AAlphaBot
← Blog

Tại Sao Bot Grid Thua Phí: Phân Tích Sâu PnL Ròng

2026-05-06 · ~7 phút đọc

Một bot grid trông xuất sắc trên giấy. Bạn báo giá cả hai phía của một phạm vi, giá dao động và mỗi vòng khứ hồi là lợi nhuận nhỏ. Bảng điều khiển hiển thị màu xanh gần như mỗi giờ. Sau đó bạn đối chiếu báo cáo sàn giao dịch của mình vào cuối tháng và con số nhỏ hơn con số gộp trên giao diện bot — đôi khi âm, mặc dù biểu đồ không bao giờ hiển thị ngày thua lỗ. Khoảng cách là phí, và hầu hết các công cụ cấp người tiêu dùng đơn giản là không hạch toán chúng một cách trung thực.

Biểu Đồ PnL Gộp Đang Hiển Thị Gì

Giao diện grid điển hình vẽ PnL thực hiện là tổng của (giá bán) trừ (giá mua) trên các cặp grid đã đóng, nhân với số lượng. Con số đó bỏ qua ba thứ đến thẳng từ tài khoản của bạn:

  • Phí giao dịch maker và taker trên mỗi vế.
  • Các khoản thanh toán tài trợ trên vị thế perpetual bạn giữ giữa các lần khớp lệnh.
  • Trượt giá trên các vế khớp lệnh một cách tích cực thay vì thụ động.

Toán Học Phí, Với Số Minh Họa

Giả sử một bot grid luân chuyển một hợp đồng perpetual 200 lần mỗi ngày với phí taker 0,02% và phí maker 0,01%. Ngay cả khi mỗi vế là khớp lệnh maker hoàn hảo (không phải vậy), 200 lần khớp lệnh ở mức 0,01% mỗi bên là 4% danh nghĩa trong lực cản phí mỗi ngày. Bot sẽ cần doanh thu PnL gộp trên 4% danh nghĩa chỉ để hòa vốn về phí, trước tài trợ hoặc trượt giá:

# Minh họa — một ngày giao dịch, grid danh nghĩa $10.000
PnL_gộp_thực_hiện            = +$84.20    # giao diện hiển thị
phí_maker_đã_trả             =  -$22.00   # 110 khớp maker @ 0.01% * 10k * 2 bên
phí_taker_đã_trả             =  -$36.00   # 90 khớp taker  @ 0.02% * 10k * 2 bên
tài_trợ_đã_trả_nhận          =   -$6.10   # 3 cửa sổ tài trợ
trượt_giá_vế_tấn_công        =  -$11.40   # vs đỉnh sổ lệnh hiển thị lúc quyết định
--------------------------------------
PnL_ròng_sau_chi_phí         =  +$8.70    # số vào tài khoản của bạn

Cùng grid đó sẽ được quảng cáo là chiến lược $84/ngày trên danh nghĩa $10.000 — con số "0,84% hàng ngày" trông tuyệt vời trên trang chủ. Con số trung thực khoảng một phần mười điều đó.

Tại Sao Biến Động Giúp Biểu Đồ Marketing Nhưng Làm Hại Ròng

Biến động cao hơn tạo ra nhiều vòng khứ hồi grid hơn mỗi ngày, lạm phát PnL gộp tuyến tính. Nó cũng tạo ra nhiều khớp lệnh tấn công hơn, nhiều đợt tăng đột biến tỷ lệ tài trợ hơn và spread hiệu quả rộng hơn — tất cả làm mở rộng lực cản phí nhanh hơn lợi nhuận gộp. Thử nghiệm trung thực nhất cho bất kỳ chiến lược grid nào là vẽ PnL ròng so với biến động thực hiện, không phải PnL gộp so với thời gian.

Tỷ Lệ Maker Không Giống Tỷ Lệ Khớp Lệnh Maker

Nhiều grid đặt lệnh của họ là "chỉ post" và sau đó im lặng hủy và gửi lại mỗi tick để ở lại hàng đợi. Cài đặt post-only của bạn bảo vệ bạn khỏi phí taker khi nhập đầu tiên, nhưng mỗi lần hủy-thay thế phơi bày bạn với khả năng vế tiếp theo khớp lệnh một cách tấn công để giữ grid cân bằng — với phí taker. Đọc báo cáo khớp lệnh của bạn và tính toán tỷ lệ maker thực hiện là kiểm tra đáng tin cậy duy nhất.

Backtest Grid Trung Thực Trông Như Thế Nào

Backtest đáng tin cậy phải bao gồm: phân loại maker/taker theo từng lần khớp lệnh với các giả định vị trí hàng đợi thực tế; tích lũy tài trợ theo tick; trượt giá bid-ask trên các vế tấn công; và lịch trình tầng phí sàn (tầng của bạn thay đổi khi khối lượng thay đổi). Nếu công cụ backtest không cho phép bạn đặt các đầu vào đó, nó đang tạo ra biểu đồ marketing, không phải tạo phẩm nghiên cứu.

Chúng Tôi Làm Gì Khác Biệt

Chúng tôi coi phí là đầu vào hạng nhất cho bản thân chiến lược, không phải là suy nghĩ muộn màng bị trừ ở cuối. Quyết định gửi lệnh kiểm tra giá trị kỳ vọng sau phí. Nếu giá trị kỳ vọng sau phí thấp hơn sàn được cấu hình của nền tảng, lệnh bị ngăn chặn ngay cả khi tín hiệu gộp là dương. Chi phí là ít giao dịch hơn và bảng điều khiển hoạt động kém ấn tượng hơn. Lợi ích là số PnL ròng tồn tại được qua đối chiếu với báo cáo sàn.

Trang bằng chứng báo cáo PnL gộp và ròng cạnh nhau, với các thành phần phí, tài trợ và trượt giá được chia nhỏ. Nếu những con số đó không hiển thị ở đâu đó trên nền tảng bạn đang đánh giá, hãy giả định rằng khoảng cách đang bị ẩn, không đóng.