QUBE：區塊鏈時代的彭博？

（茂盛的栗樹花，梵高）

區塊鏈數字代幣市場熱火朝天，每天都有新的爆點，每天都有新的幣種。藍狐社群經常有朋友問，這麼多的區塊鏈項目，很容易挑花眼，怎麼選擇代幣？相信很多區塊鏈項目的投資人都有相同的困惑，尤其是剛剛入場的新人，更是容易被輿論引導，隨波逐流。

而影響價格波動的因素會有很多，與大企業的戰略合作，甚至V神的一句話、McAfee的站台、知名自媒體介紹某代幣等等，都會影響到價格的波動，更不用說監管的威力了。

如何選擇數字代幣項目？如何從蛛絲馬跡中找到最合適的投資目標？如何獲得更有價值的資訊、數據，甚至是市場的情緒？有沒有一種可以量化的工具和服務可以幫到投資人做出更好的決策？

在去年7月份曾在藍狐社群里介紹過Santiment，它試圖通過捕捉投資人情緒等構建代幣的投資工具和服務，幫助投資人做好代幣投資。目前估值已經超過4.6億美元，截止寫稿時，位居整個區塊鏈數字代幣排行81位，從上交易所到現在，回報已經接近50倍，也是為數不多的高回報項目之一。不過，由於它是國外項目，了解的人可能並不多。從市值的角度，這個領域的空間還是不錯的。

從市場角度，有不少投資人對這個領域有較大的認可，畢竟也是大家可感知的。藍狐一直對這類項目有關注，而最近一家做數字代幣量化投資分析的項目QUBE引起了藍狐的注意。它的模式和空間不遜色於santiment，甚至可能有更大的潛力。

QUBE要做區塊鏈時代的彭博（Bloomberg）

IT時代最偉大的基礎數據服務提供商是彭博這些公司，最早的經濟或投資決策依賴於人工記賬和電話交易，但隨著IT基礎設施完善以及互聯網生態的發展，投資進入了互聯網的信息時代，極大提高了投資決策效率。彭博就是充分利用IT和互聯網技術發展起來的公司，它是全球最大的金融數據服務機構，旗下的彭博終端機為華爾街提供量化交易服務，僅在2017年就貢獻了94億美元的收入。

但隨著區塊鏈的到來，區塊鏈時代的投資呈現出了不同的特徵，基於區塊鏈的項目資產越來越多，需要新時代的基礎數據服務提供商，結合大數據和人工智慧還有區塊鏈本身的特徵，催生出完全不同的新時代的「彭博」。

目前全世界有超過3700多種數字代幣，每種數字代幣的區塊鏈包含了至少17種數字類型，比如代幣發行總量、流通量、區塊交易數據、節點、損耗量、挖礦難度、持幣人數、交易量等。有的數據一直在變化。

不僅如此，全世界每天都有新的代幣項目產生，不斷的形成更為龐大的區塊鏈生態。按照coinmarketcap數據，在3700多種數字代幣中，有1300多種在交易所交易，其中交易所達到了驚人的7500多所，主要的數字代幣交易平台有467所。這些交易所和數字代幣形成至少3000多的交易對，而且每天24小時候不眠不休，任何時候都有人實時交易、掛單，每天都有大量的波動和變化。不同交易所之間的交易價格也不一樣，很多人專註於在不同交易所之間進行搬磚。即便如此，還有超過63%的交易是場外交易。這裡涉及到了OTC數據、非交易數據、期貨衍生產品數據等，相關數據標的信息超過60類。

在去中心化的交易所交易時，98%以上的常規分析數據無法獲取。在能夠提供數據的交易所中，大多數也只是提供實時數據，幾乎沒有歷史數據可做參考。與此同時，區塊鏈項目投資每天都會產生無數的信息，包括財經媒體和自媒體新聞資訊、用戶產生信息、輿情和輿論等，這些信息或多或少都會對數字貨幣價格波動產生影響。

