量化交易 - 网格交易策略实现与原理解析

📈 网格交易策略实现与原理解析

🧠 什么是网格交易策略？

网格交易（Grid Trading）是一种经典的量化交易策略，其核心思想是在价格的不同区间（“网格”）中设置买入和卖出操作，通过不断高抛低吸，从波动中获利，而不是预测市场的方向。

⚙️ 策略原理

✅ 核心逻辑

1. 构建网格价格区间：

   • 从某个基准价格开始，向上和向下按固定百分比（例如每 ±3%）构建多个价格“格子”；
   • 每个格子代表一个买入或卖出信号点。

2. 初始建仓：

   • 策略启动时不一定立刻交易；
   • 会等待市场价格进入设定网格后再进行首次交易。

3. 低买高卖：

   • 若价格下跌到某个“买入格”，用部分资金买入；
   • 若价格上涨到某个“卖出格”，卖出部分持仓。

4. 每个格子交易固定金额（或仓位比例）：

   • 如：每次用总资金的 20% 买入或卖出。

5. 每次只交易一格，避免频繁操作

💡 策略适用场景

📋 策略参数设置

g.grid_interval = 0.03  # 网格间距：3%
g.grid_num = 5          # 上下各5格，总10层
g.position_ratio = 0.2  # 每个格子投入 20% 的初始资金

• 网格价格通过以下方式生成：

g.buy_grid = [base_price * (1 - 3% * i) for i in 1~5]
g.sell_grid = [base_price * (1 + 3% * i) for i in 1~5]

• 例如：当前价为 100 元，则买入网格为：
  97、94、91、88、85 元；卖出网格为 103、106、109、112、115 元

💻 策略代码（基于聚宽平台）

# 导入函数库
from jqdata import *

# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):
    # 设定沪深300作为基准
    set_benchmark('000300.XSHG')
    # 开启动态复权模式(真实价格)
    set_option('use_real_price', True)
    # 输出内容到日志 log.info()
    log.info('初始函数开始运行且全局只运行一次')
    g.security = '000300.XSHG'

    # 设置网格参数
    g.grid_interval = 0.03  # 网格间距：3%
    g.grid_num = 5         # 网格数量：中间上下各5层
    g.base_price = None     # 后续初始化
    g.position_ratio = 0.2  # 每格仓位变动比例
    # 是否已初始化网格
    g.inited = False

    ### 股票相关设定 ###
    # 股票类每笔交易时的手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱
    set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')
    run_daily(market_open, time='open', reference_security='000300.XSHG')


## 开盘时运行函数
def market_open(context):
    price = get_current_data()[g.security].last_price
    
    # 初始化网格价格和初始持仓
    if not g.inited:
        g.base_price = price
        g.buy_grid = [g.base_price * (1 - g.grid_interval * i) for i in range(1, g.grid_num + 1)]
        g.sell_grid = [g.base_price * (1 + g.grid_interval * i) for i in range(1, g.grid_num + 1)]
        g.init_cash = context.portfolio.available_cash
        g.position_value_per_grid = g.init_cash * g.position_ratio
        log.info(f"初始化完成，当前价格：{price}")
        g.inited = True
        return
    
    current_position = context.portfolio.positions[g.security].value
    available_cash = context.portfolio.available_cash
    
    # 买入逻辑：当前价格低于某个买入网格且有资金
	。。。
    
    # 卖出逻辑：当前价格高于某个卖出网格且有仓位
	。。。
	详情见聚宽【搜索 “芒果量化”】 https://www.joinquant.com/view/community/detail/fc1595a15fabbfea7bd85d033ba3dbbe

📊 策略优缺点分析

✅ 优点：

• 不依赖市场预测，策略稳定；
• 自动化、纪律性强，适合程序化交易；
• 在震荡行情中能频繁盈利；

❌ 缺点：

• 无趋势识别能力，单边市可能持续亏损；
• 无止损机制，容易“越跌越买”；
• 需要较大资金以布置多个网格层级；

🧩 可扩展方向

🧠 总结

网格交易是一种简单而实用的自动化量化策略，尤其适合震荡行情中获得稳定收益。然而它本身对趋势变化并不敏感，因此建议在使用过程中配合趋势判断机制或止损机制进行风控优化。

参考：joinQuant 芒果量化