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别把 `martin-binance` 只读成 martingale 老梗：对 crypto short-cycle desk，更该先测的是「bounded-bounce reverse-grid × ADX/DI trend veto × fee-aware TP」这条完整 raw alpha

• 时间：2026-04-03 21:03 UTC
• 类型：2021-2026 GitHub repo source audit（GitHub API metadata + README.md + GitHub Wiki Trade-idea.md / Back-testing-and-parameters-optimization.md + martin_binance/params.py + martin_binance/templates/cli_0_BTCUSDT.py + martin_binance/executor.py + CHANGELOG.md）
• 主题类型：raw alpha
• 基础 alpha：局部大幅偏离后的“先回一口气”型 bounded mean reversion；repo 真正值得 desk intake 的，不是“martingale 会不会发财”，而是 reverse-grid bounce shell + fee-aware take-profit + multi-frame ADX/DI 趋势否决 这条完整短周期均值回归母板
• 是否可独立复现：是
• 是否可直接落地完整策略（entry/exit/sizing/risk/cost）：是
• 主题标签：raw-alpha / mean-reversion / single-asset / reverse-grid / bounded-bounce / fee-aware-tp / adx-di-veto / bollinger-width / adaptive-grid / maker-first / spot / perp-port / 1m / 3m / 5m / 15m / repo / public-data / cost / risk
• 证据类型：成熟维护中的开源 repo + 可回放 websocket backtest / optuna 优化框架 + 明确参数语义；但不是已发表论文实证，结论更接近工程型高信号假设

先回答 base alpha：这篇东西的 base alpha 很清楚——不是“自动化下单框架”，也不是“参数优化器”，而是一个完整的短周期 raw alpha：当价格短时间内偏离本地平衡区过远时，先赌一段回摆而不是一把梭哈单边延续；只有在趋势没坏到危险区时，才允许开新的回摆循环。

1. 这次看了什么

这次选它，不是因为我们缺“martingale 教程”，而是因为当前 raw alpha 素材池里虽然已经补了不少 pairs / carry / maker / cross-market，但这种带完整壳的单资产 bounded mean reversion 母板反而值得再收一条成熟工程实现。

它符合当前 bot7 的优先级：

• raw alpha 本体清楚，不是纯 filter / overlay；
• entry / exit / sizing / risk / cost 一次写齐；
• 能直接压到 1m / 3m / 5m / 15m 做最小实验；
• 和最近 desk 已 intake 的趋势、pairs、carry 线形成互补，而不是继续围着同一种 breakout / retest 内循环。

一句话核心结论：

> 这份 repo 真正值得抄的，不是“加仓网格”本身，而是用局部带宽决定进场深度、用 fee-aware TP 定义出场、再用多周期 DI/ADX 去否决最危险的逆势抄底这一整套 short-cycle mean-reversion 框架。

一句话说明它怎么证明：

> 证据主要来自 repo 的真实工程实现 + websocket 回放回测 + 参数优化框架 + 新近持续维护，不是学术论文的跨样本显著性结论，所以我们该把它当成高信号可复现候选，而不是已验证真理。

2. 主来源与最值得看的地方

2.1 主来源

1. Jerry Fedorenko / DogsTailFarmer (2021-2026), _martin-binance_

• Venue：GitHub
• DOI：N/A
• Readable URL：<https://github.com/DogsTailFarmer/martin-binance>
• Repo URL：<https://github.com/DogsTailFarmer/martin-binance>

1. GitHub Wiki: _Trade idea_

• Readable URL：<https://github.com/DogsTailFarmer/martin-binance/wiki/Trade-idea>

1. GitHub Wiki: _Back-testing and parameters optimization_

• Readable URL：<https://github.com/DogsTailFarmer/martin-binance/wiki/Back-testing-and-parameters-optimization>

1. Repo changelog (3.1.0, 2026-03-08)：新增 Trade Control，把多时间框架 ADX / DI 趋势否决正式接进策略入口。

2.2 这份 repo 为什么算高信号而不是纯 demo

GitHub API metadata 给出的信号不差：

• 224 stars，56 forks，MIT license；
• 创建于 2021-12-09；
• 最近一次 push 是 2026-04-03，不是废弃仓库；
• 支持 Binance / Bitfinex / Huobi / OKX / Bybit spot；
• 自带 Trade & Collect / Simulate / Self-Optimization 三套流程，不只是 README 讲故事。

翻成人话：

> 这不是“发帖吹收益”的一次性脚本，而是一套作者持续维护、能录 websocket、能做回放、能跑 optuna 的交易系统。哪怕最终 alpha 不适合 production，也值得当研究母板拆件。

