Rayner Teo是独立交易员，曾经是一名自营交易员。他交易历史也有12年左右了。如今他自己的交易博客相当受欢迎。他主要跟随趋势进行交易。他认为，除了交易技巧和策略之外，交易者能否遵守原则、能否有良好的心理都很重要。

 

谈到海龟交易法则，很多交易者应该都很熟悉。

 

1983年，两位大宗商品交易员理查德·丹尼斯（Richard Dennis）和威廉·埃克哈特（William Eckhardt）进行了实验，看看交易是天生的技能还是后天学习形成的。

 

因此，他们进行了不断采访，以寻找合适的人选。

 

一些幸运的候选人被选中参加这个海龟项目——他们被称为“海龟交易者”。

 

接下来，理查德·丹尼斯给海龟交易者一套固定的交易规则来交易市场（项目方提供交易资金）。

 

 

结果怎么样？

 

太惊人了！几位海龟交易者在短短几年内取得了3位数的回报率，有些甚至成立了自己的对冲基金。

 

显然，海龟交易规则在1980年代运作良好。

 

但问题是：

 

海龟交易规则今天仍然有效吗？

 

这就是我们今天文章中要探讨的问题。

 

海龟交易策略：原始规则和结果

 

海龟交易基本上是期货市场的趋势跟踪策略。

 

以下是原始海龟交易策略的规则：

 

• 入场：当价格突破20个交易日高点时买入
• 止损：入场价的2个ATR（平均真实波幅）
• 追踪止损：10日低点
• 风险管理：交易账户的2%
• 空头交易反之亦然

 

交易市场：

 

• 债券和利率：30年期美国国债、10年期美国国债、欧洲美元、90天期美国国债
• 商品：咖啡、可可、糖、棉花、金、银、铜
• 能源：原油、取暖油、无铅天然气
• 货币：瑞郎、德国马克、英镑、法国法郎、日元、加元

 

注意：原始的海龟交易规则稍微复杂一些，因为它既可以交易长期突破，也可以交易短期突破。此外，随着价格对你有利，则将成为胜者。

 

• 欲了解更多原始海龟交易法则，请访问：https://drive.google.com/file/d/1Slj01mFv0Jf3_SdJGuVPOdxVLLXUt5yF/view

 

其他参数：

 

• 交易成本：每笔交易10美元
• 执行：市场开放
• 测试期：2000–2019

 

下面是交易设置的示例：

 

 

为了运行这个回测，我会保持一切从简，只交易短期突破，且不扩大头寸。此外，一些品种已不再存在市场（如德国马克、法国法郎等），因此我们将剔除这些交易市场。

 

海龟交易规则的结果

 

• 交易数量：4322
• 胜率：36.83%
• 年回报率：-0.38%
• 最大回撤：-95.38%

 

这是过去20年的完整交易细节：

 

 

显然，我们可以看到海龟交易策略在过去20年中表现不佳。

 

现在你可能在想：

 

“是不是说海龟交易规则失效了？”

 

怎么说呢，答案既可以是肯定，也可以说是否定。

 

鉴于你刚刚看到表现不佳的交易结果，可以说原来的海龟交易规则已经失效。

 

但是，这是否意味着趋势跟踪已死？

 

要回答这个问题，我们首先要了解趋势跟踪的原理……

 

• 高买高卖
• 在每笔交易中承担一小部分资金亏损的风险
• 交易来自不同行业的各种市场（尽可能多）
• 追踪止损以顺势而为
• 不要预测

 

现在，如果你将海龟交易规则与趋势跟踪原则进行比较，你会发现我们可以改进一些事情。

 

例如，你可以增加交易市场的数量，降低每笔交易的风险，并增加突破的范围长度（以减少被洗出局）。

 

所以，让我们修改我们之前的海龟交易规则，看看我们是否可以让事情变得更好……

 

修改海龟交易规则和结果

 

• 入场：当价格突破200个交易日高点时买入（之前是突破20个交易日高点）
• 止损：入场价的2个ATR
• 追踪止损：10个交易日低点
• 风险管理：交易账户的1%（之前为2%）
• 空头交易反之亦然

 

交易市场：

 

