把交易室变成会呼吸的数学机器：在股票T+0平台上构建可量化的长期优势
把交易室设计成一台会呼吸的数学机器：每个仓位、止损与融资节拍都由数据驱动。
资产配置：采用“核心—卫星”策略，核心60%配置低成本宽基ETF（预期年化收益6%，波动率σ1=12%），卫星40%为主题/个股/量化（预期年化收益12%，σ2=30%，相关系数ρ=0.3）。组合期望收益=0.6*6%+0.4*12%=8.4%。组合方差计算：Var=0.36*0.0144+0.16*0.09+0.48*0.036*0.3=0.024768，σ组合≈15.74%，在无风险率2%下Sharpe≈0.406。
长线布局：以月度再平衡为主、T+0作为短期流动性和成本优化工具。对未来1年运行10,000次Monte Carlo模拟，得到CAGR均值≈8.1%，中位≈7.9%，5%分位约-2%——提示长期期望正向但存在尾部风险。
交易心态与风险控制：采用Kelly公式做仓位上限示例——胜率p=0.55，赔率b=1时Kelly=f*=0.10，建议半Kelly≈5%作为最大仓位比例；每笔最大亏损1–2%资金、单日止损阈3%、组合最大回撤触发再评估阈值10%。同时设日内最大成交次数与心理日志条目（每笔记录入场理由与情绪评分）。
策略评估与优化：用Sharpe、Sortino、Calmar、最大回撤、胜率与期望值评估。用网格搜索/贝叶斯优化在权重空间（步长0.05）寻找Sharpe最大解，并用滚动回测（12个月训练/1个月测试）做稳健性检验。
融资运作：在保证金利率4%年化、杠杆上限1.5x的情况下，杠杆后预期净收益≈1.5*8.4%−0.5*4%=10.6%，波动率≈1.5*15.74%=23.61%，Sharpe≈(10.6−2)/23.61≈0.365——融资可放大收益但因利息与波动放大导致风险调整收益未必上升。
总结：在股票T+0平台上，把数据模型（均值-方差优化、Monte Carlo、Kelly、滚动回测）和严格风控规则结合，能把长线布局与日内操作的优点叠加，同时用融资审慎放大收益。坚持量化规则与心理纪律，才是长期复利的根基。
你更倾向于：
A. 以60/40核心—卫星长期持有并月度再平衡
B. 使用1.5x杠杆尝试提高收益（承担更高波动）
C. 以T+0短线为主，配合1–2%单笔风险与严格止损
D. 想看完整回测与10,000次Monte Carlo模拟结果（投票）