上次我们提到动量策略的大纲，最后我们丢出了绩效回测图，这次我们就来详细解释一下，这个策略是怎么进行的吧!

第一步骤：先建立一个加密货币的母体List

这个List 的目的是要拿来筛选你当下要投资的加密货币，所以如何挑选这里面的成分货币是一件很重要的事情。

如果你里面选的都是很有成长潜力的加密货币，可以说后来的策略很多都是事半功倍，但如果你选的都是一些垃圾，那其实也就不用玩了。

目前相对于股票市场，加密货币的好标的其实相对是少的，应该说很有潜力的很多，相对的风险也是大的，如果你用一些网站去看目前市值前十大的加密货币，你会发现，大部分的市值其实比一些新创公司还要来得更少。

这也就是为什么加密货币的投资被很多人诟病的原因，所以我们在加密货币的投资一定要更加小心。

关于这个要不要投资以及我是用什么角度来看加密货币的投资，未来可以来写一篇论述我的看法，目前来说就先专心在怎么选标的，在这边我会分享三个我常用的做法给大家参考看看

第一个方向：就是先抄作业XD

在股票市场有很多ETF，不管是大全职权市场的、特定目的的、被动型追踪指数的、主动型的，都可以成为你选择标的的参考。

这也是一个不错的策略，因为这些公司之所以会选择这些标的，也就是他们可以先帮你筛选他们选过的虽然不一定会涨，但相对来说，因为他们很多都有管道、筛选过的，相对都是比较安全的标的，比较少雷包，这并不是要跟单的意思，大机构也有可能会看错，只是给我们一个参考的指标，让我们缩小搜寻的范围。

第二个方向：市值

如果我们把发行一个货币当作一个自有经济体来看，市值即是代表这个经济体在世人的价值认为多少，越大的市值，就可能代表他是越强的经济体，也代表大家愿意花这个钱去买这个币，如果这个经济体持续成长，大家愿意用更高的价格去买这个币的可能性当然也就越高。

第三个方向：成交量

如果你买的币是很多成交量的，代表他的流通性是高的，对你在买卖有很益处，也可以避免滑价跟溢价的程度，然后高度的成交量也可以避免你在买卖的时候，很难脱出的状况。

当我们在使用这套策略在美股市场时候，我们通常可以用市场指数的成分股来当母体，像是S&P500 、 NASDAQ100 的成分股来进行参考，但在加密货币目前较少这样的标的，不过你还是可以去参考一下。这边我就不做任何的广告，有兴趣的朋友应该可以自己在GOOGLE搜寻到一些结果。

当我们找到某些指数之后，我们可以去观察他的成分股，然后先了解他的公司是在做什么，然后看我们比较看重市值或是成交量，再根据这些指标的大小进行挑选，但要记住成交量是会变动的，要记得做一些调整，看是要一段时间平均还是看要怎么筛选，都可以，到目前为止我们就已经有了一个母体的清单了，接下来我们就可以根据这个母体的清单进行排序了。

第二步骤：计算上涨动能跟排序

动能的定义有很多种，但以我自己目前来说我会把动能定为:

币收盘价以线性回归去逼近得到的斜率乘于coefficicent of determination的平方

在解释这个东西的意义之前有几件事情可能要说明一下：

任何市场指标所代表的都是过去到目前的状况，顶多就是反映当下的状况，如果你要拿这个指标去做买卖的判断，

他都是有机率性会失败的

2. 当你拿过去的资料算出来的东西去做决策，某一个程度上，你就是对未来的情势做了预测，妳希望未来的走势会如你的预测，如此你才能获利，但未来的事情变数实在太多，我们都有可能会看错。

因为这些原因，所以我们除了尽可能让这个计算的结果是对的之外，我们其实更要想好，如果我们的判断是错的话，应该要怎么办?

而遇到不如我们的预期时，我们的策略是什么?

这系列的文章，其实就是以动能『本质上是价格』为基准，来探讨当动量进行变化的时候，我们需要采取如何的动作，但这些动作没有标准答案，甚至每个人可能都有不同的看法，我在这边也只是分享我的看法。

回到一开始的动能定义，我们先白话讲一下这边用的线性回归：

就是从一堆资料点中，找到一条直线让所有点对这条直线的距离为最短

我想这个在网路上可以找到很多资料，我就不重复正式定义了。

大概就会像是这样

基本上这个程式已经有很多软体跟Library都有支援了，其实就是用这些程式库就好了，如果你不会写程式的话，也可以用Excel，未来我会把我用的程式用open source的方式分享出来，应该会在下两章啦！希望XD

当我们去逼近这些点的时候，我们会得到一些值：

1. 斜率

2. 截距

3. 决定系数

斜率跟截距我想我就不用解释了，先带一下决定系数，他是表示资料点跟线的离散程度，也就是说，越大代表他越不听话，因为我们在市场上，所有的收盘都不是乖乖地慢慢上涨或下跌，突然的上涨跟下跌，会让我们的计算标准失准，因为我们需要一个有同样基准的Metric, 这样我们的排序才会是有意义的，所以我们需要这个东西，来做一个平衡。

这样我们的上涨动能更具代表性，因为不会因为一下子涨跌太多，让斜率受到很大的影响，接下来我们可以排序，将动能高的排在前面，动能低的排在后面，就完成了前面两个步骤了。

实际上的做法可以是将币的收盘价资料拉出来，取过去一段时间的收盘价，譬如：90天的收盘价，把X 轴当作是时间， Y 轴成为收盘价取对数，因为我们希望能够有一定的标准，而不是只有价格上涨或下跌，毕竟市值1300亿的币成长2% 跟100亿的币成长2%是不同意义的，取对数可以将价格变换到同一个基准空间，然后将X , Y 的参数使用线性回归去计算，即可得到上述的值。

至此，我们已经完成动能的计算，因为我们已经将价格转换到对数空间，其斜率所代表的是，这段时间平均的涨跌百分比，也就是说，排名越高的代表过去这段时间他的涨幅趋势是较明显的，而上一张说过，我们假设以前涨比较多的币，未来可能上涨的机会比较大，根据这个假设，我们就可以进行买进跟卖出。

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