学会克制自己的不良情绪，避免冲动交易。投资过程中，亏损与盈利均属常态。若不幸遭遇亏损时，我 们应冷静分析这其中的原因，总结经验教训，而非由于急于回本而盲目增加仓位。实现盈利时，亦不可 过度贪心，应合理设置止盈，确保收益能够落袋为安。 富格林指出，延迟的非农数据公布，黄金市场新一轮行情波动产生，不少场外投资者兴致高昂，欲进场 操作以谋财富。然而贸然进场，亏损概率颇高，此时如何追损便成了关键问题。在整个交易过程中，合 规的交易方法是进行高效盈利或追损的基石。作为香港黄金交易所100号会员的富格林，深知投资者急 切想要实现财富增值，因此接下来将给大家分享一些合规的交易方法。 在交易前，做好充分的调研与分析必不可少。密切关注全球经济形势货币政策、政治局势以及重大经济 数据发布等，这些因素都会对黄金价格产生重大影响。比如，当全球经济衰退预期升温时，黄金的避险 属性会凸显，价格可能上涨；而当美联储加息预期增强，促使美元走强，黄金价格则可能受到压制。 合理的仓位管理是控制风险的基础。采用"金字塔加仓"或"固定比例加仓"策略。顺势操作是交易的首要 原则。黄金市场趋势明显时，应顺应市场方向交易，上升趋势做多，下降趋势做空，可大 ...

12月15日，今天A股表现较弱，下方支撑依然是120日均线。有人担心股市复刻2015-2016的走势，我认为这是"杞人忧天"，属于"刻舟求剑"的谬误观点。 这一轮牛市上涨的核心逻辑是中国资产的价值重估，DeepSeek让世界认识到了中国企业的研发实力强大。中国有世界一流的科技企业，却有第三世界国家 的估值水平，投资人要对中国经济和股市有信心，要坚定看多唱多，不仅是保持正能量、乐观的心态，而是要相信中国必将在未来成为世界经济的领军力 量。 若能坚定以上信念，那么本轮牛市中的每一波下跌，都将是我们的财富机遇。 若确信中国经济和股市将在未来十年或者二十年蒸蒸日上，那么我们可以采取一种匹配该预期的投资方式。择股和择时我说很多遍了。 那么今天，我来谈一种基于仓位管理的投资策略。做法很简单，我称之为"半仓持股法"。即永远持有半仓。比如你用50%的现金买入A股票，同时保留50% 的现金。若A股票下跌下跌20%，此时你A股市值和现金比重为4:6（非严谨计算），那么此时你可以拿出现金，重新让市值和现金的比例回到1:1。 这个持仓配置非常适合那些：长期经营稳定，但短期来看，企业股价波动率较大的股票。 该投资策略来自计算机之父香农 ...

量化模型与构建方式 1. **模型名称：择时体系（均线距离模型）**[2][6] * **模型构建思路**：通过计算市场指数短期均线与长期均线的相对距离，来区分市场的整体环境，判断市场处于上行趋势、震荡市还是下行趋势。[2] * **模型具体构建过程**： 1. 选择标的指数：WIND全A指数。 2. 计算短期均线：采用20日移动平均线（20日线）。[2][6] 3. 计算长期均线：采用120日移动平均线（120日线）。[2][6] 4. 计算均线距离：计算短期均线与长期均线的差值百分比。 $$均线距离 = \frac{短期均线 - 长期均线}{长期均线} \times 100\%$$ 其中，短期均线为20日均线，长期均线为120日均线。[2][6] 5. 信号判断：当均线距离的绝对值大于3%时，市场处于趋势格局（上行或下行）；当均线距离绝对值小于3%时，市场处于震荡格局。具体到上行趋势的确认，需要短期均线位于长期均线之上，且距离大于3%。[2][6] 2. **模型名称：赚钱效应指标**[2][5][7] * **模型构建思路**：通过比较当前收盘价与趋势线的位置关系，来判断市场赚钱效应是否为正，作为上行趋势能否延续的核心观测指标。[2][5][7] * **模型具体构建过程**： 1. 确定趋势线：报告指出“当前WIND全A的趋势线位于6262点附近”，但未明确给出趋势线的具体计算方法（例如，可能是某条移动平均线或通道线）。[2][5][7] 2. 获取收盘价：获取WIND全A指数的最新收盘价。[2][5][7] 3. 判断赚钱效应：若收盘价高于趋势线，则赚钱效应为正；若收盘价低于趋势线，则赚钱效应为负。