比較分析:Deriv Bot 交易策略 | Deriv Blog
我們分析並比較了 Deriv Bot 自動化交易平台的各種演算法交易策略。
Deriv 編輯團隊 · 24 January 2024 · 3 分鐘閱讀

交易策略多種多樣,每一種都有獨特的方法與風險水準。在本文中,我們將探討 Deriv Bot 上的三種主要策略:Martingale、D'Alembert 和 Oscar's Grind。我們的目標是簡化並闡明這些策略的目標、風險及方法。
Martingale
方法:Martingale 策略是一種負級數系統,您在每次虧損後將投注額加倍,並在獲利後恢復為初始交易的投注額。
目標:透過單次獲利來彌補先前的虧損。
風險:高風險。如果您遭遇連敗,可能會累積龐大的虧損。
運作方式:

總結: Martingale 系統的核心在於透過將投注額加倍來追平虧損。它假設您最終會獲利,而當您獲利時,就能彌補虧損。然而,這種做法具有風險,因為它不保證成功,且如果您面臨長時間的連敗,可能會導致巨額虧損。
D'Alembert
方法:D'Alembert 是一種較為保守的策略,您在虧損後增加固定單位的投注額,並在獲利後減少相同單位的投注額。
目標:在獲利與虧損之間取得平衡,同時賺取微小利潤。
風險:與 Martingale 相比,風險中等,因為它增加投注額的速度沒有那麼快。
運作方式:

總結: D'Alembert 強調以更謹慎的方式管理您的交易。它旨在平衡虧損與獲利,使其成為與較激進的 Martingale 策略相比之下更為溫和的方法。
Oscar's Grind
方法:Oscar's Grind 是一種正級數系統,您在獲利後增加固定單位的投注額,並在虧損後保持相同的投注額。這會持續進行,直到您達到每個會話賺取一單位利潤的目標。
目標:在將虧損降至最低的同時,賺取小額且穩定的利潤。
風險:與 Martingale 相比,風險較低,因為它不會激進地追平虧損。
運作方式:

總結: Oscar's Grind 專注於設定獲利目標,並在管理虧損的同時實現漸進式獲利。它專為更受控且保守的交易所設計。
總而言之,每種交易策略都提供了一種獨特的方法,為適應不同的風險偏好與目標而量身打造:
- Martingale 追求激進的回本
- D'Alembert 尋求平衡
- Oscar's Grind 專注於穩定、漸進的獲利。
了解這些策略及其潛在風險至關重要,因為這將幫助您做出符合自身交易偏好與目標的明智決策。
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