在波场链上的观察钱包用什么方法可以转出来?
注册好TokenPocket波场钱包后,打开钱包。
1钱包资产中的⊕号用来让我们添加各种代币的。
我们点开⊕号,输入TRC20USDT,把它加入到我的钱包资产中。
2 点击TRC20USDT后,选择转账,输入对方收款人的地址,转账金额,点下一步,输入你的波场TokenPocket钱包密码就可以了。
波场.钱包作为波场公链绿色生态中极其重要的通道,是波场绿色生态的关键组成因素。波场钱包发展趋势迄今,其功能性和游戏玩法与时俱进改善,以建立更便捷、更友善地让客户体验波场绿色生态。从一开始只给予管理权限、转账收付款、连接点网络投票等基本作用,到现如今不但可以为客户给予法币交易、闪兑和区块链技术交易中心等省时省力的买卖服务项目,还能让消费者可以直接在钱包上感受波场上丰富多彩的DApp,享有挖币、DeFi、Staking等财产增值业务。波场钱包已经为波场客户给予持续改进的丰富多彩绿色生态感受。
波场钱包有很多手机客户端,在其中官方网站钱包是波宝钱包(Tronlink),除此之外,imtoken、tokenpocket也适用波场钱包。波场账户是一串由34个英文字母和数据构成的字符串数组,客户可以免费申请。
客户第一次建立账户时,只需设定钱包名字和账户密码,抄录下钱包私钥或是助记词就可以,十分便捷。助记词一般为12~18个英语单词,功效与私钥同样,可以解释为私钥的另一种方式。
再度提示:私钥谨记保留好,私钥一旦遗失,钱包就不是你的了。
新账户建立结束后,必须开展账户激话才可以常规应用该账户。账户激话只必须别的详细地址向此地址转到随意数目的TRX币就可以。
根据特定的时间间隔在每个时间点上平均下单的算法是什么?
根据特定的时间间隔在每个时间点上平均下单的算法是时间加权平均价格算法(TWAP)。
时间加权平均价格算法,是一种最简单的传统算法交易策略。TWAP模型设计的目的是使交易对市场影响减小的同时提供一个较低的平均成交价格,从而达到减小交易成本的目的。在分时成交量无法准确估计的情况下,该模型可以较好地实现算法交易的基本目的。
用公式来表示就是:
存货的加权平均单位成本=(月初结存货成本+本月购入存货成本)/(月初结存存货数量+本月购入存货数量)。
月末库存存货成本=月末库存存货数量×存货加权平均单位成本。
本期发出存货的成本=本期发出存货的数量×存货加权平均单位成本或=期初存货成本+本期收入存货成本-期末存货成本。
什么是拆单软件
拆单软件是基于拆单算法(主流为VWAP和TWAP)来实现股票自动化交易系统,最大程度减少对市场影响,减少人工交易费用,提高效率,减小市场摩擦,降低交易冲击成本。适合有减持需求的上市公司股东随时根据市场卖出股票。
杨剑波:量化交易应用的三大领域
全球范围内,量化交易的应用主要分为以下三大领域:
第一、选股、择时的工具。
传统的基于基本面的投资方法主要看财务指标及估值指标。研究方法主要是研究上市公司财务报表、实地调研、行业比较并结合宏观分析。通常的方法是自上而下或自下而上的选股。至于择时,则更多地依靠宏观、上市公司基本面、市场情绪,以及基金公司自身的排名等因素的考量。
基于量化的交易,选股和择时的指标完全不同。以最有名的两类策略——动量和反转为例。动量策略是说前一段时间强的股票会继续强;反转是指前一段时间表现弱的股票会在一段时间后走强。
这类理论都是基于“行为金融学”。行为金融学是和“有效市场假说”相对应的理论,以金融学、心理学等学科结合而形成的一门新兴子学科。它认为交易中的投资者短期有可能是理性的、但长期而言未必是理性的。因此会产生很多和有效市场相对立的“市场异象”。行为金融学正是描述和应用这些“市场异象”的学科。行为金融学在交易中的运用,就是用各种方法,包括但不限于动量和反转,来对股票的选择以及交易时机的选择运行研究和决策。
