虛擬貨幣交易策略必學：Python實作與回測，5種策略全攻略！

想在波動劇烈的虛擬貨幣市場獲利，一套有效的虛擬貨幣交易策略至關重要。傳統上，許多策略的討論往往停留在理論層面，缺乏實際操作性。本文將帶你深入瞭解如何運用Python實作並回測常見的交易策略，讓理論知識真正轉化為可執行的程式碼。

以追隨趨勢策略為例，我們不僅會探討如何結合短期與長期移動平均線來判斷趨勢，更會示範如何利用Python和Backtrader框架，透過`self.data.Close`等方法，獲取歷史價格數據，建立完整的交易模型。考量到趨勢的真偽，我們也會進一步分析交易量，並建議搭配止損單來控制風險。

實作過程中，你會學習到如何將策略與特定幣種（如BTCUSDT、ETHUSDT）解耦，讓你的策略更具通用性。從回測結果中，你將學會分析盈虧比、勝率等關鍵指標，並根據回測結果調整參數，優化你的虛擬貨幣交易策略。

實用建議： 在實際交易前，務必進行充分的回測，並根據不同市場狀況和幣種特性，適時調整策略參數。同時，嚴格執行資金管理和止損策略，才能在複雜的市場中穩健獲利。

這篇文章的實用建議如下(更多細節請繼續往下閱讀)

1. 掌握趨勢，量化驗證： 學習追隨趨勢策略，利用Python與Backtrader框架，透過`self.data.Close`取得歷史價格數據，建立移動平均線交叉模型。務必觀察交易量，驗證趨勢強度，並設定止損單控制風險。回測後分析盈虧比、勝率等指標，並根據不同幣種特性調整參數。
2. 策略解耦，風險至上： 將你的交易策略設計成與特定幣種無關，使其更具通用性。切記，任何交易策略都存在風險，務必在充分了解策略原理和風險後，再進行實盤交易。 嚴格執行資金管理和止損策略，根據自身風險承受能力調整止損點。
3. 持續學習，獨立思考： 沒有萬能的交易策略。虛擬貨幣市場瞬息萬變，需不斷學習、實踐、優化。 培養獨立思考和解決問題的能力，並根據市場狀況和自身風險承受能力調整策略。 參考歷史回測結果，但切記不能保證未來獲利，應建立一套屬於自己的、穩定盈利的交易系統。

策略一：Python實作追隨趨勢的虛擬貨幣交易策略

追隨趨勢策略是虛擬貨幣交易中最常見，也是最容易理解的策略之一。其核心思想是：順勢而為。當市場呈現明顯的上升趨勢時，我們買入；當市場呈現明顯的下降趨勢時，我們賣出。聽起來很簡單，但要真正將其轉化為可執行、可回測的Python程式碼，並在實戰中獲利，需要仔細的設計和嚴格的風險管理。 趨勢追蹤策略適用於中長線投資，透過判斷市場趨勢方向，在趨勢啟動時介入，並在趨勢反轉時離場，以獲取趨勢中的利潤。

趨勢確認：移動平均線的妙用

首先，我們需要一種方法來判斷市場的趨勢方向。最常用的工具就是移動平均線 (Moving Average, MA)。移動平均線可以平滑價格波動，讓我們更清楚地看到價格的總體趨勢。通常，我們會使用兩條移動平均線：一條短期移動平均線和一條長期移動平均線。

• 短期移動平均線：對價格變動更敏感，能更快地反映出最新的價格趨勢。
• 長期移動平均線：對價格變動不敏感，主要用於判斷長期趨勢的方向。

當短期移動平均線向上穿過長期移動平均線時，這被視為一個看漲訊號，表示市場可能進入上升趨勢，我們可以考慮買入。相反，當短期移動平均線向下穿過長期移動平均線時，這被視為一個看跌訊號，表示市場可能進入下降趨勢，我們可以考慮賣出。

