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币安 3 个成功的网格交易策略(新手指南)

什么是网格交易,为什么您应该关注它?

您是否因为无法24/7全天候关注市场而感觉错过了加密货币的利润?网格交易就是解决方案。这是一种强大的策略,您可以在特定价格范围内自动放置一系列买卖订单。把它想象成设置一张“网”,以捕捉自然价格波动带来的利润。

当像BTC或ETH这样的资产价格下跌到您设定的某个水平时,您的机器人会自动买入。当价格上涨时,它会卖出。就这么简单。这种系统化的方法对初学者有两个巨大的优势:

  1. 它消除了情绪。不再有恐慌性抛售或因害怕错过(FOMO)而买入。该策略基于纯粹的逻辑,由交易机器人完美执行。
  2. 它在您睡觉时工作。市场永不关闭,通过自动化的网格策略,您的交易机会也永不停止。

准备好学习如何将其付诸实践了吗?这里有3个关键的网格交易策略,您今天就可以用我们的机器人来实施。

策略1:经典横盘市场网格

这是最常见、最直接的网格交易策略。它在“横盘”或“盘整”市场中效果最佳,即加密货币的价格在明确的上下限之间波动,没有强劲的长期趋势。

运作方式:您在此范围内设置您的网格。随着价格的震荡,机器人将不断地低买高卖,从市场的不确定性中产生稳定的小额利润。

实际例子:
想象一下,比特币(BTC)$68,000(支撑位)和$72,000(阻力位)之间交易。您可以将您的网格设置为:

  • 每下跌$200设置一个买单,直到$68,000。
  • 每上涨$200设置一个卖单,直到$72,000。

现在,您的机器人将在此范围内的每一次$200的波动中自动获利。

最适合:希望从稳定或盘整的市场中获利,而无需预测重大突破的交易者。

策略2:趋势跟踪网格(“做多”策略)

如果市场不只是横盘整理,而是在缓慢攀升呢?您可以调整您的网格以从温和的上升趋势中获利。我们的机器人非常适合这种情况。

运作方式:您设置一个跟随价格上涨的网格。机器人仍会在小幅下跌(回调)时买入,在局部高点卖出。最重要的是,我们的机器人被设计为在价格上涨时激活新的、从未使用过的买入水平。这样,机器人不仅能获利,还能系统地积累资产,为在更高水平卖出做准备。

实际例子:
如果您预计ETH的价格将从$3,500上涨到$4,000,您可以在此范围内设置网格。当价格首次达到$3,600时,机器人会激活这个水平。在下一次回调至$3,600时,它将进行购买,然后在价格上涨到(比如说)$3,700时卖出。这样,您就可以“驾驭”更大上升趋势的浪潮,并在此过程中获利。

最适合:看涨的交易者,他们相信资产的价值会升值,并希望在从短期波动中获利的同时,以有纪律的方式积累资产。

策略3:弹性网格(无止损交易)

如果价格急剧突破您的网格范围会发生什么?许多机器人会使用止损,以亏损告终。我们的方法不同,它基于耐心。

运作方式:我们的机器人,在设计上,不使用止损。如果价格跌破最低的网格水平或升破最高的水平,机器人只会停止开设新头寸并耐心等待。一旦价格回到您定义的网格范围,该头寸的交易就会自动恢复。这个策略可以保护您免受因突然的、暂时的价格波动(图表上的“影线”),而导致亏损平仓,这种情况常常将交易者震出市场。

实际例子:
在我们的BTC例子中(范围$68k-$72k),如果价格突然跌至$67,000,机器人不会亏本卖出您的BTC。它只会暂停购买并等待。当市场冷静下来,价格回到$68,000时,机器人将恢复正常操作,在网格内进行买卖。

最适合:相信所交易资产的长期价值,并希望避免因市场恐慌或剧烈、短暂的价格波动而造成损失的交易者。

这种方法的风险是什么?

虽然我们的策略很强大,但了解风险很重要:

  • 长期脱离网格的风险:由于机器人不使用止损,最大的风险是价格永久性地向下跌出网格范围。在这种情况下,机器人将持有已购买的资产(“被套”),等待价格回升。这需要对项目有信心,并且可能会长期占用您的资金。
  • 交易费用:网格交易涉及许多小额交易,因此费用可能会累积。请确保您在每个网格水平上的利润高于您支付的费用。
  • 幽灵影线(Ghost Wicks):有时,突然的、非常短暂的价格飙升(“影线”)可能会触发一个立即变得无利可图的买卖订单。在流动性较差的交易对上,这是一个罕见但可能存在的风险。

使用这些策略最明智的方式:自动化

阅读这些策略是一回事,但手动执行它们几乎是不可能的。您真的能24/7坐在电脑前,以完美的精度下达数十个订单吗?当然不能。

这就是交易机器人成为您最强大工具的地方。专业的机器人会自动执行整个过程,在您工作、睡觉和生活的同时,完美地执行您选择的策略。

ATHgrid机器人是专门为轻松、安全地实施这些独特的网格策略而设计的。因为它在您的计算机上本地运行,您的API密钥和策略将保持私密并完全在您的控制之下。它旨在以成功进行网格交易所需的精确性、纪律性和耐心来执行交易。

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