加密货币量化系列之一:下载加密货币数据并交易
本文以Python为例,展示如何从全球最大的加密货币交易所「币安(Binance)」交易所下载加密货币的历史数据,并交易加密货币期货的方法,为此后加密货币的量化交易提供数据基础。步骤一:搭建Python开发环境Anaconda是包管理器和环境管理器,它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项,因此对Python开发者非常友好。建议大家前往下面的官方网站进行下载: https://www.anaconda.com/步骤二:安装开发量化策略所需的Python包除了常用的一些Python包(pandas,numpy等),ccxt(https://github.com/ccxt/ccxt)是一个非常常用的加密货币量化包,它是一个开源的数字货币交易框架,连接了全球几乎所有的交易所,为用户提供了市场数据访问、算法交易等功能。初次使用前需要啊下载该工具包,方法如下:步骤三:下载交易所历史数据步骤三a:连接交易所,下载并处理数据ccxt下载成功后,可以使用如下方法连接交易所:import ccxt exchange = ccxt.binance() #连接币安 使用fe...
链上数据知多少系列之一:如何获得链上数据
链上数据之于区块链,就像基本面数据之于股票市场,是做加密资产量化时绕不开的信息,它可以成为因子策略中的重要因子。 链上数据泛指所有发生在区块链上的交易信息。区块链本质上是一个公开的分布式数据库,所有的链上交易都会被保存,具有公开透明、不可篡改等特点。因此,链上数据不可造假,公开透明。 本文将简要介绍主要有哪些链上数据提供商,并以Glassnode为例展示如何使用Python下载数据,并以「活跃地址交易调整后价格」指标为例展示链上数据的作用。一、链上数据提供商一览Galaxy Research区块链的数据提供商可以分成以下三类: 一是区块浏览器,包括Etherscan、Zapper等,主要是用来帮助用户更方便地浏览交易和账户信息(下图)。Etherscan二是链上数据服务商,包括 Glassnode,Coin Metrics,IntoTheBlock、Nansen,Token Terminal 等,主要对链上数据进行分析整合和分析。本文将简要介绍如何使用 Python 从 Glassnode 免费下载链上数据。 三是链上基建,包括Chainalysis,Infura等,包括以反洗钱...
部署以太坊全节点教程系列之二:运行测试网验证节点
本文将演示如何通过质押以太坊,成为验证节点。步骤一:加快节点同步速度在上一篇文章(链接如下),介绍了如何运行以太坊的执行和共识节点。第一次运行时,通常节点同步要等待2-3天时间(共识链和执行层需要分别进行同步,但最慢的是共识层),这是由于共识层客户端需要从第一个区块开始重新验证和同步。 为了加快共识层的同步速度,可以选择使用checkpoint sync,即选择受信任的别的信标链最新确认区块开始同步,并假设此前的所有区块已经被验证: https://mirror.xyz/0x89912c3449006F0Db8a1E051f3b9fc87ea435330 添加checkpoint sync的方法也很简单,只要重新运行./prysm.sh,并添加两个额外参数,如果是goerli(prater)的话:--checkpoint-sync-url=https://goerli.checkpoint-sync.ethpandaops.io --genesis-beacon-api-url=https://goerli.checkpoint-sync.ethpandaops.io 上面的ch...
Crypto quant trader
加密货币量化系列之一:下载加密货币数据并交易
本文以Python为例,展示如何从全球最大的加密货币交易所「币安(Binance)」交易所下载加密货币的历史数据,并交易加密货币期货的方法,为此后加密货币的量化交易提供数据基础。步骤一:搭建Python开发环境Anaconda是包管理器和环境管理器,它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项,因此对Python开发者非常友好。建议大家前往下面的官方网站进行下载: https://www.anaconda.com/步骤二:安装开发量化策略所需的Python包除了常用的一些Python包(pandas,numpy等),ccxt(https://github.com/ccxt/ccxt)是一个非常常用的加密货币量化包,它是一个开源的数字货币交易框架,连接了全球几乎所有的交易所,为用户提供了市场数据访问、算法交易等功能。初次使用前需要啊下载该工具包,方法如下:步骤三:下载交易所历史数据步骤三a:连接交易所,下载并处理数据ccxt下载成功后,可以使用如下方法连接交易所:import ccxt exchange = ccxt.binance() #连接币安 使用fe...
链上数据知多少系列之一:如何获得链上数据
链上数据之于区块链,就像基本面数据之于股票市场,是做加密资产量化时绕不开的信息,它可以成为因子策略中的重要因子。 链上数据泛指所有发生在区块链上的交易信息。区块链本质上是一个公开的分布式数据库,所有的链上交易都会被保存,具有公开透明、不可篡改等特点。因此,链上数据不可造假,公开透明。 本文将简要介绍主要有哪些链上数据提供商,并以Glassnode为例展示如何使用Python下载数据,并以「活跃地址交易调整后价格」指标为例展示链上数据的作用。一、链上数据提供商一览Galaxy Research区块链的数据提供商可以分成以下三类: 一是区块浏览器,包括Etherscan、Zapper等,主要是用来帮助用户更方便地浏览交易和账户信息(下图)。Etherscan二是链上数据服务商,包括 Glassnode,Coin Metrics,IntoTheBlock、Nansen,Token Terminal 等,主要对链上数据进行分析整合和分析。本文将简要介绍如何使用 Python 从 Glassnode 免费下载链上数据。 三是链上基建,包括Chainalysis,Infura等,包括以反洗钱...
部署以太坊全节点教程系列之二:运行测试网验证节点
本文将演示如何通过质押以太坊,成为验证节点。步骤一:加快节点同步速度在上一篇文章(链接如下),介绍了如何运行以太坊的执行和共识节点。第一次运行时,通常节点同步要等待2-3天时间(共识链和执行层需要分别进行同步,但最慢的是共识层),这是由于共识层客户端需要从第一个区块开始重新验证和同步。 为了加快共识层的同步速度,可以选择使用checkpoint sync,即选择受信任的别的信标链最新确认区块开始同步,并假设此前的所有区块已经被验证: https://mirror.xyz/0x89912c3449006F0Db8a1E051f3b9fc87ea435330 添加checkpoint sync的方法也很简单,只要重新运行./prysm.sh,并添加两个额外参数,如果是goerli(prater)的话:--checkpoint-sync-url=https://goerli.checkpoint-sync.ethpandaops.io --genesis-beacon-api-url=https://goerli.checkpoint-sync.ethpandaops.io 上面的ch...
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如果你对宏观、量化和加密资产感兴趣,欢迎加入我的社区——雪球量化:
近两年来,加密资产表现和全球宏观条件越来越息息相关,背后原因是加密资产属于风险资产,且缺乏稳定现金流,因此与全球流动性水平息息相关。例如下图,加密资产和全球流动性M2呈很强的正相关:

