前几天看大家讨论的很热烈
我觉得量化投资不一定非要是高频量化，或者一定要上各种模型。大部分人都不是专业做这个的，而且资源比起各种投资公司来说都少了很多。因此我主要用编程来使用来做一些数据统计，以及用来跑某个策略历史回测的结果。也就是主要看 https://www.v2ex.com/t/668150 这个帖子里面提到的一些指标，来衡量要不要实盘这个策略。
在我学习投资的过程中，其实我觉得程序员做交易其实很有优势的，这个优势在于相比起其他人，他们只能使用 excel 来整理数据，来做简单的运算，而程序员可以将这一些都写在代码里面，做各种测试。有没有用另说，至少比任何都不做的效果肯定要好。这是我做过的一些量化分析（基本都是 python 的代码） 
另外投资的目的我认为不是为了一夜暴富，对于大部分人来说应该将目标定位跑赢通胀，也就是年化收益率超过 5%左右。对于程序员，最快的资本积累途径还是来源于工作能力的上升。
这里给我刚做的订阅号做个广告
这做法倒是不错
不过即便是量化交易，遇到大瀑布和 2 国狗庄集体搞事情，那 15 分钟可以跌破 20%，合约倍率 10x 就是 200%，有的时候出货还出不了，因为很多人跟你一样也在出。=。= 总之，还是现货安全一些。
lz 只是实现了期现价格的监控，连交易的功能都没做，就来说量化，难免不被质疑。
期现套利的原理简单，构建这样一个交易策略，核心代码撑死 100 行。然而实操中你要解决很多细节问题，来让你的交易程序更容错，更健壮。
我随便说几点：
1.关于期货和现货价格的获取。交易是有冲击成本的，如果仅仅根据 last price 来算升水，实际的盈利空间往往会被高估，更科学的做法是根据资金量，去爬现货和期货盘口的深度，根据 depth，计算出真实交易条件下的价格差。
2.关于开仓的时机选择，期现套利策略的最终利润，取决于你入场时的升水，以及你可以在一定时间内做出多少次套利。缺少传统交易经验的程序员这时候很容易犯一个错误，就是简单地从过往数据中用统计方法求出一个理论上的最优值。我的选择是，同时在十几个交易对中轮动，谁的升水高开哪个，升水降了平仓，再轮动到更高升水的交易对。
3.数字货币期货和传统期货的很大一点差异，是数字货币交割，而不是本币交割，平仓时，有些币种不是实时结算，如果利润在期货那一头，那么你的利润表现为数字货币，且无法卖出变现为 usdt 等稳定币，这时候要避免平仓后的币价波动风险，恐怕唯一的选择就是在当周合约再卖出，这会进一步加大摩擦成本，并且这个交易是没有利润的，同时付出占用资金的时间成本。
所以数字货币的期现套利可行，但也有很多问题，考虑到交易所跑路等黑天鹅风险，策略的优势就不那么大了。
你说的两点改进都挺好的，感谢。
后面我根据这两个思路再优化下
当然 这个根据淡季旺季情况和币种的不同而不同，所以我问你选择的币种大约是什么
或者说你的选择策略是什么
excuse me ？这是程序员的优越感？！