在现实生活中，无论是个人投资决策还是商业决策的投资场景，都比我们在课堂上学到的要复杂得多。由于这些决定的规模庞大，走错一步就有可能无法挽回。在这种情况下，使用模型就可以带来很大的帮助。模型可以帮助我们描绘未来的不确定性，并在当前采取相应的行动。任何能用数字表述或测量的东西都可以被量化。量化信息再结合数学和统计模型，就产生了所谓的量化模型。目前分析分为两类：定性分析和定量分析。定性分析取决于场景的含义，更侧重于内容的敏感性。
量化模型更广泛用于金融部门机构。他们利用复杂的数学和统计公式来发掘小范围的投资机会。在利润率较小但投入资金庞大的这些情况下，就可以使用这些技术。高频交易，算法交易在股票市场中使用的都是量化模型。在高频交易中使用量化模型，高速计算机可在短时间内完成数百万笔交易，在几毫秒内做出决策，几乎无需人为干预。他们利用价格和数量数据做决策。
此算法也能用来套利。由于这些技术需要高速计算机，因此机构投资者从小额投资者那获利。这一想法曾在过去遭到批判，因为它带来了众多弊端。它所产生的高流动性可能会在几秒内消失，因为交易执行时间仅为几毫秒。算法交易在小额投资者中也越来越受欢迎。企业正试图利用业余交易员或程序员为他们编写更好的公式，以换取佣金。2006年，算法交易的份额低至25％，并在十年之内上升到80％以上。而目前的问题在于，这些模型和技术是否可以用于加密货币交易。
假如我们有个外汇交易账户，我们决定要交易两种货币。为换取另一种货币，何时买入，何时卖出要取决于我们对当前市场形势的理解，以及对货币价值涨跌的预期。简单来说，加密货币交易也是一种货币交易形式，可以是数字货币与法币的交易，也可以是数字货币之间的交易。货币对可以有多种，如Bitcoin-USD，人们可以买卖加密货币，从价格涨跌中获利。
而加密货币交易在许多方面都有所不同。与传统货币市场不同，加密货币市场全天候开放。它仍处于初期阶段，并未被使用算法交易的大多头所饱和。加密货币市场最重要的是波动性。这些市场的波动性主要受法规、观念、技术进步等诸多因素的影响。这从过去两年BTC-USD交易对的波动幅度就可以看出，比特币价格曾一度低至3000美元，转而却又暴涨至10000美元。而另一方面，相比之下，EUR-USD交易对的变化不大。
BTC-USD图表
EUR-USD图表
加密货币市场是个快速且具有波动性的市场，需要快速的交易策略和技术来充分利用这些机会。市场可能会在某个点上出现巨大跌幅，下一刻也有可能会出现好的峰值。这就需要你拥有高执行速度，以及对价格变化的良好监控。像算法交易这样的量化模型就最为适合。以下是一些可使用的策略：
套利：当同一种证券在不同市场或交易所中存在价差，就是最好的套利机会。你可以在一家交易所以低价买入，而在另一家交易所以高价卖出。这看似容易，其实执行起来较为艰巨。而更快、更智能的量化模型可能会带来很大的帮助。
做市：市场参与者众多，有经纪人、买家、卖家、做市商等。经纪人只是扮演着连接买卖双方的角色。做市商通常持有证券，帮助买方在需要时购买证券。他们通过持有证券获得回报。有时当做市商从卖方手中购买证券后，证券价格会下跌。一般来说，他们是通过买入价和卖出价之间的差价中获利。
冰山策略（Iceberg Technique）：市场中很少会出现大额挂单导致市场停止运转，或大幅度改变操作方向的情况。在这种情况下，最好不要向市场透露完整挂单，这样可以防止其他用户反向操作。因此最好将大挂单分为几个小挂单，这样可以避免价格的大幅波动。
以上这些只是算法交易中使用的众多策略的其中一小部分。简单公式可以发现机会，复杂的统计技术亦然。一切的核心都在于谁要成为第一个应用这些策略及机会获利的人。量化模型在传统市场中仍尚未得到广泛应用。这一领域中仍然存在巨大的挑战和机遇，不过这些似乎仍有待开发。
作者:Vaibhav Thakare是印度理工学院勒克瑙分校的一名MBA（工商管理学硕士）。作为一名在战略和贸易金融领域工作过的工程师，他一直对学习新技术和创新解决方案感兴趣。写作令他兴奋，因为写作就是帮助人们用简单的词语理解这些看似困难的话题。
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