在這麼多紛繁複雜的信息中把握出變化的規律，幫助投資人更好做決策，這個很不容易。QUBE試圖對這麼多區塊數據、交易所數據、輿論信息等進行抓取，進行結構化處理，形成全球最好的區塊鏈市場結構化的數據中心，並通過人工智慧分析，為個人和機構提供投資決策參考。

QUBE最終來說，想要成為區塊鏈時代智能的量化投資分析引擎，成為加強版的「彭博」。

從今天來看，整個市場還處於非常早期的階段，整個區塊鏈市場代幣市值不到8000億美元（截止寫稿時），而全球目前證券交易市值達到百萬億美元，連1%佔比都不到。一旦整個區塊鏈市場發展起來，越來越多的代幣進入市場，對於智能量化分析引擎的服務來說，這會是一個巨大的空間。

QUBE如何成為區塊鏈時代的彭博？

QUBE要想成為區塊鏈時代的彭博，不僅需要這個時代的機遇，更需要踏實落地的解決方案和落地執行。

QUBE的解決方式是通過人工智慧的技術來輸出更好的信息質量。它要做智能量化，給投資人的結果是高度提純，直接可用的。

在這個數據的加工過程中，QUBE要做的包括了數據獲取、數據預處理、特徵提取、模型訓練，最後是輸出結果。這裡的每一步都要大量的工作和技術處理，尤其是深度學習演算法為基礎模型需要不斷地訓練。

數據獲取部分，目前QUBE通過全球276個節點獲取數據，通過API、WebSocket介面，還有爬蟲技術抓取467個交易平台中1765種數字貨幣的3183個交易對價格、實時掛單和交易量等信息，覆蓋了絕大多數主要幣種和主流交易平台。可以做到平均每3秒鐘刷新數據。通過爬蟲技術抓取區塊鏈資訊類信息和UGC信息，日均獲得876萬未結構化數據。同時，通過監聽挖掘區塊鏈節點數據，獲得區塊鏈隱藏信息，結構化存儲了17類數據。QUBE引擎每分鐘可以獲取3.91GB原始數據，並存於數據倉庫。

QUBE在全球有26個數據中心，對數據進行噪點去除、模型量化，實現結構化資料庫。通過語義分析技術實現對輿情分析，切詞標籤化，通過深度學習量化出各種情緒因子等指標。通過對區塊鏈數據進行技術處理，形成實時數據源。

根據QUBE團隊向藍狐介紹，QUBE的人工智慧建模涉及到了983個維度，形成高達28919個因子，通過機器學習，最終可以輸出397類量化數據結果。為了解決AI的算力問題，QUBE通過分散式計算解決，比傳統模式提高了ROI同時加快了落地時間。

除了數據的獲取和量化處理之外，最為關鍵的是智能策略。每天的大量的數據通過QUBE的機器學習和深度學習演算法，在最小時間戳為1分鐘的維度上進行迭代結果導入訓練。在不斷的迭代中，優選出最佳代幣投資策略。

總的來說，QUBE引擎核心是深度學習演算法為基礎的模型，它輸入區塊鏈代幣的歷史數據、交易數據、區塊鏈生態數據，還包括輿情、區塊數據、匯率等，這些數據經過演算法訓練和迭代，最終試圖提煉出在特定時間和場景下代幣的變化規律，比如價格趨勢概率預測、成交量預測、輿情指數等。

QUBE引擎會實時更新四個關鍵模塊的運營狀態指標，四個關鍵模塊就是上面提到的原始數據獲取系統、數據處理結構化系統、特徵提取與量化系統、AI深度學習模型系統。

這裡的每一步都需要大量的工作，比如光市場就可以按照多、空、震蕩等27個因子劃分出多種情形，按幣種發行時間就可以分出36個類型；按幣種價格就可以劃分出45種類型；按輿情指數，就可以劃分出買入、賣出、觀望等13個類型。整個區塊鏈市場N個特徵進行提取和分類，有N維市場，每個維度還有M個分類，最終會量化成NxM的矩陣，對這些組合情形下的價格、短期走勢、中長期走勢進行抽象，實現特徵的向量化。