下面几个指标和工具是在做美股、美债、外汇、加密资产投资时非常重要的信息和工具。
「经济增长」和「通胀」共同决定了央行货币政策和政府财政政策,而货币政策和财政政策又会显著影响美债、美股、外汇和加密资产表现。应该关注哪些经济和通胀指标,以及它们对风险资产的影响呢?
经济增长最常用的宏观指标就是GDP增速和PMI指数(采购经理人指数)。
大部分国家的GDP每季度才更新一次,且发布日期较为滞后,例如美国一季度GDP通常要到4月底才公布,因此对投资的影响有限。
更新频率更高的是GDP Nowcasting指标,即通过高频数据和量化建模的方式,给出对未来经济数据的预测。例如亚特兰大联储的 GDP Nowcasting:

由于美国GDP的2/3来自消费,因此观察美国的消费数据也可以推测出经济的走势,常用的经济指标包括个人消费支出、消费者信心、耐用品订单和工业订单等。
PMI是一个常用的预测经济增长的先行指标,且比GDP频率更高。它是向采购经理询问综合得到的指标。50以上表示经济处在扩张区间,50以下表示经济处于收缩区间,因此50也被称为「荣枯线」。
需要注意的是,PMI指标是一个环比概念,描述的当月相比上月是扩张了还是收缩了。
PMI 会在每个月月初公布,下图展示了美国2019年以来的PMI数据。

