古老的馬丁格爾策略

相信很多人都聽說過「馬丁格爾」策略,這個策略傳統上是用在一些投機性的遊戲,例如猜大小的遊戲,假設在上一輪裡面輸掉之後,就在下一輪投入上一輪雙倍的籌碼,直到獲勝為止。

根據概率論而言,如果每次競猜的勝率都為獨立事件,則最終獲得盈利的概率為 1-0.5^n,也就是說,連續參與的次數越多就可以有更高的概率盈利,舉一個具體的數值,第一次競猜的勝率為 50%,第二次為 75%,第三次為 87.5%,第四次為 93.75%,第五次為 96.875%

由於最終一次獲勝時,投入的籌碼為上一次的雙倍,因此獲勝的那次就可以覆蓋掉之前的虧損,使得整體是盈利。假設第一次投入 10 元,第二次投入 20 元,第三次投入 40 元,第四次投入 80 元,第五次投入 160 元,假設在第五次再獲勝,則最終盈利為 160-80-40-20-10=10 元。

也有人稱馬丁格爾為「本多終勝」策略,只要有足夠的資金,最終一定會盈利。但現實終歸是現實,沒有人擁有無限的資金,即使在 99.99% 勝率的情況下,任何人都可能是那個倒黴鬼,輸掉所有的本金。

那麼,如何把馬丁格爾策略應用在交易,並優化使其勝率更高,資金利用率更高呢?請繼續往下探究。

HTX 馬丁格爾機器人

HTX 馬丁格爾機器人是在傳統的馬丁格爾策略中使用其「分批抄底,一次賣出」的核心思想,每次抄底使用更多的資金來大幅降低平均持倉成本的策略。

HTX 馬丁格爾機器人會在幣值每下跌固定百分比之後買入不等額的幣,幣的額度會以 份、份、份、份、份、16 份…的數列購買。

假設幣值每下跌 1% 就購買一次,機器人將在幣值下跌到開單價格的 99%98%97%96%95%…的時候分批抄底,下跌 5% 的時候,均價為初始價格的 95.97%,因此這時候幣值再上漲 1.02% 就可以回本,大幅降低風險。而網格策略需要上漲至初始價格的 99% 左右才可以回本,需要上漲 4.2% 才行。

因此馬丁格爾賺錢的底層就顯而易見了,首先是選擇優質的資產,只要這個資產有波動,不是不斷下跌歸零,馬丁格爾機器人就可以盈利;其次對於進場時機的要求也會低很多,在大多數時候開啟馬丁格爾機器人,只要不是開啟後不斷下跌,就大部分的機會都可以盈利。

基於以上兩點,建議用戶盡量選擇主流資產,並在資產沒有處於高位的時候開啟馬丁格爾機器人,可以賺取波動的收益,並且一定程度降低波動性,平衡下跌的風險,減少資金回撤。

由於 HTX 馬丁格爾機器人沒有使用槓桿,並且可以自由設定下跌多少百分比再分批抄底,因此安全性較高,只要選擇的資產是優質資產,即使短期產生一定的回撤,等資產價格反彈的時候就可以盈利。

我們也對 BTC/USDT 的馬丁格爾機器人做了回測 (回測週期:15 個月,2020 年 月 ~2021 年 月 日):

按照預設 AI 的配置,馬丁格爾機器人在 年半的一個完整週期裡,年化達到了 205.68%,總共套利 623次,而中間經歷 519 的時候,最大回撤為 -52.84%,略低於持有 BTC 不動的 -55.44%

漲多少止盈

跌多少加倉

年化收益率

完成輪次

最大回撤

持 BTC 不動最大回撤

1%

1%

205.68%

623

-52.84%

-55.44%

如果我們把策略變得更保守一些,增加跌多少加倉的百分比,馬丁格爾就可以獲得更穩定的收益,更小的回撤。從下面的表格看出來,如果每下跌 10% 加倉,則馬丁格爾機器人的最大回撤就只有 -16.37%,遠遠小於持幣不動的 -55.44%,而收益也高達年化 122.12%,兼顧收益和風險。