支撐與阻力：進出場的關鍵點位

除了移動平均線，我們還需要確定關鍵的支撐位和阻力位。支撐位是指價格在下跌過程中，預期會停止下跌並反彈的價格水平；阻力位是指價格在上升過程中，預期會停止上升並回落的價格水平。這些點位往往是市場參與者關注的焦點，也可能成為我們進出場的理想時機。

例如，如果我們判斷市場處於上升趨勢，並且價格回落到某個支撐位附近，這可能是一個買入的好機會。因為我們預期價格會在支撐位獲得支撐，並繼續向上運行。反之，如果我們判斷市場處於下降趨勢，並且價格反彈到某個阻力位附近，這可能是一個賣出的好機會。

交易量驗證：趨勢強度的確認

趨勢的可靠性需要交易量來驗證。一個強勁的上升趨勢通常伴隨著交易量的放大，表示市場參與者對該趨勢的認同度較高。如果上升趨勢的交易量萎縮，則可能意味著該趨勢正在減弱，我們需要謹慎對待。同樣，一個強勁的下降趨勢通常伴隨著交易量的放大。

我們可以通過觀察交易量是否隨著價格的上漲或下跌而增加，來判斷趨勢的強度。如果交易量與價格趨勢一致，則該趨勢更有可能持續。否則，我們需要警惕趨勢反轉的風險。

風險控制：止損單的必要性

任何交易策略都離不開風險管理。在追隨趨勢策略中，止損單 (Stop-Loss Order) 是必不可少的工具。止損單是指當價格達到我們預先設定的某個價格水平時，系統會自動執行賣出操作，以限制我們的潛在損失。

止損點的設定需要根據市場的波動性和我們自身的風險承受能力來決定。一個常見的做法是將止損點設定在關鍵的支撐位或阻力位附近。例如，如果我們在某個支撐位買入，我們可以將止損點設定在該支撐位下方不遠處。這樣，如果價格跌破該支撐位，我們的止損單就會被觸發，從而避免更大的損失。

Python程式碼範例：Backtrader實作移動平均線交叉策略

python
import backtrader as bt

class MovingAverageCrossover(bt.Strategy):
params = ((‘fast’, 50), (‘slow’, 200),)

def __init__(self):
self.dataclose = self.datas[0].close
self.fast_moving_average = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
self.datas[0], period=self.p.fast)
self.slow_moving_average = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
self.datas[0], period=self.p.slow)
self.crossover = bt.indicators.CrossOver(self.fast_moving_average, self.slow_moving_average)

def next(self):
if self.crossover > 0:
self.buy()
elif self.crossover < 0: self.sell() if __name__ == '__main__': cerebro = bt.Cerebro() cerebro.addstrategy(MovingAverageCrossover) data = bt.feeds.GenericCSVData( dataname='historical_data.csv', 替換爲您的歷史數據文件 dtformat=('%Y-%m-%d'), datetime=0, open=1, high=2, low=3, close=4, volume=5, openinterest=-1 ) cerebro.adddata(data) cerebro.broker.setcash(100000.0) cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=10) cerebro.run()

這段程式碼首先定義了一個名為`MovingAverageCrossover`的策略類別，它繼承自Backtrader的`bt.Strategy`類別。在`__init__`方法中，我們獲取了價格數據`self.data.Close`，並建立了快慢兩條移動平均線。`next`方法是策略的核心，它在每個時間點都會被調用。在這個方法中，我們判斷快慢線是否交叉，如果快線向上穿過慢線，則執行買入操作；如果快線向下穿過慢線，則執行賣出操作。

這只是一個簡單的範例，您可以根據自己的需求修改和擴展這個策略。例如，您可以添加更多的指標來過濾交易訊號，或者使用更複雜的止損策略來控制風險。您也可以參考 Backtrader 官方網站 獲取更多關於這個框架的資訊。

