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GT Radar 新手教學- GTR 多策略專區組合包介紹

前言

GT Radar 多策略自動跟單平台提供用戶多種策略選擇,用戶可以評斷個人對於加密貨幣市場的研究選擇單一策略,也可以透過觀望大盤的狀況選擇一個大方向 – GTR 多策略專區 – 作為投資標的。本章節主要針對 – GTR 多策略專區 – 進行內容的介紹,如果用戶是初入加密貨幣市場的新手或是擁有較少時間進行市場觀察,都可以藉由多策略專區輕鬆投資加密貨幣。

<< 若用戶還未加入 GT Radar 多策略自動跟單平台會員,可以參考 “GT Radar 新手教學-帳戶及API申請 ” 即刻加入、即刻開始自動跟單。>>

GTR 多策略專區

GTR 多策略專區目前提供用戶多達 13 種的組合包選擇並且持續增加,包含加密貨幣三巨頭 BTC、ETH、BNB 以及公鏈組合與元宇宙相關幣種等等的策略。如果用戶是投資態度相對穩健型的用戶,或是對於加密貨幣市場還沒有太深入了解的投資者,多策略組合包絕對是用戶最好的投資標的,一鍵就能跟單由專業機構級交易員組合好的投資組合。

多策略專區介面介紹

首先,我們將透過介面的介紹讓用戶更了解使用的流程。

GT Radar 提供三項條件來讓用戶輕鬆篩選出想要使用的投資標的,包含:效益指標、數值增減、觀察時長。

效益指標:包含了淨利、最大回撤、風險報酬比

  • 淨利:本金 100 USDT 在扣除手續費後的盈利狀況。
  • 最大回撤:投資組合再創新高點後,拉回的%,為衡量風險的參考指標。
  • 風險報酬比:淨利 / 最大回撤的比較值,越大值績效越好,代表單位風險下能賺取的利潤愈多。

數值增加:用戶可以依據想要觀察的數量排序做遞增或遞減的選擇

觀察時長:用戶可以透過一個月/半年/一年 或是 全時長來觀察組合包的歷史走向

用戶選定有興趣的組合包後,即可直接點擊進入了詳細內容。

組合包介面介紹

用戶挑選好有興趣的組合包後,可以點擊進入到該組合包的頁面獲取更詳細的資訊,此段落將介紹組合包頁面的各項資訊,協助用戶在評估投資標的時先了解該組合包的內容。

在這個頁面,用戶可以清楚看到 “三巨頭穩健組合” 的詳細內容,從標的名稱可以看出來這支跟單策略內容就包含了 BTC、ETH、BNB 三支大型幣別,並且是使用風險較低的策略機器人進行自動化投資。

  1. 組合包基本訊息:
    • 組合包名稱:快速了解組合包的特性與內容
    • 作者:策略皆出於 GT Radar 
    • 交易所:Api 串接的交易所 ,目前僅提供 Binance 交易所進行交易
    • 幣種:此組合包中可以操作的加密貨幣幣種
    • 所需機器人數量:此組合包中使用的機器人數量 (請注意:機器人總數依據用戶的訂閱方案有所差異,跟單前請先確認擁有足夠的空閒機器人)
    • 目前策略持倉比例:目前已經進場的策略,若已經進場的策略會等到此策略下次再次進場時才會幫用戶同步跟單
    • 最低跟單金額:此組合包可執行的最低金額
  1. 策略組合:此組合包所涵蓋的策略組合,包含長線、短線、做多與做空的策略
  1. 績效資訊:
    • 年化報酬率:此組合包年化後的整體報酬率
    • 最大回撤:投資組合創新高後拉回的金額
    • 風險報酬比:淨利 / 最大回撤的比較值,越大值績效越好
    • 淨利:交易額扣除手續費後的盈利狀況
  1. 淨利圖表:了解此策略組合包自開始運行之後的淨利成效
  2. 就決定是你!:當用戶確認要選擇此組合包,即可進行跟單!

確認跟單介面

用戶決定好要跟單的組合包並點選 “就決定是你!” 後,就可已到跟單畫面進行最後確認。再次確定用戶挑選的組合包以及跟單使用的 API並確定組合包的機器人需求以及自己剩餘的空閒機器人數量後,需注意以下幾點:

  1. 投入金額:用戶整體投入此次跟單的金額 (請注意:務必確認 U 本位合約錢包中有先對應的資產,不然跟單無法進行)
  1. 槓桿倍數:選擇是否要使用槓桿,目前提供 1-3 被槓桿倍數操作 (槓桿有機會獲得更大的報酬同時也有機會造成更大的虧損,屬於高風險高報酬的投資方式,請用戶務必再三確認)
  1. 開倉金額:投入金額 x 槓桿倍數,即平台會幫用戶開倉的倉位價值,可以理解成如果組合包所有策略都進場時平台會幫用戶買進的金額,目前平台會將用戶的總金額平均分配到組合包中的各個策略當中,用戶可以在策略配置看到每個策略所分配到的金額。
  1. 同意服務與免責聲明 check box :請務必研讀並勾選同意服務協議與免責聲明,否則無法讓 GT Radar 為用戶服務!

用戶完成以上步驟後,即完成一次完整的 GTR 多策略專區組合包操作,後續我們將持續針對不同面向的用戶上線更多適合的產品類別提供選擇。若用戶對於自身的單幣觀察頗具信心,也可以參考 GT Radar 單幣選擇策略教學文章,讓我們在幣圈橫著走,不再當韭菜!

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