古老的馬丁格爾策略
相信很多人都聽說過「馬丁格爾」這個策略，這個策略傳統上是用在一些投機性的遊戲里，比如猜大小的遊戲，假設在一輪裡面輸掉之後，在下一輪裡面就投入上一輪雙倍的籌碼，直到獲勝為止。
根據概率論可知，如果每次競猜的勝率都為獨立事件，那麼最終獲得盈利的概率為 1-0.5^n，也就是說，連續參與的次數越多，就會有更高的概率盈利，舉一個具體的數值，第一次競猜的勝率為50%，第二次為75%，第三次為87.5%，第四次為93.75%，第五次為96.875%。
而由於最終一次獲勝時，投入的籌碼為上一次的雙倍，因此獲勝的那次就可以覆蓋掉之前的虧損，使得你整體是盈利的。假設第一次投入了10元，第二次投入20元，第三次投入40元，第四次投入80元，第五次投入160元，假設在第五次再獲勝，則最終盈利為160-80-40-20-10=10元。
也有人會稱馬丁格爾為「本多終勝」策略，也就是有足夠的資金，最終是一定會盈利的。但現實終歸是現實，任何人都不會有無限的資金，即使在99.99%勝率的情況下，一個人也是可能就是那個倒霉鬼而輸掉所有的本金。
那麼，如何把這樣的馬丁格爾策略用在交易上，並通過優化而使其勝率更高，資金利用率更高呢？那就繼續往下研究吧。
Pionex馬丁格爾機器人
Pionex的馬丁格爾機器人是在傳統的馬丁格爾策略中使用了其核心思想，就是分批抄底，一次賣出，每次抄底使用更多的資金來大幅降低平均持倉成本的策略。
Pionex的馬丁格爾機器人會在幣價每下跌固定百分比之後買入不等額的幣，幣的額度會以1份、1份、2份、4份、8份、16份…的數列來購買。
假設幣價每下跌1%就購買一次的話，機器人會在幣價下跌到開單價格的99%、98%、97%、96%、95%…的時候分批抄底，下跌5%的時候，均價為初始價格的95.97%，因此這時候幣價再上漲1.02%就可以回本，大大降低了風險。而網格策略需要上漲至初始價格的99%左右才可以回本，需要上漲4.2%才行。
因此馬丁格爾賺錢的底層就顯而易見了，首先是選擇優質的資產，只要這個資產有波動，不是不斷下跌歸零，馬丁格爾機器人就可以盈利；其次對於擇時的要求也會低很多，在大多數時候開啓馬丁格爾機器人，只要不是開啓後不斷下跌，就大概率可以盈利。
基於以上兩點，建議使用者盡量選擇主流資產，並在資產沒有處於高位的時候開啓馬丁格爾機器人，可以賺取波動的收益，並且一定程度降低波動性，平衡下跌的風險，減少資金回撤。
由於Pionex的馬丁格爾機器人沒有使用槓桿，並且可以自由設定下跌多少百分比再分批抄底，因此安全性較高，只要選擇的資產是優質資產，即使短期產生一定的回撤，等資產價格反彈的時候就可以盈利。
我們也對BTC/USDT的馬丁格爾機器人做了回測 （回測週期：15個月，2020年4月1日~2021年7月1日）：
按照默認AI的配置，馬丁格爾機器人在1年半的一個完整週期里，年化達到了205.68%，總共套利623次，而中間經歷519的時候，最大回撤為-52.84%，略低於持有BTC不動的-55.44%
| 漲多少止盈 | 跌多少加倉 | 年化收益率 | 完成輪次 | 最大回撤 | 持BTC不動最大回撤 |
| 1% | 1% | 205.68% | 623 | -52.84% | -55.44% |
如果我們把策略變得更保守一些，增加跌多少加倉的百分比，馬丁格爾就可以獲得更穩健的收益，更小的回撤。從下面的表格看出來，如果每下跌10%加倉，則馬丁格爾機器人的最大回撤就只有-16.37%，遠遠小於持幣不動的-55.44%，而收益也高達年化122.12%，兼顧了收益和風險。
| 漲多少止盈 | 跌多少加倉 | 年化收益率 | 完成輪次 | 最大回撤 | 持BTC不動最大回撤 |
| 1% | 每1%加倉 | 205.68% | 623 | -52.84% | -55.44% |
| 1% | 每2%加倉 | 166.58% | 852 | -51.50% | -55.44% |
| 1% | 每3%加倉 | 133.97% | 846 | -46.35% | -55.44% |
| 1% | 每5%加倉 | 106.38% | 684 | -43.89% | -55.44% |
| 1% | 每10%加倉 | 122.12% | 497 | -16.37% | -55.44% |
| 1% | 每15%加倉 | 113.95% | 361 | -27.43% | -55.44% |
| 1% | 每20%加倉 | 110.29% | 267 | -17.22% | -55.44% |
馬丁格爾機器人參數設定
