1.2024年小白秒懂网格交易——附操作指引
2.什么叫网格账户？
3.什么是网格网格网格交易？一文教会你网格交易策略
4.网格压缩测评MeshQuan、MeshOpt、量化量化Draco
5.量化交易 | 网格交易大法

2024年小白秒懂网格交易——附操作指引

       网格交易是运用低吸高抛原理的一种量化交易方法，通过设定价格波动区间并将其分为若干等份，网格网格自动买入卖出，量化量化赚取波段差价。源码源码直播源码 php它利用价格波动形态特性捕捉机会，网格网格适合震荡行情。量化量化

       网格交易法优点在于程序化自动交易，源码源码能克服人性弱点，网格网格尤其适合无法实时盯盘的量化量化投资者。它在震荡行情中表现优异，源码源码收益显著。网格网格然而，量化量化单边行情下存在风险，源码源码网格交易策略在趋势行情中可能因过早满仓或空仓而收益不佳。

       构建网格策略的关键步骤包括确定网格标的、设定边界条件和控制风险、确定网格大小、设定网格份数以及资金管理。选择波动大、交易费用低的品种，合理设置网格大小以匹配标的振幅，同时根据自身资金和风险偏好选择合适的网格份数。

       操作指引实例中，需要综合技术分析和网格交易策略，如光伏ETF基金的MACD死叉信号提示不适合开仓。大网格嵌套小网格策略可以优化组合收益，通过大网格捕捉大波段，小网格捕捉小波动。

       在具体应用时，需注意选择高波动ETF品种、合理设定网格区间、溯源码 英文避免复杂网格占用过多资金。策略设计应基于客户需求，而不是改变交易习惯。网格交易是一种成熟的交易方法，能够增厚投资收益，关键在于合理设计和应用策略。

什么叫网格账户？

       网格化交易的账户。说白了，就是一种量化的高抛低吸。

       简单的说：就是把资金分成多份，在压力位与支撑位之间，根据自己设定的目标涨跌幅度，划分网格，每涨一个目标幅度，就卖掉一份股票。每跌到一个目标幅度，就买入一份股票。以达到积少成多的盈利，并不断降低持有成本。

       举个例子，比如打算买W股股票A，设定网格涨跌幅度为5%。在合适的点位建仓5W股股票。然后每当这个股票涨5%，你就卖掉1W股。每当跌5%就加仓1W股。这样在波动市中，你就能不断盈利，而不会上上下下的白坐电梯。

       网格交易法的好处是：不需要预测短线股价走势，不用时时盯盘，只要能大致判断市场将震荡一段时间，游戏代理源码就能通过不断高抛低吸降低成本。实际上，在震荡市中，无脑操作往往效果比大多数所谓的短线高手的收益要好。

什么是网格交易？一文教会你网格交易策略

       网格交易，一种在币圈中流行的交易策略，旨在通过自动执行低买高卖，有效应对贪婪与恐惧的心理，实现价格波动区间的盈利。简单来说，它就像渔翁撒网捕鱼，通过设定一系列买卖价位，无论价格如何波动，都能保证卖出高于买入，获取价差收益，避免人为情绪影响交易决策。

       网格交易的核心是运用低吸高抛策略，首先选择波动大、深度好且成交快的交易对。操作上，可以采用自定义的区间网格或无限网格，前者适用于震荡不明显的情况，后者在趋势明确时更适用。设置参数时，需要预设价格区间，如BOLL上下轨，确定网格数量（通常结合ATR和Boll指标），并决定每格投入的交易量。

       在应对单边行情时，通过设置浮亏止损和保护价格，可以有效降低风险。无论是.net搜索源码「区间网格」还是「无限网格」，都提供了风险控制工具。总的来说，网格交易是量化交易的一种，适合不能实时盯盘的投资者，帮助他们克服贪婪、恐惧等情绪，尤其在币圈中震荡行情较多时，收益潜力巨大。

       想要尝试网格交易的朋友，需理解高抛低吸的精髓，并根据自己的市场判断和资金状况，调整参数以优化策略。记住，盈利的关键在于理解市场动态和恰当运用策略，而非预判市场的顶和底。在数字货币投资中，网格交易法是一种实用且值得学习的工具。

网格压缩测评MeshQuan、MeshOpt、Draco

       GLTF压缩技术测评：MeshQuan、MeshOpt、Draco

       在评估GLTF压缩技术时，Draco是最常提及的，这主要是因为小程序中GLTFLoader的适配。除此之外，还有两个扩展技术值得一提，分别是KHR_mesh_quantization和EXT_meshopt_compression。

       在谈及KHR_mesh_quantization时，我们提到量化，即用整型数据表示浮点数，以实现压缩存储，但会损失精度。obs源码构建在TFJS模型中，我们曾见过类似的方法，Gltf的网格数据使用浮点数存储，每个单精度浮点数占位4字节，每个顶点3个数共字节，纹理坐标8字节，法线字节，正切空间字节，一个顶点附带的信息数量需要字节。通过该扩展，使用SHORT来保存顶点坐标、纹理坐标，法线坐标使用BYTE存储，正切空间使用BYTE存储（为了遵循标准都为4的倍数字节），总计字节。因此，量化后的网格能有大约.4%的压缩比例。

       EXT_meshopt_compression是r版本加入three的压缩技术。其压缩流程包括五步，其中第五步是上述的量化。

       KHR_DRACO_MESH_COMPRESSION则来自github.com/google/draco，进一步了解需阅读相关分析文章。默认压缩参数比上述技术更为激进。

