量化交易機器人正在把加密市場的「情緒交易」轉化為「規則交易」。本文帶你用最實用的角度，從零開始掌握 Bitget 的網格、條件自動下單與 AI 策略機器人，學會如何設定參數、控管風險、評估績效，並提供可立即套用的流程與檢核清單，幫助你把策略標準化、讓交易更穩定可複製。
Bitget 量化交易機器人是什麼？
平台與風險概述
Bitget 提供現貨與合約的量化工具，包含網格機器人、條件單、自動化組合策略與 AI 策略市場。機器人可代替你執行規則，但無法消除市場風險；你的工作是定義可被機器人重複執行的規則與邏輯。
量化的核心不是「永遠賺錢」，而是把交易拆解成參數、資料與紀律，透過回測和風控在長期內提升勝率與盈虧比。同時，你必須接受回撤與停損是策略的一部分，而不是失敗。
適合誰使用？
若你經常錯過入場點、追高殺低，或無法持續盯盤，量化機器人能把「想做的事」變成機器的「能做與會做」，降低情緒干擾，讓策略得以長期執行。
有經驗的交易者可用機器人把既有優勢制度化，例如把區間策略做成網格、把波段策略做成分批買賣與條件單，並透過 API 或 AI 機器人擴大覆蓋幣對與時間。
開始前的準備
開戶與安全設定
完成 KYC 後，務必開啟 2FA、提幣白名單、登入通知與反釣魚碼，並拆分主力與量化專用帳戶，以便獨立風控與報表統計。這些設定是機器人穩定運作的底線。
若要使用 API，採用只讀與交易權限分離的金鑰，並限制 IP 白名單；第三方策略供應商只給最小必要權限，避免充提權限，降低資安風險。
資金與費率規劃
量化策略講求長期疊代，費率會牽動策略盈虧臨界點。可使用交易所手續費優惠、VIP 階梯或現貨/期貨券費方案，將成本內建到策略參數，回測時用含費數據。
資金配置採「策略池」思維：把本金分成安全墊與策略資金，策略內再分為多標的、多週期，以減少單策略或單市場 regime 對總體淨值的衝擊。
選擇現貨或合約
現貨網格適合區間震盪、可長期持有資產；合約網格能做多做空與使用槓桿，但需嚴格保證金管理與強平風控。初學者多從現貨開始，待紀律穩定再擴展至合約。
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網格交易教學：從原理到實作
網格的核心原理
網格是把價格區間切成多條水平格線，價格下跌時分批買入、上漲時分批賣出，靠波動「來回收割」差價。它的本質是把震盪轉化為持續的微利交易。
網格的獲利條件是「有波動且不脫離區間」，若單邊趨勢強勁，網格可能只買不賣或只賣不買，造成持倉偏向。故設定區間與格數是成功與否的關鍵。
在 Bitget 建立現貨網格
選幣與篩選規則
挑選流動性佳、點差小、歷史波動明顯的主流幣對，如 BTC/USDT、ETH/USDT。避免成交量稀薄的小幣，因滑點可能吞掉網格利潤。
區間與格數設定
先用週期圖找出支撐/壓力與近期波動範圍，將區間覆蓋 80% 近期波動；格數依資金與手續費衡量，資金大可多格細切，資金小則減少格數以避免單筆過小。
資金與訂單大小
網格需同時預留上、下行的倉位空間，避免「下跌買不動、反彈賣不到」。單格下單金額須大於最小下單限制且能覆蓋費率與滑點，才有正向期望值。
參數設定細節與心法
等距網格 vs 等比網格
等距網格以固定價格差分格，適合低至中等波動；等比網格以固定百分比分格，隨價格擴張，較貼合長趨勢與高位波動。選擇時以標的波動型態為準。
手續費與滑點處理
把雙邊手續費與平均滑點加到「預期單格利潤」中，若單格利潤小於總成本，需減少格數或擴大價差。回測與模擬請使用含費的真實成交規則。
脫網與停損機制
設定「區間外防護」：向下脫網時可啟用停損或轉長線倉；向上脫網可調升區間或停利出清。避免無限攤平，讓風險在可計算的範圍內。
回測與模擬流程
在上線前，用歷史 K 線做參數掃描並檢驗不同週期表現；上線後先用小資金與模擬帳號觀察滑點、成交與通知流程，確認監控與停損能正常運作再放大資金。
常見錯誤與排解
常見錯誤包含格數過多導致單格太小、選幣流動性不足、忽略費率、過度拉寬區間造成資金效率低。排解方式是回到「成本、波動、成交」三件事逐一檢視。
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自動下單與條件單：把策略流程化
觸發條件單的類型
市價觸發與限價觸發