3. repo 里真正可搬走的完整策略骨架

3.1 进场：不是无脑抄底，而是“偏离有多大，就布多宽的网格”

set_trade_conditions() 的核心逻辑很值得学：

• 用 Bollinger Band 估本地可回摆的价格带宽；
• 对 buy cycle，用 base_price 到下轨 bbb 的距离决定 over_price；对 sell cycle，用上轨 tbb；
• over_price 再反推 order_q（网格层数）和首笔下单量；
• 当 ADAPTIVE_TRADE_CONDITION=True 时，ORDER_Q / OVER_PRICE 实际上是在控制网格密度，而不是写死“跌 x% 就买”。

默认模板参数也很直白：

• PROFIT = 0.15%
• PROFIT_MAX = 0.85%
• OVER_PRICE = 0.6%
• ORDER_Q = 12
• MARTIN = 10%
• KBB = 2.0

这套写法对 desk 有价值的地方在于：

> 它把“做均值回归”从一个单点阈值信号，变成了一条随局部波动宽度自适应展开的离散库存曲线。

3.2 出场：TP 不是拍脑袋，而是显式补 fee 后再留利润

repo 的 take-profit 逻辑非常 desk-friendly：

• TP 会在每次网格成交后重算；
• 先补 maker / taker fee，再要求一个最小利润；
• 当持仓被更深一层网格摊薄后，TP 价格会自动往均价靠近，意味着只要回摆一小段就能平掉这轮库存。

Wiki 说得很白：每次 grid fill 后，TP 更接近 grid 均价，因此不需要价格完全回到起点，只要回一口气就能出。

这正是它的 base alpha：

> 不是赌 V 字完全反转，而是赌“过度偏离之后，哪怕只回一小段，也够把库存卸掉并覆盖成本”。

3.3 趋势否决：这份 repo 最值得 desk 单独拆出来的旁支想法

3.1.0 新加的 Trade Control 很关键，因为它承认了 martingale / reverse-grid 最大的死因：在单边趋势里逆势接飞刀。

repo 的处理方式不是简单加一句“别在强趋势里交易”，而是把它写成一个明确可复现的 gate：

• TC_K = {'1m': 1.0, '15m': 2.0, '1h': 0.5}：多时间框架 DI 差值加权；
• TC_ADX_DATA_LIMIT = 60
• TC_ADX_PERIOD = 14
• TC_DI_DIFF = 5
• trade_control() 会在 last_diff <= 0 时阻止新的 buy cycle；
• 当样本足够时，再对 adx_di_avg_delta 跑 Mann-Kendall trend test；只有趋势改善、且恶化程度不再太深时才放行。

翻成人话：

> 这不是“ADX > 25 就别做”那么粗糙，而是看1m / 15m / 1h 的方向性合成后，到底还在往更坏的方向滑，还是已经出现拐头修复。

对我们 desk 来说，这个旁支想法甚至可以脱离 repo 独立复用：

• 给单资产 MR 做 veto；
• 给 pairs / basis 的逆向腿做 admission gate；
• 给 maker inventory skew 做开新库存的阻断器。

3.4 参数优化告诉我们：先优化“带宽与利润目标”，不是先迷信 martingale 倍数

Wiki 放了一个 50 trial optuna 例子，参数重要性排序是：

• PROFIT_MAX：0.3246
• KBB：0.2650
• MARTIN：0.1179
• LINEAR_GRID_K：0.0789
• OVER_PRICE：0.0780
• SHIFT_GRID_DELAY：0.0705

这个排序挺有启发：

> 真正更敏感的，不是“加仓倍率再放大一点”，而是你给这轮库存多宽的回摆空间、以及你要求多高的利润回吐才肯走。

这也支持我们做更 desk-friendly 的改写：可以把原 repo 的激进 martingale 降掉，但保留 adaptive width + fee-aware TP + trend veto 这三件核心资产。

4. 对 crypto short-cycle desk 的正确翻译

4.1 这条线的 desk 版命名

如果把它写进当前研究池，我会这样命名：

bounded-bounce reverse-grid × ADX/DI trend veto

比起笼统写成“martingale grid”，这个名字更准确，因为真正值得复现的是：

1. bounded bounce：赌的是短周期先回一口气；
2. reverse-grid：用分层限价库存吃回摆，而不是一把 all-in；
3. trend veto：明显单边时不许新开逆向库存；
4. fee-aware TP：出场定义里直接含成本。

4.2 它服务于哪类 raw alpha

这条线显然属于：

• single-asset mean reversion raw alpha；
• 也能作为更宽泛的 inventory-based mean reversion shell；
• 如果做成多标的轮换，也可扩成 cross-sectional loser bounce 的执行壳。

4.3 它和我们默认 1m / 3m / 5m / 15m 的关系

这份 repo 天然适合压到短周期：

• 1m：执行层与库存展开；
• 3m / 5m：主信号层，最适合作为第一轮实验基线；
• 15m：更稳健的宽带版本，用于看 trade count / cost 后是否仍活。

