网格交易法（期货）

1. 原理

什么是网格交易法？

网格交易法是一种利用行情震荡进行获利的策略。在标的价格不断震荡的过程中，对标的价格绘制网格，在市场价格触碰到某个网格线时进行加减仓操作尽可能获利。

网格交易法属于左侧交易的一种。与右侧交易不同，网格交易法并非跟随行情，追涨杀跌，而是逆势而为，在价格下跌时买入，价格上涨时卖出。

网格交易法，用简单易懂的解释就是跌买涨卖，把资金分成n份，先用一部分资金初始建仓，再设定一个涨跌比例，每下跌设定比例买入1分，每上涨设定比例卖出1份，反复买卖赚取差价。

**优点：**程序化自动交易，可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点。在震荡行情中十分有效，震荡越多获利越多。

**缺点：**在单边行情中，它存在一定的风险（俗称“破网”）。在单边下跌时，可能会早早的满仓，持续亏损，动弹不得。而在大牛市中，却会很快卖空，资金使用率很低，收益跑不过大盘。

网格交易法也是一种简单的量化交易法，不用人工手动交易，对于不能实时盯盘上的人来说，是个理想的自动交易工具。

一、网格策略设定

1、选择标的

网格交易标底选择的主要基本原则：

①要选择股票账户能交易的标的：因为网格交易要高频买卖，并要实时成交，所以只能选择场内标的，场外基金等就不是很合适（比如股票、ETF、可转债等）；

②要选择长期行情稳定，或者上涨确定性高的标的：在单边下行的趋势里任何多头策略都无法盈利；

③要选择波动性较大的品种：网格的收益率取决于品种的波动率，波动越强，触及买入卖出线的可能就越大，卖出次数越多，兑现出的利润就越多。

④要选择交易费用尽可能低的品种：频繁交易下必然是需要选择交易费用尽可能低的品种，不然收益会被手续费吃掉，全都给券商打工了。

⑤多个标的选择应走势应该分散开来，避免同质化，最好能形成对冲，一部分涨，另一部分跌，就可以保持资金和持仓的互补和平衡。

那么可选的标的，股票振幅较大，收益率可能会比较高，但长期看有可能跌成仙股、被ST、被退市，这样就赔的本都不剩；ETF、各类宽指基金等振幅相对较小，但好在是风险系数相对股票和可转债要小；另外低价的可转债相对也比较安全。

满足这些条件，本人认为最合适的标的就是指数ETF基金，其次可以选可转债，或者一些大盘蓝筹股，我个人喜欢用ETF，因为指数ETF踩坑概率小，交易费率低且不交印花税，长期上涨确定性比个股更高。

2、设定网格区间

为了策略的安全性，需要先确定网格的边界条件，你想做的该标的价格区间，即仅当标的价格在该区间内时，保持正常运行；当价格超过区间上限价格或者下限价格时，策略就暂停运行。

可以选择震荡频率最高的区间来运行（这个影响资金利用效率），也可以选择稍微大范围空间（可以减少人工操作，省心）。如果选小了，可能一会就超过区间范围了，那就得暂停或者调整；选大了资金利用效率就小了，并且资金要求量就多了。这里需要根据标底属性和个人偏好去平衡取舍。

3、设定网格大小

网格大小需要能匹配标的的振幅大小，专业的人可以通过借助专业软件技术指标分析，新手刚接触的话大概看看觉着合适就行，主要注意标的振幅至少2倍于网格大小，最好是能几倍于网格大小，这样可以提高网格成交的概率。相对网格越小，成交的概率肯定越高，但是对资金量要求就越高（初始情况下，不知道该设置多大，保险起见可以大后小的原则试试水再适应性调整）。

震荡行情可适当收小，尽量多的抓住每一个小的波动；趋势行情可适当放大，防止过早满仓或者空仓。

4、计算建仓份数

选好标的、设定完价格区间和网格大小后，我们就开始建立一个用于网格交易的底仓，建仓仓位大小需根据标的当前的价位相对设定价格区间的相对位置而定，如果当前价格相对较低，则底仓可以稍微提高；价格相对较高，则可以先轻仓。

具体建仓份数=1+(上限价格-当前价格)/网格大小。

5、设定每格份额

每格份额需要根据投入资金、网格价格上下限及网格大小来推算。

如果是固定股数网格，则 每格买入份额=投入资金/(建仓份数+((当前价格-1格+下限价格)/2))*(当前价格-下限价格)/网格大小))；

如果是固定资金网格，则直接是 投入资金/格子数量就行了。

二、网格交易软件参数设置

策略设计完成后，需要使用有网格交易功能的软件来按策略设定好交易条件参数，然后让它自己自动交易就行了。这里用uSMART举例：选择标的-交易-智能下单-网格交易-填入参数-提交。

怎样设计网格？

投资者可以随意设置网格的宽度和数量。既可以设置为等宽度，也可以设置为不等宽度的。设置等宽度网格可能会导致买点卖点过早，收益率较低。设置不等宽度网格能够避免这个问题，但如果行情出现不利变动，可能会错失买卖机会。

