你为什么需要“量化风控框架”
现代投资组合理论把“期望收益-方差”权衡数学化，为后续的风险度量与配置奠定基础。换句话说，先定义“风险”，再谈“收益”。
随后学界提出“相干风险度量”，指出传统 VaR 的缺陷，并给出更稳健的预期损失（Expected Shortfall, ES）作为替代。监管层也在新资本规则中将交易账簿内部模型的核心风险度量由 VaR 迁移为 ES。
可量化的关键指标与“红线”
- 波动率与目标波动
把仓位规模与预估波动率挂钩，通过“波动率目标”在高波动时降杠杆、低波动时提敞口，历史研究显示这能显著降低尾部风险，并在多类资产上改善风险调整收益（亦有研究提示并非对所有资产都有效）。 - VaR 与 ES
VaR 只告诉你“在某置信度下不超过的亏损”，但忽略更坏情形；ES 则关注“最差 α% 情形的平均亏损”，满足相干性（如次可加性）更符合组合层面管理。 - 最大回撤
最大回撤是账户“心理止损线”，适合作为止损或减仓触发阈值，与波动率/ES共同构成“三道门”。（概念与度量广泛使用于学术与实务文献，参见上节相关文献与监管文件。）
仓位与杠杆：把风险装进“预算”
- 固定比例法（Fixed Fractional）
按账户净值的一定比例定义单笔风险上限（例如 0.5%–1%），是最稳健的入门仓位算法之一。经典著作系统讨论了该方法的特性与优劣。 - Kelly 与“半 Kelly”
Kelly 给出在胜率与赔率已知时的最优长期增长仓位，但对估参误差极其敏感；实务常用“半 Kelly”等保守折扣以降低回撤与破产概率。 - 风险预算与风险平价
以波动率/边际风险贡献为单位分配权重，让各资产对组合风险贡献更均衡，是跨资产组合控制“单点失效”的有效途径。
动态仓位：波动率目标的三种玩法
- 简单波动率缩放
用近期年化波动率预测 σ̂t，把目标权重设为 wt ∝ 1/σ̂t，在多数风险资产上带来更低尾部与更稳的回撤路径。 - 条件波动率目标
只在“极端高/低波动状态”才调整仓位，研究显示可在多市场显著降低回撤与尾部风险，同时减少换手与杠杆占用。 - 重要提示
并非所有资产和因子都能通过简单缩放提升 Sharpe，对大类资产/某些因子需更审慎地评估。
止损、回撤止损与移动止盈：怎么设、何时触发
- 规则选择
学术证据表明：在“随机游走”环境，简单 0/1 止损规则往往降低期望收益；在存在动量等可预测性时，止损可能改善结果。这提醒我们止损规则应与策略特性匹配。 - ATR 参考
用 ATR 作为波动自适应止损距离的近似标准，可减少噪音触发。 - 交易所/券商层面的“现实”
止损市价单不保证按触发价成交，剧烈波动或跳空时可能明显滑点；如需价格保证可用止损限价，但可能错过成交。
执行与“隐性成本”：把滑点记进账
回测与实盘的差距，常来自手续费、点差、冲击成本与机会成本。实现偏差（Implementation Shortfall）就是评估“理想价与成交价”之间的综合差异的标准指标，应纳入绩效与风控看板。
回测防“造神”：统计稳健性与多重检验
- 数据窥探与过拟合
同一数据上反复挑规则，会把偶然性当能力。White 的“现实检验”与后续研究给出在多模型比较下的显著性评估框架。 - DSR（Deflated Sharpe Ratio）
考虑非正态与多重检验后，对 Sharpe 进行“去水分”校正，是筛选真信号的重要工具。 - PBO/CSCV
评估回测过拟合概率与稳健性的通用框架，帮助判断策略在样本外的生存率。
分散化不等于无敌：相关性在危机中会“塌”
极端市况下，资产间的相关性在下跌时趋同上升，单靠常态期的分散未必能在熊市护航，这要求组合在风险预算与对冲上更主动。
把风控落地：可复用的执行清单
第 0 步：定义红线
账户级：单日亏损阈值、单月最大回撤阈值、风控熔断（暂停新开仓/降杠杆）。策略级：每笔风险上限 f（如 0.5%–1%）、品种级敞口上限。
第 1 步：建模与口径
统一收益口径（含分红/利息）、成本口径（手续费、点差、冲击、机会成本），执行“实现偏差”统计；风险口径统一用波动率、ES 与最大回撤三联表。
第 2 步：仓位与杠杆
默认固定比例法；若策略波动强相关，可叠加波动率目标或条件波动率目标；跨资产组合采用风险预算或风险平价。
第 3 步：止损体系
策略层：结构性止损（逻辑失效、信号翻转）。交易层：ATR/回撤/时间三类触发二选一组合；对跳空敏感的标的优先止损限价。
第 4 步：监控与再平衡
每日波动率与尾部风险监测，触发阈值自动降杠杆或清空；周度对风险预算偏离进行再平衡。
第 5 步：回测稳健性与门禁
参数网格→现实检验/CSCV→DSR 过滤→留出法与滚动窗口；不达标不上线。
常见问答（精简）
问：目标波动是否一定提升收益
答：不一定，但在多数“风险资产”上能显著降低极端亏损与波动的波动，是控制回撤的有效“刹车”。
问：止损到底用不用
答：取决于策略可预测性。纯随机游走时，简单止损可能拖累收益；存在趋势/动量时，止损更可能发挥正效应。
问：VaR 和 ES 选哪个
答：组合与监管视角更偏向 ES；若仅做简化监控，可并行观测 VaR 与 ES 的“夹角”，以免低估尾部。
极简公式与参数模板
波动率目标权重
wt = min{wmax, Vtarget / σ̂t}（可加入平滑与换手惩罚）
固定比例头寸
头寸名义 = 账户净值 × f / 止损距离（按 ATR 或百分比）
风险预算（平价）
令各资产边际风险贡献相等，解权重向量 w 使 RCi(w)=常数。