• 农业：饲养牛、糙米、糖、咖啡、大豆、豆粕、豆油、小麦、玉米、木材
• 债券：30年期国债、5年期国债、Buxl、Bund、Bobl、BTP、Gilt、加拿大债券
• 货币：欧元/美元、英镑/美元、澳元/美元、纽元/美元、美元/墨西哥比索、美元/南非兰特、美元/印度卢比、美元/卢布、美元/离岸人民币、美元/日元
• 指数：标准普尔500、纳斯达克、欧洲斯托克、CAC 40、标准普尔/多伦多证券交易所60、日经、恒生、中国A50
• 非农业：布伦特原油、汽油、取暖油、天然气、金、银、钯、铂、铜

 

海龟交易规则修改结果

 

• 交易数量：2957
• 中奖率：40.95%
• 年回报率：32.12%
• 最大回撤：-41.51%

 

这是交易设置的示例：

 

 

以下是过去20年的完整交易细节：

 

 

如你所见，结果已显着改善。

 

现在你可能在想：

 

“我怎么知道你是否没有对结果进行曲线拟合？”

 

※ 交易员说备注：曲线拟合（curve-fitting）是一种数据处理方法，指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。

 

这是个好问题。

 

因此，让我们使用不同的突破入场来测试修改后的海龟交易规则的稳健性。

 

以下是交易189天突破的结果：

 

• 年回报率：31%
• 最大回撤：44.51%

 

以下是227天突破的交易结果：

 

• 年回报率：32.12%
• 最大回撤：41.51%

 

显然，突破入场的两种变体仍然产生积极的预期。

 

那么，你能从这次海龟交易“实验”中学到什么？

 

你可以从海龟交易策略中学到的3个重要课程

 

根据你看到的数据，原来的海龟交易规则已经失效了。但是，它背后的原理仍然有效。

 

请看下面3个要点：

 

#1：了解交易策略背后的概念

 

你必须了解交易策略背后的逻辑和概念，因为这就是你交易策略的动力（例如发动机如何为汽车提供动力）。

 

如果你了解它背后的概念，就可以围绕它制定多种交易策略，分散你的风险。

 

但是，如果不了解它，你将在回撤时放弃交易策略——你将不知道如何解决它。

 

#2：管理你的风险

 

现在你可能有一个成功的交易策略，但如果没有适当的风险管理，你仍然会毁掉你的交易账户。

 

比如，早些时候，修改后的海龟交易策略产生了32.12%的年回报率和41.51%的最大回撤，每笔交易的风险为1%。

 

现在，如果我们将风险提高到4%会怎样？

 

那么，你将获得75.84%的年回报率和96.82 的最大回撤。换句话说，你爆仓了，因为几乎不可能从96%的跌幅中恢复过来。

 

因此，如果没有适当的风险管理，交易策略将毫无用处。

 

#3：适应不断变化的市场条件

 

市场条件发生变化。这意味着交易策略不会一直有效，它会经历一段回撤期。

 

但是，有时交易策略会完全失效（例如海龟交易策略）。

 

所以现在怎么办？

 

下面就是你可以做的：

 

#1：找出失败的原因是交易理念还是交易策略。因为如果这是交易策略，那么你可以对其进行调整并改进。

 

#2：但是如果这个概念已经停止工作，那么节省你的时间并转向另一个交易概念。

 

#3：围绕你学到的新概念制定交易策略。

 

结论

 

海龟交易实验证明，任何人都可以通过正确的方法和完美的执行来持续盈利。

 

但是原来的海龟交易规则现在不再起作用。

 

不过这并不意味着趋势跟踪已死，因为通过一些调整，我们成功地制定了良好的趋势跟踪策略。

 

关键是要专注于交易理念，而不是盲目地遵循交易策略。因为一旦你理解了这个概念，你就可以从中建立多种交易策略。

 

对此，你对海龟交易策略有何看法？请在下面留言，一起分享你的想法。

 

海龟交易策略相关文章：

 

• 《短线交易可以复制海龟交易的模式吗？》
• 《像海龟交易员那样交易，揭示5个资金与头寸管理的秘密》
• 《期货海龟交易法则：即使公开所有交易秘密，大多数人依然是爆仓？》
• 《海龟交易法则：100%公开！顶尖海龟交易员的盈利秘诀》

