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合約交易裡，盈利策略和虧損策略的區別，很多時候不是訊號對不對，而是風控做沒做。
一個好的入場訊號配上差的風控，會在一次大波動裡把所有收益吐回去。這篇文章專門講合約風控的框架：你需要在哪些層次做控制，每層具體怎麼設定。
三個層次的風控
層次 1：倉位管理 — 每次開多大的倉
層次 2：止損設定 — 單筆交易最多虧多少
層次 3：熔斷機制 — 連續虧損後強制暫停
這三層缺一不可。倉位管理控制單次風險暴露，止損控制單筆最大損失，熔斷防止在策略失效時持續虧損。
層次 1：倉位管理
固定比例法（推薦）
每次開倉金額 = 賬戶總權益 × 固定比例
def calc_position_size(equity: float, risk_pct: float, leverage: int,
entry_price: float) -> float:
"""
equity: 賬戶總權益（USDT）
risk_pct: 單次風險比例，如 0.02 = 2%
leverage: 槓桿倍數
entry_price: 開倉價格
返回: 合約張數（BTCUSDT 每張 = 0.001 BTC）
"""
risk_amount = equity * risk_pct # 實際願意虧的金額
notional = risk_amount * leverage # 對應名義價值
qty = notional / entry_price
return qty
為什麼用固定比例而不是固定金額？
固定金額（每次開 1000U）在賬戶增長後風險比例越來越小，在賬戶縮水後風險比例越來越大（正好反過來了）。固定比例則隨賬戶規模自動調整。
合理的風險比例：
| 策略階段 | 建議比例 |
|---|---|
| 測試期（驗證策略） | 0.5% - 1% |
| 穩定執行期 | 1% - 2% |
| 高置信度策略 | 2% - 3% |
| 不建議超過 | 5% |
單次 5% 以上的風險比例，5 次連續虧損就是 25%+ 的回撤，很難心理承受也很難策略恢復。
Kelly 公式（進階）
如果你有足夠的歷史資料，可以用 Kelly 公式計算理論最優倉位：
def kelly_fraction(win_rate: float, avg_win: float, avg_loss: float) -> float:
"""
win_rate: 歷史勝率，如 0.55
avg_win: 平均盈利（比例），如 0.015 = 1.5%
avg_loss: 平均虧損（比例，正數），如 0.01 = 1%
"""
b = avg_win / avg_loss # 盈虧比
p = win_rate
q = 1 - p
kelly = (b * p - q) / b
# 實際使用半 Kelly，降低波動
return max(0, kelly * 0.5)
Kelly 公式給出的是理論最大化複利增長的倉位比例。實際使用時取"半 Kelly"，在控制回撤的同時保持較好的增長。
層次 2：止損設定
止損有兩種主要方式：
價格止損
在開倉時就確定止損價格，價格觸及後平倉。
def set_stop_loss(symbol: str, side: str, entry_price: float,
stop_pct: float, client) -> dict:
"""
stop_pct: 止損距離，如 0.02 = 入場價的 2%
"""
if side == "BUY":
stop_price = entry_price * (1 - stop_pct)
sl_side = "SELL"
else:
stop_price = entry_price * (1 + stop_pct)
sl_side = "BUY"
# 下 STOP_MARKET 單（觸發價達到後市價平倉）
order = client.futures_create_order(
symbol=symbol,
side=sl_side,
type="STOP_MARKET",
stopPrice=round(stop_price, 2),
closePosition=True, # 全部平倉
timeInForce="GTE_GTC"
)
return order
止損距離怎麼設？
常見思路：
- 基於 ATR（Average True Range）：止損 = 1-2 倍 ATR，適應當前波動率
- 基於支撐阻力位：設在技術上有意義的位置
- 固定比例：簡單直接，易於風控計算
推薦用 ATR 方式，因為不同市場環境下波動率差異很大，固定比例在低波動期過鬆、高波動期過緊。
def calc_atr(highs, lows, closes, period=14):
"""計算 ATR"""
true_ranges = []
for i in range(1, len(closes)):
tr = max(
highs[i] - lows[i],
abs(highs[i] - closes[i-1]),
abs(lows[i] - closes[i-1])
)
true_ranges.append(tr)
return sum(true_ranges[-period:]) / period
追蹤止損
隨價格運動調整止損位，鎖住浮盈：
def set_trailing_stop(symbol: str, callback_rate: float, client) -> dict:
"""
callback_rate: 回撥比例（百分比），如 1.5 = 1.5%
價格從最高點回落 1.5% 時觸發止損
"""
order = client.futures_create_order(
symbol=symbol,
side="SELL",
type="TRAILING_STOP_MARKET",
callbackRate=callback_rate,
quantity=你的持倉量,
reduceOnly=True
)
return order
追蹤止損適合趨勢行情，普通止損適合震盪行情。
層次 3：熔斷機制
熔斷機制在策略出現連續虧損時強制暫停，防止策略失效時持續消耗賬戶。
class CircuitBreaker:
