Trade创始人孟耀从2011年开始挖矿，用了2年时间就跻身全球算力前20名。 2014年，他发现数字货币的量化效益远远超过挖矿，于是他开始收集和积累L2数据。 2014年至2016年间，仅靠“简单易用”的实体策略和跨交易所套利，一年回报就可以达到数十倍。 自2016年以来，比特币和山寨币的声誉和价格开始上涨。 数字货币市场吸引了更多资深程序员和专业策略师进入市场。 孟瑶组建的量化团队Trade也“提拔”了几位来自美国的人。 名牌大学博士。
截至今年，虽然数字货币的市值约为4000亿美元，但市场仍处于早期阶段。 大型“正规军”（如美国投行、对冲基金、养老基金等）因政策壁垒尚未进入市场。 一旦他们调整仓位，就会带动数字货币市场呈几何级增长。 头部的量化团队将不再比拼谁的收益率更高，而是研究如何提升策略能力，消化更多的资金。
据介绍，Trade在保持夏普比率5的同时，在“牛市”期间实现了超过市场50%的BTC年化回报，策略容量目前为2万BTC水平，资产管理规模可扩大至5万短期-60,000 BTC。
要达到这个数据，孟瑶认为以下三个方面是关键：
数据。 从2014年开始，团队为交易所定制了API，并从部分交易所获取了L3数据。 内部数据将比其他公共网站更精细。 Trade每天从近50个交易所抓取100G的数据，对其进行清洗、平滑，放入冷存储设备作为源数据，然后进入处理层，形成更加规范的数据库。
战略。 早期常见的实体策略和期限套利已不再是Trade的关注焦点。 现在由6名博士组成的策略团队将结合数字货币市场的原生特性发明一些技术指标（类似于传统金融市场中的MACD）。 生成的近30个策略包括集中式和分布式策略，部分策略在不同交易所产生收益。
实施。 Trade实施的策略不仅是移植的初级策略，还会根据各个交易所的特点和进展调整和添加策略，并通过真实市场的检验。 比如滑点的控制（下单点和交易点）等很多细节就足以拉大差距。
在大量信息开源、可查的区块链世界里，想要拉开数据来源和爬取速度的差距似乎很困难。 Trade的优势在于熟悉交易所和云服务的底层。 例如，通过仅使用移动订单并跳过买卖订单，它可以“系统地”比竞争对手更快。
目前，Trade的系统会自动检测最有潜力的交易对，并重点关注前50名交易所的币种和ERC20币种。 由于Trade不运营平台模式，即使某个交易所能够持续提供“高精度”数据，Trade也不会将其所有策略“押注”在一个交易所上。
就像华尔街的对冲基金一样，头部的量化团队外部信息很少，没有融资需求，也不担心客户。 一旦有了额度欧易交易所，很快就会被大投资者抢占。
Trade当前的服务门槛是1,000 BTC（或等值的ETH）。 早期okx，一些拥有数百BTC的个人客户也会以“团体”的方式共同投资。 孟瑶表示，“贸易将在今年夏天向基金中的基金和大客户开放额度，并可能与5000个比特币的级别形成战略合作。”
Trade根据投资金额收取固定的管理费，并对跑赢市场的超额收益收取一定的利差。
顶尖的量化团队应该是一支汇聚了数据、算法、交易、架构等人才的正规军，对数字货币有长期深入的了解，而不是一个小作坊。
因此，Trade现阶段的首要任务是招募和培养更多的顶尖人才。 贸易用股份和高薪不断吸引认可公司文化的高素质技术人才，以及传统金融行业的量化专家，共同建设基础设施。
团队现有近20人，其中一半以上拥有博士学位。 他们毕业于哈佛大学、斯坦福大学、麻省理工学院、中国科学技术大学、哥伦比亚大学等，来自英特尔、甲骨文、阿里巴巴、百度、波士顿咨询等公司。
宏观层面，数字货币市场存在高度不确定性。 未来的趋势是什么？
或许我们可以窥探一下传统金融市场的发展历史，做一些简单的预测：一级市场优质项目数量相对稳定，长期来看，投资者最终会回归价值投资； 投资的代币资金数量和金额有限； “真正的”金融巨头都集中在二级市场，比如桥水基金； 指数基金、比特币期货等更加丰富的交易产品正在流入市场； 围绕二级市场的服务生态圈正在形成。
在趋势到来、政策明朗之前，贸易界已提前做出安排。 一方面不断拓展策略池的深度和广度，另一方面规范流程，建立行业标准，尽快完善生态基础设施。
比如数字货币的量化发展现阶段，还有一类重要的作用还没有显现出来。 即传统金融行业成熟的第三方服务，如KYC、年审等，很难直接应用于数字货币量化。 市场存在的最大问题是很多策略没有产品化，服务形式缺乏合规标准，第三方服务的信用风险甚至高于量化团队。
因此，为了保护投资者的利益，Trade每月都会发布财务报告。 未来不排除开发第三方服务、与其他“领跑者”共同制定行业标准的可能性，让投资者和资产管理公司满足合规要求。 ，服务商的利益更加平衡。
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