海龟交易法则

海龟交易法则简介

什么是海龟交易法则？

1983年年中，著名的商品投机家理查德.丹尼斯与他的老友比尔.埃克哈特进行了一场辩论，这场辩论是关于伟大的交易员是天生造就还是后天培养的。理查德相信，他可以教会人们成为伟大的交易员。比尔则认为遗传和天性才是决定因素。

为了解决这一问题，理查德建议招募并培训一些交易员，给他们提供真实的帐户进行交易，看看两个人中谁是正确的。

他们在《巴伦氏》、《华尔街期刊》和《纽约时报》上刊登了大幅广告，招聘交易学员。广告中称，在一个短暂的培训会后，新手将被提供一个帐户进行交易。

理查德从报名的人中精选出13个人，1983年12月底，学员被邀请到芝加哥进行两周的培训，到1984年1月初，开始用小帐户进行交易。到了2月初，在学员证明了自己的能力之后，丹尼斯给其中的大多数人提供了50万至200万美元的资金帐户。

“学员们被称为‘海龟’（丹尼斯先生说这项计划开始时他刚刚从亚洲回来，他解释了自己向别人说过的话，‘我们正在成长为交易员，就象在新加坡他们正在成长为海龟一样’）。”----斯坦利.W.安格瑞斯特，《华尔街期刊》，1989年9月5日

海龟成为交易史上最著名的实验，因为在随后的四年中这些海龟交易员取得了年均复利80%的收益。

是的，里克证明了交易可以被传授。他证明了用一套简单的法则，他可以使仅有很少或根本没有交易经验的人成为优秀的交易员。而这个交易法则被后世称为“海龟交易法则”。

海龟交易法则具体内容

**海龟交易法则：**海龟交易法则属于趋势交易，首先建立唐奇安通道（下文会具体解释），即确定上突破线和下突破线，如果价格突破上线，则做多，如果价格突破下线就平仓或做空。

唐奇安通道与开仓

唐奇安通道，作为一个通道必定有上线和下线，上线就是前N1日内的最高价，下线就是前N2日内的最低价，一般来说N1=20，N2=10；然后，价格上穿就买，下穿就卖，就是这么简单。

但是仅仅只用唐奇安通道进行买卖，其实效果跟MACD线等其他趋势策略的效果差不多，并没有更优

ATR与仓位管理

海龟交易法则最核心的部分，在于仓位的控制，这种止损会让你基准的亏损不超过总资金的n%，所以这部分的思想是需要我们学习的。

当日的真实波幅TR（true range）

计算当日真实波幅公式

TR1=Max(H1−L1,H1−C0,C0−L1)TR1=Max(H1−L1,H1−C0,C0−L1)

其中，下表1代表当日，下表0代表昨日，C0C0是昨日开盘价close，H是最高价high，L是最低价low。

平均波幅ATR（Average true range）

一般取前20日的平均TR。

ATR20=mean(TR1,TR2…TR19,TR20)ATR20=mean(TR1,TR2…TR19,TR20)

其中，公式 mean(X1,X2)mean(X1,X2) 代表求 X1X1 和 X2X2 的平均数。

这时候我们已经求出ATR，这个数字可以当做衡量今天的价格波幅的基准，为1单位，比如现在价格是100元，基准波幅ATR=4元，代表今天基准波幅在98-102元，如果是2倍ATR，波幅就在96-104元。

仓位管理

在仅讨论多头的情况下：

1、如果标的价格跌破"持仓均价-0.5（1、1.5、2）倍的ATR"，则平仓至原始仓位的75%（50%，25%，0%）。

2、如果标的价格跌破唐奇安通道下轨，则全平仓。

海龟交易法则策略实现（基于掘金量化平台）

策略思想

• 当价格上穿唐奇安通道且短MA在长MA上方时开多仓;当价格下穿唐奇安通道且短MA在长MA下方时开空仓(8手)
• 若有多仓则在价格跌破唐奇安平仓通道下轨的时候全平仓位,否则根据跌破持仓均价 - x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把仓位平至6/4/2/0手
• 若有空仓则在价格涨破唐奇安平仓通道上轨的时候全平仓位,否则根据涨破持仓均价 + x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把仓位平至6/4/2/0手

