追踪止损详解：为你的交易选择合适的追踪方式

风险提示。 杠杆产品对你的资本具有实质性风险。保护性退出可以减少风险敞口，但永远无法消除风险，因为缺口、滑点和执行失败都超出了你的控制范围。

直接回答

追踪止损是一种保护性退出机制，它会沿着获利方向跟随价格，且永远不会向后移动。开始一笔做多交易，观察价格上涨，退出水平也会随之攀升。当价格回落至该水平时，交易关闭，从而实现入场与出场之间积累的所有收益。

三种追踪方法占据主导地位，它们的区别在于设定距离的方式：

方法	退出如何移动	主要优势	主要缺点
固定追踪	在达到的最佳价格后方设定固定的点数、点值或货币金额	简单、一致、易于自动化	忽略市场是平稳还是剧烈波动
ATR 追踪	在最佳价格后方设定为真实波幅的倍数	随波动率变化而调整	结果高度依赖于所选的周期和倍数
结构化追踪	在最近确认的波动点之外，加上一个缓冲空间	跟随图表的实际走势	除非精确定义了波动规则，否则具有主观性

哪种适合你取决于你更看重简单性、波动率适应性，还是与图表结构的对齐。没有绝对正确的答案，任何声称有标准答案的人都在推销产品。

本文 2020 年的版本仅通过一个比特币案例涵盖了第三种方法，且未将规则正式化。以下记录了所有三种方法，并且那个比特币交易案例现在出现在了它应有的位置：作为结构化方法的带标签历史案例研究。

静态退出对比移动退出

在讨论任何内容之前，先建立这种区别是值得的。

静态保护水平位于你入场时设置的位置并保持不变。它回答了一个问题：我准备在这个想法上损失多少钱？

追踪回答了另一个问题：在离开之前，我准备交还多少已积累的收益？

维度	静态退出	移动退出
目的	限制初始下行风险	保护未实现收益
移动性	无	仅单向移动，永不回退
适用时机	从入场开始	通常在达到一定的进度阈值后
成本	除了计划内的损失外无额外成本	达到最佳价格的一部分
情绪影响	需要预先接受风险	需要接受不完整的退出

注意第二行。一个可以向后移动的追踪就不是追踪，而是一个借口；那些在价格接近时扩大退出范围的交易者是导致大多数账户失败的原因。单向规则是这项技术发挥作用的关键。

还要注意，它们是互补关系而非替代关系。每笔交易在入场时都需要一个静态止损。追踪是在交易移动到足够远、保护进度变得有意义之后才开始的。

固定距离追踪

最简单的版本，也是大多数平台为你提供的起点。

你选择一个恒定距离。退出水平跟随自入场以来达到的最佳价格，保持该距离，且仅在产生新的最佳价格时才会推进。

做多示例。 以 1.1000 入场，使用 50 点追踪。价格达到 1.1060，退出水平移动至 1.1010。价格继续涨至 1.1100，退出水平跟随至 1.1050。随后价格回落，触及 1.1050，交易以 50 点利润结清。

做空示例。 以 1.3000 入场，使用相同的距离。价格跌至 1.2900，退出水平下降至 1.2950。每一个新低都会将其进一步拉低。价格反弹回 1.2950 时，交易结束。

运行此功能前需定义的设置：

• 激活点： 追踪是立即开始，还是仅在交易显示出确定的收益后开始？在极窄距离下立即开始会导致在普通噪音中触发退出。
• 更新频率： 是逐跳（Tick by tick）更新，还是仅在 K 线收盘时更新？基于跳动（Tick-based）的反应更快，且在剧烈波动时更频繁地触发退出。
• 单位： 点数（Pips）、点值（Points）、货币金额或价格百分比。在五位报价中，点值和点数相差十倍。
• 盈亏平衡触发： 许多人会先移动到盈亏平衡点，然后再开始追踪。
• 由谁管理： 你的平台、你经纪商的服务器，或是你编写的代码。这比听起来更重要，下面有一个专门章节。

固定追踪适用的场景： 需要在每笔交易中保持一致性的基于规则的系统、行为稳定的工具，以及任何想要能用一句话描述清楚的工具的人。

它面临困难的场景： 波动率变化。当波动范围扩大时，适合平稳环境的距离会不断被触发，而同样的距离在快速波动的市场中几乎起不到保护作用。该方法无法得知自己正处于哪种环境。