「非农数据」是衡量美国就业市场常用的数据统称,它囊括了美国过去一个月的「新增非农就业人数」,「失业率」和「劳动参与率」等数据。每个月第一个星期五早上8:30,美国劳工局都会公布过去一个月美国就业市场的情况。
「失业率」是美联储关注的两个最重要指标之一,重要程度不言而喻。如果一个国家失业率不断上升,那么经济几乎不可能维持增长。
「新增非农就业人口变动」对资产价格影响也较大。当新增非农就业人数超预期,或者失业率低于预期,往往意味着经济动能犹存,在经济处于扩张初期是往往是一个好消息,但在扩张后期(通胀上升过快),则意味着美联储要加快收紧货币政策,将不利于风险资产。
当「失业率」和「新增非农」数据出现矛盾,例如失业率高于预期,且新增非农高于预期时,失业率是交易员更加关注、重要性更高的指标。
此外,其他值得关注的就业指标还有岗位空缺(JOLTS)、工资增速、首次申请失业金人数等。
在经济扩张的初期,例如当经济增速由负转正,资产价格往往会处于触底反弹。例如08年金融危机和2020年的新冠疫情,背后都是政府或者央行救市,往市场注入大量的流动性引起的。
而当经济处于持续快速增长时,往往处于「过热」的状态,这时政府或者央行便开始减少经济刺激,甚至采取量化紧缩防止经济过热,此时资产价格往往便会经历回调。例如2021年底,美联储开始宣布逐渐退出「量化宽松」(tapering),即减少每个月向市场购买国债和MBS后,美股和加密资产便开始经历回调。
通胀往往和央行的货币政策息息相关,因为例如美联储在内的央行只有两个目标(dual mandate),即保持2%的平均通胀和充分就业。美联储通常关注核心PCE,核心PCE是指剔除了能源和食品这两项波动幅度较大的分项后的个人支出消费物价指数。
2022年以来,美联储主席鲍威尔表示美联储也非常headline 通胀,即包括了能源和食品价格的通胀。
除了PCE,投资者也很关注CPI,一方面因为CPI也描绘了通胀水平,另一方面它出来的时间要比PCE出来的更早。
今年以来,美国通胀率创40年来新高,美联储不得不加快收紧货币政策。每次通胀超预期,几乎都带来了资产价格的暴跌,特别是2022年5月和6月。而当通胀低于预期时,例如7月通胀数据公布后,以太坊价格就从1600多涨到了1700,之后甚至突破了2000美金。
同GDP类似,投资者也可以通过克利夫兰联储的CPI Nowcasting得到高频的CPI预测:
https://www.clevelandfed.org/our-research/indicators-and-data/inflation-nowcasting.aspx
一方面,物价来自需求和供给,需求可以通过经济数据了解,而供给则可以通过「全球供应链指数」和「全球集装箱运费价格」了解。
纽约联储编制了全球供应链压力指数:
https://www.newyorkfed.org/research/policy/gscpi#/interactive
全球集装箱运费价格:
https://www.statista.com/statistics/1250636/global-container-freight-index/
根据目前上面两个指标,全球供应链正在改善,这意味着供给冲击正在消退。
由于美联储每次议息会议(FOMC)都是全球投资者关注的焦点。Fed Watch 工具反映了市场交易员们对美联储加息的预期,当预期上升时,风险情绪也会进一步下降。

此外,今年2月以来的俄乌冲突引发了大宗商品价格的供给冲击,并显著打击了投资者的风险情绪。战争研究所(Institute for the Study of War)提供了有关俄乌冲突的最新报道,也值得参考。假如俄乌冲突有缓解迹象,全球资产价格下行压力也会得到一定缓解。
https://www.understandingwar.org/backgrounder/ukraine-conflict-updates
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近两年来,加密资产表现和全球宏观条件越来越息息相关,背后原因是加密资产属于风险资产,且缺乏稳定现金流,因此与全球流动性水平息息相关。例如下图,加密资产和全球流动性M2呈很强的正相关:

下面几个指标和工具是在做美股、美债、外汇、加密资产投资时非常重要的信息和工具。
「经济增长」和「通胀」共同决定了央行货币政策和政府财政政策,而货币政策和财政政策又会显著影响美债、美股、外汇和加密资产表现。应该关注哪些经济和通胀指标,以及它们对风险资产的影响呢?
经济增长最常用的宏观指标就是GDP增速和PMI指数(采购经理人指数)。
大部分国家的GDP每季度才更新一次,且发布日期较为滞后,例如美国一季度GDP通常要到4月底才公布,因此对投资的影响有限。
更新频率更高的是GDP Nowcasting指标,即通过高频数据和量化建模的方式,给出对未来经济数据的预测。例如亚特兰大联储的 GDP Nowcasting:

由于美国GDP的2/3来自消费,因此观察美国的消费数据也可以推测出经济的走势,常用的经济指标包括个人消费支出、消费者信心、耐用品订单和工业订单等。
PMI是一个常用的预测经济增长的先行指标,且比GDP频率更高。它是向采购经理询问综合得到的指标。50以上表示经济处在扩张区间,50以下表示经济处于收缩区间,因此50也被称为「荣枯线」。
需要注意的是,PMI指标是一个环比概念,描述的当月相比上月是扩张了还是收缩了。
PMI 会在每个月月初公布,下图展示了美国2019年以来的PMI数据。

「非农数据」是衡量美国就业市场常用的数据统称,它囊括了美国过去一个月的「新增非农就业人数」,「失业率」和「劳动参与率」等数据。每个月第一个星期五早上8:30,美国劳工局都会公布过去一个月美国就业市场的情况。
「失业率」是美联储关注的两个最重要指标之一,重要程度不言而喻。如果一个国家失业率不断上升,那么经济几乎不可能维持增长。
「新增非农就业人口变动」对资产价格影响也较大。当新增非农就业人数超预期,或者失业率低于预期,往往意味着经济动能犹存,在经济处于扩张初期是往往是一个好消息,但在扩张后期(通胀上升过快),则意味着美联储要加快收紧货币政策,将不利于风险资产。
当「失业率」和「新增非农」数据出现矛盾,例如失业率高于预期,且新增非农高于预期时,失业率是交易员更加关注、重要性更高的指标。
此外,其他值得关注的就业指标还有岗位空缺(JOLTS)、工资增速、首次申请失业金人数等。
在经济扩张的初期,例如当经济增速由负转正,资产价格往往会处于触底反弹。例如08年金融危机和2020年的新冠疫情,背后都是政府或者央行救市,往市场注入大量的流动性引起的。
而当经济处于持续快速增长时,往往处于「过热」的状态,这时政府或者央行便开始减少经济刺激,甚至采取量化紧缩防止经济过热,此时资产价格往往便会经历回调。例如2021年底,美联储开始宣布逐渐退出「量化宽松」(tapering),即减少每个月向市场购买国债和MBS后,美股和加密资产便开始经历回调。
通胀往往和央行的货币政策息息相关,因为例如美联储在内的央行只有两个目标(dual mandate),即保持2%的平均通胀和充分就业。美联储通常关注核心PCE,核心PCE是指剔除了能源和食品这两项波动幅度较大的分项后的个人支出消费物价指数。
2022年以来,美联储主席鲍威尔表示美联储也非常headline 通胀,即包括了能源和食品价格的通胀。
除了PCE,投资者也很关注CPI,一方面因为CPI也描绘了通胀水平,另一方面它出来的时间要比PCE出来的更早。
今年以来,美国通胀率创40年来新高,美联储不得不加快收紧货币政策。每次通胀超预期,几乎都带来了资产价格的暴跌,特别是2022年5月和6月。而当通胀低于预期时,例如7月通胀数据公布后,以太坊价格就从1600多涨到了1700,之后甚至突破了2000美金。
同GDP类似,投资者也可以通过克利夫兰联储的CPI Nowcasting得到高频的CPI预测:
https://www.clevelandfed.org/our-research/indicators-and-data/inflation-nowcasting.aspx
一方面,物价来自需求和供给,需求可以通过经济数据了解,而供给则可以通过「全球供应链指数」和「全球集装箱运费价格」了解。
纽约联储编制了全球供应链压力指数:
https://www.newyorkfed.org/research/policy/gscpi#/interactive
全球集装箱运费价格:
https://www.statista.com/statistics/1250636/global-container-freight-index/
根据目前上面两个指标,全球供应链正在改善,这意味着供给冲击正在消退。
由于美联储每次议息会议(FOMC)都是全球投资者关注的焦点。Fed Watch 工具反映了市场交易员们对美联储加息的预期,当预期上升时,风险情绪也会进一步下降。

此外,今年2月以来的俄乌冲突引发了大宗商品价格的供给冲击,并显著打击了投资者的风险情绪。战争研究所(Institute for the Study of War)提供了有关俄乌冲突的最新报道,也值得参考。假如俄乌冲突有缓解迹象,全球资产价格下行压力也会得到一定缓解。
https://www.understandingwar.org/backgrounder/ukraine-conflict-updates
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