策略主要步骤实现

订阅数据

subscribe(symbols=symbols, frequency='1d', count=31, wait_group=True)

订阅数据需要在定义init函数里面设置，并调用subscribe函数，这里注意，我们需要通过计算前三十根bars来作为开平仓的标准，并在当前bar上做出开平仓操作，所以需要获取31根bar：

• symbols 需要设置订阅的标的代码。
• frequency需设置订阅数据的周期级别，这里设置1d 表示以一天为周期。
• count需要设置获取的bar的数量

数据获取

data = context.data(symbol=symbol, frequency='1d', count=31, fields='close')

订阅数据之后，需要获取已经订阅的数据来进行操作，这时需调用context.data函数：

• symbols 需要设置订阅的标的代码。
• frequency需设置订阅数据的周期级别，这里设置1d表示以一天为周期。
• count需要设置获取的bar的数量
• fields需要设置返回值的种类

获取持仓信息

position_long = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Long) position_short = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Short)

在判断平仓条件时，需要获取持仓信息（包含持仓均价），这就需要调用context.account().position函数：

• symbols 需要设置订阅的标的代码。
• side需要设置持仓方向，有PositionSide_Long和PositionSide_Short两个选择。

策略回测分析

回测报告

分析

我们选取了2017年6月至2017年12月作为回测周期，“RB1801”与“FG801”作为标的合约，均线长短周期分别为5d，20d，唐奇安通道上下轨计算周期分别为20d，10d，ATR计算周期为20d，可以看出：

• 胜率（具有盈利的平仓次数与总平仓次数之比）达到了34.48%，因为海龟交易法则为趋势跟踪策略，所以胜率不会太高。

• 卡玛比率（年化收益率与历史最大回撤之比）是使用最大回撤率来衡量风险。**采用最大回撤率来衡量风险，关注的是最极端的情况。**卡玛比率越高表示策略承受每单位最大损失获得的报酬越高。在这里卡玛比率超过了9。