漲多少止盈

跌多少加倉

年化收益率

完成輪次

最大回撤

持 BTC 不動最大回撤

1%

每 1% 加倉

205.68%

623

-52.84%

-55.44%

1%

每 2% 加倉

166.58%

852

-51.50%

-55.44%

1%

每 3% 加倉

133.97%

846

-46.35%

-55.44%

1%

每 5% 加倉

106.38%

684

-43.89%

-55.44%

1%

每 10% 加倉

122.12%

497

-16.37%

-55.44%

1%

每 15% 加倉

113.95%

361

-27.43%

-55.44%

1%

每 20% 加倉

110.29%

267

-17.22%

-55.44%

 

馬丁格爾機器人參數設定

HTX 馬丁格爾機器人延續 HTX 一貫的簡單好用美觀的用戶體驗。

馬丁格爾與網格交易機器人一樣有 AI 策略和手動設定兩種方式,AI 策略分為穩定型、均衡型兩種,穩定型可以降低策略的最大回撤,但收益可能也會略低,均衡型會讓收益和風險處於一個較為平衡的狀態。如果不知道如何設定,主流幣可以選擇均衡型,而對於波動特別大的山寨幣,建議選擇穩定型。

AI 策略

目前馬丁格爾的 AI 策略較為基礎,還未基於每個幣種的波動性來給出參數,一共有兩種 AI 參數:一種是均衡型,每下跌 1% 補倉,每賺取 1% 止盈;另外一種是保守型,每下跌 5% 補倉,每賺取 1% 止盈。

均衡型的收益和風險都適中,而保守型的風險更低,收益也較低。

 

手動設定

手動設定裡面一共有 項參數,也分為普通設定的參數和高級參數。

普通參數裡面一共有三個參數,分別是「跌多少加倉」、「賺多少止盈」、「投資額」,高級設定裡面是「最大加倉次數」

 

HTX 馬丁格爾為自動循環模式,也就是每一次分批抄底並止盈賣出之後就會自動進入下一輪。而以下參數的設定,都是針對每一輪的。

跌多少加倉:每一個輪次中,在首個訂單買入之後,再跌多少就會加倉,可以選擇按照比例或者按照絕對數值來填寫。比例填寫的是百分比數字,差價填寫的就是絕對值數值

賺多少止盈:每一個輪次中,在分批抄底並反彈時,賺到多少比例的時候就止盈賣出

投資額:這個馬丁格爾機器人的總投資額

最大加倉次數:每一個輪次中,把資金分成多少份分批抄底的份數。馬丁格爾機器人的每次的購買金額將以 112481632… 的序列來執行。

舉例來說,假設設定最大加倉次數為 次,則資金會被分為 份,每一輪會在開始時購買 份(即投資額的 1/8),下跌一定比例時再購買 份(即投資額的1/8),再下跌一定比例時再購買 份(即投資額的1/4),再下跌一定比例時再購買 份(即投資額的1/2),如果再次下跌,則機器人將不再購買,而是等待到幣值漲回到符合止盈比例的價格後賣出所有這 份。

 

馬丁格爾機器人 VS 網格交易機器人

馬丁格爾機器人與網格交易機器人最大的差別,就是馬丁格爾機器人是分批買入,一次賣出;網格交易機器人則是分批買入,分批賣出。由於馬丁格爾是在下跌的過程中買入越來越多的數量,因此首次開倉時持有的資產較少,而網格交易根據用戶設定的參數,在開倉時持有較多的資產,平均來說大概佔初始投入的一半。因此當行情上漲的時候,網格交易會比馬丁格爾獲得更多的趨勢收益,但如果行情下跌,網格交易也會有更大的回撤。

但由於馬丁格爾在預設的情況下,只會把資金分為 32 份,而網格交易為了追求更頻繁的套利,通常會把資金分為 100 多份,因此馬丁格爾的資金利用率會高於網格,在震盪比較大的時候,震盪收益會比網格高。

因此總結來說,馬丁格爾與網格交易的優劣可以歸納為:

趨勢收益

馬丁格爾<網格交易

震盪套利收益

馬丁格爾>網格交易

風險

馬丁格爾<網格交易

 

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