只要做量化交易有些年头的朋友，相信都遇到过行情震荡时，趋势策略不太有效、资金曲线出现连续回撤甚至创出历史最大回撤的经历。这时，大家都会想，要是能找到一些震荡策略，把回撤的这个坑填上，那整个交易系统就完美了。

其实真正难找的并不是策略本身，而是如何准确判断震荡的开始和结束，这才是圣杯难寻的根本原因。如果我们能清晰地判断出目前是震荡行情，或者某些品种的走势总体偏震荡，就可以轻松找到一种盈利能力很强的震荡策略，这就是今天要给大家介绍的——网格交易法。

我们经常说市场价格没人能精确预测，但是无论市场价格如何上下波动，不外乎3种形态：上涨，盘整，下跌。我们的盈利来源于市场行情的波动，一条平直线的行情谁也无法盈利，可是由于行情总是神出鬼没，用习惯、情绪进行操作，在市场中很难赚到钱，心里想的是高抛低吸，手里操作却经常是高买低卖，左右挨耳光。

本文章将为大家介绍一种不依赖人为思考，像渔网一样把行情的波动一网打尽的交易策略—网格交易。文章将分为网格交易具体操作方法、网格策略的优缺点与解决方案以及历史回测三个部分，话不多说，让我们开始吧。

我们总结了网格交易的优点和缺点。现在我们简单用acktrader进行回测，我会在后续会给大家分享大家如何自己写回测程序。我们刚才说了，网格交易比较适合宽基指数ETF，那我们这里写一下针对沪深300的回测。

上个世纪40年代，信息论之父香农（Claude Elwood Shannon）在他的十多年交易生涯里，取得了年化29%的复利增长。申农的网格策略用两句话来概括就是 1. 股价的涨跌是不可预测的 2. 股价上涨就不断卖出套现，股价下跌就不断买进股票。这也就是最基础最古老的网格交易法，我们可以认为第一句话是市场观，第二句话是方法论。并且这两句话经历了时间的考验。

现在我们基于资金筹码分布的形状，将网格交易大致可以分为：

对称等差模型，对称等比模型，对称指数模型，金字塔网格模型，等市值模型、趋势网格模型等。本文章将着重介绍前三种基本网格交易模型。对称两字代表以价格中枢为界，往上往下的买卖策略是对称的，同样的网格距离往上卖多少，往下就买多少。

拿最基本的对称等差网格举例：

第一种情况，市场先上涨，再下跌。我们起点以10万元建仓，也就是初始建仓一万份，每上涨一格卖1000份，每下跌一格买1000份，行情从10元涨到了12.5元又跌回了10元，我们获得了5个格子的利润，也就是1000×5×0.5 = 2500元。1000代表份额数，5代表格数，0.25代表每一格价格变动。

第二种情况，市场先下跌至7.5元，然后反弹至10元，按照跌买一格，涨卖一格的方法，那么我们依然可以获得5个格子2500万元利润。

但是这里存在一种极端情况，假设市场跌到了7.5元依旧继续下跌，而此时已经没有资金补仓了怎么办，此种情形俗称破网，这种情况如果出现就比较尴尬了，但是由于我们选择的标的长期来看大概率是上涨的宽基指数，因此也不用慌，继续持有即可。而且即使是破网情况，相比一开始一次性买入回撤也更小，10下跌至7.5回撤达25%，但通过网格交易使回撤降低到了21%。

当然实际情况要比前两种案例更加复杂，但是万变不离其宗，只要最终价格回到网格原点，你的收益都取决于你卖出的格子数。

据统计，一年内有70-80%的时间行情处在震荡状态中，单边走势只有20%左右时间。大家可以自己统计一下上证指数从6124点跌倒1664点附近，其绝对跌幅为4460点，但下跌过程中的每次反弹幅度累计大约为5600点，其累计反弹幅度超过下跌幅度。由于网格交易基本要求还是建立在长期价格至少能持平或者上涨的前提，这也就是为什么网格策略在宽基指数ETF上格外有效。

好介绍到这里，我们可以总结一下网格交易它的优缺点：

首先由于定义清晰，简单明了，网格交易第一个优点就是：①简单、易操作。第二，通过前面文章的描述可以发现，它是一种不进行预测价格涨跌的交易方法。这也就是该交易模式的第二个优点：②入场时间不关键、无需择时。不需要预测市场，甚至不需要研究基本面，只需要设置每格间距等参数，这样交易者的压力会小很多。第三，书本上教的，也是隐藏的优点，就是③网格策略胜率极高，我们甚至可以认定每一笔交易都是正确的。因为只要上涨你就套现了对吧？但是下跌了你并没有计入净亏损，因为你并没有卖嘛，而且计入账面浮亏。所以我们要辩证地看这个优点。当一个人说他的策略胜率是百分百，某种角度来说他可能没有骗人。但是事实？可能等待他的也许也是一次爆仓。

然后就引出了网格策略的第一个缺点：①无止损。因为当价格持续下跌时，该策略需要你不断的买入，虽然你后续的操作都是为了降低你的成本线，但是由于网格本身不会帮助你止损，你还是可能出现比较大的浮亏。解决方法是我们采用较大的网格档位，原来是跌5%买一次可以改为10%买一次，或者一次买10%变成买5%，这样我们就不会很快地把手里子弹都打完，其次我们可以人为地对它设置止损线。