目前AI模型可以進行監督學習和無監督學習的結合。早期輸入初始特徵，讓模型可以了解市場，隨著數據增加和特徵越來越明顯，模型也可以發現隱含特徵，同時優化特徵。

最終輸出的結果包括了當前時段價格、成交量、市場情緒的短期趨勢和長期趨勢的概率分布，可以形成397類直接量化的數據結果。

以上是QUBE核心處理步驟。不過，這些模型計算和處理最終要變成產品化，才能讓普通用戶用起來。

所以QUBE的產品也是考驗團隊實力的重要方面。從團隊規劃看，這是一個龐大的產品矩陣。包括了海量數據平台、深度量化分析、智能市場預測、風險預警提醒、信息監聽匯總、最優量化策略、專題研究分享、前沿技術研發。詳見下圖，這一攬子計劃如能實現，對於區塊鏈的投資人來說，會有比較大的參考價值。

目前QUBE Beta 0.1版本開通「All Token」功能(http://qube.vip/mkt )可以查看1385種代幣在376個交易平台的價格、實時掛單、交易量、市值等數據。更新周期僅為3.6分鐘，其中最主要的176種代幣則在3.9秒內更新，這個更新的頻次目前還是非常少見的。

除了代幣交易數據之外，還有輿情信息產品也已經出來初步版本。QUBE抓取了6786個信息源，獲取了876萬條未結構化的數據，通過語義分析，產生3個量化指數：網路輿情指數、市場多空指數和投資情緒指數，指數從-10到+10，目前已經開始實現5分鐘內更新，維度分為1個小時和24小時兩個維度。

QUBE的收入模式與QUBE代幣價值分析

有明確的收入模式，這在區塊鏈世界裡比較難得。

QUBE計劃為目前3000多萬，及以後或許上億的數字代幣個人投資者提供基於幣種的量化策略機器人。其中VIP用戶需要收費，假如10%的用戶為收費用戶，目前也有300萬用戶的收費市場規模。此外，還有超過10000家金融機構，數百家專業數字代幣基金，這些都是潛在的收費用戶群體。

由於未來的付費都是通過QUBE代幣進行的，那麼隨著付費群體的增加，QUBE的代幣需求也會隨著增加，QUBE的價值隨之提升。

也就是說，未來QUBE到底價值有多大，取決於使用它的人群有多大，量有多大，而隨著區塊鏈代幣數量越來越多，決策複雜度越來高，一旦QUBE的模型能幫到投資人，它未來的價值就會水漲船高。

此外，團隊為了保證QUBE價值的提升，計劃採用回購模式。QUBE會把收入的部分利潤用於回購二級市場流通的QUBE代幣。回購的代幣會被燒毀，直到發行總量的20%為止，也就是說最終的市場流通代幣會低至2億枚QUBE代幣（發行總量10億枚），為了確保公開透明，這些過程都可以在QUBE區塊鏈瀏覽器上查詢。

QUBE已有實踐經驗和初步的產品落地

QUBE已經有初步的產品beta，從2017年7月啟動QUBE引擎，經過5個月的演算法和模型訓練，有了不錯的成績。據團隊向藍狐介紹，在投資策略啟動後，跟比特幣單一幣種的同期收益相比提高了27.9%，月環比QUBE引擎提高11.6%。2018年計劃推出60類的智能量化策略，同時實現產品化。

另外從團隊的研發計劃看，它是從2016年7月開始啟動項目，開始進行引擎的構建和數據處理模型的建模。2017年9月開始啟動輿情量化模型，進行人工智慧演算法訓練。2017年12月進行量化指標分級。2018年1月3日上線了BetaV0.1版本，實現部分數據可視化，上文也簡單介紹了部分內容。2018年1月15日Beta V1.0版本上線，增加可視化維度。2018年1月30日 Beta V2.0版本上線，優化產品相應效率。2018年2月28日Beta3.0版本上線，全部公開數據可視化。2018年3月30日實現Beta4.0版本上線，包括量化策略。2018年5月30日上線BetaV5.0版本，推出付費產品。2018年7月Beta6.0版本上線，開始全球化運營拓展。2018年9月30日BetaV7.0上線，實現量化投資策略平台收益化。

