数字资产价格这几天真是惊心动魄，今天开始好像开始震荡行情了。在震荡行情中大家都经历过这种情况：币价一直在一个区间内震荡，挂了一个较低价位想要抄底，发现抄底抄在了山腰上，“抄底单”被吃掉以后，价格又开始跌。这个时候脆弱小心脏受到了冲击，要赶紧止损，自认为果断止损才是交易者成熟的标志。止损后发现价格又弹上去了，比“抄底”价格还要高不少，这时候小心脏又受到了冲击，要涨了，绝对不能踏空。于是又勇敢的买入，等待价格起飞。结果刚买完，又开始跌了，又止损。反反复复，最后的结果是“价格没变，钱少了一大半”。
看到上面这段，大部分人应该都有“句句惊心”的感觉。这个就是人在做交易时候受主观因素影响后不理智的行为。相对来说，这种情况下，用量化交易是比较理智的。
对于震荡的行情，有一个策略非常合适，那就是今天要说的网格策略。
一、什么是网格交易策略
网格策略本质上是一种低吸高抛的策略。标的物价格越低，吸纳的头寸越多；标的物价格越高，卖出的头寸越多。网格策略巧妙地借鉴了日常生活中渔翁撒网扑鱼的思路，对低位震荡市场进行撒网、加仓（标的物价格下跌时）、减仓（标的物价格上涨时）、收网（平仓）等操作，实现了一个基本上不需要看基本面（如果标的物是股票）和价格走势的获利系统。然而，需要注意的是，网格策略由于本质上是一个低吸高抛的策略（类似于动量反转），在单边下降行情中，它存在一定的风险（俗称“破网”）。因此，一个好的网格策略，必须要设计好相应的止损机制。
二、什么时候撒网
撒网需要选择在低位震荡行情相对底部的位置。一般的思路是比较当前的标的物价格与该时间点之前某个时间段内的价格均值，如果当前价格小于价格均值的一个下限，我们基本上就可以认为当前是处于相对底部的位置，可以进行撒网操作，并记录下撒网的价格基准。
当然，对于撒网，我们可以进行如下优化：
（1） 使用形态分析，对当前行情是否处于震荡行情进行进一步判断
（2） 使用其他技术指标（比如EMA，RSI等），判断当前是否处于震荡行情中的低位或底部位置
三、加仓和减仓
先上一张网上流传的网格表图：（图片来源于网络，侵删）
先看该图的第一行，分别有价格，目标仓位以及三个不同孔径大小的网格（小网格：-3%~5%，中网格： -5%~10%以及大网格：-8%~15%）。
然后再看该图的第一列，分别有基准，买1~买4，卖1到卖4四个价格档位。
假设我们选用的是第一张网格（即第三列，小网格：-3%~5%网格），我们可以看到如下价格映射：
买4 –> 0.88 * 基准
买3 –> 0.91 * 基准
……
卖3 –> 1.15 * 基准
卖4 –> 1.2 * 基准
而且根据第二列的“目标仓位”，我们可以得到如下价格–>仓位映射：
买4 –> 0.88 * 基准 –> 目标仓位：100%
买3 –> 0.91 * 基准 –> 目标仓位：90%
……
卖3 –> 1.15 * 基准 –> 目标仓位：10%
卖4 –> 1.2 * 基准 –> 目标仓位： 0%
假设当前价格下降到买1价格（0.97*基准），那目标仓位就是60%，需要买入10%的仓位（基准价格初始建仓仓位50%）；如果之后价格又上涨到卖1价格（1.05*基准），那目标仓位就是40%，所以这个时候，我们就需要卖掉20%的仓位；紧接着，如果价格又持续上涨到卖2价格（1.1*基准），那目标仓位就是30%，所以这个时候，我们就需要卖掉10%的仓位；紧接着，如果价格下跌到了买2价格（0.94*基准），那目标仓位就是70%，所以这个时候我们需要买入40%的仓位。以此类推……
我们看到，网格在定义买卖几档价格的时候，是非对称的。负数的部分绝对值偏小（比如小网格中，负数是-3%），正数的部分绝对值偏大（比如小网格中，正数是5%），这样非对称的设定，是为了在期望值上使得整个系统的收益要大于0，所以是合理的。
小网格（孔径大小：-3%～5%）适用于holding period相对较短（比如一周之内）的投资策略，这些较短期的策略要求对风险控制有非常严格的把握。
中网格（孔径大小：-5%～10%）适用于holding period相对适中（比如一个月）的投资策略，有一定的过滤无效调仓信号的作用。
大网格（孔径大小：-8%～15%）适用于holding periold相对较长（比如一年）的投资策略，这些策略需要投资者能承受短期的回撤，相应的补偿是长期的高额回报。
四、怎么做止损
设定一个止损线（比如75%），如果当前净资产低于止损线*初始净资产，这个时候就卖出全部头寸止损。
当然也可以自定义止损方案，比如有朋友推荐使用凯利公式进行止损仓位的设定，而不用每次止损都是一次性全部清空所有仓位。这个就要根据每个人的承受能力来定了。
其实网格策略是一大类策略统称，还有很多其它的实现方式，但是基本原理都是一样的。在传统金融市场中，有些变种的策略还是有效的。比特币市场是一个非常无效的市场，在这样的市场中，很多被用烂了的传统策略竟然也可以跑得非常有效果，这对于传统量化从业者来讲，是一个非常好的知识变现机会。具体代码可以在WeQuant微宽网等量化平台找到，也可以根据自己的需求进行本地编写。
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