Pionex的馬丁格爾機器人延續了Pionex一貫的簡單好用美觀的使用者體驗。
馬丁格爾也和網格交易機器人一樣有AI策略和手動設定兩種方式，AI策略有分為穩健型、均衡型兩種，穩健型可以降低策略的最大回撤，但收益和可能也會略低，均衡型會讓收益和風險處於一個較為平衡的狀態。如果不知道怎麼設定，主流幣可以選擇均衡型，而對於波動特別大的山寨幣，建議選擇穩健型。（網頁版操作步驟請點此查看）
AI策略
目前馬丁格爾的AI策略較為基礎，還未基於每個幣種的波動性來給出參數，一共有兩種AI參數：一種是均衡型，每下跌1%補倉，每賺取1%止盈；另外一種是保守型，每下跌5%補倉，每賺取1%止盈。
均衡型的收益和風險都適中，而保守型的風險更低，收益也會更低。
手動設定
手動設定裡面一共有4項參數，也分為普通設定的參數和高級參數。
普通參數裡面一共有三個參數，分別是「跌多少加倉」、「賺多少止盈」、「投資額」，高級設定裡面是「最大加倉次數」
Pionex的馬丁格爾為自動循環模式，也就是每一次分批抄底並止盈賣出之後就會自動進入下一輪。而以下參數的設定，都是針對每一輪的。
跌多少加倉：每一個輪次中，在首個訂單買入之後，再跌多少就會加倉，可以選擇按照比例或者按照絕對數值來填寫。比例填寫的是百分比數字，絕對值數值填寫的是差價
賺多少止盈：每一個輪次中，在分批抄底並反彈時，賺到多少比例的時候就止盈賣出
投資額：這個馬丁格爾機器人的總投資額
最大加倉次數：每一個輪次中，把資金分成多少份分批抄底的份數。馬丁格爾機器人的每次的購買金額將以1、1、2、4、8、16、32…的序列來執行。
舉個例子來說，假設設定最大加倉次數為3次，則資金會被分為8份，每一輪會在開始時購買1份(即投資額的1/8)，下跌一定比例時再購買1份(即投資額的1/8)，再下跌一定比例時再購買2份(即投資額的1/4)，再下跌一定比例時再購買4份(即投資額的1/2)，如果再次下跌，則機器人將不再購買，而是會等待到幣價漲回到符合止盈比例的價格後賣出所有這8份。
馬丁格爾機器人詳情展示
馬丁格爾的詳情頁卡片也非常簡單易懂，在詳情頁卡片中有8個參數，也可以再點擊進入詳情界面查看更多的數據。
首先是最頂部的投資額和總利潤，展示了投入的總資金量，以及已經扣除了手續費之後的總利潤，即關單之後將會獲得投資額+總利潤的錢 (由於關單的時候行情也可能有波動，且會產生滑點，因此關單後實際獲得的總數可能會與關單時展示的有一些差別)
下方展示的是套利收益、浮動收益、套利/總年化收益，幣種的當前價格、幣種本輪賣出價和已完成輪次。
套利收益是指每一輪馬丁格爾賣出後賺取到的利潤的綜合，浮動收益是指當前輪次還未賣出幣時會有一個浮動盈虧，套利/總年化收益就是套利利潤和總利潤算成年化的收益。
幣種的當前價格無需贅述，幣種本輪賣出價是指根據你參數的設定，你本輪的幣會在什麼價格賣出才會達到盈利要求，已完成輪次是指已經完成多少輪分批抄底，一次賣出的套利流程
馬丁格爾機器人 VS 網格交易機器人
馬丁格爾機器人和網格交易機器人最大的差別，就是馬丁格爾機器人是分批買入，一次賣出；而網格交易機器人是分批買入，分批賣出。而由於馬丁格爾是在下跌的過程中買入越來越多的數量，因此首次開倉時持有的資產較少，而網格交易會根據使用者設定的參數，在開倉時持有較多的資產，平均來說大概佔初始投入的一半。因此當行情上漲的時候，網格交易會比馬丁格爾獲得更多的趨勢收益，但如果行情下跌，網格交易也會有更大的回撤。
但由於馬丁格爾在默認的情況下，只會把資金分為32份，而網格交易為了追求更頻繁的套利，通常會把資金分為100多份，因此馬丁格爾的資金利用率會高於網格，在震蕩比較大的時候，震蕩收益會比網格高。
因此總結來說，馬丁格爾和網格交易的優劣可以歸納為：
| 趨勢收益 | 馬丁格爾<網格交易 |
| 震蕩套利收益 | 馬丁格爾>網格交易 |
| 風險 | 馬丁格爾<網格交易 |
網頁版操作步驟
1、 登陸pionex.com網站並登陸帳號，在交易界面右側找到【馬丁格爾機器人】，點擊【創建訂單】按鈕進入參數設置頁面。
2、如果你想要使用系統推薦的參數，那麼你可以選擇【使用AI策略】，這裡根據風險偏好分為了兩種模式，分別是【保守型】與【均衡型】， 【保守型】相比【均衡型】 風險和收益要更小，你可以根據自己的偏好來選擇。
3、如果你希望由自己動手設置機器人參數，那麼你可以選擇【手動設定】模式，參數填寫完成之後點擊【創建訂單】即可成功創建馬丁格爾機器人。
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