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量化投资从入门到精通

【量化投资从入门到精通 #30】止损与仓位量化怎么管住手

2026年08月22日 17:00 · 麦蕊智数 MyData

这篇实测了一个反直觉的结论:你以为最有用的固定止损,很多时候完全没起作用。

一、这个方法解决什么投资问题

"设个 5% 止损"几乎是所有交易入门读物的标配建议。但很少有人回答两个问题:

  1. 这个止损真的被触发过吗
  2. 触发之后,结果真的变好了吗

量化的好处就是这两个问题都能算出来。

二、核心思想:三种"管住手"的工具

工具 定义 作用
固定止损 相对成本价跌 X% 清仓 限制单笔最大亏损
跟踪止损 相对持仓期最高价回撤 X% 清仓 锁定已有利润
仓位控制 只用 X 成资金 等比例缩放全部风险

关键区别:固定止损盯的是你的成本,跟踪止损盯的是市场给过你的最好价格。前者保命,后者保收益。

三、实操演示

if pos == 1:
    peak = max(peak, closes[i])
    if fixed and closes[i]/entry - 1 <= -fixed:   # 固定止损:相对成本价
        pos, hits = 0, hits + 1; continue
    if trail and closes[i]/peak  - 1 <= -trail:   # 跟踪止损:相对持仓最高价
        pos, hits = 0, hits + 1; continue

真实输出(2026-08-06,站上 MA20 持有,昨日信号今日执行):

【宁德时代 300750】

配置 累计收益 最大回撤 夏普 止损触发
满仓 无止损 2.18% −29.28% 0.07 0 次
满仓 固定止损 3% 2.50% −29.28% 0.08 4 次
满仓 固定止损 5% 2.18% −29.28% 0.07 2 次
满仓 跟踪止损 8% 6.89% −26.02% 0.22 1 次
半仓 无止损 2.33% −15.30% 0.15 0 次

【京东方A 000725】

配置 累计收益 最大回撤 夏普 止损触发
满仓 无止损 46.00% −24.95% 1.16 0 次
满仓 固定止损 3% 46.00% −24.95% 1.16 3 次
满仓 跟踪止损 8% 49.15% −23.16% 1.26 4 次
半仓 无止损 23.23% −13.00% 1.17 0 次

四、结果解读

发现一:固定止损触发了,但结果一模一样。

000725 的固定止损 3% 触发了 3 次,累计收益却和无止损分毫不差(46.00%)。这不是 bug——原因是:跌破 MA20 的那一天,通常已经亏了 3% 以上。也就是说,均线出场规则本身就自带止损功能,你再加一道固定止损,两者在同一天触发,等于白加。

推论:如果你的策略已经有明确的技术出场条件,固定止损大概率是冗余的。 它只在"死拿不动"型策略(如买入持有)里才关键。

发现二:跟踪止损是这里唯一真正改善结果的工具。

300750 上跟踪止损 8%:收益从 2.18% → 6.89%(提升 3 倍),回撤从 −29.28% → −26.02%,夏普 0.07 → 0.22。000725 上也是收益、回撤、夏普三项全改善。

原因是它解决了均线的固有缺陷:均线出场太慢。价格从高点掉下来,要等它跌破 20 日线你才走,中间那段利润全吐回去了。跟踪止损把这个反应时间缩短了。

发现三:半仓是最被低估的风控。

300750 半仓:回撤从 −29.28% 砍到 −15.30%(几乎腰斩),而夏普从 0.07 升到 0.15。000725 半仓:回撤 −24.95% → −13.00%,夏普 1.16 → 1.17 不降反微升

也就是说,半仓把痛苦减半,风险调整后收益却没有变差。对拿不住策略的人来说,这可能是最有价值的一行代码:size = 0.5

五、常见陷阱

  • 止损与出场规则打架:同一天两个规则都触发,等于只有一个生效(本文实测)。加止损前先确认它是否冗余。
  • 止损设太紧:3% 在 A 股日内波动里太容易被打掉,频繁止损=频繁交手续费(见 #31)。
  • 只看收益不看触发次数:不打印触发次数,你根本不知道止损有没有工作过。
  • 用仓位替代思考:半仓能降回撤,但不能把一个亏损策略变成盈利策略——300750 半仓仍只有 2.33%。

六、小结 + 下篇预告

三条实测结论:① 有技术出场条件的策略里,固定止损常常是摆设;② 跟踪止损才真正锁利润、提夏普;③ 半仓是性价比最高的回撤控制器。加任何风控前,先打印它的触发次数。

下篇 #31:交易成本——实测告诉你,换手 30 次和换手 9 次,成本差多少。

免责声明

本文为量化方法教学,标的为示例,不构成投资建议,不承诺收益。投资有风险,入市需谨慎。

标签: 量化交易
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