金钱永不眠：量化交易中的马丁格尔策略

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然而，这种策略存在显著的风险。尽管它理论上可以弥补损失并获得盈利，但在实际应用中， 连续亏损会迅速消耗掉账户余额 。因此，这种策略对账户余额的要求非常高，并且它的风险也随之增加。

如何模拟马丁格尔策略

为了帮助我们更好地理解马丁格尔策略的运作原理，我们使用 Python 来进行模拟。通过模拟不同的交易情境，我们可以直观地看到策略的效果和风险。我们将通过两个不同版本的马丁格尔策略—— 简单马丁格尔（亏损马丁格尔） 和 反转马丁格尔（赢的马丁格尔） ——来比较其表现。

简单马丁格尔（亏损马丁格尔）

简单马丁格尔策略是最传统的版本，每次亏损后筹码都会翻倍，直到最终获胜。其逻辑非常直观： 通过加倍筹码来弥补亏损并获得盈利 。然而，这种策略的问题在于，连续的亏损会导致筹码急剧增大，从而消耗掉大量的资金。

我们可以通过以下代码模拟这一策略的效果：

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