MetaTrader 实际提供给你的功能

内置的追踪止损值得详细讲解，因为这是大多数读者首先会想到的功能，而且它有一个没人提到的特性。

在终端窗口中右键点击一笔未平仓交易，选择追踪止损（Trailing Stop），并从列表中选择一个距离：15 点、20、25、30 或自定义数值。随后，平台将为你管理退出机制。

这是一个来自实盘账户的演示，我纯粹是在 GBPAUD 上运行它，以展示其机制。入场价为 1.8091。价格上涨，我挂了一个 2 点的追踪止损，水平位紧随其后。价格跳动到约 1.8098，然后转向，交易在 1.8096 平仓，获利略低于 4 美元。

显然，2 点的间距极其紧凑。我之所以这么用，是因为我想让演示在几分钟内完成，而不是耗费几小时。任何实际应用都会使用更大的空间。

没人提到的特性： MetaTrader 在客户端管理此功能。你的终端计算水平位并向经纪商发送修改指令。关闭平台、失去连接或让电脑进入睡眠状态，追踪止损就会停止推进。最后发送的水平位会保持不变，但不会再进一步移动。

这一个事实就解释了为什么严肃的自动化交易发生在虚拟专用服务器（VPS）上。这也解释了为什么在存在经纪商端替代方案的情况下，它们的表现会有所不同。

基于 ATR 的追踪

平均真实波幅（ATR）指标衡量了某一工具在给定时期内的典型波动幅度，这使得它成为根据当前状况调整追踪间距的自然方式。

计算方法：

• 多头仓位： 退出水平 = 入场后的最高价 − (乘数 × ATR)
• 空头仓位： 退出水平 = 入场后的最低价 + (乘数 × ATR)

比特币空头示例：

输入	数值
当前 ATR	$120
乘数	2
入场后的最低价	$9,700
生成的止损水平	$9,940

如果价格跌至 $9,500 而 ATR 保持在 $120，则水平位降至 $9,700。如果波动性扩大且 ATR 达到 $200，相同的乘数将产生 $400 的间距，在市场波动加剧时为交易提供更多空间。

这种适应性正是其魅力所在。固定间距对平淡的周二和中央银行公告的处理方式是完全一样的。而这种方法则不然。

需要决策的参数：

参数	考虑因素
ATR 周期	14 是常规做法；周期越短反应越快，周期越长越平滑
乘数	通常在 1.5 到 3.5 之间；决定了间距大小
时间框架	H1 上的 ATR 与 D1 上的 ATR 差异巨大
更新时机	在完成的 K 线图上，或持续更新
向后移动	应当始终禁止
初始退出	你的第一个保护水平是否也使用真实波幅

关于乘数选择： 较低的数值会更早退出，且捕捉到的行情较少。较高的数值能度过普通的调整，并在触发前保留更多未实现收益。根据我的经验，2 到 3 左右比较适合趋势追踪方法，但这只是个人偏好而非研究结论，我从未进行过足够系统的测试来做出此类断言。

ATR 追踪表现良好的场景： 波动性变化显著的工具、长线头寸，以及任何希望一个设置能在不同市场条件下表现合理的交易者。

表现不佳的场景： 指标具有滞后性。波动率突然崩塌会导致间距在一段时间内过宽，而波动率爆发则会导致间距过窄，直到平均值追上。此外，使用不同周期和乘数的两个人实际上是在运行完全不同的系统，尽管他们都称之为同一种东西。

基于结构的追踪

在这里，退出水平参考的是图表已经完成的走势，而不是计算出的距离。

正式规则（原文章从未提及）：

方向	规则
多头	在价格创出新的高点（higher high）后，将退出位移至最近确认的低点（higher low）下方，并加上缓冲区
空头	在价格创出新的低点（lower low）后，将退出位移至最近确认的高点（lower high）上方，并加上缓冲区

这两个规则都包含必须按顺序满足的两个条件。波动必须被确认，然后价格必须超出之前的极值。在波动出现时立即移动退出位，而在扩展确认之前就进行移动，是这种方法最常见的错误方式。

