ETF基金量化交易
ETF是一种包含多种投资组合的基金，它的价格在证券交易所上市交易，类似于股票交易。ETF基金的量化交易系统，可以通过计算和分析历史市场数据，自动决策交易策略，以获取更高的回报和降低风险。
动态 | 研究：298个加密巨鲸控制着大量比特币、以太坊和莱特币:区块链分析公司IntoTheBlock近期发布了关于市值排名靠前的加密货币集中程度的研究。研究称，有298个加密鲸鱼控制着比特币、以太坊和莱特币生态系统的巨额财富。尽管比特币交易是可以追踪的，但大多数地址的身份仍然笼罩在神秘之中，这些地址通常为早期投资者所有，在某些情况下为加密货币交易所所有。IntoTheBlock表示，39个加密鲸鱼持有现有比特币总量的11.1%，154个地址占所有ETH的40%，128个地址占所有LTC的47%。与此同时，超过一半的Tether循环供应量掌握在140个钱包手中。（The Daily Hodl）[2020/1/12]
一些常用的ETF基金量化交易策略包括均线交叉策略、动量策略、波动率策略等。这些策略可以在量化交易平台上进行实现，例如使用Python编写交易策略，并在量化交易平台上进行回测和实盘交易。
声音 | CoinGate：莱特币闪电网络支付方案运行良好:加密货币支付服务公司CoinGate在推特称，他们开发的莱特币闪电网络解决方案昨日推出后运行良好，可以顺利为用户处理收付款。[2019/1/19]
ETF基金量化和传统量化有什么区别
分析师分析币币相关性表示比特币与以太坊、莱特币相关性较强:外国数据分析师（twitter@cryptokita）分析了2017年1月1日至2018年4月10日，市值前15名的加密货币价格相关性。报告显示，比特币与以太坊的相关性为0.45，与莱特币的相关性为0.46，与门罗币为0.51。其中相关相关性最高的是门罗币与达世币，为0.56。注：0.5-1.0为强相关性，0.3-0.5为中等程度相关性，0-0.3为弱相关性。[2018/4/12]
传统量化交易策略通常是由投资经理或交易员根据自己的经验、判断和技能来制定的，通常包括基于技术指标、基本面分析等的策略。ETF基金量化交易策略则是由一系列程序和算法来执行的，这些程序和算法根据预设的条件、规则和指标来分析市场和行业趋势，并根据这些趋势自动化地执行交易。
传统量化交易策略通常需要大量的人工干预和调整，而ETF基金量化交易策略则可以完全自动化执行，减少了人工干预的成本和误差。ETF基金量化交易策略通常需要更强的计算机和数据科学技术支持，包括机器学习、人工智能等。
另外，ETF基金量化交易策略通常注重风险控制和收益稳定，而传统量化交易策略则更加注重收益的最大化。因此，在实际应用中，投资者可以根据自己的需求和风险偏好选择适合自己的量化交易策略。
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