倍投策略

策略说明

在众多交易策略之中，有一个很有名同时也是号称“永远不会输钱”的交易策略——马丁格尔策略。

马丁格尔策略

马丁格尔，是一种基于18世纪流行于法国赌场的交易策略，在赌场游戏系统中盛行至今，号称“永远不输钱”的马丁格尔，目前在大多数赌场依然被限制加仓次数。

马丁格尔策略的操作准则是：你以一单位赌注开始，在每次赔钱后，将赌注加倍，而在任何一次赢钱后，下一次又回归到一单位赌注。因此，无论在赢钱之前输了多少次，只要概率让下注者赢一次，不仅会收回先前到损失，还会获得第一次赌注总额的收益。

马丁格尔策略从赌场被移植到金融交易市场中，创造了许多盈利奇迹和滑铁卢式的交易亏损。

该策略认为行情永远会回调——即每一次交易盈利或亏损都是随机独立事件。

从较长的周期来看这也许是对的，但真实情况往往比这更加复杂，价格行情既不是随机的，交易者也不可能有无限多的筹码。

因此马丁格尔策略适用于震荡行情，一旦走出震荡开始单边行情，就会迎来非常大的风险。

反马丁格尔策略

反马丁格尔策略就是将马丁格尔策略反向操作：你以一单位赌注开始，在每次赚钱后，将赌注加倍，一直到你所「期待赢的次数」达到，就再从一单位赌注开始押注。如果在未达到「期待赢的次数」就输掉了，同样就从头开始，以一单位赌注重新开始押注。

这是马丁格尔策略在交易市场上的变种，通常是通过一些指标判断行情进入单边趋势后，在趋势前期通过逐步加仓获取高额利润，并且通过限制次数的方式来控制风险。

马丁格尔策略虽然是一种非常好用的仓位策略，但是该策略同样”盈亏同源“——它的根本缺陷在于默认市场是一种单一态的随机概率事件，因此在使用它的时候，一定要慎重，最好配合上趋势指标一起使用。

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我们仅提供一个简单且不完备的交易策略，使用时请注意规避风险，我们希望你能够在sandbox环境配合其他参数或是策略进行测试调整，我们也不想你成为一个慈善家！！！

当然，如果这个过程中，你遇到任何问题或是有赚钱的策略想要分享，请在ISSUE中反映，我们会努力及时响应。

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如何使用

• 安装Python

  • Windows系统请前往Python官网自行安装，64位请选择1，32位请选择2。

    

    • 在开始安装时请注意将以下选项勾选：

      

  • MAC OS X安装

    • 打开命令终端，输入以下命令安装Homebrew（安装过程中需要输入电脑密码）：

      /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
      

    • 在命令终端输入以下命令，安装Python3：

      brew install python
      

    • 在命令终端输入以下命令，确认是否安装成功：

      python3 --version
      

      

• 确保你已经安装git (mac 自带该软件,终端输入which git，查看安装位置)，未安装者请前往官网git安装。

• 在命令终端输入以下命令，安装项目依赖：

  pip3 install python-kumex
  

  

• 在你需要跑策略的位置新建文件夹（例如桌面），右键点击新建的文件夹选择**“新建位于文件夹位置的终端窗口”（windows系统：在右键点击文件夹点击git Bash here**），在弹出的窗口中输入以下命令，克隆项目至本地，完成后本地会新增文件夹double-strategy：

  git clone https://github.com/Kucoin-academy/double-strategy.git
  

  

• 打开克隆好的项目（double-strategy）文件夹，将config.json.example文件重命名为config.json，并用文本编辑器（比如记事本）打开config.json，然后完善相关的配置信息：

  {
    "api_key": "api key",
    "api_secret": "api secret",
    "api_passphrase": "api pass phrase",
    // 是否是沙盒环境  
    "is_sandbox": true
  }
  

• Mac/Linux 在项目目录下打开命令终端：

  cd double-strategy
  

  • 用以下命令让你的策略运行起来：

    ./double_strategy.py
    

• Windows 在项目目录下打开命令终端：

  cd double-strategy
  

  • 用以下命令让你的策略运行起来：

    py double_strategy.py