def __init__(self,
max_daily_loss_pct: float = 0.05, # 單日最大虧損 5%
max_drawdown_pct: float = 0.15, # 最大回撤 15%
max_consecutive_losses: int = 5): # 連虧次數上限
self.max_daily_loss_pct = max_daily_loss_pct
self.max_drawdown_pct = max_drawdown_pct
self.max_consecutive_losses = max_consecutive_losses
self.consecutive_losses = 0
self.peak_equity = None
self.day_start_equity = None
def update(self, current_equity: float) -> bool:
"""
更新狀態，返回 True 表示正常，False 表示觸發熔斷
"""
if self.peak_equity is None:
self.peak_equity = current_equity
if self.day_start_equity is None:
self.day_start_equity = current_equity
# 更新峰值
if current_equity > self.peak_equity:
self.peak_equity = current_equity
# 檢查最大回撤
drawdown = (self.peak_equity - current_equity) / self.peak_equity
if drawdown >= self.max_drawdown_pct:
self._trigger("最大回撤觸發", drawdown)
return False
# 檢查單日虧損
daily_loss = (self.day_start_equity - current_equity) / self.day_start_equity
if daily_loss >= self.max_daily_loss_pct:
self._trigger("單日虧損觸發", daily_loss)
return False
# 檢查連虧次數
if self.consecutive_losses >= self.max_consecutive_losses:
self._trigger(f"連續虧損 {self.consecutive_losses} 次")
return False
return True
def record_trade(self, pnl: float):
"""記錄一筆交易結果"""
if pnl < 0:
self.consecutive_losses += 1
else:
self.consecutive_losses = 0 # 盈利則重置連虧計數
def _trigger(self, reason: str, value: float = 0):
print(f"[熔斷] {reason}: {value:.2%}")
# 在這裡加 Telegram 告警
使用方式：
cb = CircuitBreaker(
max_daily_loss_pct=0.05,
max_drawdown_pct=0.15,
max_consecutive_losses=5
)
# 每次策略執行前檢查
while True:
equity = get_account_equity()
if not cb.update(equity):
send_telegram("策略熔斷，暫停交易")
break
# 執行策略邏輯
signal = strategy.check_signal()
if signal:
pnl = execute_trade(signal)
cb.record_trade(pnl)
完整風控整合示例
class RiskManager:
def __init__(self, client, equity: float):
self.client = client
self.equity = equity
self.circuit_breaker = CircuitBreaker()
def open_position(self, symbol: str, side: str, entry_price: float,
risk_pct: float = 0.01, leverage: int = 5):
"""帶風控的開倉"""
# 1. 檢查熔斷
if not self.circuit_breaker.update(self.equity):
print("熔斷狀態，拒絕開倉")
return None
# 2. 計算倉位
qty = calc_position_size(self.equity, risk_pct, leverage, entry_price)
# 3. 開倉
order = self.client.futures_create_order(
symbol=symbol,
side=side,
type="MARKET",
quantity=qty
)
# 4. 同步設定止損（基於 ATR）
atr = self.get_atr(symbol)
stop_dist_pct = (atr * 1.5) / entry_price
set_stop_loss(symbol, side, entry_price, stop_dist_pct, self.client)
return order
常見風控錯誤
不設止損：最致命，沒有討論空間。
止損太緊：ATR 的 0.3 倍，頻繁觸發，勝率虛低。
止損太鬆：ATR 的 5 倍，單次虧損超出預期，破壞風險比例計算。
倉位固定不變：賬戶虧損後沒有降低倉位，越虧越大。
熔斷後手動覆蓋：“就這一次”——每次都這麼想的。熔斷設了但自己手動關掉等於沒設。
風控不是限制收益的枷鎖，是保證策略能夠長期持續執行的基礎設施。設計好風控，才能在市場裡活得足夠久，讓邊際有優勢的策略把期望收益跑出來。
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