用Python进行数据分析》）。根据学习的基础，每天学习4小时，大约需要1-2周。

3. 阅读基础的量化交易书籍：

相关的书籍很多，可以自行搜索。可以较快速度阅读，了解策略种类、风险控制、策略评估等。量化交易涉及金融、数学和编程，内容非常丰富。真正能应用到市场的策略不会在书中直接找到。阅读相关书籍、研报和论文是一个长期的过程。