止盈止損可用「觸發價 + 委託價」組合，觸發後以限價或市價成交。波動大時用市價確保成交，波動相對平穩時用限價控滑點，並預留成交緩衝。
追蹤止損與移動保本
追蹤止損以百分比回撤作為出場條件，能在趨勢延續時持倉，在反轉時保住已實現利潤。進場後可設移動保本，把止損逐步抬升至成本之上。
DCA 與定投機器人
時間分散與價格分散
定期定額能降低單點入場風險；若想提高效率，可用「價格條件 + 次數上限」的 DCA 機器人，在回撤 n% 觸發加碼，並限制累計倉位與最大資金。
動態停利與出場
對 DCA 倉位設定分批止盈，例如每上漲 x% 出清 y% 部位，或達到目標報酬率後全部平倉，避免無限持有導致資金效率下滑。
OCO 與風險控制
一單進場、兩單出場
OCO（同時掛出止盈與止損）讓風險在下單那刻就被定義。對波段單，建議把止損設在結構破位處，把止盈放在前高/前低或斐波那契延伸位。
倉位與風險承擔
先決定每筆交易的最大風險額，再倒推倉位大小與止損距離。這讓你不因行情波動而放大風險，並確保連續虧損仍能承受。
批量下單與 API 自動化
模板化流程
把常用的入場、止盈、止損組合建立成模板，透過批量下單快速部署到多個幣對與不同時間窗口，讓策略複製成本降到最低。
API 監控與錯誤處理
用 API 時加入重試與失敗回報、訂單校驗與餘額檢查，並對「部分成交、觸發未成交、網路中斷」設計容錯流程，確保自動化在邊界情況也可控。
AI 策略機器人：從選擇到風控
Bitget AI 概述
策略來源與特性
AI 策略市場聚合了平台自研與第三方策略，常見邏輯包含趨勢跟隨、均值回歸、突破與套利型。它們提供回測與實盤曲線、風險指標與訂閱機制。
黑箱與透明的取捨
黑箱策略能節省開發時間，但需更重視供應商的紀錄、回撤與穩定性；透明策略可自行微調參數，但要投入更多監控與疊代成本。
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如何挑選 AI 策略
看績效，更要看回撤
不只看年化報酬，更要關注最大回撤、回撤持續時間與淨值回新高的速度。策略若在多數市場階段都有可接受表現，才值得納入組合。
契合市場 Regime
把市場分為震盪、趨勢上行、趨勢下行三類，挑選在不同 regime 各自有優勢的策略，避免同質化。也可用指標做 regime 檢測，動態調整權重。
自訂與監控
參數微調與風控
即使是 AI 策略，也需自行限定最大倉位、單日風險額、連虧停機與再啟條件。對入場與出場的參數做小幅微調，避免過度挖掘歷史噪音。
通知與日誌
建立 Telegram/Email 通知，紀錄每筆交易的理由、時間戳與績效，定期檢查偏離狀況。若實盤與回測差異過大，先縮小倉位再排查原因。
優化與疊加
多策略組合
用相關性低的策略分散風險，例如把網格（均值回歸）疊加趨勢策略，再加上事件驅動或套利型，讓淨值曲線更平滑，提升資金使用效率。
風險管理與績效評估
資金管理與回撤
固定比例與凱利分配
以固定比例風險（如每筆 0.5% 資金風險）維持一致性；或參考凱利公式的半凱利法，兼顧成長與波動，避免全凱利造成過度激進。
最大回撤與停機規則
設定單策略與整體的最大回撤閾值，例如單策略回撤 15% 停機檢討、組合回撤 10% 降槓桿或降權重，讓風險永遠先於報酬被管理。
策略評估指標
不只看勝率
勝率高不代表賺錢，盈虧比與風險調整後報酬更重要。追蹤 Sharpe、Sortino、卡瑪比（Calmar）與回撤時間，綜合衡量策略品質。
年化與資金效率
計算資金佔用與單位資金產出，同時關注滑點、費用占比與閒置資金。必要時把低效率策略做成事件觸發型，釋放資金給更高期望值的機會。
何時停機或調整
結構改變的訊號
當策略的邊際表現持續惡化、回撤創新高且回升遲緩、或關鍵假設（波動、流動性、相關性）失效時，先降風險再檢討，必要時更換或下架策略。
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結論：讓機器做事，讓你做決策
量化機器人的價值在於把「可以被明確描述的邏輯」自動化，讓你從盯盤勞務解放出來，專注在策略設計、風控與迭代。從現貨網格入門，逐步加入條件單、自動化分批與 AI 策略，你會發現交易變得更可控、更可複製。
最後，請把回撤、費率、滑點與資安視為系統的一部分，在規則中預先處理，而不是事後承受。當你的策略能被寫下、被度量、被優化，機器人才會真正放大你的優勢，而不是放大你的失誤。