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Python 股票投資，停損該怎麼設定？
在金融投資部門打滾過一段時間的讀者，一定聽過前輩說過類似這樣的話：「投資要成功，要先學會習慣停損」。
要打造完整的量化投資策略，停損機制絕對是不可或缺的一部分。好的停損機制可以讓整個投資組合的風險控制在可控的範圍內，先求在市場存活下來，再想辦法從可控的風險規模下，盡可能獲得最高報酬。接下來我們來仔細談談停損這回事吧！
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常見的停損方式
在量化交易領域，常見的停損方式如下表所示：
| 停損方式 | 說明 | 優缺點 |
|---|---|---|
| 固定百分比停損 | 停損價格=進場價×(1-停損百分比) 直接根據進場價格扣除一個比例，設定為停損價格 | 很輕易就能試算並控制住每筆交易的最大虧損規模，但不一定符合邏輯也不一定符合自己的投資時間長度 |
| 移動停損（回徹百分比） | 停損價格=進場後遇到的最高價×(1-停損百分比) | 追蹤市況、動態調整停損價格，以利在市況轉差時能盡早出場，但不是每個商品都適合這麼做 |
| 跌破前低停損 | 當價格穿越一段期間低點觸發停損委託 | 隱含假設價格跌破前低時市況改變，應提前離場，保持投資的彈性。 但通常價格接近前低時較為波動，停損價格有較高機率劣於預設價位 |
| 依邏輯停損 | 通常設定為「當進場條件不存在時」或額外設計一系列出場邏輯，當逐一檢視時發現至少一個符合或全部符合，則提前出場 | 運用不同於價量資料的維度進行策略設計，有助於策略發展的完整性。 但仍建議搭配價格維度的停損方式（即前三者），較能控制該筆交易的最大風險規模 |
前三個停損方式是直接透過價格進行停損設定，而第四個「依邏輯停損」則是能引入不同思考維度的停損機制設計，這在股票投資中尤其重要，也是跟期貨程式交易不同之處。
股票何時警告你的決策錯了
依邏輯停損，用白話來講，就是設定條件讓程式告訴你「綜合分析資料後，你決策很有可能是錯了」。
舉例來說，如果我們先前預期了下一次美國升息兩碼，並且認為接下來的政策步調會放緩，不確定性減緩，股市會上漲。結果確實升息兩碼了，但在升息後的幾天內股市都在狹幅震盪盤整，其實這時候的進場理由已經相當薄弱了，如果續抱多單，等同是在賭下一個事件，有時候這樣的賭注是非必要的。因此，可以針對這樣的事件設計出場機制，讓投資組合更完整。
上面的例子對於比較少接觸總體經濟的讀者可能過於生澀，不過這個概念也可以套用到較為常見的基本面、籌碼面資料上，出場條件的設計邏輯大致上是如此。
單筆交易停損和帳戶層級停損
再來稍微討論一下停損的層級。對大眾投資人來說，大致可分為兩個層級：單筆交易的認錯、整個帳戶的虧損規模控管。對於專業投資人的話，這類風險控制機制還得再細分到不同交易員的部位風險、帳戶停損控管、投資組合層級等，這裡不贅述。
為什麼需要釐清停損的層級呢？因為，我們絕對不會希望單筆交易就把帳戶虧損到無可挽回的程度。因此，設計停損機制的同時，也要釐清自己對整個帳戶的最大虧損規模是多少，藉此才能確定每次出手要下多大才是合理的。
舉例來說，假設帳戶裡有 100 萬台幣，但是最大能夠承受的風險是虧掉 20 萬，也就是 20%。現在我的程式看好一檔股票，股價 100 塊，假設用百分比停損設算出來的停損價是 90 塊。但我又不希望一筆交易虧超過帳戶的 2%，讓我有賭錯 10 次的機會。這時，我最大能夠買進的張數，其實只能買 2 張。因為，當股價從 100 跌落至 90 時，這筆交易浮虧 2 萬，剛好等於帳戶的 2%。
不要高估自己的風險承受能力
年輕的交易員大多喜歡開高槓桿，無所畏懼，直到面臨人生第一次爆倉，然後在每一次的爆倉痛苦中逐漸成長。筆者以前也是如此。前段的例子能容錯連續虧損 10 次，我相信有一票人覺得過度保守。
但實務上，如果沒有用類似的方式提高容錯率，通常達到最高虧損額度的一半時，就會開始懷疑策略失效，並且加入了不合理的干預。
為什麼呢？因為帳戶最大承受風險通常是被高估的，那是個不該被觸碰到的水位，一次都不可以。身為專業交易員的建議是，唯有誠實檢討自己的投資績效，以及提高容錯率，才能長期生存在金融市場。
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結論
不過話說回來，對大部分人來說，長時間的閱讀和研究分析會嚴重消耗熱情。因此，筆者相當建議多多參與社群討論，腦力激盪一下，說不定會有額外的靈感哦！
