Phân tích so sánh: Các chiến lược giao dịch trên Deriv Bot | Deriv Blog

Chúng tôi phân tích và so sánh các chiến lược giao dịch thuật toán khác nhau cho nền tảng giao dịch tự động Deriv Bot.

Nhóm biên tập Deriv · 24 January 2024 · 4 phút đọc

Share

Các chiến lược giao dịch rất đa dạng, mỗi chiến lược có những cách tiếp cận và mức độ rủi ro riêng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá ba chiến lược chính trên Deriv Bot: Martingale, D'Alembert và Oscar's Grind. Chúng tôi muốn đơn giản hóa và làm rõ các mục tiêu, rủi ro cũng như phương pháp của chúng.

Martingale

Cách tiếp cận: Chiến lược Martingale là một hệ thống tiến triển âm, trong đó bạn nhân đôi mức đầu tư ban đầu sau mỗi lần thua lỗ và quay lại mức giao dịch ban đầu sau một lần thu được lợi nhuận.

Mục tiêu: Bù đắp các khoản lỗ trước đó chỉ bằng một lần thu được lợi nhuận.

Rủi ro: Mức độ rủi ro cao. Bạn có thể tích lũy khoản lỗ lớn nếu gặp phải một chuỗi các giao dịch thua lỗ.

Cách thức hoạt động:

Cách thức hoạt động của chiến lược Martingale.
Xem bài viết này để tìm hiểu thêm về cách thức hoạt động của chiến lược Martingale.

Tóm tắt: Hệ thống Martingale chủ yếu nhằm cố gắng gỡ lại các khoản lỗ bằng cách nhân đôi mức đầu tư của bạn. Chiến lược này giả định rằng cuối cùng bạn sẽ thu được lợi nhuận, và khi đó, bạn sẽ bù đắp được các khoản lỗ của mình. Tuy nhiên, nó có nhiều rủi ro vì không đảm bảo thành công và có thể dẫn đến thua lỗ đáng kể nếu bạn gặp phải một chuỗi thua lỗ kéo dài.

D'Alembert

Cách tiếp cận: D'Alembert là một chiến lược thận trọng hơn, trong đó bạn tăng mức đầu tư ban đầu của mình lên một đơn vị cố định sau mỗi lần thua lỗ và giảm đi một đơn vị tương tự sau một lần thu được lợi nhuận.

Mục tiêu: Đạt được sự cân bằng giữa lợi nhuận và thua lỗ trong khi vẫn kiếm được một khoản lợi nhuận nhỏ.

Rủi ro: Rủi ro ở mức trung bình so với Martingale, vì nó không tăng mức đầu tư một cách quá nhanh chóng.

Cách thức hoạt động:

Cách thức hoạt động của chiến lược D'Alembert.
Xem bài viết này để biết thêm chi tiết về cách thức hoạt động của chiến lược D'Alembert.

Tóm tắt: D'Alembert tập trung vào việc quản lý các giao dịch của bạn một cách cẩn trọng hơn. Nó nhằm mục đích cân bằng giữa thua lỗ và lợi nhuận, giúp nó trở thành một cách tiếp cận ôn hòa hơn so với chiến lược Martingale mạnh bạo hơn.

Oscar's Grind

Cách tiếp cận: Oscar's Grind là một hệ thống tiến triển dương, trong đó bạn tăng mức đầu tư của mình lên một đơn vị cố định sau một lần thu được lợi nhuận và giữ nguyên mức đầu tư sau một lần thua lỗ. Quá trình này tiếp tục cho đến khi bạn đạt được mục tiêu kiếm được một đơn vị lợi nhuận mỗi phiên giao dịch.

Mục tiêu: Kiếm được những khoản lợi nhuận nhỏ, đều đặn trong khi giảm thiểu tối đa rủi ro thua lỗ.

Rủi ro: Mức độ rủi ro thấp khi so sánh với Martingale, vì nó không cố gắng gỡ lại các khoản lỗ một cách mạnh bạo.

Cách thức hoạt động:

Cách thức hoạt động của chiến lược Oscar's Grind.
Xem bài viết này để tìm hiểu chi tiết hơn về cách thức hoạt động của chiến lược Oscar's Grind.

Tóm tắt: Oscar's Grind tập trung vào việc thiết lập các mục tiêu lợi nhuận và tạo ra các khoản lợi nhuận tăng dần trong khi vẫn quản lý được thua lỗ. Nó được thiết kế cho các giao dịch có kiểm soát và thận trọng hơn.


Tóm lại, mỗi chiến lược giao dịch mang lại một cách tiếp cận riêng biệt, phù hợp với các khẩu vị rủi ro và mục tiêu khác nhau:

  • Martingale theo đuổi việc gỡ lại lỗ một cách mạnh bạo
  • D'Alembert tìm kiếm sự cân bằng
  • Oscar's Grind tập trung vào các khoản lợi nhuận đều đặn và tăng dần.

Việc hiểu rõ các chiến lược này và những rủi ro vốn có của chúng là rất cần thiết, vì điều này sẽ giúp bạn đưa ra những quyết định sáng suốt phù hợp với sở thích và mục tiêu giao dịch của mình.

Khám phá cách thức hoạt động của các chiến lược này mà không có rủi ro với tài khoản demo Deriv miễn phí. Tài khoản này được nạp sẵn tiền ảo để bạn thử nghiệm các chiến lược này nhằm xem chiến lược nào phù hợp nhất với khẩu vị rủi ro và sở thích giao dịch của bạn.

Join 3M+ global traders

Open an account in minutes and start trading the world's markets — forex, stocks, indices, and more.