那第二个缺点就是：②网格交易无法抵御系统性风险。后面我会专门出一文章解释什么是系统性风险beta，什么是超额收益alpha。这里简单来讲就是，系统性风险是由于全局性的共同因素导致所有的证券标的收益产生影响的风险，它一定会存在。就是无论你怎么修改你的交易策略，分散持仓也好、内部互相对冲也好，它都是不可能被消除的，你对交易策略进行修改只不过是从一种市场风险推向了另一种市场风险罢了。就算你全部清仓，全部持币，那你的风险就是突发的通货膨胀，你的资产依然会收到冲击。而且在市场越久，越大概率遇上系统性风险。刚才说了虽然你的胜率很高，但是你依然要做好面临巨大浮亏的可能性的准备，虽然这个概率非常小，但是它就是存在，而且由于网格交易本身无止损，所以你需要做额外的风险管理（Risk Management），也就是你把网格策略和自己的经验进行结合，比如我知道这个策略就适合做宽基、做震荡，那我要结合另一个模型，必须波动性预警信号进行判定，那你的这个系统性风险虽然存在但是会再一次降低你的系统性风险。

好，说完了风险，那网格交易的第三个缺点就是：③资金使用效率问题。因为当长时间横盘或上涨，如果遇不到大跌，你可能只买进去50%-60%的仓位，因为害怕刚才所说的系统性风险，你的建仓时间可能是比较长的，这样就会导致你手上还有很多资金是闲置的。当然解决的方法有很多，比如说你剩余的钱买一些短债或者做其他的短线操作，这样当这边需要钱的时候可以灵活补仓，也不至于放着贬值。

我们总结了网格交易的优点和缺点。现在我们简单用Backtrader进行回测，我会在后续会给大家分享大家如何自己写回测程序。我们刚才说了，网格交易比较适合宽基指数ETF，那我们这里写一下针对沪深300的回测。

我们用tushare平台接口调取一下2011年1月1日到今年2021年1月1日这10年的数据。交易佣金设置为万分之一。由于我们回测年限比较长，使用静态的网格就不太合适，我这里使用动态的网格，具体来说就是采用10天最高收盘价和最低收盘价平均数作为当前时间网格0轴，并采用等比划分网格，从零开始建仓。由于采用了动态的网格，我们就可以把网格设置相对密集一些。如果我们以价格的2%作为一个档位，一共设置十档，通过回测可以看到，从初始的10万元到最后的14.2万，年化收益率3.75%，最大回撤为26.32%；

如果持有不动，从3189到5211，年化收益5.21%，最大回撤为46.21%。

那如果我们以价格的1%作为一个档位，可以看到，从初始的10万元到最后的16.3万，年化利率5.16%，最大回撤为27.61%。我们可以发现通过网格策略，大小网格策略的最大回撤都被我们大幅降低了，而以1%作为网格宽度的策略年化相对2%的网格策略提升了很多，几乎与全仓持有十年年化收益相同，这也侧面的说明a股的短期波动率真的是不低的。

而且如果你运气不好，从2015年6月15最高点入场，你一直持有到现在，你将会亏损百分之7，而若采用网格策略你则会有接近20个点的收益。

同样，你可以用相同参数测试一下国证1000指数等，会得出相似的结论，这里展示下图就不进行详细介绍了。

看到这里有的小伙伴可能还会质疑？你说上升趋势的时候，我们用上升趋势策略，下跌趋势的时候，用下跌时候的策略，而在盘整震荡时候，就可以用盘整震荡的策略，比如网格策略，可这不还是需要我们来择时吗？我们学这些策略有什么意义？

在文章的结尾，我首先想告诉大家，世界上不存在不承担风险还能一劳永逸的策略，有的只是一直在进步的人。我们在学到一个策略的时候，你可以根据自己对行情的判断进行魔改，比如不在完全横盘，而在震动向上的行情中，你可以以每次的前高位置来动态的调整网格，而不是静态的网格，这样就很大程度解决了上涨而踏空的问题，这也就是金融评论家经常推荐大涨观望，不做操作，跌下来越跌越买的一个量化体现。而这种策略，比如在20年疫情美股暴跌期间采用，你现在获得非常高的收益。

另外，因为对于一个单一标的来说，单边上升下降的时间是非常短的，大部分都处于盘整震荡阶段。所以我们比较容易判断出来那段时间它在震荡盘整，然后我们只在震荡的时间区间用网格。或者，你平时就挂着网格，然后关注波动性预警指标，什么时候这个波动性预警指标突然拉高，那预示着可能横盘快结束了，后面孕育着大行情，你就把网格策略关掉，这也是非常科学的。

那你看到这里其实你已经明白了每个指标策略既然不能保证你百分百盈利为什么我们还需要学习，就是因为你现在已经把每天判断明天涨跌这个几乎不可能的事情转化为，判断接下来的行情是单边上涨、单边下跌还是震荡，或者是判断波动率，因为每种行情你都有相对应的策略和风控，而这个新的问题相较于每天猜明天的涨跌已经被简化很多。这就是指标策略的意义。网格策略其实是一个非常基础的策略，我们后面将会为大家介绍更多实用、可操作的策略。

总之，工具是死的，人是活的，但依靠工具的帮助，至少让我们在这个残酷市场中存活下来又多了一份把握。

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