       在压缩和加载性能方面，使用了来自glTF-Sample-Models的模型进行对比。在只有顶点数据的ReciprocatingSaw.glb模型中，Draco是最好的，原因在于其默认压缩参数更为激进。而在有动画的BrainStem.glb模型中，MeshOpt表现最佳。WaterBottle.glb模型的性能相近，因为顶点数量有限，纹理占据主要体积。

       对于相同的压缩参数重新对比，仅需对比BrainStem和ReciprocatingSaw模型。修改参数后，MeshQuan的大小未变，因为已标准化无法调整，而MeshOpt有轻微提升。

       在使用某个压缩方案时，除了对比压缩大小，还需对比加载难易程度（在web、小程序等环境）。DracoLoader的大小约为十几KB。MeshOpt的wasm版本包含基础版和使用SIMD版两个版本，官方未提供asm版本，需手动通过binaryen/wasm2js转换或使用已转换好的meshopt_decoder.asm.module.js。在decoder层面上，MeshOpt表现更佳。

       解析时间对比显示，使用默认参数压缩后的模型，在高性能模式下，使用三次求平均值。在wasm版本中，MeshQuan和MeshOpt的加载时间均显著减少，而Draco的加载时间增加。如果考虑decoder的加载时间，则需关注首次加载，三个扩展中只有Draco会影响，因为它需要从网络下载wasm。

       至于压缩前后效果对比，除了性能指标，还需考虑设计是否妥协。为了直观对比，编写了compressed-model-diff工具，提供三种对比模式和线框对比。可用性主要取决于decoder加载难易程度和大小。在小程序环境中，Draco较为困难，而MeshQuan无需decoder，可用性最高。MeshOpt只需使用asm版即可兼容小程序iOS。

       若需要兼容小程序平台，Draco可能不太合适，但可以针对平台加载特定模型的方法，不过模型效果需要对应平台单独微调。全平台统一模型能提高维护性。

       对于MeshOpt asm版decode性能，发现第一次加载耗时较高，但第3次接近未压缩性能，第5次接近wasm性能。这是为什么？是否暗示潜在优化方法？通过加载1.kb的Triangle-meshopt.glb模型，5次加载测试，记录数据，发现似乎没有明显效果，可能是warm up次数不足。从Web 3D是否需要WebAssembly? 可以找到答案。

       在Web 3D中，Chrome浏览器的v8引擎支持JIT（Just-in-Time compilation），这使得js程序执行性能接近wasm。火狐下asm第一次加载耗时约为未压缩的1.5至2.3倍，而Chrome下为3.至4.4倍。考虑到iOS的CPU性能较好，加载过程还能接受。寻找warm up方法，使第1次加载耗时等于第5次，将更好。

       量化本质上是损失精度的有损压缩方法，这与KHR_mesh_quantization的介绍一致。Vertex attributes通常使用FLOAT组件类型存储，但可能导致额外精度和内存消耗，以及降低渲染性能。KHR_mesh_quantization的缺点是向量化参数固定，无法调整，优势在于无需额外decoder。EXT_meshopt_compression则提供自定义向量化参数，如法线精度要求高时可增大容量。

       KHR_draco_mesh_compression是一个知名扩展，在测评中纯顶点模型的压缩比例最高，但其decoder大小和decode性能均不突出。

       对于模型尺寸较小、使用浮点数范围较小的情况，向量化会导致较大误差。解决方法除增加存储容量外，简单的策略是放大模型，使顶点间距离变大，加载时再缩小。直观的描述可能不够，建议参考动图。

       放大模型倍后，模型版本忽略颜色变化。中间包包的差异可以忽略，但下面存在纹理偏移。

       未来改进方向可能包括动态向量化+偏移，以提供更高精度和压缩比，但decoder耗时会增加。可以考虑将模型的BoundingBox.xyz最大值映射到0-1，再映射到整型/自定义XByte。模型内部的子mesh也可以使用相同方法，xyz分别维护等。

       以上是本次测评的总结，MeshOpt展现出令人瞩目的能力，旨在更严谨地评估其在项目中的可用性，这是一个探索性的过程。

量化交易 | 网格交易大法

       在量化交易的世界里，网格交易是一种独特的动态调整策略，它强调的是交易者对持仓结构的精细管理而非对具体股票的选择。其核心理念是设定底仓价位，通过低吸高抛策略，通过网格设置买卖点，灵活应对市场波动。然而，这种策略也存在局限性，比如它依赖于市场的趋势，倾向于选择小市值且波动性较大的股票，底仓设置需在安全边际内，而在牛市中，网格交易的效果通常不会特别突出。买卖规则的灵活性也相对有限。

       网格交易的具体步骤如下：

第一步：选股，通常聚焦在互联网、软件业等行业，选择低PE、市值较小且波动性高的股票。

第二步：设置网格，例如在价格波动范围[-3%, 5%]至[-%, %]内设定买卖点，这允许在不同市场条件下灵活调整。

第三步：资金分配，采用满仓理念，以提高资金利用率，但同时也要求对风险有精确控制。

       回测结果显示，网格交易的收益受市场条件影响显著，特别是网格大小的设定。策略的源码可供下载，交易者可根据个人需求调整参数，以适应不断变化的市场环境。

       在实现网格交易的代码中，我们看到一些关键函数，如计算历史波动率、监控股票收益率、止损策略以及累计收益计算。例如，当股票连续5日下跌时，会触发止损操作；当股票价格超过移动平均线的一定倍数时，则不进行操作。此外，网格交易还会初始化底仓，根据市场情况执行买卖操作，确保在波动市场中维持合理的持仓结构。

       总结来说，网格交易是一种既注重策略灵活性又强调风险控制的交易方法，适合那些寻求稳定收益的投资者。不过，投资者需要对市场的理解和策略的调整能力要求较高，以充分发挥网格交易的优势。