[2][5][7] 3. **模型名称：仓位管理模型**[5][7] * **模型构建思路**：综合估值水平和短期趋势判断，为绝对收益产品提供股票仓位建议。[5][7] * **模型具体构建过程**： 1. **估值评估**：评估WIND全A指数的估值水平。使用PE（市盈率）和PB（市净率）的历史分位数进行判断。例如，PE位于80分位点附近属于中等水平，PB位于50分位点属于较低水平。[5][7] 2. **趋势判断**：结合择时体系等模型对市场短期趋势进行判断。[5][7] 3. **仓位建议**：综合估值和趋势，输出具体的仓位建议比例。例如，当前建议仓位为60%。[5][7] 4. **模型名称：行业趋势配置模型**[5][7][12] * **模型构建思路**：用于识别和推荐具有上行趋势的行业板块。[5][7][12] * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤，仅展示了其输出结果，例如显示工程机械、工业金属、储能板块延续上行趋势。[5][7][12] 5. **模型名称：中期困境反转预期模型**[5][7][12] * **模型构建思路**：用于挖掘和推荐具有中期困境反转预期的行业。[5][7][12] * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤，仅展示了其输出信号，例如当前信号显示关注白酒和地产行业。[5][7][12] 6. **模型名称：TWO BETA模型**[5][7][12] * **模型构建思路**：用于推荐板块配置方向，报告显示其持续推荐科技板块。[5][7][12] * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤，仅展示了其推荐方向，例如继续推荐科技板块，并关注消费电子和国产算力。[5][7][12] 模型的回测效果 *本报告为周度市场观点报告，主要展示模型的最新信号和结论，未提供模型的历史回测效果指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。* 量化因子与构建方式 *本报告主要涉及择时与行业配置模型，未提及具体的选股因子构建。* 因子的回测效果 *本报告未涉及量化因子，故无相关内容。*

交易策略核心逻辑 - 主要策略以期权卖方策略为主，辅以买方策略，选择卖方是因为持仓心态更稳，能避免买方策略中因盯盘压力和时间价值衰减带来的频繁操作与心理波动 [1] - 策略选择依据波动率，优先参考VIX指数等技术指标，当波动率处于历史相对高位（如20日/60日均线以上）时倾向于做卖方以赚取时间价值衰减收益，处于相对低位时考虑做买方以博弈方向性收益 [1] - 行情判断影响策略选择，震荡行情时可能采用双卖策略（跨式或宽跨式），明确单边行情时采用单卖策略 [1] 品种选择标准 - 偏好郑商所品种，如PTA、烧碱等，认为其走势相对温和、趋势流畅，与自身交易习惯契合 [1] - 筛选维度倾向于选择波动率高、趋势性好、安全边际高的品种，具体结合技术面、宏观面和期权特性 [1] - 技术面上观察文化商品指数判断大势，寻找超跌（乖离率过大）后可能修复的品种 [1] - 宏观面上参考全球降息周期、关税政策等因素 [1] - 期权特性上偏爱临近到期（如10-15天内）的合约，因其时间价值衰减快，对卖方保护性较好 [1] 仓位与风险管理 - 日常仓位控制在50%左右，预留资金应对突发情况，盘中可能因波动被动升仓，但收盘前会调整，总体风险度目标控制在70%以内 [1] - 单一品种仓位通常不超过20% [1] - 仓位结构约20%用于参与“末日轮”交易（临近到期合约），其余为常规策略持仓 [1] - 在趋势行情中采用“阶梯式移仓”技巧，例如在上涨趋势中，从卖实值三档合约开始，随标的价格上涨，逐步平仓已变虚值的远端合约，并向平值或浅实值合约移动，以维持资金效率和风险暴露 [1] 风险对冲与应对 - 主要使用期货合约进行对冲（如卖沽被套时开期货多单），因其效率高，且避免在波动率高时用期权对冲产生额外亏损（亏方向、时间价值和波动率） [2] - 