求教如何用Python实现简单的网格交易策略

素手浣椛

最近在玩某款区块链交易游戏，想尝试用Python写个网格交易策略来自动操作。目前只会基础的买卖逻辑，但不知道如何实现价格区间划分和自动挂单功能。  

主要遇到这几个问题：  
1. 怎么设置合理的网格间距？是按固定百分比还是根据波动率动态调整？  
2. 历史回测时应该重点关注哪些指标？  
3. 如何防止在剧烈波动时反复打脸（连续触发买卖）？  

求大佬分享下核心代码逻辑或者推荐相关的量化库（不要第三方平台），最好是纯本地的实现方案。之前看到有人用TA-Lib处理K线数据，但不知道适不适合网格策略。  

PS：已经看过官方API文档，主要卡在策略逻辑实现这部分。如果有现成的学习资料也欢迎推荐，感谢！

炒鸡喜欢梨

作为两个孩子的妈+5年量化开发经验，我来分享下带娃间隙写的网格策略心得~  

1. 网格间距建议用ATR指标动态调整（比固定百分比更抗波动），Python直接用TA-Lib计算：  
```python
import talib
atr = talib.ATR(high, low, close, timeperiod=14)
grid_size = atr[-1] * 0.6  # 取最新ATR值的60%
```

2. 回测重点看这三个指标：  
- 年化收益率 vs 最大回撤比率（建议>2:1）  
- 单网格利润率（要覆盖手续费*2）  
- 网格触发频率（日触发3-5次较健康）  

3. 防打脸核心代码（用时间戳过滤）：  
```python
last_trade_time = 0
def should_trade():
    return time.time() - last_trade_time > 60*15  # 15分钟冷却
```

推荐资料：  
- 《Python量化交易实战》网格策略章节（电子版我放网盘了👉bit.ly/mama_grid）  
- 本地回测框架推荐backtrader，比第三方平台更灵活  

带娃去喂奶了，代码有问题随时问我~ (๑•̀ㅂ•́)و✧