01 / GRID MECHANISM
网格策略的利润拆解演示
从 50% 基础仓位出发，每下跌 3 点加仓 10%，每反弹一格卖出对应仓位。动画将同一条行情路径下的网格策略与 100% 单纯做多直接对比。
起始仓位 50%网格步长 3单次交易 10%
GRID STRATEGY / SAME MARKET PATH
网格步长 3 · 起始仓位 50%
当前仓位50%基准仓位
网格生成中
建立 50% 基础仓位价格从 100 出发
当前价格100.00
当前仓位50%
已实现网格利润+￥0.00
加减仓动作0 次
收益按价格点数 × 仓位比例计算，未计交易成本；夏普仅基于本段演示路径计算，用于机制比较，不代表产品业绩。
同一条行情路径，两种收益结果
数字随上方演示逐帧推进，并在最后一帧定格。
02 / WHY COMMODITIES
为什么从商品中寻找震荡？
商品价格同时受供需、库存、产能与产业利润约束，趋势与均值回归反复切换。历史样本显示，震荡并非偶发状态，而是多数品种更常见的价格路径。
商品期货品种覆盖
0%+
超过90%的商品期货品种中，震荡行情所占时间比例超过70%。
历史时间分布2016.01.05—2026.07.31
震荡行情 70%+趋势行情 <30%
历史统计不代表未来市场状态概率。趋势突破仍是网格策略必须识别和管理的主要风险。
03 / STRATEGY POSITIONING
策略核心定位
从“赌方向”到“赚波动”——盈利逻辑的根本性转换
传统CTA赌方向
→
商品网格策略赚波动
CTA 多因子模型同时判断方向偏置与震荡质量，寻找更适合网格交易的“震荡微涨”与“震荡微跌”品种；相较一次性押注涨跌，对价格走向的包容度更高。
全市场商品池
覆盖能源、金属、黑色、化工及农产品
铜铝菜油热卷原油玻璃等
量化筛选引擎
- 量化选品动态筛选优质震荡品种
- 多空分离多头 Top 5 · 空头 Top 5
- 波动自适应20日波动率调整网格间距
- 趋势增强Beta倾斜动态调节多空
- 双重引擎价格方向 + 价格波动
- 严格风控单品种止损 · 反向缓冲
低中位区间 · 震荡微涨
- 菜油
- 热卷
- 鸡蛋
- 菜粕
- 苹果
中高位区间 · 震荡微跌
- 玻璃
- 焦炭
- 纯碱
- PVC
- PTA
品种仅用于复现材料中的 2026 年 1 月筛选示例，实际持仓会随模型信号动态调整。
04 / PORTFOLIO ALPHA
十张独立小网，汇成一条收益路径
单个品种赚取的是一次次价格往复中的小额价差；组合层面通过多品种分散、方向平衡与动态换仓，降低对单一商品 Beta 行情的依赖。
LIVE TRACK RECORD商品网格实盘收益率
--累计收益
01自适应网格
以近 20 日波动率动态设定间距；波动放大则网格变宽，波动收敛则网格变密。
02方向动态平衡
根据市场趋势调整多空品种数量，同时保留反向仓位，避免组合变成单边押注。
03趋势风险护栏
识别趋势突破后收缩暴露、停止加码并执行止损，控制价格脱离网格区间的风险。
商品网格 VS 传统CTA
同样是量化，利润来源与行情适配逻辑完全不同
对比维度传统趋势CTA商品网格策略
盈利来源价格方向（单边趋势）价格波动 + 方向Beta双引擎
适配行情趋势行情（占比 <30%）震荡行情（占比 >70%）+ 趋势行情
选品逻辑全品种交易或主观筛选多因子量化动态筛选优质震荡品种
多空结构单一方向判断多空分离独立评估，5+5组合
参数调整固定参数或人工调整20日波动率自适应调整网格间距
趋势应对依赖趋势信号，震荡市频繁止损Beta倾斜动态调多空比例，攻守兼备
风控机制组合级风控为主单品种止损 + 反向头寸缓冲 + 组合对冲
把多个品种的价格往复，转化为可积累的震荡Alpha，商品世界的波动生息。