高频量化策略有哪些？
高频量化策略包括：
1.时间序列预测：使用时间序列分析和机器学习算法来预测价格走势。
2.交易执行：使用高速交易算法自动化交易执行。
观点：Validium适用于传统高频交易 zkRollup适合去中心化加密支付:近日，针对以太坊Layer 2扩容方案，即DeversiFi最近采用的Validium解决方案，Matter Labs创始人Alex Gluchowski撰文称，Validium的机制与zkRollup非常相似，唯一的区别是zkRollup中的数据可用性是在链上的，而Validium则将其保持在链外。这允许Validium获得更高的吞吐量，但这也导致该解决方案存在两大问题：1、可冻结用户资金；2、可没收用户资金。
Alex Gluchowski指出，zkRollup的数据可用性可保护用户的资金免遭扣押和审查。但数据可用性的链上存储，导致了吞吐量的限制。因此，Alex Gluchowski认为Validium方案可能会适用于传统的高频交易或具有较低信任假设的游戏，相比之下，完全无需信任的zkRollup方案则非常适合扩展去中心化的加密支付。（Medium）[2020/6/8]
3.组合策略：结合多个策略和因子来形成更强的策略。
动态 | Bitfinex取消高频法币取款费用标准:据Bitfinex官方消息，5月22日UTC时间8:00，Bitfinex将取消高频法币取款费用。 标准的法币取款费用将再次适用于所有经过验证的Bitfinex用户，收取总金额的0.1％（最低60.00美元）。[2019/5/22]
4.预测市场微观环境：使用大数据和机器学习算法来预测市场微观环境。
现场 | BQuant余晓峰：高频交易是对冲基金的皇冠:金色财经现场报道，1月24日，在由金色财经主办的金色沙龙深圳站第一期活动上，BQuant创始人余晓峰发表了《数字资产高频交易和策略演进》，他指出，高频交易其实很有市场，是对冲基金的皇冠。数字资产之所以适合高频交易，主要有以下几点原因，一是纯市场化，没有限制；二是还没有到拼硬件烧钱的阶段；三是市场博弈还不充分；四是市场波动率大，但是市场深度不够，与波动不匹配也会影响交易效率。[2019/1/24]
有哪些知名的高频量化策略？
1.均值回归
2.趋势跟随
3.随机游走
4.逐仓持仓
5.VWAP(平均成交价格加权)
6.TWAP(时间加权平均价格)
7.应用统计学和机器学习技术的策略等。
高频量化策略的具体应用场景
高频量化策略的具体应用场景主要包括以下几种：
1.股票市场：利用高速数据和计算机技术对快速变动的股票价格进行短线交易。
2.商品市场：利用高速数据和计算机技术对快速变动的商品价格进行短线交易。
3.外汇市场：利用高速数据和计算机技术对快速变动的外汇汇率进行短线交易。
4.加密货币市场：利用高速数据和计算机技术对快速变动的加密货币价格进行短线交易。
高频量化策略的风险
高频量化策略存在以下风险：
1.技术风险：高频交易策略需要高效的计算机系统，在网络延迟、技术故障等情况下容易造成交易失误。
2.市场风险：高频交易的快速交易速度容易导致市场波动的影响，增加风险。
3.法律风险：高频交易涉及到程序化交易，容易引发监管机构的关注。
4.算法风险：高频交易策略的算法必须经过严格的测试和评估，以确保稳定性和准确性。
5.竞争风险：高频交易策略的竞争激烈，可能导致价格操纵和市场滥用等问题。
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