量化交易是利用数学模型和算法进行交易决策的交易策略。在数字货币市场中，为了捕捉市场的短期价格变动，利用复杂的算法分析过去的数据来预测未来的价格动向，经常使用量化交易。
1.数据获取:收集历史价格、交易量、市场深度、交易历史等数据。这些数据通常通过Coibase和Biace等交易所API获得。
2.策略开发:根据收集的数据制定交易策略。其中包括趋势跟踪、矩交易、反转交易、统计套利交易、机器学习算法等。策略开发需要Pyho、R等编程语言，umPy、Padas、TesorFlow等库和工具。
3.评估:在实际交易开始前，利用历史数据模拟评估策略，评估收益、风险、最大回撤等各种市场条件下的表现。
4.实盘:根据策略性能和市场情况，在实盘中配置策略。这通常要考虑交易成本、滑点、杠杆风险等。
5.监控及优化:开盘后持续监控市场动态，评估策略表现，并根据需要进行调整或优化。
基于数字货币的量化交易的优点包括交易自动化、降低情绪影响、提高交易效率、根据历史数据和算法预测市场动向等。也存在市场波动性高、交易成本高、战略开发和优化复杂等问题。
建议初学者学习基本的量化交易概念，熟悉编程语言和库，参加在线讲座和研讨会，积累模拟交易经验。对市场和策略的理解越深，就越能构建并优化自己的量化交易策略。
