马丁策略，全名马丁格尔策略，倍投原理，是在亏损之后进行加倍下注，直到连本带利赚回本金为止。随着下注的连续失败，追加的筹码也在成倍增加，只要赢一次，就可以赢回所有的本金和利润,简单来说马丁策略就是输掉后加倍投资的交易策略。

量化是在用户授权交易所账户API的前提下，选择交易策略和主流货币，启用AI智能数据分析引擎帮助用户自动匹配“大概率”交易策略，根据数据模型自动分析市场关键点，通过毫秒级闪电交易，向交易所发出买入卖出指令，大幅提高账户交易速率与频率。币神量化一键开启自动交易，软件在服务器上全年运行，7*24小时无休息自动收益。软件能在币价最好的时候买入卖出，从中获利。

两者相结合的马丁量化交易策略系统开发就有了如下特性：

1、投资前景广
通过利用计算机高效准确地处理海量信息，可以在市场找到更广泛的投资机会。

2、纪律性
严格的纪律是区分量化交易和主动投资的一个重要特征。纪律有很多好处，它可以克服人类的弱点，如恐惧、贪婪、运气以及认知偏见。

3、系统性
多层次模型主要包括行业选择模型、重大资产配置模型和精选个股模型。多角度观察主要包括对宏观周期、估值、增长、盈利质量、市场结构、分析师盈利预测和市场情绪的分析。

4、及时性
及时快速跟踪市场变化，不断发现能够提供巨大回报的新统计模型，并寻找新的交易机会。

马丁量化交易策略系统开发源码示例

Cumulative strategy returns

df_anti_mg['cumulative_returns'] = (df_anti_mg.returns+1).cumprod()

Plot cumulative returns

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(df_anti_mg.cumulative_returns)
plt.grid()

Define the label for the title of the figure

plt.title('Cumulative Returns for Anti-Martingale strategy', fontsize=16)

Define the labels for x-axis and y-axis

plt.xlabel('Date', fontsize=14)
plt.ylabel('Cumulative Returns', fontsize=14)

Define the tick size for x-axis and y-axis

plt.xticks(fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)

plt.show()