一份覆盖50+创作者的全景式盘点

经过对GitHub、Medium、Substack、X/Twitter、YouTube等平台的系统性调研，我们整理出了一份加密量化领域最值得关注的创作者名单。

从链上数据分析到HFT做市，从开源框架到付费课程，这份报告将帮助你找到最适合自己学习路径的资源。

? 评估维度说明

我们从6个维度对每位创作者进行评分（1-10分）：

? 第一梯队：行业标杆级创作者

1. CryptoQuant & Ki Young Ju

平台: X (@cryptoquant_com) / Substack / YouTube评分: 原创性 8 | 可复现性 6 | 互动 7 | 频率 8 | 受众 8 | 影响力 9

CryptoQuant是链上数据分析的绝对头部。创始人Ki Young Ju的分析经常被CoinDesk、CoinTelegraph等主流媒体引用。

核心价值：

• 链上指标驱动的原创市场研究
• 数据可视化与仪表盘工具
• Quick Take系列快速洞察

局限性：完整代码与原始数据获取受限，更多是分析结论而非可复现流程

2. Artur Sepp

平台: Blog (artursepp.com) / GitHub / X (@ArturSepp)评分: 原创性 9 | 可复现性 8 | 互动 7 | 频率 8 | 受众 8 | 影响力 7

学术派量化大牛，专注波动率建模、趋势跟踪与加密资产配置。

核心价值：

• 同行评议论文级别的研究深度
• GitHub开源代码库完整可运行
• 波动率模型在加密市场的应用实践

代表作：SSRN论文《Trend Following Strategies in Cryptocurrency Markets》

3. Ernest P. Chan (陈博士)

平台: Blog (epchan.blogspot.com) / Substack (gatambook) / X (@echanQT)评分: 原创性 8 | 可复现性 7 | 互动 7 | 频率 6 | 受众 7 | 影响力 8

量化交易领域的传奇人物，《Quantitative Trading》等书籍作者，PredictNow.ai创始人。

核心价值：

• "800+ New Crypto Features"系列将传统量化方法适配加密市场
• 生成式AI在交易中的前沿应用研究
• 丰富的实战经验与理论结合

适合人群：有一定基础、希望系统性提升的量化从业者

4. Ran Aroussi

平台: Blog (aroussi.com) / GitHub (@ranaroussi)评分: 原创性 7 | 可复现性 8 | 互动 7 | 频率 6 | 受众 8 | 影响力 8

yfinance和QTPyLib的作者，Tradologics创始人。

核心价值：

• yfinance被全球量化研究者广泛使用
• QTPyLib提供完整的回测与实盘框架
• 工程实践导向，代码质量高

为什么重要：他的工具是很多加密量化策略数据获取的基础设施

? 第二梯队：专业深耕者

5. DegenQuant (DGN Quant)

平台: X (@DegenQuant)评分: 原创性 8 | 可复现性 6 | 互动 7 | 频率 6 | 受众 7 | 影响力 6

专注加密HFT与做市的Quant Dev，技术深度高。

核心价值：

• 做市系统设计系列文章
• HFT领域的实战经验分享
• 代码片段与架构思路

适合人群：对做市/HFT有兴趣的开发者

6. StrategyQuant

平台: YouTube / Blog (strategyquant.com)评分: 原创性 7 | 可复现性 6 | 互动 7 | 频率 7 | 受众 7 | 影响力 8

AI/算法生成策略平台，覆盖多市场包括加密。

核心价值：

• 自动化策略生成与稳健性测试
• 完整的视频教程系列
• Codebase提供加密策略示例

注意：核心工具为商业软件，完整使用需付费

7. Anton Vorobets

平台: Substack (antonvorobets.substack.com) / GitHub评分: 原创性 8 | 可复现性 7 | 互动 6 | 频率 6 | 受众 8 | 影响力 7

技术分析与策略实现并重的量化创作者。

核心价值：

• 深入的技术分析文章
• 配套GitHub代码库
• 回测工具与方法论

8. The Algorithmic Advantage (Simon M)

平台: Substack / Podcast / Website (algoadvantage.io)评分: 原创性 7 | 可复现性 5 | 互动 7 | 频率 7 | 受众 7 | 影响力 7