确认波动 需要自己的定义，否则整个过程会沦为纯粹的主观判断：

• 分形（Fractal），即两侧各有一个较低高点的最高点。
• 一个高点，两侧有三个或更多较低的高点，以过滤更多噪音。
• 超过设定百分比的 ZigZag 反转。
• 跨越至少若干近期波动倍数的波动。

选定一个。记下来。每次都严格执行，包括在图表看起来很有诱惑力而你的规则要求等待时。

结构化方法表现良好的场景： 趋势市场、价格行为（Price Action）方法，以及希望其退出位处于其他参与者订单可能聚集处的交易者。

其不足之处： 摆动（swings）形成缓慢。在一个确认的摆动与下一个摆动之间，当规则在等待确认时，一笔交易可能会回吐大部分已取得的进展。在快速反转中，你所保护的水平可能距离当前价格非常遥远。

选择缓冲空间

将退出点精确设置在摆动极端点会带来麻烦，因为价格在继续运行之前，经常会探测一下该水平之外的区域。缓冲空间位于结构点与你的退出点之间。

缓冲方法	例子	笔记
固定距离	超出摆动 20 个点	最简单，忽略条件
基于波动率	超出摆动 0.25 × ATR	具有适应性，需要定义周期
点差倍数	当前点差的两倍	随执行成本缩放
百分比	超出水平 0.1%	适用于具有不同价格规模的各种工具

在开仓之前决定方法。在观察未平仓交易时才进行选择，是让主观判断悄悄渗透进本应是规则的过程。

整数在这里值得一提。价格经常在整数附近反应，且订单会在此聚集，因此将缓冲空间设置在略高于整数值的地方是有意义的。这种推理也容易被滥用，作为事后为任何感觉舒适的水平进行辩解的理由，而这恰恰是我在下面的案例研究中所犯的错误。

比较三种方法

特征	固定	基于 ATR	结构化
适应波动性	否	直接	间接，通过摆动间距
客观性	高	高	中等（除非定义了摆动）
自动化难度	低	低	中等，需要编写摆动逻辑
早期退出风险	当市场扩张时风险较高	使用合适的倍数时风险较低	取决于摆动频率
退出前回吐收益	可预测	扩张与收缩	在摆动之间可能非常大
最适合	简单的基于规则的系统	对波动率敏感的方法	趋势追踪和价格行为方法
设置复杂度	极低	两个参数	摆动规则加缓冲规则

我个人更倾向于在自动化系统中采用第二种，在手动观察时采用第三种，尽管这只是我的个人偏好。许多盈利的交易者只使用固定距离，再也不去想它，这种简洁感有时令我羡慕。

保本移动不等于移动止损

两者经常被混淆，但本质上是不同的。

移动到保本意味着一旦交易取得一定进展，就将保护水平移动到你的入场价。这只发生一次。之后，该水平保持不动。

移动止损（Trail）则会随着价格推进而持续调整。

许多人将两者结合：在达到某个阈值时移动到保本，然后让移动止损接管。这很合理，但要意识到保本退出并不真的是免费的。成本仍然存在，因此在精确入场点退出，在扣除点差和佣金后会产生微小亏损。将其设置在略高于入场价的位置可以解决这个问题。

部分退出与多重头寸

在达到目标时关闭部分交易，同时对剩余部分进行移动止损是常见的做法，这会改变需要理解的算术逻辑。

• 锁定部分利润可以减轻剩余部分的心理压力，从而提高对规则的执行力。
• 剩余部分可以比固定目标允许的范围运行得更远。
• 每笔交易的平均结果通常会下降，而方差会进一步降低。
• 这是否能改善整体结果，取决于你的工具产生大幅运动的频率。

同时管理多个头寸会增加复杂性。每个头寸都需要自己的水平，且不同平台在移动止损是按每笔交易还是按每个工具应用方面存在差异。在跨多个头寸运行自动化管理时，请分配不同的标识符，否则你会发现一个调整会覆盖另一个调整。

你开始时的风险敞口

移动止损管理的是进展。它对你最初投入了多少金额没有任何作用，而原文章从未提及这一点。

在入场前，决定：

1. 该想法在账户中的最大可接受损失百分比。
2. 初始保护水平，应设置在交易逻辑失效的地方，而不是设置在亏损感觉可以忍受的地方。
3. 成交量，根据入场点与该水平之间的距离计算。
4. 缺口是否会跳过该水平，它们确实会，特别是在加密货币和周末期间。
5. 当前所有未平仓头寸的总风险敞口。

