给策略加了条-8%止损线,11年只触发1次

上期复现了60日线动量策略:跌破60日线就空仓,11年实测亏了3万,结尾我预告了这期------给它加一条-8%的止损线,和无止损版本打擂台。

先说结论:擂台没打起来。11年真实数据跑完,-8%止损只触发了1次,两个版本收益一分没变。

但别急着说"止损没用"------我顺手给"躺平"(买入持有)也加了条-8%止损,结果+52.9%变成了-17.0%。止损有没有用,完全看你把它加在谁身上。

规则:跌破买入价8%,无条件走人

两个版本,规则只差一行,写死不调参:

无止损版(就是上期策略):收盘价站上60日均线,次日开盘全仓买入;收盘价跌破60日均线,次日开盘清仓。

止损版:在上面基础上加一条------持仓期间,如果昨日收盘价跌破买入价的92%(也就是亏8%),次日开盘无条件清仓,不管均线说啥。

一次只做一笔,不加仓不摊平。信号来自昨日收盘、次日开盘成交,不偷看未来。

加了三行代码,就三行

标★的就是全部改动:记下买入价,每天检查一次"昨日收盘 < 买入价×0.92",触发就走。逻辑简单到不可能写错------但结果出乎所有人意料。

回测设置先交代清楚

  • 标的:510300,沪深300ETF,和前六期同一只
  • 时间:2015年1月到2026年9月,11.7年,口径和前六期完全一致
  • 本金:100万,手续费万三,双边都算
  • 只做多:和前六期一样,只测多头版

结果:止损加了个寂寞

  • -8%止损版:总收益-3.1%,年化-0.3%,最大回撤-45.7%
  • 无止损版:总收益-3.1%,年化-0.3%,最大回撤-45.7%
  • 交易86次,胜率23.3%,最大单笔赚17.6万,最大单笔亏8.2万------两版数字连小数点后都一样

上图蓝色(止损版)和紫色(无止损版)两条线完全重合。11年,86笔交易,-8%止损只触发了1次------2020年2月4日,买入价3.476,止损卖出价3.159。讽刺的是:那天无止损版也卖出了,同一个价。这一刀,省了0元。

三个意外

意外一:为什么11年只触发1次?因为均线自己就是止损

我把86笔交易"入场后价格最多跌了多少"数了一遍:

59笔,入场后浮亏不到3%,就被60日均线带出场了------跌破均线就走,根本轮不到-8%止损出手。16笔浮亏3%5%,4笔浮亏5%8%,盘中跌破-8%的只有3笔,其中2笔收盘又站了回来。

看懂了吗?这个策略的买入点紧贴着60日均线(刚站上就买),价格真要跌8%,早就先跌破均线了。60日均线本身就是一条"移动止损线"------固定止损想帮忙,发现活儿早就被干完了。

意外二:唯一触发的那一次,纯属"顺手"

2019年12月16日站上60日线买入,2020年2月4日,收盘价同时满足"跌破买入价8%"和"跌破60日均线"。两个版本同一天、同一个开盘价卖出,亏8.2万,一分不差。

止损线11年就干了这一件事:和均线抢功劳,还没抢到。

意外三:给"躺平"加止损,+52.9%变-17.0%

主实验没分出胜负,我不死心,又给买入持有加了条-8%止损(跌破成本价8%卖出,涨回成本价才买回------这也是很多散户的真实做法):

4次止损卖出,次次割在地板上:2015年1月亏11.2万,2015年8月股灾亏18.4万,2016年1月熔断亏9.3万,2018年10月亏6.7万。每次都是大跌里被迫割肉,涨回成本价才敢买回------中间的反弹,一口没吃到。

最终成绩:纯躺平+52.9%,躺平+止损-17.0%,最大回撤从-53.0%干到-60.5%。4次出手,胜率0%。

三件事

  1. 止损不是万能药,它只对"没有退出规则"的策略有意义。60日线策略自带移动止损,-8%固定止损11年只触发1次------不是止损没用,是这个策略不需要它。
  2. 给没有退出规则的策略加止损,可能是毒药。买入持有+止损=-17.0%,止损把"长期持有"切成了"大跌割肉+反弹踏空"的循环。没有退出规则时,止损=追涨杀跌自动化。
  3. 止损真正的价值是"截断极端",不是"提高收益"。它管的是"别死",不是"赚更多"。指望加条止损线就把烂策略变好,不如先把策略本身的退出规则想清楚。

最后留个问题:如果有个策略,加不加止损收益完全一样,你还会留着这条线吗?评论区聊聊。

不构成投资建议。

📬 关注 GitFun,每天一个能复现的量化实验:真实代码、真实数据,不荐股、不预测涨跌。明天早上 10 点,继续拿数据说话。

下期预告:网格交易------固定区间里高抛低吸,震荡市的提款机?拿数据验一下。

相关推荐
马六六i2 小时前
市面上正规的IP驱动产业新场景新工具有哪些
大数据·网络·python·tcp/ip
I Am a robert girl3 小时前
稀有事件估计的迭代去对齐:从源码视角拆解重要性采样新范式
开发语言·python·机器学习·重要性采样·蒙特卡洛方法·稀有事件估计
天若有情6733 小时前
开源|Comfort Lang v1.0.1,一款主打清爽交互的新型命令式编程语言
python·开源·交互·编程语言·项目分享·repl·comfort lang
打工仔折腾 AI3 小时前
System Prompt 替代 Few-shot:用规则约束大模型输出的省钱实践
java·人工智能·python·spring·langchain·prompt·ai agent 实战
打工仔折腾 AI3 小时前
从零写一个CAD 05:以鼠标为中心的滚轮缩放,招法能复用但顺序不能反
开发语言·后端·python·性能优化·计算机外设·swift·ai agent 实战
for_ever_love__4 小时前
控制流——if、for、while 与可迭代对象
python·大模型开发·循环·控制流
for_ever_love__4 小时前
PyTorch 张量与 autograd——自动求导怎么工作
pytorch·python·深度学习·自动求导
小小张说故事4 小时前
Python 里 `is` 和 `==` 到底差在哪?5 个让你怀疑人生的案例 + 对照表
python
XLYcmy4 小时前
PDF 论文处理器 — 改进方向与建议文档
python·pdf·llm·agent·dify·rag·harness