Python量化交易DCG网格做多策略A级策略

网格交易策略是一种通过设置多个买入和卖出价格水平，以期望从市场波动中获得收益的交易策略。该策略适用于市场趋势不明显的情况下，即震荡行情中。

网格交易的实现方式是将资金分配到不同的价格水平，通常是固定价格间隔，例如每个价格水平之间相差10%。当价格向下移动时，投资者在较低价格的水平上买入，同时在更高的价格水平上卖出。相反，当价格向上移动时，投资者在较高价格水平上卖出，并在更低的价格水平上买入。这种策略的优点是可以在市场上下波动中实现盈利，并且可以通过设定网格间隔、网格数量、交易量等参数进行灵活调整以适应市场变化。

基础网格交易的具体原理，网上有一大堆的材料，请大家自行查阅。大操手量投DCG（Dcsquant Cycle Grid）网格做多策略，就是基于网格交易改造升级的一种交易算法。具体实现原理，如下图所示：

过程原理解释：

1. 进场。假设，我们以水平实线1600点进场。进场时机可以根据你的条件设定，也可以启动系统立即进场。本策略结合大操手量投系统，开启策略立即进场。

2. 网格买入。进场后，立刻根据设置的网格参数，假设当前网格间距我们设置固定的10个点。那么每下跌一个网格，我们买入指定的仓位。持续下跌则持续买入。

3. 网格卖出。每档的网格买入，都会对应一个卖出点，可以自行设定盈利卖出的点位，图中假设我们卖出也是固定盈利10个点，刚好和上一档的网格一致。当价格持续低于基准时，我们会不断地进行高抛低吸，参考图中的开多和平多；价格持续高于基准时，我们会不断地买入做多一手，同时根据盈利的增加，在相应点位卖出，参考图中基准线上的顺势开多和平顺势多。

4. 网格循环。按照3步的原理，行情在网格布置的区间，我们会一直循环进行买进卖出直到设置超出网格范围，我们停止开仓。

策略配置说明：

1.volume 开仓手数。

2.upper_limit 网格上限，超过上限后不开仓

3.lower_limit 网格下限，超过下限，不开仓

4.p_grid_space 网格间距基数

5.p_grid_win 网格止盈点数

6.size_adjust 波动间距增加，即越开仓间隔越大所调整的点数

7.close_return 回调平仓点数。移动止盈。

8.open_return 回调开仓点数。一定程度防瀑布。

其中参数：p_grid_space，就是网格间距，为什么多了基数s呢？我们在划分网格时，不一定每个网格都需要等分，我们可以进行波动推进，比如越跌那网格间距就越拉越大。如下图：

进行波动式的渐进拉开，在一定程度上，可以防止趋势形成时的导致的亏损扩大。

那每次网格间距扩大的多少怎么配置呢？就是利用参数size_adjust进行逐个递增。例如配置如下：

假设现在进场是1600，那么基准网格就是1600，开了第一个仓位。

第二个仓位开仓点位：1600-10=1590

第三个仓位开仓点位：1590 -（10+2*1）=1578

第三个仓位开仓点位：1578-（10+2*2）=1564

依次类推。

如果，不需要进行波动式开仓，只需要将参数size_adjust配置为0即可。

此外，本策略自带一定的追踪止盈与防止瀑布下跌开仓的功能，通过参数close_return和open_return来实现。例如，假设价格上穿网格1590时，本来应该平仓的，但是此时价格一直没有回头，那么就暂时不平仓，等价格回落（相对于上穿1590时的最高点）点位等于close_return时，再执行平仓。防瀑布下跌开仓原理类似，可以自行领悟。如果这两个参数配置为0或为配置，在进行指定网格价格委托挂单。

下面是某个品种，在某一段行情震荡期间的实战结果，收益率曲线如下图所示。整体来看，收益率是上升的，策略具有一定的而有效性，因为本策略是基于Tick行情数据的，因此无法给出具体回测结果数据。