网格交易策略：从原理、应用到实战Python回测

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引言

随着金融市场的快速发展，量化交易成为投资者追求收益的一种重要手段。在众多的量化交易策略中，网格交易策略（Grid Trading Strategy）因其简单易用、风险控制灵活等优点而备受青睐。网格交易策略的核心思想是“低买高卖”，通过分段买卖来赚取市场波动中的差价。在不同的市场环境下，网格交易都展现出了独特的魅力。然而，尽管网格策略在震荡市场中表现优异，但在趋势行情或极端市场波动中也存在一定的局限性。

本文将详细介绍网格交易策略的基本原理和核心逻辑，分析其优缺点，结合实战案例展示其应用场景，并通过Python代码演示如何基于股票指数在Backtrader平台上进行回测，以帮助读者更好地理解和运用这一策略。

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基本原理

网格交易策略是一种基于价格波动的量化交易策略。其基本原理是将市场价格按照一定的间隔划分为多个价格层，并在这些价格层之间进行买卖操作。在价格较低的层次买入，在价格较高的层次卖出，从而在震荡市场中通过波动获利。

网格交易策略首先是设定价格区间的上限和下限，并根据该区间划分出多个等距的价格层（网格）。例如，如果价格区间为10元到12元，可以将其划分为0.2元为单位的多个网格（10, 10.2, 10.4,…, 12）。当价格跌破某个网格时买入，当价格上涨超过网格时卖出。例如，价格从10.4下跌到10.2时买入，从10.2上涨到10.4时卖出。该过程重复进行，持续捕捉每个网格内的波动收益。网格交易策略的核心在于不预测市场的具体趋势，而是基于市场的波动性进行操作。只要价格在设定的网格范围内上下波动，策略便能够盈利。

网格交易策略适用于波动性较强的市场，尤其是震荡市或无明显趋势的市场。在这些市场环境下，网格策略能够通过频繁交易赚取差价。而在单边上涨或下跌的市场中，网格策略的表现则相对较差，因为此时价格可能会持续向单一方向偏移，导致买入订单积累而无法卖出获利。

网格交易策略的优点在于无需预测市场方向，只依赖于价格的波动性，且很容易地被程序化，交易者只需设定好网格区间和规则，便可自动进行买卖操作，有助于减少情绪波动带来的主观决策失误。

缺点则表现在：

（1）适应性差。网格交易策略的最大风险在于市场趋势性强烈时效果不佳，尤其在单边上涨或下跌的行情中，可能会造成买单无法及时卖出，或者卖单没有买回的机会。

（2）资金占用高。为了在不同的价格区间内进行操作，网格策略通常要求较高的资金量。尤其是在价格大幅下跌时，可能需要更多的资金进行补仓操作。

（3）交易频繁，手续费高。由于网格策略依赖频繁的买卖操作，手续费和滑点可能会对收益产生较大影响，特别是在交易成本较高的市场环境下。

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策略回测

在网格交易策略中，寻找合适的网格间距、最低价、最高价等参数，是提高策略效果的关键。手动设置这些参数可能不适合所有市场环境，因此自动化调整这些参数有助于提升策略的灵活性和适应性。自动化寻找这些参数的方法可以通过历史数据的统计分析、技术指标、机器学习优化等手段实现。以下是一些常见的自动化方法和步骤。

自动寻找网格参数的基本思路

要自动化确定网格间距、最低价和最高价，通常需要考虑以下几个关键步骤：

（1）确定价格波动区间：
使用历史价格数据的最大值和最小值作为初步参考，从而确定网格的最低价和最高价。
（2）确定网格间距：
使用市场波动率、历史价格数据的均值和标准差，或根据技术指标如ATR（平均真实波幅）来计算合适的网格间距。
（3）网格优化：
可以使用回测优化技术（如网格搜索或遗传算法）来自动调整这些参数，最大化策略的收益率或某个其他性能指标（如夏普比率）。