如果不进行这些基础工作，仅靠移动止损，无法保护那些从一开始规模就设置错误的头寸。

手动、平台、经纪商或代码？

运行这些方法的四种方式，每种方式都有显著不同的失效模式。

方法	工作原理	失效原因
手动调整	你自己移动该水平	睡眠、旅行、分心、犹豫
平台管理	终端计算并发送修改指令	关闭终端、连接中断、电脑进入睡眠状态
经纪商管理	指令由服务器持有	可用性各异；并非每家经纪商都提供此功能
自定义代码	由专家顾问（EA）管理	编程错误、平台重启、未处理的边缘情况

前面提到的客户端限制也适用于第二行，并且经常会让人们措手不及。如果你的笔记本电脑进入睡眠状态，导致追踪止损停止推进，这并不是你认为的那种保护。

经纪商管理的版本解决了这个问题，因为指令存在于服务器上，但可用性并不一致，且距离选项通常受限于公司提供的范围。

自定义代码可以实现对止损的完全控制，但也引入了自身的问题。编写代码时需要明确处理以下几点：

• 所有条件下禁止向后移动。
• 基于完成的K线进行更新，而不是每个跳动点（Tick），除非你明确需要跳动点级别的反应。
• 在发送修改指令前，请检查经纪商的最小距离要求，因为离当前价格过近的退出指令会被拒绝。
• 使用不同的标识符处理多个头寸。
• 记录每一次修改，以便你在事后重建发生的过程。
• 决定当平台在交易中途重启时的行为。

通过在虚拟专用服务器（VPS）上托管，无论对于平台管理还是代码实现的方法，都可以消除交易设置中的睡眠和连接问题。许多经纪商在账户余额达到一定阈值后会免费提供此服务。

指标驱动型追踪止损

除了三种主要方法外，一些交易者会让技术指标直接承载止损水平。

常见的变体包括移动平均线（水平随平均值上升）、抛物线转向（Parabolic SAR，专为该任务设计，并随行情推进而加速）。吊灯止损（Chandelier exits）结合了达到的最高价与波动率倍数，这本质上是一个换了名字的 ATR 追踪止损。

指标	如何设定水平	行为
移动平均线	水平追踪平均值	平滑，但在剧烈反转时滞后严重
抛物线转向（Parabolic SAR）	随时间推移向价格加速	随着行情成熟自动收紧
吊灯（Chandelier）	最佳价格减去波动率倍数	标准波动率追踪的近亲
唐其安通道（Donchian channel）	N周期波幅的另一侧	效果上具有结构性，计算上具有机械性

优点：这些是明确的，因为指标产生一个数值，无需解释。通过这种方式驱动的止损可以实现清晰的自动化，并完全消除波动确认问题。

缺点：水平会随计算结果而移动，这有时意味着它会移动到图表完全没有支撑的位置。在强劲行情中远离价格的移动平均线，会使大量的未实现收益暴露在风险之中。

我个人的交易倾向于在自动化系统中采用基于波动的距离，在手动观察时采用结构性水平，尽管我尊敬的几位交易者仅使用抛物线转向（Parableic SAR）且不再考虑这个问题。

追踪止损在交易计划中的位置

这是原文从未提及的内容：这些都不应该是孤立存在的。

任何交易计划都会定义你的入场点、投入多少资金、策略失效的位置以及如何离场。追踪止损仅回答最后一部分，且仅针对已经产生有利波动的交易。大约一半的开仓头寸永远不会达到任何这些因素产生影响的程度，在花费整个周末优化倍数之前，记住这一点很有价值。

追踪止损真正改变结果的情况是在少数运行良好的交易中。趋势追踪方法的大部分收益来自于少数几次大幅度的行情，而你如何退出这些行情决定了该方法是否有效。相比之下，均值回归方法通常针对定义的波动，很少能从让盈利奔跑中获益，因为其前提是价格会回到某个平均值，而不是无限持续。