• 夏普比率（年化收益率减无风险收益率的差收益波动率之比）超过2.5，也即承受1单位的风险，会有超过2.5个单位的收益回报

• 策略收益曲线整体相对稳定，适合稳定型投资者，最大回撤极小，另外，策略在趋势行情行情中表现更加。

策略源码

# coding=utf-8 from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals import sys import numpy as np import pandas as pd try: import talib except: print('请安装TA-Lib库') sys.exit(-1) from gm.api import * ''' 本策略通过计算CZCE.FG801和SHFE.rb1801的ATR.唐奇安通道和MA线, 当价格上穿唐奇安通道且短MA在长MA上方时开多仓;当价格下穿唐奇安通道且短MA在长MA下方时开空仓(8手) 若有多仓则在价格跌破唐奇安平仓通道下轨的时候全平仓位,否则根据跌破 持仓均价 - x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把仓位平至6/4/2/0手 若有空仓则在价格涨破唐奇安平仓通道上轨的时候全平仓位,否则根据涨破 持仓均价 + x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把仓位平至6/4/2/0手 回测数据为:CZCE.FG801和SHFE.rb1801的1min数据 回测时间为:2017-09-15 09:15:00到2017-10-01 15:00:00 ''' def init(context): # context.parameter分别为唐奇安开仓通道.唐奇安平仓通道.短ma.长ma.ATR的参数 context.parameter = [20, 10, 5, 20, 20] context.tar = context.parameter[4] # context.goods交易的品种 context.goods = ['CZCE.FG801', 'SHFE.rb1801'] # 订阅context.goods里面的品种, bar频率为1min subscribe(symbols=context.goods, frequency='1d', count=51) # 止损的比例区间 def on_bar(context, bars): bar = bars[0] symbol = bar['symbol'] recent_data = context.data(symbol=symbol, frequency='1d', count=51, fields='close,high,low') close = recent_data['close'].values[-1] # 计算ATR atr = talib.ATR(recent_data['high'].values, recent_data['low'].values, recent_data['close'].values, timeperiod=context.tar)[-1] # 计算唐奇安开仓和平仓通道 context.don_open = context.parameter[0] + 1 upper_band = talib.MAX(recent_data['close'].values[:-1], timeperiod=context.don_open)[-1] context.don_close = context.parameter[1] + 1 lower_band = talib.MIN(recent_data['close'].values[:-1], timeperiod=context.don_close)[-1] # 若没有仓位则开仓 position_long = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Long) position_short = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Short) if not position_long and not position_short: # 计算长短ma线.DIF ma_short = talib.MA(recent_data['close'].values, timeperiod=(context.parameter[2] + 1))[-1] ma_long = talib.MA(recent_data['close'].values, timeperiod=(context.parameter[3] + 1))[-1] dif = ma_short - ma_long # 获取当前价格 # 上穿唐奇安通道且短ma在长ma上方则开多仓 if close > upper_band and (dif > 0): order_target_volume(symbol=symbol, volume=80, position_side=PositionSide_Long, order_type=OrderType_Market) print(symbol, '市价单开多仓8手') # 下穿唐奇安通道且短ma在长ma下方则开空仓 if close < lower_band and (dif < 0): order_target_volume(symbol=symbol, volume=80, position_side=PositionSide_Short, order_type=OrderType_Market) print(symbol, '市价单开空仓8手') elif position_long: # 价格跌破唐奇安平仓通道全平仓位止损 if close < lower_band: order_close_all() print(symbol, '市价单全平仓位') else: # 获取持仓均价 vwap = position_long['vwap'] # 获取持仓的资金 band = vwap - np.array([200, 2, 1.5, 1, 0.5, -100]) * atr # 计算最新应持仓位 grid_volume = int(pd.cut([close], band, labels=[0, 10, 20, 30, 40])[0]) * 2 order_target_volume(symbol=symbol, volume=grid_volume, position_side=PositionSide_Long, order_type=OrderType_Market) print(symbol, '市价单平多仓到', grid_volume, '手') elif position_short: # 价格涨破唐奇安平仓通道或价格涨破持仓均价加两倍ATR平空仓 if close > upper_band: order_close_all() print(symbol, '市价单全平仓位') else: # 获取持仓均价 vwap = position_short['vwap'] # 获取平仓的区间 band = vwap + np.array([-100, 0.5, 1, 1.5, 2, 200]) * atr # 计算最新应持仓位 grid_volume = int(pd.cut([close], band, labels=[0, 10, 20, 30, 40])[0]) * 2 order_target_volume(symbol=symbol, volume=grid_volume, position_side=PositionSide_Short, order_type=OrderType_Market) print(symbol, '市价单平空仓到', grid_volume, '手') if __name__ == '__main__': ''' strategy_id策略ID,由系统生成 filename文件名,请与本文件名保持一致 mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成 backtest_start_time回测开始时间 backtest_end_time回测结束时间 backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST backtest_initial_cash回测初始资金 backtest_commission_ratio回测佣金比例 backtest_slippage_ratio回测滑点比例 ''' run(strategy_id='dcda6cd6-e139-11e7-9f7c-9cd21ef04ea9', filename='turtal.py', mode=MODE_BACKTEST, token='token', backtest_start_time='2017-06-01 09:15:00', backtest_end_time='2017-12-11 15:00:00', backtest_adjust=ADJUST_PREV, backtest_initial_cash=10000000, backtest_commission_ratio=0.0001, backtest_slippage_ratio=0.0001)

 

一个完整系统的组成部分一个完整的交易系统包含了成功的交易所需的每项决策：

市场----买卖什么·

头寸规模----买卖多少·

入市----何时买卖·

止损----何时退出亏损的头寸·

离市----何时退出赢利的头寸·

策略----如何买卖

市场----买卖什么

交易是可以教会的 “交易比我原来想象的更容易教会，”他说。“有些奇怪，几乎令人羞辱。”----理查德.丹尼斯。海龟成为交易史上最著名的实验，因为在随后的四年中我们取得了年均 80%的复利收益。是的，里克证明了交易可以被传授。他证明了用一套简单的法则，他可以使仅有很少或根本没有交易经验的人成为优秀的交易员。

海龟对于赢利头寸使用以突破为基础的离市策略。

海龟将一个以波动性为基础的常数百分比用作头寸规模风险的测算标准。

 