提醒： 任何交易策略都存在風險，請務必在充分了解策略的原理和風險後，再進行實盤交易。並且，歷史回測結果並不代表未來一定能獲得相同的收益。市場有風險，投資需謹慎。

策略二：Python打造均值回歸虛擬貨幣交易策略

均值回歸策略是一種基於統計學原理的交易策略，它假設資產價格會圍繞其平均值波動。當價格高於平均值時，預期會下跌；當價格低於平均值時，預期會上漲。本段將介紹如何利用Python與Backtrader框架，打造一個適用於虛擬貨幣市場的均值回歸交易策略。

均值回歸策略核心概念

均值回歸策略的核心在於識別資產價格的「常態」水平，並在價格偏離此水平時進行交易。

• 移動平均線 (Moving Average)：最常見的均值參考指標，平滑價格波動，提供趨勢方向的初步判斷。
• 標準差 (Standard Deviation)：衡量價格波動程度的指標，用於判斷價格偏離平均值的幅度是否顯著。
• 布林通道 (Bollinger Bands)：由移動平均線加上/減去數倍標準差構成，形成價格波動的上下界，是判斷超買超賣的常用工具。
• 超買超賣 (Overbought/Oversold)：當價格過高或過低時，市場可能出現反轉，此時是進場的時機。

Python實作均值回歸策略

以下將逐步說明如何用Python與Backtrader框架實作均值回歸策略：

1. 導入必要的函式庫

   首先，導入Backtrader以及其他需要的函式庫，例如NumPy用於數值計算。

   import backtrader as bt

   import numpy as np

2. 定義策略類別

   建立一個繼承自bt.Strategy的類別，定義策略的邏輯。

3. 設定指標

   在__init__方法中，設定移動平均線和標準差等指標。例如，使用bt.indicators.SMA建立簡單移動平均線，並使用numpy.std計算標準差。

   self.sma = bt.indicators.SMA(self.data.close, period=self.params.period)

   self.std = np.std(self.data.close.get(size=self.params.period))

4. 定義交易規則

   在next方法中，定義進出場的條件。例如，當價格高於移動平均線加上兩倍標準差時，賣出；當價格低於移動平均線減去兩倍標準差時，買入。同時，設定停損單以控制風險。

   if self.data.close[0] > self.sma[0] + 2 self.std:

   self.sell(size=self.params.size)

   elif self.data.close[0] < self.sma[0] - 2 self.std:

   self.buy(size=self.params.size)

5. 回測與優化

   使用Backtrader的回測功能，驗證策略在歷史數據上的表現。根據回測結果，調整移動平均線的週期、標準差的倍數等參數，優化策略。

均值回歸策略程式碼範例 (Backtrader)

python
import backtrader as bt
import numpy as np

class MeanReversionStrategy(bt.Strategy):
params = (
('period', 20), 移動平均線週期
('devfactor', 2), 標準差倍數
('size', 10), 交易量
)

def __init__(self):
self.sma = bt.indicators.SMA(self.data.close, period=self.params.period)
self.std = bt.indicators.StdDev(self.data.close, period=self.params.period)

def next(self):
if not self.position:
if self.data.close[0] < self.sma[0] - self.params.devfactor self.std[0]: self.buy(size=self.params.size) else: if self.data.close[0] > self.sma[0] + self.params.devfactor self.std[0]:
self.sell(size=self.params.size)

if __name__ == '__main__':
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(MeanReversionStrategy)

載入數據 (請替換成您的數據)
data = bt.feeds.GenericCSVData(
dataname='your_data.csv',
dtformat=('%Y-%m-%d'),
datetime=0,
open=1,
high=2,
low=3,
close=4,
volume=5,
openinterest=-1
)
cerebro.adddata(data)

cerebro.broker.setcash(100000.0)
cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=10)
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
cerebro.run()
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

cerebro.plot()

風險管理

均值回歸策略並非萬無一失，

• 設定停損單 (Stop-Loss Order)：限制單筆交易的最大損失，避免價格持續朝不利方向移動。
• 資金管理 (Money Management)：控制每次交易的資金比例，避免過度投入單一交易。
• 參數優化 (Parameter Optimization)：定期檢視並調整策略參數，以適應市場變化。
• 趨勢確認 (Trend Confirmation)：結合趨勢指標，避免在明顯的上升或下降趨勢中進行逆勢交易。
• 瞭解回測的侷限性：回測結果僅供參考，不能保證未來獲利。

