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了解网格交易在加密货币中的运作方式,如何设置网格机器人,网格交易何时最有效,以及在2026年运行自动网格策略的风险。
什么是网格交易?从价格波动中获利
网格交易是一种自动化策略,它在设定的价格上方和下方以规则的价格间隔下单买入和卖出,形成一个订单网格。当价格在网格范围内波动时,机器人反复在低位买入、高位卖出,从每个完成的买卖周期中积累利润。
该策略不需要预测价格会朝哪个方向移动。它本身从价格波动中获利:只要价格在网格范围内上下波动,机器人就会持续完成盈利交易。波动越大,完成的周期就越多,积累的利润也就越多。
网格交易通过自动化机器人平台(包括3Commas、Pionex以及Binance和OKX上的交易所原生网格机器人功能)变得非常容易获取。曾经需要定制开发的现在可以在几分钟内部署,成为零售加密参与者中最受欢迎的自动化策略之一。
如何设置网格:关键参数
网格交易设置需要定义几个关键参数,这些参数决定了策略的行为和风险特征。
价格范围定义了网格的上下界限。在这个范围内下单。如果价格超出这个范围,交易停止,您将持有一个完整的头寸(如果价格低于下限)或完全处于现金状态(如果价格高于上限)。
网格线的数量决定了在这个范围内下了多少买入和卖出订单。更多的网格线意味着订单之间的间隔更小,每个完成周期的利润更小,但交易完成的频率更高。更少的网格线意味着间隔更大,每个周期的利润更大,但完成的频率较低。
总投资金额在所有网格线之间分配。如果投资额为$10,000,且有20条网格线,则大约为每个网格级别分配$500。
在算术网格(级别之间等额美元间隔)和几何网格(等百分比间隔)之间的选择会影响网格的行为。几何网格通常更适合波动性资产,因为百分比变动比绝对美元变动更重要。
何时网格交易效果最佳
网格交易在特定市场条件下表现最佳,而在其他条件下则失败。了解何时部署它与了解它如何运作一样重要。
横向、区间限制市场是网格交易的理想环境。当资产在没有强烈方向趋势的情况下在定义范围内波动时,网格能够从每一个上下波动中捕获利润。在巩固阶段,像 BTC/USDT 这样的稳定大型交易对是主要候选者。
区间内的高波动性放大了网格利润。一个在网格边界之间频繁移动的市场完成的周期比一个几乎不波动的市场要多。区间限制行为与显著的区间内波动性的结合就是理想状态。
在强趋势市场中,网格交易表现不佳。在持续的上升趋势中,机器人在每个网格水平上卖出,随着价格上涨,错过了简单的买入持有头寸能够捕获的全部上行。在持续的下降趋势中,机器人在每个网格水平上买入,随着价格下跌,随着以接连更低的价格填补头寸,累积越来越大的损失。
网格交易风险及其管理方式
网格交易看起来貌似安全,因为它产生频繁的小利润,但它包含了需要积极管理的重大风险。
无限下行是主要风险。如果价格跌破您的网格下边界,机器人将使用其所有的稳定币资本以逐渐降低的价格购买资产。您现在已经完全投资于一个已经下跌到您整个预期范围内的资产。这在您出售之前不是亏损,但未实现的损失可能是巨大的。
资本效率低下是一个需要考虑的问题:网格交易占用了固定范围内的资本。如果价格上升并保持在该范围之外,您将完全持有稳定币,错失了持续的增值。您获取了网格利润,但放弃了来自您未预见的趋势的潜在上行机会。
管理网格交易风险需要设定反映基于历史波动性的现实价格行为的范围,仅使用可以承受长期持有的资本,并在市场条件发生重大变化时主动重新评估和重设网格。
在去中心化交易所上的网格交易和集中的流动性
网格交易与DeFi的集中流动性池,特别是Uniswap V3之间存在重要的联系。
在Uniswap V3中,集中流动性头寸是流动性提供者在特定价格范围内存入资本,其运作方式类似于网格交易策略。当价格在范围内波动时,头寸会在两种资产之间自动转换,有效地在价格下跌时买入基础资产,在价格上涨时卖出。流动性提供者在他们的范围内进行的每一笔交易都可以赚取交易费用。
这种平行关系意味着在当前价格周围的定义范围内提供Uniswap V3的集中流动性本质上是一种网格交易策略,赚取费用收入而不是单纯的价格波动利润。风险是相似的:如果价格移动到范围之外,头寸会完全变为表现不佳的资产。
链上网格机器人和像Arrakis Finance和Gamma Strategies这样的范围流动性管理协议自动化集中流动性管理,随着市场条件的变化重新平衡范围。这些代表了DeFi原生的网格交易概念。
网格交易:纪律性的自动化
网格交易是加密货币中最易于接触的自动化策略之一,只需通过现代机器人平台部署就能使用最少的技术知识,同时在合适的市场条件下提供真正的盈利潜力。
关键在于在合适的条件下使用它。在震荡市场中部署网格并定期监控,以评估条件是否发生变化,是一种合理的做法。在趋势市场中部署网格后就忘记它,尤其是交易者在相信自己拥有被动收入策略的同时,却累积了大量未实现的损失。
在学习策略在不同市场条件下的表现时,从较小的资本分配和保守的网格范围开始。观察网格在不同市场环境中运作的体验是有效地配置未来网格的最佳教育。
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