KX 联合优质数据平台 AICoin 发起一系列经典策略研究，旨在通过数据实测和战略特征等核心维度分析，帮助用户更了解并学习不同的策略，尽量避免盲目使用。
马丁格尔策略，全名为 Dollar Cost Averaging（美元平均成本），简称 DCA，是一种注重部位管理的交易方法，核心理念是「亏损加仓拉均价，盈利重置」，主要特点是在每次亏损后，将交易金额加倍，直到获得一次胜利。
这个策略的基本假设是，只要资本够大，最终的胜利将弥补所有先前的损失并带来获利。 作为一种较高风险的策略，马丁格尔适合有足够资本并能承受潜在巨大亏损的交易者使用。
此策略在加密货币市场中主要分为两种应用形式：现货马丁格尔和合约马丁格尔。
第 03 期介绍马丁格尔策略，采用 3 大数据模型对【现货马丁格尔和合约马丁格尔】，进行实测：
- 模型1：上涨行情5 min运转周期下的合同DCA与现货DCA
- 模型2：下跌行情5 min运转周期下的合同DCA与现货DCA
- 模型3：横盘震荡5 min运转周期下的合约DCA与现货DCA
本期数据测试运行标准：
做多 DCA：在市场启动时开仓买入，当市场下跌时进行补仓操作，最多可补仓 5 次，并且第 5 次补仓时设定止损线。 当市场反弹并上涨至目标价位时，进行一次性卖出以获取收益。
合约 DCA：基于做多 DCA 的逻辑，增加了开仓卖出的操作。 在市场启动时进行开仓卖出，当市场上涨时进行补仓操作，最多可补仓 5 次，同样第 5 次补仓时设定止损线。 当市场回调并下跌至目标价位时，进行一次性买入以获得收益。
现货马丁格尔和合约马丁格尔一句话总结：横盘震荡市场中，更适合合约 DCA; 上涨趋势明确的市场中，更适合现货DCA，但都需要警惕风险。
优劣对比
马丁格尔策略的2种形式都遵循相同的基本原则：在亏损时增加交易规模，拉低均价，期望最终盈利能覆盖先前的损失。 然而，它们在具体操作、风险特征和适用场景上存在显著差异。 策略的选择应根据交易者的风险承受能力和市场趋势进行动态调整，同时应注意合理的风控措施以降低潜在损失。
无论是现货或合约马丁格尔，都被认为是注重部位管理的策略。 现货马丁格策略透过加倍买入降低平均成本，需警惕持续下跌风险; 而合约马丁格尔策略则透过加倍开仓放大收益和风险，需要警惕爆仓风险。
模型一
模型为：上涨行情5 min运转周期下的合同DCA与现货DCA
模型二
模型为：下跌行情5 min运转周期下的合同DCA与现货DCA
模型三
模型为：横盘震荡5 min运转周期下的合约DCA与现货DCA
分析與總結
暴涨暴跌不利于合约DCA策略，其适合震荡行情，其中合约空头DCA适合震荡下跌行情，合约多头DCA则适合震荡上涨行情。 现货 DCA 在上涨行情中能获得。
合约 DCA 策略在不同市场环境下都表现出较强的适应性，尤其在横盘震荡市场中优势明显。 现货 DCA 在上涨市场中表现较好，但在横盘震荡和下跌市场中表现不佳。 合约DCA通过更频繁的交易和更高的胜率来获得收益，但也可能带来更高的风险。 现货 DCA 交易频率较低，可能更适合长期交易者或风险厌恶型交易者。
一般情况下，当他们的加仓引数设定为 1 时，与网格有很像的行为。 但当加仓参数设定为2（或更大时）它们可能导致资金需求急剧增加，并给交易者带来巨大的心理压力。 特别是合约马丁格尔，由于杠杆作用，其风险更为显著，可能导致爆仓。
具体而言：
根据风险承受能力选择策略
高风险承受能力：可考虑合约 DCA，尤其在横盘震荡市场。
低风险承受能力：可以选择现货 DCA，特别是在上涨趋势明确的市场。
结合市场趋势
上涨趋势：两种策略都可以考虑，但要注意及时止盈。
下跌趋势：谨慎使用，可能需要调整策略或暂时观望。
横盘震荡：合约 DCA 可能更有优势。
动态调整
根据市场变化灵活调整策略，不要固守单一模式。
风险管理
设定停损点，控制单次交易的资金量，分散交易以降低风险。
组合策略
考虑将合约DCA和现货DCA结合使用，以平衡风险和效益。
持续学习和优化
定期回测和评估策略效果，根据新的市场资料不断优化交易策略。
关注外部因素
除了技术分析，也要关注宏观经济、产业新闻等可能影响市场的外部因素。
透过合理运用这些策略并根据个人情况和市场环境进行调整，交易者可以更好地管理风险，提高收益的可能性。 然而，请始终牢记，加密货币市场波动性很大，交易者应该只投入能够承受亏损的资金。
OKX AICoin 马丁格尔策略
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手动建立是交易者根据个人对行情的判断，来设定引数。 这主要适用于交易经验丰富、资本实力雄厚的交易者，一般用户建议使用智能建立模式。 智能型建立则是用户根据个人的风险偏好，选取 OKX 系统建议的参数来设定交易的金额和买入的节奏。
需要提及的是，系统推荐的引数，是综合自历史行情和资产波动，借助欧易 OKX 后台算法测算出来的，具有相当程度的权威性，能为交易者带来可靠的交易参考。 另外，借鉴传统证券类交易对交易者进行分层的做法，智能建立模式尽可能控制风险，结合用户资产状况和承受能力，按照保守型、平衡型和进取型三个等级，为用户推荐不同风险程度的引数。
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