注意事項

• 市場適用性：均值回歸策略在震盪行情中表現較佳，但在趨勢行情中可能失效。
• 參數調整：移動平均線週期、標準差倍數等參數需要根據不同虛擬貨幣的特性進行調整。
• 交易成本：將交易手續費、滑點等成本納入考量，避免侵蝕利潤。
• 回測品質：使用高品質的歷史數據進行回測，確保結果的可靠性。[參考資料：OSL回測文章]

透過本段的說明，您應該已經瞭解如何利用Python與Backtrader框架，打造一個簡單但有效的均值回歸虛擬貨幣交易策略。請務必謹慎評估風險，並根據自身情況調整策略，以達到最佳的交易效果。

虛擬貨幣交易策略. Photos provided by unsplash

策略三：Python實作突破型虛擬貨幣交易策略

突破型策略是一種趨勢追蹤策略，它基於這樣一個假設：當價格突破重要的支撐位或阻力位時，往往會朝著突破的方向持續移動。這種策略的核心在於識別這些關鍵價格水平，並在突破發生時迅速入場，以捕捉價格的動能。

突破型策略的理論基礎

突破型策略的理論基礎是市場心理學和行為金融學。當價格長時間在某個區間內波動時，市場參與者會對這個區間的上下限形成心理預期。一旦價格突破這些心理預期，就會引發大量買入或賣出行為，從而加速價格的移動。此外，止損單的觸發也會加劇突破後的價格波動。

如何識別關鍵支撐位和阻力位？

識別關鍵支撐位和阻力位是突破型策略的關鍵。

• 前期高點和低點： 價格在過去一段時間內達到的最高點和最低點往往會成為重要的阻力位和支撐位。
• 趨勢線： 將一系列高點或低點連接起來，形成趨勢線。突破趨勢線可能預示著趨勢的反轉或加速。
• 移動平均線： 移動平均線可以平滑價格波動，並顯示出價格的整體趨勢。價格突破移動平均線可能是一個突破信號。
• 布林通道： 布林通道由一條中間移動平均線和兩條上下標準差通道組成。價格突破布林通道的上軌或下軌可能表明價格將朝著突破方向移動。
• 斐波那契回撤位： 斐波那契回撤位是根據斐波那契數列計算出的價格水平，常用於識別潛在的支撐位和阻力位。

Python程式碼實作

注意：以下僅為程式碼片段，並非完整的可執行腳本。

python
import backtrader as bt

class BreakoutStrategy(bt.Strategy):
params = (('period', 20),)

def __init__(self):
self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
self.data.close, period=self.p.period)

def next(self):
if self.data.close[0] > self.sma[0] and self.data.close[-1] <= self.sma[-1]: self.buy() if self.data.close[0] < self.sma[0] and self.data.close[-1] >= self.sma[-1]:
self.sell()

程式碼說明：

• `self.data.close`：Backtrader 框架提供的價格數據，`self.data.close[0]` 表示當前K線的收盤價，`self.data.close[-1]` 表示前一根K線的收盤價。
• `bt.indicators.SimpleMovingAverage`：Backtrader 內建的簡單移動平均線指標。
• `self.buy()`：買入股票。
• `self.sell()`：賣出股票。

風險管理

突破型策略的風險在於假突破。價格可能短暫突破支撐位或阻力位，然後迅速反轉。為了降低這種風險，可以採取以下措施：

• 設定止損單： 在突破方向的反方向設定止損單，以限制損失。
• 使用交易量確認： 觀察突破時的交易量。如果交易量很大，則突破更有可能是真實的。
• 結合其他指標： 結合其他技術指標，例如RSI或MACD，以驗證突破信號。
• 不要過度交易： 避免在不明確的突破信號下進行交易。