因此，要将退出机制与入场逻辑相匹配。将追踪止损强行加在均值回归系统上，通常只会吐回那些本可以通过固定目标价稳稳赚到的利润。

交易者对波动性的误解

值得将两个经常被混淆的概念分开。

波动性影响价格在给定时期内的移动距离。它不告诉你方向，且在动荡时期扩大追踪距离并不意味着预测行情会持续；它只是承认普通的噪声现在覆盖了更广的范围。

当市场变得剧烈波动时，交易者通常会收紧距离，理由是想在行情不利于自己之前保护利润。这种反应可以理解，但通常会适得其反，因为收紧后的水平位于普通波动的范围内，导致交易因噪声而非真正的反转而关闭。

这种根据波动率调整的方法在结构上恰好相反，即在大多数人想要收紧时反而扩大。这是否让你感到舒适，与它是否有效是两个不同的问题，我建议你在根据直觉做决定之前，先在模拟账户上进行测试。

实用的设置清单

在动用真实资金运行任何追踪之前：

1. 决定三种方法中的哪一种符合你的入场逻辑。
2. 以书面形式定义每个参数，包括激活阈值和更新时机。
3. 确认你的经纪商对该工具设定的最小距离要求。
4. 确定管理方式是客户端、服务端还是代码化。
5. 如果你不在场时也必须继续执行，请安排托管服务。
6. 使用至少几百次历史交易进行测试，并使用刻度级建模。
7. 将结果与相同入场点的固定目标进行对比。
8. 在模拟账户上，通过平静和动荡两种环境进行测试。
9. 记录每一次退出，以及该水平是否按预期运行。
10. 只有在这些步骤完成后，再以缩减后的规模应用到实盘账户。

在零售交易中，第六步和第七步最常被跳过，而这两步能告诉你该机制是帮助了你的特定方法，还是仅仅看起来很高级。大多数人采用移动止损是因为它听起来像是纪律严明的风险控制，然后就再也不去检查它是否真的有所改进。有时它确实没有改进，而在历史数据上发现这一点，除了浪费一个下午之外，成本几乎为零。

常见错误

• 在价格接近时扩大水平： 将计划好的退出转变为计划外的更大损失。
• 设置距离过紧： 普通的噪音会导致那些本可以成功的仓位过早关闭。
• 入场后立即开始： 在交易取得任何进展之前，紧凑的追踪仅仅是一个狭窄的静态退出点。
• 在观察时才选择缓冲值： 应该提前决定。
• 假设关闭平台后平台仍会继续运行： 客户端止损的可靠性取决于你的连接质量。
• 忽略缺口风险： 退出是指令而非保证，价格可能会跳过这些水平直接开盘。
• 对所有工具使用统一的距离： 50 个点在 EURUSD 和日元交叉盘上的意义完全不同。
• 从不测试规则： 这将引向下一个章节。

正确测试追踪规则

添加追踪会改变整个策略的结果分布，因此需要进行测试，而不是凭空假设。

• 与固定目标进行对比： 使用固定退出点和每种追踪方法进行相同的入场测试，然后对比平均结果、胜率和最大回撤。通常追踪会降低胜率，但提高平均收益，而这是否算是一种改进，取决于你的心态以及数学计算。
• 测试参数敏感度： 如果 2.0 倍乘数有效，而 1.8 或 2.2 倍则失效，那么你找到的是噪音而非结构。稳健的设置会呈现缓慢的退化。
• 观察建模模式： 追踪逻辑取决于每根 K 线内部的运动序列，而粗略的模拟模式无法重建这些序列。在这里，刻度级测试比入场逻辑更重要。
• 计入成本： 每次修改都是免费的，但退出本身需要支付点差，并可能产生滑点，而且追踪在不利行情下产生的退出次数比固定目标更多。
• 在信任之前进行前向测试： 模拟的退出成交往往过于乐观。真实的成交，特别是在快速反转期间，往往会落在意想不到的位置。

常见问题

移动止损能保证我保住利润吗？ 

不能，将其视为保证会导致真实的损失。该指令会在价格达到该水平时关闭你的交易，前提是该时刻存在对手方且市场处于开放状态。周末缺口、新闻缺口和突发流动性不足都可能导致成交价格远超预期点位。加密货币和指数产品的缺口比主要货币对更容易发生。请将该水平视为你的预期退出点，而非保证退出点，并据此调整仓位规模。