网格交易法的盈利情况

*在行情震荡上涨时：*

假设格子之间的差为1元钱，每变化一个格子相应的买入或卖出1手，则通过网格交易当前账户的净收益为6元，持空仓4手，持仓均价为12.5元。

*行情震荡下跌时：*

同理可知，净收益为8元，持4手多仓，平均成本为7.5元。

可以看到，无论行情上涨还是下跌，已平仓的部分均为正收益，未平仓的部分需要等下一个信号出现再触发交易。

即使网格交易能够获得较为稳定的收益，但也存在一定的风险。如果行情呈现大涨或大跌趋势，会导致不断开仓，增加风险敞口。这也是为什么网格交易更适用震荡行情，不合适趋势性行情。

核心

网格交易主要包括以下几个核心要点：

- 挑选的标的最好是价格变化较大，交易较为活跃 网格交易是基于行情震荡进行获利的策略，如果标的不活跃，价格波动不大，很难触发交易。 - 选出网格的压力位和阻力位 确定适当的压力位和阻力位，使价格大部分时间能够在压力位和阻力位之间波动。如果压力位和阻力位设置范围过大，会导致难以触发交易；如果压力位和阻力位设置范围过小，则会频繁触发交易。 - 设置网格的宽度和数量 设定多少个网格以及网格的宽度可根据投资者自身喜好自行确定。

2. 策略思路

第一步：确定价格中枢、压力位和阻力位 第二步：确定网格的数量和间隔 第三步：当价格触碰到网格线时，若高于买入价，则每上升一格卖出m手；若低于买入价，则每下跌一格买入m手。

回测标的：SHFE.rb1901 回测时间：2018-07-01 到 2018-10-01 回测初始资金：10万 注意：若修改回测期，需要修改对应的回测标的。

策略难点：

• 怎样记录价格是否突破网格线？

解决方法：有些人可能会想到用当前价格与网格线对应的价格进行比较，但这样操作比较麻烦，步骤繁琐。这里采用区域判断方式。根据网格线划分网格区域为1、2、3、4、5、6.利用pandas库提供的cut函数，将当前价格所处的网格区域表示出来。当网格区域发生变化，说明价格突破了一个网格线。

• 如何避免出现4区-5区开仓一次,5区-4区又平仓一次这种“假突破”？

解决方法：4-5开仓一次和5-4平仓一次实际上突破的是一根线，此时的形态是价格沿着这根线上下波动。只有第一次穿过这条线时才是真正的交易信号，其他的并没有形成突破。因此我们需要一个变量储存每一次交易时网格区域的变化形态(按照从大到小的顺序)，比如5-4可以记为[4,5],4-5记为[4,5]。当新的记录=旧的记录时，信号失效。