總結

突破型策略是一種簡單而有效的趨勢追蹤策略。透過識別關鍵支撐位和阻力位，並在突破發生時迅速入場，可以捕捉價格的動能。然而，重要的是要記住，任何交易策略都存在風險。透過設定止損單、使用交易量確認和結合其他指標，可以有效地降低風險，並提高策略的成功率。建議讀者在實際交易之前，使用Backtrader對策略進行充分的回測和優化，並根據自己的風險承受能力調整參數。

想要更深入瞭解Backtrader框架，可以參考Backtrader的官方網站。

策略四：Python實作套利交易虛擬貨幣交易策略

套利交易，簡單來說，就是利用不同交易所或市場之間價格差異來獲取利潤。在傳統金融市場中，套利交易已經存在很長時間，而在波動性較大的虛擬貨幣市場，套利機會更是層出不窮。由於不同交易所的交易量、用戶群體、以及交易規則存在差異，即使是相同的虛擬貨幣，在不同交易所的價格也可能存在細微的價差，這就為套利交易提供了空間。套利交易策略的核心在於快速發現並執行這些價差，從而實現低風險甚至無風險的收益。

套利交易的種類

虛擬貨幣套利交易可以分為幾種主要類型：

• 交易所間套利：這是最常見的套利方式。在A交易所用較低的價格買入某種虛擬貨幣，同時在B交易所用較高的價格賣出，從而賺取差價。例如，你在幣安交易所發現比特幣價格比在 Coinbase 交易所便宜 50 美元，你就可以在幣安買入，同時在Coinbase 賣出，鎖定這 50 美元的利潤（扣除手續費和交易成本）。
  實現這種策略，你需要：
  • API 接口：使用各交易所提供的 API 接口，例如幣安API，以獲取即時價格數據並執行交易。
  • 資金部署：在多個交易所預先存入資金，以便快速執行交易。
  • 交易速度：由於價差稍縱即逝，需要快速的網路連接和高效的交易系統。
• 三角套利：三角套利是指利用同一交易所內，三種不同貨幣之間的匯率關係進行套利。例如，你有USDT，發現用USDT買入BTC，再用BTC買入ETH，最後用ETH換回USDT，比直接用USDT買ETH更划算，這就存在三角套利機會。

  三角套利涉及三種貨幣，需要快速計算匯率並執行交易，因此非常適合用 Python 程式碼自動化完成，並且有兩種方法可以執行三角套利：

  • 方法1：買— 買— 賣
  • 方法2：買— 賣— 賣
• 期現套利：這種套利方式利用期貨合約和現貨市場之間的價格差異。當期貨價格高於現貨價格時，你可以買入現貨，同時賣出期貨合約，等待交割日到來，從而賺取差價。

  實作期現套利，你需要關注：

  • 交割日期：選擇合適到期日的合約。
  • 資金費率：注意資金費率是否對你有利，避免付出過高的利息成本。

Python 程式碼實作套利交易

python
import ccxt

定義要使用的交易所
exchange_a = ccxt.binance()
exchange_b = ccxt.coinbasepro()

定義要交易的貨幣對
symbol = 'BTC/USDT'

try:
獲取價格數據
ticker_a = exchange_a.fetch_ticker(symbol)
ticker_b = exchange_b.fetch_ticker(symbol)

獲取買入和賣出價格
bid_a = ticker_a['bid']
ask_b = ticker_b['ask']

判斷是否存在套利機會
if bid_a > ask_b:
profit = bid_a - ask_b
print(f"套利機會存在！在 {exchange_a.name} 賣出，在 {exchange_b.name} 買入，利潤為 {profit}")
else:
print("目前沒有套利機會。")

except ccxt.NetworkError as e:
print(f"網路錯誤：{e}")
except ccxt.ExchangeError as e:
print(f"交易所錯誤：{e}")
except Exception as e:
print(f"其他錯誤：{e}")

