ETF基金量化交易
ETF是一种包含多种投资组合的基金，它的价格在证券交易所上市交易，类似于股票交易。ETF基金的量化交易系统，可以通过计算和分析历史市场数据，自动决策交易策略，以获取更高的回报和降低风险。
Fundstrat合伙人：现货比特币ETF的批准可能会推动BTC达到15万美元:金色财经报道，Fundstrat Global Advisors管理合伙人Tom Lee表示，现货比特币ETF的批准可能会导致比特币价格从当前水平上涨五倍以上。他说：“我认为比特币的需求将大于每日供应量，因此价格将超过15万美元，甚至可能达到18万美元”。
美国证券交易委员会 (SEC) 目前正在审查大量现货BTC ETF申请，其中包括传统金融巨头贝莱德 (BlackRock) 的申请。上周，该机构推迟了对Cathie Wood的 ARK21申请的决定。[2023/8/17 18:04:08]
一些常用的ETF基金量化交易策略包括均线交叉策略、动量策略、波动率策略等。这些策略可以在量化交易平台上进行实现，例如使用Python编写交易策略，并在量化交易平台上进行回测和实盘交易。
VanEck比特币期货ETF首日资金规模为960万美元:金色财经报道，VanEck比特币策略ETF（XBTF）今天在市场动荡中推出，在交易首日，VanEck的XBTF在第一天成交38,398股交易，每股以59.73美元收盘，略低于每股60美元的开盘价。据VanEck称，该ETF在收盘时管理着960万美元的资产。（decrypt）[2021/11/17 6:55:36]
ETF基金量化和传统量化有什么区别
BiKi杠杆ETF多空比数据：BTC多空持仓比为68%:32%:据BiKi ETF官方数据，截至今日00:00（GMT+8），主流币种BTC多空占比为68%:32%，ETH为70%:30%，EOS为92%:8%，BSV为40%:60%，BCH为73%:27%，TRX为14%:86%，LTC为79%:21%。更多ETF币种持仓占比如下图。[2020/5/25]
传统量化交易策略通常是由投资经理或交易员根据自己的经验、判断和技能来制定的，通常包括基于技术指标、基本面分析等的策略。ETF基金量化交易策略则是由一系列程序和算法来执行的，这些程序和算法根据预设的条件、规则和指标来分析市场和行业趋势，并根据这些趋势自动化地执行交易。
传统量化交易策略通常需要大量的人工干预和调整，而ETF基金量化交易策略则可以完全自动化执行，减少了人工干预的成本和误差。ETF基金量化交易策略通常需要更强的计算机和数据科学技术支持，包括机器学习、人工智能等。
另外，ETF基金量化交易策略通常注重风险控制和收益稳定，而传统量化交易策略则更加注重收益的最大化。因此，在实际应用中，投资者可以根据自己的需求和风险偏好选择适合自己的量化交易策略。
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