如果你问一个量化交易者最头疼的问题是什么，除了"如何找到好的入场信号"，还有"我到底该在哪里止损"。
止损这件事，做早了后悔，做晚了更后悔。你眼睁睁看着一个币种盈利1.4%，心里美滋滋地想着"再等等，肯定能到设置的止盈阈值2%"，然后它就像坐滑梯一样，一路滑到-0.1%触发止损出局。
更扎心的是，这不是偶发事件，而是日常剧目。盈利曲线大起大落，仿佛在看一部没有剧本的悬疑片。
本文将基于一个真实的AI增强轮动策略，分享我们尝试过的各种止损方法。希望能给同样在止损深渊中挣扎的朋友们一些启发。
简单介绍一下我们的策略框架：
这个策略确实能筛选出一些潜力币种，追随趋势取得不错的收益。但币圈波动实在太剧烈，经常出现盈利大幅回撤甚至反转亏损的情况，止损问题一直困扰着我们。于是，我们开始了漫长的止损方案探索之旅。
移动止盈是最经典的止损方式。核心逻辑很简单：
跟踪持仓以来的最高盈利点，当价格从最高点回撤超过设定比例时，触发止损。
这种方法的哲学在于："我不知道价格能涨多高，但我知道当它开始下跌时，我该离场了。"
// 核心逻辑
const currentPnl = (currentPrice - entryPrice) / entryPrice; // 当前盈亏
const drawdown = maxProfit - currentPnl; // 回撤幅度
// 更新最高盈利
if (currentPnl > maxProfit) {
maxProfit = currentPnl;
_G(symbolKey, maxProfit);
}
// 触发止损
if (drawdown >= TRAILING_STOP_PERCENT) {
closePosition(coin, "移动止损");
}
优点：
缺点：
既然移动止盈"一刀切"不够精细，那我们就根据不同盈利水平设置不同策略。
就像打游戏——在新手村可以冒险，满级大号带装备时就该谨慎了。
我们的分层设计：
const STOP_LOSS_TIERS = [
{ minProfit: -Infinity, maxProfit: 0.0001, stopAt: -0.01 },
{ minProfit: 0.0001, maxProfit: 0.005, stopAt: 0 },
{ minProfit: 0.005, maxProfit: 0.01, stopAt: 0.005 },
// ... 更多层级
{ minProfit: 0.02, maxProfit: Infinity, trailing: 0.015 }
];
// 根据最高盈利找到对应层级，返回止损位
function calculateStopLevel(maxProfit) {
for (let tier of STOP_LOSS_TIERS) {
if (maxProfit >= tier.minProfit && maxProfit < tier.maxProfit) {
return tier.trailing ? maxProfit - tier.trailing : tier.stopAt;
}
}
}
优点：
缺点：
既然是趋势跟随策略，不如简化思路，让盈利奔跑，只做止损。有时候，简单粗暴也是一种美德。
我只管控制亏损，至于能赚多少，交给AI信号来决定平仓时机。
适合那种相信入场信号、只需要控制最大亏损的场景。
// 简单到令人发指
if (currentPnl <= -FIXED_LOSS_PERCENT) {
closePosition(coin, "固定止损");
}
优点：
缺点：
效果呢，确实不太理想，经常抓不住盈利。既然只止损太极端，那就两头都管一下：
同时设定止盈目标和止损底线。我知道自己想要多少，也知道自己能承受多少。
听起来很理性，像个成熟交易者该有的样子。
// 止盈检查
if (currentPnl >= FIXED_PROFIT_PERCENT) {
closePosition(coin, "固定止盈");
}
// 止损检查
if (currentPnl <= -FIXED_STOPLOSS_PERCENT) {
closePosition(coin, "固定止损");
}
优点：
缺点：
效果还是不理想，止盈上限加上入场信号不稳定，最后盈亏比还是负的。既然单币种盈利难以稳定控制，我们换个思路，从多币种出发合并统计。
根据持仓数量动态计算止盈止损额度。不关心单兵表现，只要团队总体盈利。