這個產品研發計劃非常緊湊，可以看出團隊在底層的數據爬取、處理、建模、人工智慧訓練等基礎方面已經做好了紮實的基礎，這才可能在這麼短的時間內保持每一兩個月更新一個版本的節奏。

如果產品能如期實現，那麼，團隊的執行力很不錯。

最後從產品路線規劃圖中看到，2018年中旬QUBE要推出付費產品。付費產品用QUBE代幣購買，總量10億，不增發。據團隊介紹，1月9日啟動資產分發計劃，並將於2018年1月30日前上交易所。

QUBE團隊和顧問值得關注

QUBE的團隊和顧問從背景和經驗上看，在國內都是很值得關注的。

QUBE的創始人是MichaelChen，2013年就進入了區塊鏈行業，對數字代幣資產有研究，精通金融數據和量化分析。

CTO周諸明，有超過15年數據挖掘分析經驗，曾擔任微軟總部數據產品顧問和數據產品運營總監。Ethan Loh是首席量化分析科學家，獲得美國MIT金融工程學碩士，曾就職華爾街渣打銀行。徐騫也是演算法科學家獲得新加坡國立大學博士學位，在瑞士瑞信銀行參與過多個金融數據項目研發和運營。

產品技術負責人是曹彬，同濟大學博士，曾任霍尼韋爾數據架構師，有18年數據量化經驗。梁明是輿情分析負責人，清華大學碩士畢業，曾任谷歌語義分析團隊核心技術，曾負責研發多個輿情分析量化項目。人工智慧負責人是王偉，清華大學碩士畢業，曾任完美世界遊戲AI核心工程師，也是開源社區AI項目資深貢獻者。

Shawn Yu 是量化投資負責任人，斯坦福大學畢業，精通量化投資分析，畢業後曾在矽谷多家區塊鏈公司負責相關數據技術。劉嘉寧是區塊鏈負責人，南京大學畢業，是國內區塊鏈技術資深專家，精通分散式系統、加密數字貨幣和加密演算法等。Vicky Tian是項目運營負責人，畢業於英國曼徹斯特商學院，曾在多家跨國金融機構進行過商業化產品運營。

除了核心團隊經驗豐富之外，在顧問方面，也有業界大咖支持。包括硬幣資本李笑來、區塊鏈投資人趙東、量子鏈創始人帥初、公信寶創始人黃敏強、SIA聯合創始人David Vorick（也是Bitcoin Core 貢獻者）。

此外，技術運營顧問還包括美國密歇根大學人工智慧方向的博士 Azmi Suhaimi作為數據顧問，曾擔任瑞信銀行亞大地區負責人的Johnny Goh Chia Min 擔任風險控制顧問，David Chau 擔任市場營銷顧問，Gary Lim 擔任法律顧問。

結語

總的來說，QUBE通過對區塊鏈代幣的所有市場相關數據進行提取、量化、挖掘，最終形成可供普通投資人作為決策用的結果。而這樣的結果在紛繁複雜的代幣投資市場，就是一個利器，有了這樣的利器，擁有了更大的優勢。就像一個拿著大刀的人永遠無法跟擁有導彈的人進行比拼。

如果QUBE團隊通過人工智慧技術實現了真正價值有洞察的投資策略輸出，那麼，未來所有的代幣投資人或機構投資人都會需要這樣的利器，以免自己被市場拋棄，當大多數人都接受了這樣的結果時，市場會越來越朝QUBE的預測方向發展，因為所有人都被像QUBE這樣的決策引擎所引導，市場可能越來朝QUBE引擎的方向發展，這時候它的準確性和人們對它的依賴性就會越來越大。當然，任何時候，關於預測，都只是概率，歷史上出現黑天鵝的事件也有可能，但這是另外一個層面的話題。

擁有了QUBE這樣利器的人，遠比沒有的人處於有利的位置。這就是它的真正價值所在。期待區塊鏈時代真正的加強版的「彭博」誕生！

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