亿正策略：让资金在风浪中稳健生长的五维作战手册
先问一句：如果把100万元当成一艘船，你愿意如何为它系好十条绳索？
我把亿正策略拆成五维：执行、改进、保护、运转、评估。举个量化样本：起始资金1,000,000元，基线资产配置为股票50%（500,000）、债券30%（300,000）、现金20%（200,000）。基于10年日频数据回测，年化收益8.5%，年化波动12%，Sharpe=(8.5%-3%)/12%=0.458，最大回撤-18%。95%单月VaR=-6.2%≈-62,000元。这样的基线给出可度量的风险边界。
策略执行面：采用算法切片（TWAP 2小时）把交易滑点从0.12%降到0.03%，交易成本年化可节省约0.6k元。执行流程包括数据清洗、信号生成、交易排队、成交确认四步，每步用流水线监控指标并自动报警。
投资策略改进：引入双信号框架，动量权重60%、均值回归40%，并通过每月再平衡保持目标配比。用蒙特卡洛5,000条路径模拟，改进后长期年化预期上升0.9个百分点，波动从12%降至11.2%，历史回撤中位数改善2.6个百分点。
利润保护与资金运转：设定动态止损——追踪止盈8%，止损10%；当波动指数（自建VIX类指标）高于25（动荡）时，现金缓冲上调到25%，并以1.2%年费购买期权对冲上行风险；平静期现金降至15%以提升收益效率。资金周转率控制在年化60%以内，确保税费与滑点可控。
利弊分析与行情波动评估：优点是系统化、可量化、可回测；缺点是依赖历史数据、极端事件下模型失效风险。行情分三档：平静<15、正常15-25、动荡>25。按档位分别模拟压力情景，动荡情景下预期回撤上升至-28%，VaR单月扩大到-11%。
分析过程透明：1) 数据采集（10年日频）；2) 指标构建（年化收益、波动、Sharpe、VaR、最大回撤）；3) 回测与蒙特卡洛；4) 压力测试；5) 执行与监控。每一步都有量化输出，便于复盘与优化。
最后一句积极的话：控制不等于回避风险，科学管理才能把握长期的复利力量。
请选择你感兴趣的下一步：
1) 我想看详细回测数据（是/否）
2) 想要把1,000,000元按此策略模拟（提交/跳过）
3) 想了解动荡档位的对冲成本（高/低）