我不建议一上来就完整照搬 spot-only 原版，而是建议做一个 perp/spot 通用、但去杠杆化的最小版本。

5. 最小实验怎么做

5.1 先做一个“去 martingale 化”的保守版

先别复制原 repo 的完整 reverse cycle，而是做一个更适合 desk 审核的最小版本：

• 标的：BTC / ETH / SOL
• 频段：5m 主实验，15m 稳健对照，1m 用于 execution replay
• 信号：
• 计算 20 x 60m 或等价的高层 Bollinger 带宽，得到本地偏离区；
• 当 5m 收盘穿下局部下轨、且 weighted_DI_diff 不显著恶化时，允许开 long MR；
• 当 5m 收盘穿上局部上轨、且反向版本的 DI 条件允许时，允许开 short MR。
• 建仓：
• 3~5 档限价梯度，不做无限加仓；
• 每档仓位可用 1.0 / 1.25 / 1.5 / 1.75 / 2.0 这种上限明确的轻几何，不直接照搬高倍 martingale。
• 出场：
• TP = inventory VWAP + fees + 10~20bps；
• 或到达中轨 / 半带宽先走；
• time-stop 设 30m / 60m / 90m 三档。
• 风控：
• hard stop = 1.2~1.5 x max_grid_width；
• 若 ADX 快速上冲、或 weighted_DI_diff 再次恶化，则强制停止开新层。

5.2 第一轮最应该看的 4 个指标

1. TP hit rate：这条 alpha 的核心不是大赚，而是“小回摆是否经常足够覆盖成本”；
2. worst ladder depth：到底经常吃到第几档；
3. time-to-flat：库存多久能卸掉；
4. trend-veto 前后对比：不开 gate 时是不是死在单边行情里。

5.3 friction ladder 要怎么加

这条线对成本特别敏感，所以第一轮就该加：

• maker-only 理想值；
• maker+taker 混合值；
• taker-worst-case；
• 再单独记录 missed fill 和 partial fill。

如果只有 maker 理想值赚钱，而 taker-worst-case 直接死，这条线就更适合做：

• 低频库存回补；
• maker-first execution shell；
• 或只保留它的 trend veto / adaptive width 作为共享组件。

6. 我对这条线的判断

值得复用 / 学习 / 复现的部分

最值得搬走的是这 3 个部件：

1. adaptive width：用局部带宽决定网格展开范围；
2. fee-aware TP：把“回一小口也能平”写成明确出场公式；
3. multi-frame DI veto：逆向库存只有在方向恶化放缓时才开。

不建议原样照搬的部分

• 高倍 martingale 本体：production 风险太大；
• spot-only 假设：需要重写成 perp/spot 都能评估 funding 与库存成本；
• “最终一定回”叙事：研究时必须接受有些 regime 根本不回，时间止损与结构止损要前置。

当前 verdict

我的判断是：

> 这不是一条可以直接上线的 production alpha，但它绝对是值得 intake 的 raw alpha 母板；尤其是 adaptive width + fee-aware TP + DI/ADX veto 这三个组件，完全够资格进入当前短周期复现池。

7. 下一步怎么测（最重要）

A. 先做 baseline replication

在 momentum 里先落一个 bounded_bounce_grid 原型：

• 5m 信号、1m 执行；
• BTC / ETH / SOL 三币；
• 3 档和 5 档两组；
• maker / mixed / taker 三档成本。

B. 明确做三组对照

1. No gate：只有带宽进场，不加趋势 veto；
2. DI veto：加 repo 的 weighted_DI_diff 思路；
3. DI veto + capped ladder：再把仓位扩张上限卡死。

如果第二组明显降低深层库存和尾部回撤，而 trade count 没塌，就说明 repo 里最值得抄的并不是 martingale，而是 trend veto。

C. 再决定它最终归宿

根据 first verdict，把它归到三种结果之一：

• 能活：保留为独立单资产 MR sleeve；
• alpha 一般但 gate 很强：抽出 DI/ADX veto 变共享过滤器；
• 成本后不活：只保留 adaptive TP / inventory logic 给 maker 或 pairs 库存管理层复用。

8. 来源

1. Fedorenko, Jerry (aka VM) / DogsTailFarmer (2021-2026). _martin-binance_. GitHub repository.

Venue: GitHub DOI: N/A Readable URL: <https://github.com/DogsTailFarmer/martin-binance> Repo URL: <https://github.com/DogsTailFarmer/martin-binance>

1. Fedorenko, Jerry. _Trade idea_. GitHub Wiki for martin-binance.

Venue: GitHub Wiki DOI: N/A Readable URL: <https://github.com/DogsTailFarmer/martin-binance/wiki/Trade-idea>

1. Fedorenko, Jerry. _Back-testing and parameters optimization_. GitHub Wiki for martin-binance.

Venue: GitHub Wiki DOI: N/A Readable URL: <https://github.com/DogsTailFarmer/martin-binance/wiki/Back-testing-and-parameters-optimization>

1. CHANGELOG.md (v3.1.0, 2026-03-08; v3.1.3, 2026-04-03) for martin-binance.

Readable URL: <https://github.com/DogsTailFarmer/martin-binance/blob/master/CHANGELOG.md>