import qstock as qs
import pandas as pd
import backtrader as bt

# 创建自定义网格交易策略
classGridStrategy(bt.Strategy):params =(('grid_size',0.03),  # 网格间距('grid_min',2.23),  # 网格最低价('grid_max',3.89),  # 网格最高价('order_pct',0.1),  # 每次买入卖出的仓位比例)def __init__(self):self.buy_orders =[]self.sell_orders =[]self.grid_levels =[]# 生成网格层次self.grid_levels =[self.p.grid_min + i * self.p.grid_size for i in range(int((self.p.grid_max - self.p.grid_min)/ self.p.grid_size)+1)]def next(self):current_price = self.data.close[0]# 买入条件：当前价格低于某个网格层次且未持有该层次买单for level in self.grid_levels:if current_price <= level andnot any([order for order in self.buy_orders if order.price == level]):size = self.broker.getcash()* self.p.order_pct / current_priceorder = self.buy(price=level, size=size)self.buy_orders.append(order)# 卖出条件：当前价格高于某个网格层次且未持有该层次卖单for level in self.grid_levels:if current_price >= level andnot any([order for order in self.sell_orders if order.price == level]):size = self.broker.getvalue()* self.p.order_pct / current_priceorder = self.sell(price=level, size=size)self.sell_orders.append(order)

qs.bt_result(code='上证50ETF',start='20200101',end='20240927',strategy=GridStrategy,startcash=1000000.0,commission=0.0001,
)

回测期间买入持有该指数ETF的收益如下，该回测样本期间，网格交易策略要远远优于买入持有策略：

df0=qs.data_feed('上证50ETF',index='sz50',start='20200101',end='20240927')
qs.start_backtest(df0)

上述网格交易策略的网格间距、最低价、最高价等参数均是手动指定的，实际交易中，可能需要自动化寻找这些参数，下面提供两种方法仅供参考，由于篇幅有限，完整代码略（见知识星球）。

方法一：基于历史数据的统计分析

通过分析历史价格数据的统计特征，可以较为直观地确定网格策略的参数。使用历史数据的最大值和最小值，也可以使用一定的历史窗口，比如最近一年的最高和最低价，来动态调整最低价和最高价。将网格参数与时间窗口相结合，根据一定的窗口期（例如过去30天、60天等）的统计特征动态调整网格参数。

classDynamicGridStrategy(bt.Strategy):params =(('lookback',250),  # 回看250天确定历史区间('grid_multiple',1.5),  # 网格间距倍数，乘以标准差('order_pct',0.1),  # 每次买卖的仓位比例)pass

qs.bt_result(code='上证50ETF',start='20200101',end='20240929',strategy=DynamicGridStrategy,startcash=1000000.0,commission=0.0001,
)

方法二：基于技术指标（ATR）的网格间距

ATR（平均真实波幅）是衡量市场波动性的技术指标，适合作为动态调整网格间距的工具。在市场波动较大时，ATR值会升高，反之则会降低。因此，ATR可以帮助我们动态调整网格的间距。使用ATR作为网格间距，ATR反映了市场的波动性，可以自适应调整网格间距，使得在波动较大时增大间距，波动较小时减小间距。当ATR值变大时，网格间距随之增大，反之当ATR值减小时，网格间距变小。

classATRGridStrategy(bt.Strategy):params =(('atr_period',20),  # ATR的计算周期('grid_multiple',1.5),  # 网格间距倍数('lookback',90),  # 回看60天确定历史区间('order_pct',0.1),  # 每次买卖的仓位比例)pass

qs.bt_result(code='上证50ETF',start='20200101',end='20240929',strategy=ATRGridStrategy,startcash=1000000.0,commission=0.0001,
)

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结语

网格交易策略以其简洁、适用性广的特点吸引了众多投资者，尤其在震荡行情中有着较为出色的表现。本文介绍了网格交易的基本原理和应用场景，并通过Python代码展示了如何在Backtrader上对股票指数ETF基金进行回测。尽管网格策略有一定的局限性，但通过合理的资金管理和对市场行情的适应性调整，网格策略依然可以为投资者带来稳定的收益。在实际操作中，投资者需结合自己的风险偏好与市场环境，灵活应用网格策略。

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