系统化交易与加密量化的访谈播客。

核心价值：

• Pro Trader访谈系列
• 覆盖加密量化的实战分享（如Pavel Kycek专访）
• 课程与社区资源

适合人群：喜欢通过访谈学习的从业者

? 第三梯队：垂直领域专家

9. Hanguk Quant

平台: Medium (@hanguk-quant)评分: 原创性 7 | 可复现性 5 | 互动 6 | 频率 6 | 受众 7 | 影响力 5

专注加密永续合约与量化模型研究。

特色：策略分析与模型思路，偶有代码示例

10. FMZQuant (发明者量化)

平台: Medium (@FMZQuant)评分: 原创性 7 | 可复现性 6 | 互动 6 | 频率 5 | 受众 7 | 影响力 6

中英双语的量化教学平台。

特色：

• 实操代码片段
• FMZ平台使用教程
• 对国内用户友好

11. Balaena Quant

平台: X (@Balaena_Quant) / Medium评分: 原创性 7 | 可复现性 6 | 互动 6 | 频率 5 | 受众 6 | 影响力 5

马来西亚的加密量化团队，专注BTC/ETH的CTA与做市。

特色：蒙特卡洛方法在CTA策略中的应用

12. quant_xbt

平台: X (@quant_xbt)评分: 原创性 6 | 可复现性 4 | 互动 6 | 频率 6 | 受众 7 | 影响力 6

加密HFT和量化交易的行业观察者。

特色：实践经验分享与行业讨论

13. QuantitativePy

平台: Substack (quantitativepy.substack.com)评分: 原创性 7 | 可复现性 6 | 互动 7 | 频率 8 | 受众 7 | 影响力 6

"从零构建加密交易机器人"系列作者。

特色：

• 分步教程系列
• 架构、数据管道、回测全覆盖

注意：部分内容为付费订阅

?️ 开源工具与框架

14. StudyQuant / CryptoQuant框架

平台: GitHub (studyquant/cryptoquant)评分: 原创性 6 | 可复现性 6 | 互动 6 | 频率 5 | 受众 6 | 影响力 5

开源Python加密量化框架。

特色：

• 回测与实盘接口
• 多策略示例
• 中文文档友好

15. cloudQuant/backtrader

平台: GitHub评分: 原创性 3 | 可复现性 7 | 互动 6 | 频率 4 | 影响力 6

经典Backtrader的维护分支。

特色：通用回测框架，社区扩展支持加密

16. TenAcademy/backtesting

平台: GitHub评分: 原创性 4 | 可复现性 6 | 互动 3 | 频率 2 | 影响力 2

教学型回测框架。

特色：交易策略示例与教学文档

17. grinply/kate-backtester

平台: GitHub评分: 原创性 4 | 可复现性 5 | 互动 3 | 频率 2 | 影响力 1

轻量级回测框架与示例策略。

? 聚合与发现平台

18. Quantocracy

平台: Website (quantocracy.com)评分: 原创性 3 | 可复现性 2 | 互动 6 | 频率 7 | 受众 7 | 影响力 7

量化交易博客聚合器。

价值：发现优质内容与作者的入口，而非原创内容源

19. Rob Hanna (Quantifiable Edges)

平台: Blog (quantifiableedges.com)评分: 原创性 8 | 可复现性 7 | 互动 7 | 频率 9 | 受众 8 | 影响力 7

VIX与波动率研究专家。

注意：主要关注股票与VIX，加密内容为辅

20. The Data Score (Jason DeRise)

平台: Substack (thedatascore.substack.com)评分: 原创性 6 | 可复现性 2 | 互动 6 | 频率 6 | 受众 6 | 影响力 6

数据驱动投资与另类数据研究。

特色：Battle of the Quants会议预览

?️ 播客与视频

21. MenthorQ

平台: YouTube评分: 原创性 6 | 可复现性 5 | 互动 6 | 频率 5 | 受众 6 | 影响力 5

Quant模型与加密量化策略视频。

22. The Quantopian Podcast

平台: Spotify评分: 原创性 3 | 可复现性 1 | 互动 2 | 频率 1 | 受众 2 | 影响力 2

Quantopian社区话题播客。

注意：内容有限，更新不活跃

⚠️ 待深入研究的创作者

以下创作者数据尚不完整，但值得关注：

? 关键发现与建议

? 内容分布特点

1. GitHub
    - 工具与框架为主，适合工程实现
2. Medium/Substack
    - 深度研究与教程，适合系统学习
3. X/Twitter
    - 快速洞察与行业讨论，适合跟踪动态
4. YouTube
    - 视觉化教学，适合入门

? 学习路径建议

入门级（0-1年经验）：

• StudyQuant的CryptoQuant框架 → 跑通基础回测
• QuantitativePy的机器人系列 → 理解完整架构
• FMZQuant教程 → 快速上手实盘

进阶级（1-3年经验）：

• Hanguk Quant的永续合约研究 → 理解衍生品量化
• DegenQuant的做市系列 → 深入HFT领域
• Anton Vorobets的技术博客 → 策略优化方法

专家级（3年+经验）：

• Artur Sepp的学术论文 → 前沿研究方法
• Ernest Chan的AI应用 → 跨领域创新
• CryptoQuant的链上分析 → 独特数据视角

⚖️ 可复现性与原创性的权衡

? 快速导航

必关注账号

• X: @cryptoquant_com | @DegenQuant | @quant_xbt | @ArturSepp
• Substack: antonvorobets | quantitativepy | gatambook | algoadvantage
• GitHub: ranaroussi | studyquant | ArturSepp

必读内容

1. Ernest Chan: "800+ New Crypto Features"
2. Artur Sepp: SSRN波动率论文系列
3. DegenQuant: 做市系统设计系列
4. QuantitativePy: 从零构建交易机器人

本报告基于公开信息整理，评分为主观评估仅供参考。欢迎补充遗漏的优质创作者！

#加密量化#QuantTrading#CryptoQuant#量化交易#DeFi

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