3. 策略代码

# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals
import numpy as np
import pandas as pd
from gm.api import *
'''
本策略标的为：SHFE.rb1901
价格中枢设定为：前一交易日的收盘价
从阻力位到压力位分别为：1.03 * open、1.02 * open、1.01 * open、open、0.99 * open、0.98 * open、0.97 * open
每变动一个网格，交易量变化100个单位
回测数据为:SHFE.rb1901的1min数据
回测时间为:2017-07-01 08:00:00到2017-10-01 16:00:00
'''
def init(context):
    # 策略标的为SHFE.rb1901
    context.symbol = 'SHFE.rb1901'
    # 订阅SHFE.rb1901, bar频率为1min
    subscribe(symbols = context.symbol, frequency='60s')
    # 设置每变动一格，增减的数量
    context.volume = 1
    # 储存前一个网格所处区间，用来和最新网格所处区间作比较
    context.last_grid = 0
    # 以前一日的收盘价为中枢价格
    context.center = history_n(symbol= context.symbol,frequency='1d',end_time=context.now,count = 1,fields = 'close')[0]['close']
    # 记录上一次交易时网格范围的变化情况（例如从4区到5区，记为4,5）
    context.grid_change_last = [0,0]
def on_bar(context, bars):
    bar = bars[0]
    # 获取多仓仓位
    position_long = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long)
    # 获取空仓仓位
    position_short = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Short)
    # 设置网格和当前价格所处的网格区域
    context.band = np.array([0.97, 0.98, 0.99, 1, 1.01, 1.02, 1.03]) * context.center
    grid = pd.cut([bar.close], context.band, labels=[1, 2, 3, 4, 5, 6])[0]
    # 如果价格超出网格设置范围，则提示调节网格宽度和数量
    if np.isnan(grid):
        print('价格波动超过网格范围，可适当调节网格宽度和数量')
    # 如果新的价格所处网格区间和前一个价格所处的网格区间不同，说明触碰到了网格线，需要进行交易
    # 如果新网格大于前一天的网格，做空或平多
    if context.last_grid < grid:
        # 记录新旧格子范围（按照大小排序）
        grid_change_new = [context.last_grid,grid]
        # 几种例外：
        # 当last_grid = 0 时是初始阶段，不构成信号
        # 如果此时grid = 3，说明当前价格仅在开盘价之下的3区域中，没有突破网格线
        # 如果此时grid = 4，说明当前价格仅在开盘价之上的4区域中，没有突破网格线
        if context.last_grid == 0:
            context.last_grid = grid
            return
        if context.last_grid != 0:
            # 如果前一次开仓是4-5，这一次是5-4，算是没有突破，不成交
            if grid_change_new != context.grid_change_last:
                # 更新前一次的数据
                context.last_grid = grid
                context.grid_change_last = grid_change_new
                # 如果有多仓，平多
                if position_long:
                    order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.volume, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market,
                                 position_effect=PositionEffect_Close)
                    print('以市价单平多仓{}手'.format(context.volume))
                # 否则，做空
                if not position_long:
                    order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.volume, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market,
                                 position_effect=PositionEffect_Open)
                    print('以市价单开空{}手'.format(context.volume))
    # 如果新网格小于前一天的网格，做多或平空
    if context.last_grid > grid:
        # 记录新旧格子范围（按照大小排序）
        grid_change_new = [grid,context.last_grid]
        # 几种例外：
        # 当last_grid = 0 时是初始阶段，不构成信号
        # 如果此时grid = 3，说明当前价格仅在开盘价之下的3区域中，没有突破网格线
        # 如果此时grid = 4，说明当前价格仅在开盘价之上的4区域中，没有突破网格线
        if context.last_grid == 0:
            context.last_grid = grid
            return
        if context.last_grid != 0:
            # 如果前一次开仓是4-5，这一次是5-4，算是没有突破，不成交
            if grid_change_new != context.grid_change_last:
                # 更新前一次的数据
                context.last_grid = grid
                context.grid_change_last = grid_change_new
                # 如果有空仓，平空
                if position_short:
                    order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.volume, side=OrderSide_Buy,
                                 order_type=OrderType_Market,
                                 position_effect=PositionEffect_Close)
                    print('以市价单平空仓{}手'.format(context.volume))
                # 否则，做多
                if not position_short:
                    order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.volume, side=OrderSide_Buy,
                                 order_type=OrderType_Market,
                                 position_effect=PositionEffect_Open)
                    print('以市价单开多{}手'.format(context.volume))
    # 设计一个止损条件：当持仓量达到10手，全部平仓
    if position_short == 10 or position_long == 10:
        order_close_all()
        print('触发止损，全部平仓')
if __name__ == '__main__':
    '''
    strategy_id策略ID,由系统生成
    filename文件名,请与本文件名保持一致
    mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
    token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
    backtest_start_time回测开始时间
    backtest_end_time回测结束时间
    backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
    backtest_initial_cash回测初始资金
    backtest_commission_ratio回测佣金比例
    backtest_slippage_ratio回测滑点比例
    '''
    run(strategy_id='strategy_id',
        filename='main.py',
        mode=MODE_BACKTEST,
        token='token_id',
        backtest_start_time='2018-07-01 08:00:00',
        backtest_end_time='2018-10-01 16:00:00',
        backtest_adjust=ADJUST_PREV,
        backtest_initial_cash=100000,
        backtest_commission_ratio=0.0001,
        backtest_slippage_ratio=0.0001)

4. 回测结果和稳健性分析

设定初始资金10万，手续费率为0.01%，滑点比率为0.01%。回测结果如下图所示。

回测期间策略累计收益率为4.16%，年化收益率为16.50%，基准收益率为0.91%，整体跑赢指数。最大回撤为0.72%，胜率为100%。在2018年7月12日以后，标的没有交易，说明此时标的价格已经超过设置的网格范围，可以适当加宽或增加网格数量。

为了检验策略的稳健性，保持标的和回测期不变，改变网格间隔和网格数量，得到回测结果如下表所示。

网格间隔	网格数量	手续费	年化收益率	最大回撤	胜率	未平头寸
0.01*价格中枢	6	50.55	16.50%	0.72%	100%	0手多单
0.02*价格中枢	6	36.89	26.21%	7.82%	100%	2手空单
0.005*价格中枢	6	61.42	-30.24%	22.04%	85.71%	3手空单
0.01*价格中枢	4	18.11	15.49%	4.17%	100%	1手多单
0.02*价格中枢	4	18.16	16.08%	4.16%	100%	1手空单
0.005*价格中枢	4	21.72	-51.27%	31.39%	100%	4手空单

可以看到，改变网格间隔和网格数量对回测结果的影响较大。整体胜率较高，但存在部分未平头寸。在网格间隔设置为0.01倍价格中枢时，整体收益率最高，最大回撤也处于较低水平；在网格间隔为0.02倍中枢价格时，整体收益率最差。由此可以看出，网格间隔对收益率的影响要高于网格数量。因此，在利用网格交易法时，需要设置合理的网格间隔。

注：此策略只用于学习、交流、演示，不构成任何投资建议。