第二、套利类。
主要的套利策略有十几种。大概包括:
1)市场中性:即多空投资,净头寸为零。最纯正的市场中性,同时会力求多因子的净头寸为零。例如,行业净头寸为零,风格因子为零等等。
2)多空对冲:这是传统的对冲基金。多空投资,净头寸没有一个固定比率投资股票市场。不过现实中,这类投资风格,大多以净多头方式投资。净多头比率多数在10%到20%之间。
3)期权策略:以期权为主要投资驱动,捕捉波动率错估而造成的期权价格错位,运行交易。
4)统计套利:简单地说,就是以量化统计方法对市场中的交易产品运行研究,发现市场特性,设计算法,运行交易。
5)可转债套利:利用可转债的价格错位,特别是对内涵期权的估值不准时,运行套利交易。交易基本上是买入可转债,根据动态对冲的方法做空股票。如果需要市场动态中性,则要运行动态对冲。
6)信用套利:买入信用评级改善的债券,同时卖出信用评级恶化的债券。利用多空来对冲利率风险和债券市场风险。由于重要企业事件对信用评级的重大影响,信用套利的策略很多时候会和事件驱动策略和收购合并风险套利策略重叠。
7)事件驱动:在发生重要企业事件时,或预测将发生重要企业事件时,对企业的各类金融资产运行投资,包括股票、债券及其衍生物。
8)管理期货:投资期货市场,以求获得绝对收益。由于全球期货流动性好,品种多,市场容积大,使得这类对冲基金可以做到非常大的规模,例如元富Winton、曼氏Man和BlueCrest。另外,这类基金透明度高,容易被投资者理解。
9)坏账处理:买入折扣很大,市场不待见,流动性相对较差的资产。利用高风险折扣率造成的价格错位,运行投资配置,以获得高收益。
10)只做多:以只做多的单边方式,投资股票市场。最早期的投资公司,以及国内大多数私募,归属此类。
11)偏空策略:多空投资,但是以净空头的方式,投资股票市场。这类公司主要是满足机构投资者完善投资组合的需要。
12)混合策略:以公司为单位,结合公司内部的各种策略而推出的策略。相对于FoF(fund of fund,基金中的基金),这种策略有FoF的一些特点,同时相对来说投资者成本要低。
13)固定收益:以固定收益的债券和利率产品为交易产品,追求绝对收益。包括固定收益方向性交易和固定收益套利。
第三、算法交易。
算法交易又称程序化交易,是指通过程序发出的指令运行交易的方法。算法交易的产生和交易者将订单拆成若干小单以减少冲击成本、提高盈利率。同时,算法交易可以达到交易者隐蔽交易、避免把交易目标、交易量暴露给竞争者的目的。
国际上常用的算法交易包括以成交量加权平均价格运行成交,简称VWAP(Volume Weighted Average Price),以及时间加权平均成交,简称TWAP(Time Weighted Average Price)。前者主要是指交易者的交易量提交比例要与市场成交比例尽可能吻合,在最小化对市场冲击的同时,获得市场成交均价的价格。后者则是根据特定的时间间隔,在每个时间点上平均下单的算法。
在国际资本市场中,一般是大型投行的大宗经纪部门(Primary Brokerage)对基金公司以及投行内部的自营等部门供应算法交易的服务,并根据交易量运行收费。这也是大型投行最主要的盈利方式之一。
USDT钱包稳不稳,安全吗?
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USDT钱包是什么?