比如：每仓100U，持3仓，止盈系数0.1，则止盈目标 = 3 × 100 × 0.1 = 30U；止损目标 = 3 × 100 × -0.05 = -15U。
// 计算动态止盈止损额度
const profitTarget = positionCount * AMOUNT_PER_POSITION * PROFIT_RATIO;
const lossLimit = positionCount * AMOUNT_PER_POSITION * LOSS_RATIO;
// 检查总体盈亏
if (totalProfit >= profitTarget) {
closeAllPositions("止盈");
}
if (totalProfit <= -lossLimit) {
closeAllPositions("止损");
}
优点：
缺点：
尝试了各种止损后，有时会陷入哲学困境：
也许问题不在于止损方法不对，而在于我根本就不该自动止损？
随缘模式：完全信任AI的入场和出场信号，不设任何自动止损。
适用场景：
if (STOP_MODE === "随缘") {
// 什么都不做，一切交给AI信号
return { status: "随缘模式", message: "不进行自动平仓" };
}
随缘模式虽然名字很佛系，但需要强大的信号系统和心理素质支撑。普通人请谨慎使用，否则你的资金可能比你更先"随缘"了。
以上介绍的都是止损的整体策略框架。但在具体止损执行的时候，还可以进行更加精细化的设计。
比如抗插针止损：
币圈有个著名现象叫"插针"——价格瞬间大幅波动然后快速恢复，专门收割设了止损的人。
一个对抗思路：不立即止损，而是统计一段时间内触及止损线的次数，达到阈值后才真正止损。
逻辑是：如果只是插针，价格很快会回来；如果是真正的趋势反转，会持续触及止损线。
// 核心逻辑
let triggerCount = 0;
const THRESHOLD = 3; // 需要触及3次才真正止损
// 每次检查时
if (currentPnl <= STOP_LOSS_PERCENT) {
triggerCount++;
if (triggerCount >= THRESHOLD) {
closePosition(coin, "防插针止损");
triggerCount = 0;
}
} else {
triggerCount = 0; // 价格恢复，重置计数
}
当然，这也有风险：市场真的暴跌时，你可能因为"等待确认"而承受更大亏损。所以更适合经常出现插针的市场环境。
类似的精细化设计还有很多，核心思想都是：在整体策略框架下，针对具体场景做针对性优化。
经过以上几种方法的实际测试，我们得出了一个略显"反直觉"的结论：
最简单的移动止盈，在本策略中反而是综合表现最好的。
为什么？
因为本策略的初衷是筛选出极具潜力的币种，个别币种的爆发能掩盖其他币种的亏损，因此更加自由的移动止盈可以更好地捕捉趋势。
但这不意味着移动止盈在所有策略中都是万能解。我们的结论是：
说实话，止损这个问题我们也没有完全解决，只是在现阶段找到了一个相对能接受的方案。
有几个方向我们觉得值得继续尝试：
根据波动率动态调参。目前的止损参数是固定的，但不同币种、不同市场阶段的波动率差异很大。如果能根据近期ATR自动调整止损幅度，理论上应该能更好地适应市场。当然，"理论上"和"实际上"之间往往隔着一个太平洋。
针对不同币种采用不同策略。BTC和山寨币的走势特征完全不同，用同一套止损逻辑去处理，本身就有点粗暴。也许可以根据币种的历史波动特征，自动匹配最适合的止损方式。
把持仓时间纳入考量。刚开仓时设置紧一点的止损保护本金，持仓时间越长说明趋势越稳定，可以适当放宽止损给它更多空间。这个逻辑听起来挺合理，但具体怎么设计时间衰减函数，还需要摸索。
结合更多信号源。目前的止损纯粹看价格，但如果能结合成交量异动、资金费率变化、甚至新闻情绪等信号，也许能更准确地判断是"正常回调"还是"趋势反转"。当然，信号源越多，系统越复杂，出问题的概率也越大。
这些想法目前都还停留在"想法"阶段，等真正实现并跑出结果后，再来和大家分享。
写到这里，你可能会问：到底该用哪种止损？
我的答案是：都试试看。
每个策略都有自己的"性格"，每个市场都有自己的"脾气"。你需要找到策略和市场之间的默契。止损方法只是工具，用好工具的前提是理解工具。
如果你有更好的止损思路，欢迎交流——毕竟在量化这条路上，我们都是一边踩坑一边成长的旅人。
最后送一句话：
止损不是认输，而是为了下一次更好的出击。
祝交易顺利！
