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「马丁交易策略」是从18世纪开始流行的赌博方式，主要方法为当每次亏损时，下次的下注就加倍，如果下次赢的话，不仅能收回先前的损失，还会获得第一次下注总额的报酬，听起来是一个稳赚不赔的策略，但其背后隐含著巨大的风险。
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import tejapi import pandas as pd import numpy as np
Note: tejapi 安装以命令提示字元 (Windows)/终端机 (Mac)，输入 pip install tejapi
tejapi.ApiConfig.api_key = 'Your Key' tejapi.ApiConfig.ignoretz = True
fx = tejapi.get('GLOBAL/GCURR',
coid = 'EUR',
mdate={'gte': '2019-01-01', 'lte':'2020-12-31'},
opts = {'columns':['mdate','tuse2']},
chinese_column_name = True,
paginate = True)
累积获利为正时，执行平仓，并买进初始0.01手；若为负，则持续加码(变成2倍手)买进
account = 100000 # 10万美金 lot = 0.01 # 0.01手 lev = 1/500 # 杠杆比例 lot_record = []. # 仓位纪录 account_record = [] # 总价值纪录 cum_profit = 0
for i in range(len(fx)):
# 第一笔买入
if i < 1:
cum_profit -= (100000*lot*lev*fx.loc[i, '原币兑美元 (美元)'])
# 初始买0.01手需要的保证金为欧元，所以按照当时汇率换成美元
account += cum_profit
account_record.append(account)
lot_record.append(lot)
else:
# 累计损益，乘以100000是为了换成布数
cum_profit += (fx.loc[i, '原币兑美元 (美元)'] - fx.loc[i-1,
'原币兑美元 (美元)'])*100000*lot
# 帐户余额
account += (fx.loc[i, '原币兑美元 (美元)'] - fx.loc[i-1, '原币
兑美元 (美元)'])*100000*lot
#如果累计损益获利,平仓后买入0.01手
if cum_profit >= 0:
#买入0.01手，故重置lot & cum_profit
lot = 0.01
cum_profit = -(100000*lot*lev*fx.loc[i, '原币兑美元 (美
元)'])
account += cum_profit
account_record.append(account)
lot_record.append(lot)
#若累计损益为负，则加码买进
else:
lot = lot *2
cum_profit -= (100000*(lot-lot/2)*lev*fx.loc[i, '原币兑美
元 (美元)'])
account -= (100000*(lot-lot/2)*lev*fx.loc[i, '原币兑美元
(美元)'])
account_record.append(account)
lot_record.append(lot)
fx['价值'] = account_record
我们可以看到收益的曲线，中间都会有一根往下非常大的回撤，此时为线图下降时的加码状态，亏损时也会加倍放大，这就是马丁策略的风险所在，一2持续亏损并加码直至见底，则会宣告破产，风险控制一直都是马丁策略使用者一直在改善的部分！
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