数字货币量化交易方式主要有4种：

即投资者同时进行两笔品种相关、方向相反、头寸相当的交易，其中品种相关是指交易品种的市场供求关系存在同一性，供求关系若发生变化，同时会影响两种商品的价格，且价格变化的方向大体一致;头寸方向相反指两笔交易的买卖方向相反，这样无论行情讲解波动，两笔单子总是一盈一亏。与传统的单边投机交易相比，对冲交易风险相对较小，收益相对于跨期套利更加可观，这对于希望追求高回报同时又想规避高风险的投资者来说，对冲交易可以认为是不错的选择。

相对复杂有一些，他会通过计算机设定的程序，智能根据市场行情、趋势的指标，在价格或数量达到一定数值是，发出买入或者卖出的信号，来自动交易或提醒用户进行交易。

是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的服务器群组”（server
farms）安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。最简单的定义：高频交易就是当日开的仓当日平掉，持仓时间按秒算。

搬砖顾名思义就是工人将砖头从一个地方搬到另一个地方，并获取相应收益的过程。而数字货币领域内，搬砖”搬的并不是砖头，是数字货币，而且是在不同交易所内存在价格差距的数字货币。

实际上，加密货币在流通过程中，受到交易所提币转账所需矿工费、手续费，以及各地区需求量不同等等因素的影响，各交易平台之间会出现价格差异。而将数字货币从价格低的交易所转移至价格高的交易所，并赚取价差的行为称之为搬砖。

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

从策略优化的角度而言，量化交易也可以从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件，并制定其为投资策略，再用海量模型验证并固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资操作，从而获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

通俗来说，量化交易的两个必要步骤是：

1、制定好量化交易的数学模型或者说交易触发条件;

2、严格按照数学模型或交易条件，由程序自动执行买入和卖出的操作。

这里给到底提个名字应该都知道–詹姆斯·西蒙斯(James
Simons)，就是那个牛逼哄哄的文艺复兴科技的创始人。通过将数学理论巧妙融合到投资的实战之中，西蒙斯成为了投资界中首屈一指的“模型先生”。由其运作的大奖章基金(Medallion)在1989-2009的二十年间，基金实际的平均年化收益率高达60%上面这些。

这样的业绩表现，比同期标普500指数年均回报率高出20多个百分点，即使相较金融大鳄索罗斯和股神巴菲特的操盘表现来说，也遥遥领先十多个百分点。

优秀的交易都是“反人性”的，需要克服人类天性里的“恐惧”和贪婪。

随着计算机技术的发展，量化交易把数学模型通过程序化的方式进行交易。完美避免了情绪对交易员的影响。另一方面，程序自动操作比人工操作更准确，更及时，也更高效，因此也更能够抓住稍纵即逝的投资机会。近年来高频交易技术的快速发展，更是将量化交易优势发挥出来。

数字货币是一个7*24小时不间断的交易市场。波动性大，品种多，交易场所多。这几个特性会营造一个丰富的套利空间，天然受量化交易团队的喜欢。

数字货币量化交易的操作，按风险程度可以大致分为无风险套利和趋势套利两大类型。

在不同交易所之间利用价差搬砖、流通性比较好的代币进行三角套利、在盘口价差较大时进行盘口套利、期货对冲套利等等，都可以被划分为无风险套利。

由于量化竞争越来越大，现在的无风险套利的空间已经越来越小，需要很高频的交易才能实现较好的收益。如因利润过低而无法覆盖量化交易本身的费用和成本的话，也是有可能造成投资亏损的。

另一种类型是有风险存在的趋势套利策略。

它需要一整套数据采集和分析的策略来有效判断行情趋势变化，然后进行买入和卖出的操作。这对于量化策略本身的要求相对较高，属于量化策略中的高难度玩法，在承担风险的同时，也有机会博取更高的收益，但这类趋势套利策略无法保证每次操作都是正确和盈利的，如果能做到大概率的正确，就已经是可行的交易策略了。