前言：为什么不做币种，要做 TradFi？

做过币圈网格的人都有过同一个噩梦：网格刚建好，价格一泻千里，仓位全线套牢，追保证金或直接爆仓。币圈的魅力在于涨跌幅没有上限，但这正是网格策略最大的敌人——网格天生是为震荡而生的，单边行情会让它满盘皆输。

那有没有一类资产，既保留足够的日内波动让网格频繁触发，又不会动不动来一波 30%、50% 的暴力拉升或踩踏？答案就是 TradFi 品种。

TradFi（传统金融）衍生品，包括标普 500、纳斯达克、黄金、原油、外汇等传统资产的永续合约，背后有真实的基本面锚定。股票指数受企业盈利、美联储政策约束，大宗商品受供需关系左右，外汇汇率则由两个主权经济体之间的相对关系决定。这些资产不会无缘无故在一夜之间涨 5 倍，也不会因为一条推文崩掉 80%。它们的价格有”重力”——短期可以震荡，但长期会向基本面回归。

这种特性和网格策略几乎是天作之合：日内有 1% 到 3% 的正常波动，足以让格子反复被触发；极端行情下也不会把网格彻底打穿，给止损和资金管理留下足够的缓冲空间。本策略正是建立在这个逻辑之上——自动扫描所有 TradFi 品种，找出当前波动最活跃的几个，在它们身上构建循环网格，并在波动结构发生变化时自动完成品种轮换。

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背景：币圈交易所悄悄上线了一批新品种

近两年，OKX、Bitget 等头部币圈交易所悄悄上线了大量 TradFi 永续合约产品，覆盖范围从美股指数（标普 500、纳斯达克 100）、个股（苹果、英伟达、特斯拉），到大宗商品（黄金、原油、天然气），再到外汇（欧元、日元）。简单说，你现在可以在币圈交易所里直接炒美股、炒黄金、炒外汇，7×24 小时不间断，还可以加杠杆。

这件事对量化交易者意义重大。一方面，这些品种继承了传统金融资产的基本面属性，价格不会无端暴涨暴跌；另一方面，它们在币圈交易所上挂牌，沿用的是永续合约的交易结构，流动性充足，手续费透明，API 接口和普通币种完全一致，可以无缝接入量化策略。

换句话说，这批产品打开了一个新的套利空间：用炒币的基础设施，去做传统金融资产的震荡套利。本策略正是为这个场景量身定制的——用程序自动筛选其中波动最活跃的品种，在上面跑网格，吃震荡的钱。

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一、选品逻辑：只选波动最大的品种

网格能不能赚钱，60% 的胜负在选品。选对了品种，格子每天被触发十几次，利润自然积累；选错了品种，格子挂出去一周纹丝不动，资金趴着不动还占用保证金。

本策略的选品标准只有一个维度：过去 N 根日线的平均日振幅。

波动得分 = Σ [ (High_i − Low_i) / Close_i × 100 ] / N

代码实现如下，逻辑一目了然：

def score_symbol(info):
    bars = exchange.GetRecords(info["sym"], PERIOD_D1, KLINE_COUNT + 2)
    if not bars or len(bars) < 3:
        return None
    bars = bars[-KLINE_COUNT:]
    atr_pcts = [(b["High"] - b["Low"]) / b["Close"] * 100 for b in bars if b["Close"] > 0]
    avg_atr = sum(atr_pcts) / len(atr_pcts)
    # 日均振幅必须至少是格间距的 1.5 倍，否则直接剔除
    if avg_atr < GRID_RATIO * 100 * 1.5:
        return None
    return {"sym": info["sym"], "atr": round(avg_atr, 3), "price": bars[-1]["Close"]}

策略会定期扫描全部 TradFi 品种并排名，选出振幅最高的 TOP_N 个持仓。准入门槛的设计非常关键：日均振幅必须至少是格间距的 1.5 倍，否则价格一天可能连一个格子都穿不过，直接剔除，避免资金趴在毫无效率的品种上空耗保证金。

品种的识别也需要特别处理。发明者平台上 TradFi 品种通过 instCategory 字段与普通加密货币区分：

def scan_tradfi():
    markets = exchange.GetMarkets()
    for sym, mkt in markets.items():
        if not sym.endswith("USDT.swap"):
            continue
        info = mkt.get("Info") or {}
        # instCategory != 1 才是 TradFi 品种
        if int(info.get("instCategory", 1)) == 1:
            continue
        result.append({"sym": sym, "base": base, "cat": cat})

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二、网格结构：低买高卖，循环套利

在选定品种上，以当前价为中心，向上下各延伸一定比例，按固定间距等比切分格子。低于当前价的每一格挂一张买单，等待价格回落成交。

网格的建立核心代码如下：

def build_grid(sym, price):
    low  = price * (1 - LOWER_RANGE)
    high = price * (1 + LOWER_RANGE)
    # 等比切格
    grids, p = [], low
    while p <= high * 1.001:
        grids.append(round(p, g_states[sym]["pp"]))
        p = p * (1 + GRID_RATIO)

    for i in range(len(grids) - 1):
        buy_p, sell_p = grids[i], grids[i + 1]
        if buy_p < price:
            oid = buy_open(sym, buy_p, GRID_VALUE)  # 低于现价直接挂买单
            g["status"] = "pending_buy" if oid else "skip"
        else:
            g["status"] = "above"  # 高于现价暂不挂单，等价格回落