投资海龟派的诞生

 

两个牛逼的交易员在一个农场看海归，然后争论一个无聊的问题：“天才交易员是先天产生的天才还是后天培养出来的。”这两个交易员一个叫丹尼斯，另一个叫爱克哈特。丹尼斯认为交易员可以培养。两人互刚了半天，谁也不服谁。好吧，骚年，来点实际的。于是他们就发广告招收交易员，总共招收了13个学员，没人给他们100万。然后教他们交易方法，告诉他们10年内不准说出去。

结果，4年后，学员平均年复利80%，一共赚了超过1亿的钱。能动手的绝不BB，丹尼斯赢了争论。

然后，十三太保里面有个叫柯蒂斯·费思的，感觉这不是传说中的武林秘籍吗？独乐乐不如众乐乐，一口气写了书给出版了。于是，大家都觉得这应该是一种牛逼的交易法则，趋之若鹜。

这里要注意，交易员不是投资者。巴菲特是投资者，他们买股票是公司的一部分，交易员是投机者，他们买卖的是风险。

海龟交易法策略

策略很简单，分为长期策略和短期策略。

交易方法

 

短期策略，参考最近20天的价格走势，突破了20天里的阻力位，也就是最高点，买入。跌破20天里的支撑位，也就是最低点，卖出，做空。

长期策略，参考最近55天的价格走势，然后操作和短期策略一样，突破买入；跌破，卖出，做空。

这里注意，卖出在国外是主动交易方式，就是融券，所以卖出不是止损的那种卖出，主要是做空。

止损

有老的交易员，也有不怕死的交易员，但没有不怕死的老交易员。不怕死，就是不设止损点，不知道自己损失多少之后就该退场。不使用止损点的交易员，破产十之八九。多犹豫一分钟，离死神就更近一点（正是因为恐慌，历史上才会有多次乌龙指操作，交易员在与时间赛跑过程中，有时候也是慌不择路）。

止损具体做法：

短期策略进入，价格跌破10天里的最低点，就要退出。如果是做空，那就参考过去10天的最高点，一旦超过最高点就退出。

长期策略进入，你就要参考过去20天的价格，来决定是否退出。

不要犹豫，不要犹豫，不要犹豫。重要的事情说三遍。

止盈

不要急于止盈，不是赚10%或者多少就跑。在趋势平稳之后，也就是股价又开始在支撑位和阻力位上下徘徊的时候，这才考虑卖出股票套现。换句话说，趋势不止，交易不止。趋势一般会有一个加速上攻到平缓的过程，此时不要动。

最好的交易策略，是自力更生

海龟交易法则历史悠久，那么对于现在，海龟交易法则有用吗？很遗憾，作者自己的观点是：一个交易系统是不可能长期有效的。原因大约有三个方面：

 

交易者效应：又叫测不准，量子纠缠一样，你看到一个电子和另一个电子在旋转，其实这两个电子旋转不存在，是你观察的行为干扰了量子的运动轨迹。你如果公布了交易策略，那么这个交易策略一定会成为你对手给你挖坑的一个重大依据。他们造出这种K线，然后鼓励你“到碗里来”。

随机效应：随着市场有效性的提升，市场股价表现越来越随机。如何成为股神，告诉5000个人今天要涨，再告诉5000个人今天要跌。如果涨了，那么再给说对的5000人发邮件，一半说涨，一半说跌。这样重复十几次。然后最后可能剩下几十个人。他们发现你每次都是说对的。然后把这些迷弟迷妹们拉个群。这个办法好不好？我没试验过，你去试试。

过度拟合：说这么抽象，就是刻舟求剑。我们习惯从历史上找经验匹配，我也是。不过，历史从来没有完全相同的事情发生过。我们找数据去测量和预测，往往不靠谱。

说白了，就是市场有效性那一套。你如果了解经济学里面的有效性市场，你就会了解为什么交易策略长期看，会失效。

失效的交易方法还有用吗？

对于交易者，趋势起时跟住趋势，趋势止时及时止损是正确的。对于投资者，你需要了解更多公司层面的信息。道不同不相谋。知道是怎么回事，也未必非要钻牛角尖。

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