哪种追踪方法最适合初学者？ 

几乎总是固定版本，因为它只有一个参数，并且产生的行为是可以预见的。在初期，了解移动止损对你的交易结果有何影响，比优化方法本身更重要；在理解基本机制之前增加复杂度，往往会掩盖实际驱动结果的因素。一旦你观察了固定距离在数百次交易中的表现，再转向基于波动率或基于结构的方案。

我可以结合两种方法吗？ 

是的，混合安排很常见。一种常见的模式通常使用基于波动率的距离，并带有覆盖机制，即每当确认的波动提供更近的点时，就会跳跃该水平。另一种模式是在固定阈值处移动到盈亏平衡点，然后在此之后切换到追踪。虽然复杂性会带来成本：每增加一个条件都会使规则更难测试，并且更容易在交易中途进行合理化调整。两个机制通常就足够了。

我应该使用什么 ATR 周期？ 

14 是传统的默认值，也是一个合理的起点，因为它在大多数工具的响应性和稳定性之间取得了平衡。较短的周期对变化的环境反应更快，产生的距离也更多变；而较长的周期虽然适应较慢，但能平滑短期波动。你计算时所用的时间框架比周期本身更重要：从小时图 K 线中获取的读数与从日线图中获取的读数在规模上完全不同。

追踪止损适用于股票和指数吗？ 

这种机制可以应用于任何工具，尽管缺口行为有很大不同。股票会在财报和新闻发布时产生隔夜缺口，而指数会在周末产生缺口，因此原本设定在某一水平的退出可能会在远超该水平的位置成交。距离也需要重新考虑，因为适合货币对的百分比对于波动剧烈的股票来说可能过于紧凑。请分别测试每个市场，而不是将设置从其他地方直接套用。

水平应该在每次跳动时移动，还是仅在 K 线收盘时移动？ 

K 线收盘更新会产生较少的调整，并避免对立即反转的短暂激增做出反应，这适合大多数持有头寸数小时或更长时间的方法。基于跳动的更新可以捕捉到反转前更多的有利波动，但代价是在噪音中退出。较短的时间框架通常有利于跳动更新，而较长的时间框架则有利于 K 线收盘。无论你选择哪种，都要进行测试，因为结果的差异往往比预期的要大。

如果我的退出位置离当前价格太近会发生什么？ 

大多数经纪商都会强制执行最小距离，在距离内进行的修改请求会被拒绝。你的平台通常会记录一个错误，而之前的水平仍保持原位，这意味着你认为你调整了某个从未改变的东西。请检查你所交易工具的合约规格中的最小距离，并在你编写的任何自动化管理中加入此项检查。这是代码化退出逻辑中最常见的静默失败之一。

Is a trail better than a fixed profit target? 

两者并没有绝对的优劣之分，它们适用于不同的市场行为。当波动倾向于在可预测的距离内运行并反转时，固定目标表现良好，能产生更高的胜率和稳定的结果。当偶尔的波动远超典型范围时，追踪止损表现良好，能捕捉到目标原本会提前切断的长线行情。观察你工具的历史行为：如果大趋势很少见，那么目标可能更适合你。

追踪止损通常会返还我多少收益？ 

大约是追踪距离本身，因为交易会在距离最佳价格达到位置的这段距离处关闭。一个 50 点的追踪止损大约会返还最大未实现收益的 50 点，再加上滑点。这种算法解释了为什么距离选择是一个直接的权衡：更紧凑的距离能保留更多小幅波动的收益，但会过早退出大幅波动；而更宽的距离能生存于波动之中，并在最后返还更多收益。

我可以先在模拟账户上测试止损规则吗？ 

你应该这样做，而且时间要比你感觉需要的更长。观察移动退出在不同条件下的表现，比任何解释（包括这个）都能教给你更多，特别是关于它在多频繁的情况下会关闭那些你本可以手动持有的头寸。模拟成交是乐观的，所以请将结果视为理想情况。可靠转移的是你对机制的理解，以及你是否能容忍那些感觉过早的退出。

披露： 仅限教育内容，不构成交易建议。本网站其他地方的经纪商链接可能带有商业安排。历史案例描述的是过去的情况，并不代表未来的行为。在投入资金前，请考虑寻求受监管专业人士的指导。