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客观认识程序化交易
程序化交易与量化投资的区别
程序化交易是什么?量化投资又是什么?事实上,我们中的绝大部分人并没有尝试了解程序化交易和量化投资的正确概念,而是笼统地将两者画了等号。更多所谓的评论者则直接把高频交易与低延时交易混为一谈,指鹿为马,误导公众舆论行吸睛之实。
在最早期纽约证券交易所(NYSE)的定义中,程序化交易是指包含15只股票以上、成交额在100万美元以上的一篮子交易,2013年8月NYSE取消了定义中总价值100万美元以上的条件。在后来的市场实践中,程序化交易的对象扩大到各个交易所上市的股票、期货、期权等,是由电脑直接发出下单指令并自动执行的。
随着金融衍生品的不断丰富,程序化交易成为机构投资的重要交易实现手段,解决了机构迫切需求的批量下单、全市场不间断交易、减少冲击成本等问题。这是一种技术手段,用软件下单替代了人工委托。机构采用程序化交易手段是希望在尽可能减少市场冲击的条件下,加速价格的形成,例如VVAP、TWAP等算法交易都是十分基础的程序化交易,其本身并不会放大涨跌幅。
量化投资的概念更加广泛一些,通常我们理解以数据模型为内核,以程序化交易为手段,能够自动识别投资机会并自动触发交易的系统性投资方法才是量化投资。不难看出,量化投资是投资的一种套路,而程序化交易只是一种客观的交易实现手段。极端一点来说,与场内喊单相比,投资者通过各种软件报单到经纪公司前置机,之后进入交易所撮合成交的过程其实也是程序化交易。
我们不能简单地把量化投资理解成程序化交易,更不能简单地把程序化交易理解成高频交易,量化是道,程序化是术,不应该被混为一谈,量化投资在国内还有巨大的发展潜力。国内出台的一系列抑制过度投机的措施虽然将量化投资一并连累,但其出发点仍然是针对那些可能扰乱市场秩序的程序化交易行为,以维护市场公平性。具体的方法可以商榷,但厘清概念、区分种类对监管者和从业者来说是不可或缺的前提。
程序化交易在争议中成长
在金融历史的多个时期,程序化交易与市场的剧烈波动都被联系起来,多个国家都曾经出现过打压程序化交易的阶段性举措,但同时也有众多的研究成果显示程序化交易并未破坏市场的稳定性,大量的实证研究表明,程序化交易与市场价格波动没有必然联系,也没有证据显示指数套利加剧了市场价格的波动。
金融交易史上从来不缺乏魔鬼交易员,胖手指事件可谓比比皆是,但为什么程序化交易会格外引发市场的关注呢?笔者认为,这与程序化交易一旦出问题,有可能在极短的时间内导致非常严重的后果,并有可能引起整个市场的连锁反应密不可分。加之程序化交易的“黑箱”特性,经过媒体的宣传发酵之后,令整个过程更加扑朔迷离,比起简单的胖手指事件更具新闻性。
而事实上,在全球金融市场耳熟能详的几个恶性事件中,出错的程序化交易与魔鬼交易员相比并没有在破坏力方面更为惊人。
2015年6月,德意志银行在伦敦的外汇部门的一名交易员将一订单中的“净值”错误处理为“总额”,令德银向一家美国的对冲基金客户白白送出了60亿美元,紧急协商之后,德银于次日收回了这笔款项,震惊的德银马上运行了高管调整。
比起德银这一次的幸运,2010年5月瑞穗证券操盘手在J-COM公司股票上的一次胖手指事件令瑞穗证券最终经济损失超过300亿日元。
另一个广为流传的事件是2005年6月,一名富邦证券公司的经纪人在接受客户交易委托时,将英文数字8000万(eighty million)元误听为80亿(eightbillion)元。结果当日11时33分至11时40分之间,台湾股市大盘指数从6284.82暴涨到6342.45点,百余股票涨停。
而在标志性的程序化交易事故中,首屈一指的当数骑士资本的交易故障,以及Sarao利用程序化交易导致2010年美股闪崩这两大事件。
2012年8月1日,当时全美最大的做市商、高频交易领先机构骑士资本在此前一天更新做市部门的交易系统时出现误操作,向市场发出了许多针对NYSE股票的错误报价,导致150多只股票价格异常波动,在不到一小时内巨亏4.4亿美元。该事件的直接后果是曾经风光无限的骑士资本被竞争对手收购才得以避免破产。
2010年5月6日,美股市场神秘暴跌9%,道指在几分钟内大跌近1000点。漫长的调查持续了5年,直到2015年37岁的交易员Navinder Singh Sarao在英国被捕。美国司法部在一份声明中表示,美国正在寻求引渡。据披露,美股闪崩当天,Sarao通过分层算法及spoofing算法操纵标普500E-Mini指数获利90万美元,而美股投资者在几分钟内因闪崩损失了近1万亿美元。
此外,近年来包括西班牙股票交易所IBEX、东京交易所、CME在内的全球多家主要交易所也都曾出现过因系统问题导致交易暂停的事故。自程序化交易逐渐为市场所认知以后,各国监管机构对其运行约束与管理的措施就从未停止过,包括对于影响市场稳定的重大事件的责任人追诉民事责任。
总之,破坏市场交易秩序的并不是程序化交易技术本身,那些出问题的程序化交易与胖手指事件一样,背后的违法、违规行为,流程缺失以及交易机制漏洞才是这类事件的始作俑者。