程式碼說明：

• 首先，我們導入 ccxt 函式庫，它支持連接到許多不同的虛擬貨幣交易所。
• 然後，我們定義要使用的交易所 (例如 Binance 和 Coinbase Pro) 以及要交易的貨幣對 (例如 BTC/USDT)。
• 接著，我們使用 `fetch_ticker()` 方法獲取交易所的價格數據。
• 我們從價格數據中提取買入價 (bid) 和賣出價 (ask)。
• 最後，我們比較兩個交易所的價格，如果存在價差，就計算出利潤並輸出。

重要提示：這只是一個簡化的範例，實際的套利交易需要考慮更多因素，例如交易手續費、滑點、網路延遲等。此外，套利機會通常持續時間很短，需要快速的交易執行才能獲利。 程式碼也需要加入風險管理機制，例如設置止損點，以防止價格波動帶來的損失。

套利交易的風險與注意事項

雖然套利交易被認為是一種低風險策略，但仍然存在一些風險需要注意：

• 交易手續費：不同交易所的手續費不同，過高的手續費會侵蝕利潤。
• 滑點：在交易執行過程中，實際成交價格可能與預期價格存在偏差，這稱為滑點。
• 網路延遲：網路延遲可能導致交易執行速度慢於預期，錯失套利機會。
• 提款限制：部分交易所對提款設有限制，可能影響資金的快速轉移。
• 市場風險：極端情況下，市場可能出現劇烈波動，導致套利交易失敗。
• 交易所風險：交易所可能存在安全漏洞或倒閉風險，導致資金損失。

因此，在進行套利交易之前，務必充分了解各種風險，並採取適當的風險管理措施。 同時，選擇安全、可靠、且流動性好的交易所至關重要。 此外，不斷優化你的交易策略，並密切關注市場動態，才能在虛擬貨幣市場中獲得穩定的套利收益。

虛擬貨幣交易策略結論

在這篇文章中，我們深入探討了五種常見的虛擬貨幣交易策略，從追隨趨勢到均值回歸，再到突破策略、套利交易，並提供了使用 Python 和 Backtrader 進行實作和回測的具體方法。

需要強調的是，沒有一種策略是萬能的，能夠在任何市場環境下都能保證獲利。每個策略都有其優缺點和適用的場景。因此，在實際應用中，務必要充分了解每個策略的原理，並根據市場狀況和自身的風險承受能力進行調整。切記，歷史回測結果僅供參考，不能保證未來獲利。

更重要的是，透過學習這些策略，你應該培養出獨立思考和解決問題的能力。虛擬貨幣市場瞬息萬變，唯有不斷學習、實踐、優化，才能在這個市場中立於不敗之地。希望這篇文章能成為你探索量化交易世界的一個起點，激發你對虛擬貨幣交易策略更深入的思考和研究，最終建立起一套屬於自己的、穩定盈利的交易系統。

虛擬貨幣交易策略 常見問題快速FAQ

Q1: 追隨趨勢策略中，移動平均線的快慢線交叉如何判斷買賣時機？

當短期移動平均線向上穿過長期移動平均線時，視為看漲訊號，表示市場可能進入上升趨勢，可以考慮買入。反之，當短期移動平均線向下穿過長期移動平均線時，視為看跌訊號，表示市場可能進入下降趨勢，可以考慮賣出。

Q2: 均值回歸策略中，如何判斷價格是否處於超買或超賣狀態？

可以利用布林通道 (Bollinger Bands)來判斷。當價格觸及或突破布林通道的上軌時，可能處於超買狀態，預期價格可能回落。當價格觸及或突破布林通道的下軌時，可能處於超賣狀態，預期價格可能反彈。此外，也可參考其他指標，如相對強弱指標(RSI)等。

Q3: 突破型策略中，如何降低假突破的風險？

為了降低假突破的風險，可以採取以下措施：

• 設定止損單： 在突破方向的反方向設定止損單，以限制損失。
• 使用交易量確認： 觀察突破時的交易量。如果交易量很大，則突破更有可能是真實的。
• 結合其他指標： 結合其他技術指標，例如RSI或MACD，以驗證突破信號。
• 不要過度交易： 避免在不明確的突破信號下進行交易。