网格同步是策略运行的核心循环，负责检查每格的订单状态并作出响应：

def sync(sym):
    for g in grids:
        if g["status"] == "pending_buy":
            s, deal, avgp = check_order(g["buy_oid"])
            if s == "filled":
                # 买单成交 → 立即挂止盈单
                oid = sell_close(sym, g["sp"], ct)
                g["status"] = "pending_sell"

        elif g["status"] == "pending_sell":
            s, deal, avgp = check_order(g["sell_oid"])
            if s == "filled":
                # 止盈成交 → 计算利润，重新挂买单，循环
                profit = g["ct"] * cv * (avgp - g["fp"])
                g_total_profit += profit
                oid = buy_open(sym, g["bp"], GRID_VALUE)
                g["status"] = "pending_buy"

运行逻辑清晰：价格下穿格子触发买入，价格上穿上一格触发止盈，止盈后原位重挂买单，周而复始。挂单撤回、止盈单异常等情况均有自动检测与补单机制，策略不会因偶发订单异常中断运行。

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三、智能换仓：把资金始终留在最活跃的品种上

TradFi 品种的波动节奏会随宏观事件、财报季、政策变化而转移。某段时间黄金最活跃，过一阵可能变成原油或者标普期货。固定死一个品种跑网格，迟早会遇到那个品种进入低波动期、格子一周都不动的困境。

本策略每隔固定小时数（默认 48 小时）重新对全部 TradFi 品种评分排名，判断是否需要替换当前持仓品种。为了避免因微小差异频繁换仓带来的手续费损耗，引入了磁滞机制：

def needs_rebalance(new_selected):
    cur_scores = {s["sym"]: s["atr"] for s in g_score_log if s["sym"] in g_active}
    for s in new_selected:
        if s["sym"] in g_active:
            continue
        weakest_atr = min(cur_scores.values())
        threshold = weakest_atr * (1 + HYSTERESIS)  # 必须高出 20% 才触发换仓
        if s["atr"] >= threshold:
            Log(f"{s['base']} ATR={s['atr']:.2f}% > 阈值={threshold:.2f}%，触发换仓")
        else:
            Log(f"{s['base']} ATR={s['atr']:.2f}% < 阈值={threshold:.2f}%，磁滞保持")

只有当新候选品种的日均振幅比当前最弱持仓品种高出 20% 以上，才真正触发换仓。换仓流程为：先撤掉旧品种的全部挂单，平掉所有持仓，再在新品种上重新建立完整的网格，整个过程自动完成。

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四、关键参数说明

– TOP_N 控制同时持有的品种数量，默认为 3，即资金同时分散在波动最高的 3 个品种上。 – GRID_RATIO 是格间距比例，默认 1.5%，代表每格的止盈幅度。 – GRID_VALUE 是每格固定投入的 USDT 金额，默认 50，不随价格高低调整。 – LOWER_RANGE 决定网格覆盖的价格范围，默认当前价上下各 10%。 – REBALANCE_HOURS 是换仓评估周期，默认 48 小时。 – HYSTERESIS 是磁滞阈值，默认 20%，防止频繁换仓。 – LEVERAGE 是杠杆倍数，建议不超过 3 倍。 – STOP_LOSS_RATIO 是全局止损线，账户亏损超过该比例时自动平仓停止，默认 30%。 – KLINE_COUNT 是评分用的日线根数，默认取过去 20 根。 – EXCLUDE_SYMBOLS 是黑名单，填入不希望策略触碰的品种代码，多个用逗号分隔。

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五、风险控制

全局止损是策略的最后一道防线，当账户权益亏损超过初始值的设定比例时，自动撤单、平仓并停止所有后续操作：

def check_stop():
    acc = exchange.GetAccount()
    loss = (g_init_equity - acc.Equity) / g_init_equity
    if loss >= STOP_LOSS_RATIO:
        Log(f"触发止损！亏损={loss*100:.1f}% → 全部平仓停止")
        for sym in list(g_active):
            close_all(sym)
        g_state = "STOP"

选品阶段的准入过滤剔除了波动不足的品种，确保进入策略的每一个品种都有足够的日内振幅驱动网格运转。黑名单机制允许手动排除流动性差、点差异常或行为不稳定的品种。所有下单的价格和数量均严格对齐交易所的精度要求，从源头消除因精度不符导致的拒单问题。各品种资金平均分配，单一品种的亏损不会牵连整体仓位结构。

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六、适用行情与注意事项

本策略在震荡行情中表现最佳。当目标品种在区间内反复横跳时，格子被高频触发，收益随时间线性积累，策略几乎不需要人工介入。

需要注意的是，若价格持续单边下行并跌穿网格下边界，所有买单将被套牢，需等待价格回归或触发全局止损。部分 TradFi 品种在非交易时段（如美股休市期间）流动性大幅下降，挂单可能长时间无法成交，属于正常现象。格间距 GRID_RATIO 的设置应参考目标品种的日均振幅，建议控制在日均振幅的 ¹⁄₃ 到 ¹⁄₂ 之间，太大则触发频率低，太小则手续费侵蚀利润。杠杆建议保持在 3 倍以内，过高的杠杆在极端行情下会加速亏损，在止损触发前已难以控制。

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结语

本策略的核心逻辑可以用一句话概括：把资金始终放在波动最大的 TradFi 品种上，让网格做时间的朋友。选品、建格、换仓、风控四个模块环环相扣，全程自动运行。TradFi 品种的基本面属性提供了价格不会无限偏移的底层保障，而程序化的波动率筛选则确保资金始终配置在效率最高的品种上。参数设置合理时，策略可以在多数市场环境下产生稳定的网格收益，同时通过止损和磁滞机制将下行风险控制在可接受范围内。

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本文为发明者量化平台原创策略说明，仅供学习交流，不构成任何投资建议。