亿策略引擎：把行情波动变成可量化的胜率
潮汐般的资金流动似乎无法预测，可被刻画、度量并纳入规则。把“亿策略”视为一套工程化流程：行情波动研判、策略评估、操作技法与操作技能、投资风险控制与配资方案优化，每一步都能拆解为可执行的量化步骤。
步骤一：行情波动研判
1) 多周期扫描：同时监控15分钟/1小时/日线，区分趋势和震荡窗口。2) 波动指标并用：ATR(14)、布林带宽、历史波动率与隐含波动率结合，判定波动区间和事件风险。3) 结构化信号：例如“日ATR > 过去20日ATR ×1.3 且成交量放大”可作为高波动预警，用于调整仓位或暂缓配资。
步骤二：策略评估
1) 回测流程：样本内/样本外分离、考虑滑点与佣金、加入交易约束（限价单、时间窗口）。2) 核心指标：期望值(Expectancy)=胜率×平均盈利−败率×平均亏损；夏普、Sortino、最大回撤、利润因子与盈亏比。3) 鲁棒性测试：参数敏感性、Walk-forward、蒙特卡洛重抽样评估策略在不同市场状态下的稳定性。
步骤三：操作技法与操作技能
1) 下单策略：优先限价分批建仓以降低滑点；关键时刻用市价单确保进出场。2) 进出场规则：突破伴随量能确认或回调买入并等待日内确认。3) 仓位与止损：每笔风险控制在账户的0.5%~2%；初始止损常用1.5×ATR。示例：账户10万元，风险1%＝1000元；若止损距离1.8元，则股数=floor(1000/1.8)=555股（需考虑手续费与最小交易单位）。
步骤四：投资风险控制
1) 单标的暴露限制（建议不超过总资金的10%~20%）；2) 总仓位上限与日内亏损止损线；3) 分散与对冲，控制相关性；4) 压力测试：模拟极端行情下的保证金与流动性风险，评估追加保证金概率。
步骤五：配资方案优化
1) 波动目标型杠杆：杠杆系数≈目标年化波动/实际年化波动，用于动态调整融资比例以控制组合波动。2) 成本核算：利息=借款额×年利率×天数/365，例如借款10万元、年利率8%、持仓30天利息≈657元。3) 风险约束：稳健账户杠杆建议维持在2倍左右，必要时结合止损与现金缓冲降低追加保证金风险。
步骤六：持续迭代
保持交易日志与性能面板，按月回顾盈亏来源、滑点分布与胜率变化；定期用最新样本做walk-forward以应对市场结构性变化。
简明清单：用ATR做止损参考、用期望值评估长期可行性、用蒙特卡洛估算极端回撤概率、配资以波动为尺规动态调杠杆。
互动投票（请选择或投票）：
A. 优先强化行情波动研判模型（如引入GARCH/ATR）
B. 优先完善策略评估流程（walk-forward + 蒙特卡洛）
C. 优先提升操作技法与执行（分批建仓、降低滑点）
D. 优先优化配资方案并降低融资成本
FQA：
Q1: 如何快速判断一套策略是否值得继续投入？
A1: 首看样本外稳定性、最大回撤与期望值；加入滑点与佣金后仍为正收益且夏普稳定，建议小规模实盘验证并观察复现性。
Q2: 配资杠杆有没有通用安全上限？
A2: 无绝对上限，稳健做法多控制在2倍左右。更关键的是结合波动动态调整杠杆并留足现金缓冲，降低追加保证金风险。
Q3: 回测时如何合理估算滑点与手续费？
A3: 用历史撮合数据估算不同时间段滑点，按最坏情况测试并把手续费按真实费率计入交易成本，实盘前做小资金验证。