在 Deriv Bot 探索 D’Alembert 策略

本文于 2024 年 1 月 17 日更新

D'Alembert 策略涉及在交易亏损后增加投注额，并在交易获利后按预定单位数减少投注额。

这些是 Deriv Bot 中 D'Alembert 策略使用的交易参数。

初始投注额：开盘时支付的金额。 愿意投入以开盘交易的投注金额。 在此示例中，将使用 1 美元。

单位：交易亏损时增加的单位数，或交易盈利时移除的单位数。 例如，假设单位设置为 2，投注额将按初始投注额 1 美元的两倍增加或减少，即每更改一次为 2 美元。

利润阈值：如果总利润超过此金额，机器人将停止交易。

亏损阈值：如果总亏损超过此金额，机器人将停止交易。

D’Alembert 策略示例

1. 从初始投注开始。 在此示例中，将使用 1 美元。
2. 设置首选单位。 在这个例子中，单位为 2 或 2 美元。
3. 如果第一次交易获利，随后的交易投注额不会减少，而是保持初始投注额。 该策略的最小初始投注额为 1 美元。 参见 A1。
4. 如果第二笔交易亏损，Deriv Bot 会自动将下一笔交易的投注额增加 2 美元。 每次交易亏损后，Deriv Bot 会继续将前一轮的投注额增加 2 美元。 参见 A2。
5. 如果接下来的交易获利，那么下一笔交易的投注额将减少 2 美元。 如上所示，投注额从 3 美元减至 1 美元。 参见 A3。

盈亏阈值

通过 Deriv Bot，交易者可以设置利润和亏损阈值，以确保潜在利润并限制潜在亏损。 这意味着当达到盈亏阈值时，交易机器人将自动平仓。 这是一种风险管理形式，可能提高回报。 例如，如果交易者将利润阈值设置为 100 美元，并且该策略从所有交易中获得的利润超过 100 美元，则该机器人将平仓。

计算风险

D'Alembert 策略的风险低于 Martingale，但仍然可以在交易之前确定使用该策略后，资金将持续多长时间。 只需使用此公式。

B = 亏损阈值

s = 初始投注额

R = 轮数

f = 单位增量

例如，假设亏损阀值 (B) 为 100 美元，初始投注额 (s) 为 1 美元，增量 (f) 为 2 个单位，计算方法如下：

这意味着在连续亏损 10 轮之后，交易者将损失 100 美元。 这达到了 100 美元的亏损阈值，使机器人停止运行。

总结

D'Alembert 系统通过控制投注额进度使交易更加平衡。 通过投注额限制等谨慎的风险管理，可以在 Deriv Bot 有效地实现自动化。 然而，交易者应该在使用真实资金交易之前彻底评估其风险偏好，在演示账户  测试策略以符合自己的交易风格。 这样可以优化方法，并在管理风险的同时在潜在收益和损失之间取得平衡。