决策优先级为先判断行情持续性，若趋势明确不利且无回调迹象则优先止损，若认为可能震荡则用期货对冲 [2] - 应对极端行情时，对于“妖孽”品种（如多晶硅、白银）的突发大幅波动会及时对冲，若对冲不及时被深套，在深入研究基本面和技术面认为有超跌反弹可能后，会考虑持仓转为期货等待反弹，或通过展期（转至远期期权合约）来争取时间 [2] 交易周期与复盘 - 持仓周期主要做日线及周线级别趋势，符合预期则持有至性价比降低（如权利金收益很低时），部分临时基于波动率变化的交易可能仅持有几天 [2] - 日常安排包括盘前关注隔夜外盘与新闻，盘中交易，盘后散步放松继而复盘，复盘时查看各品种表现、分析走势，并规划夜间或次日调整策略，同时会做交易笔记总结经验教训 [2] - 参与比赛旨在检验水平，但交易中以盘面和个人净值为首要依据，避免因比赛排名影响交易节奏，坚持盈利为本 [2] 纪律与心态 - 认为交易纪律是关键难点，需克服贪婪与恐惧，避免扛单、冲动开仓或追涨杀跌 [2] - 亏损或状态不佳时，会通过休息、减仓、旅游、娱乐等方式调整心态，强调在无持仓或轻仓时观察市场会更客观 [2] - 适合交易的性格特质包括喜欢独立思考、能忍受孤独、抗压能力强、情绪相对冷静 [2] 未来规划与建议 - 未来规划加强择时与宏观分析能力，更密切地观察股市与商品市场的联动关系（如通过文化指数、全球货币政策等），以提升判断精度 [2] - 对新手的建议是先系统学习，可通过付费课程向有经验的老师请教 [2] - 建议在实盘前充分利用模拟盘验证和打磨交易策略，虽缺乏实感，但有助于熟悉流程和积累经验 [2] - 强调谨慎实盘，保护本金为首要，在策略熟练、信心充足后再进行实盘交易 [2]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：市场择时体系**[2][7] * **模型构建思路**：通过比较WIND全A指数的长期均线（120日）和短期均线（20日）的相对位置和距离，来区分市场的整体环境（如趋势或震荡）[2][7]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算WIND全A指数的20日移动平均线（MA20）和120日移动平均线（MA120）。 2. 计算两条均线的距离，公式为： $$均线距离 = \frac{MA20 - MA120}{MA120} \times 100\%$$ 3. 设定阈值（报告中提及3%）来判断市场状态。当均线距离绝对值大于3%时，通常认为市场存在趋势；当距离绝对值小于或接近3%时，市场可能处于震荡格局[2][7]。 4. 结合其他技术指标（如5日均线与趋势线的关系）进行综合判断[2][7]。 2. **模型名称：仓位管理模型**[2][8] * **模型构建思路**：结合市场估值水平（PE、PB分位数）和短期趋势判断，为绝对收益产品提供股票仓位的配置建议[2][8]。 * **模型具体构建过程**： 1. 评估市场估值水平：计算WIND全A指数的PE和PB在其历史数据中的分位数[2][8]。 2. 结合短期趋势判断：参考择时体系等模型对市场短期走势的研判[2][8]。 3. 综合估值和趋势信号，输出一个具体的股票仓位建议比例（例如70%）[2][8]。 3. **模型名称：行业趋势配置模型**[2][5][7] * **模型构建思路**：识别各行业板块的中期趋势，筛选出处于上行趋势或显示困境反转信号的行业进行配置[2][5][7]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体构建步骤和公式，仅提及了其输出结果，例如显示电池和工业金属板块延续上行趋势，以及中期困境反转信号关注白酒和非银金融行业[2][5][7]。 4. **模型名称：TWO BETA模型**[2][5][7] * **模型构建思路**：该模型用于行业配置推荐，持续推荐科技板块[2][5][7]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体构建步骤和公式，仅提及了其输出结果，即继续推荐科技板块，并关注商业航天和消费电子等细分领域[2][5][7]。 模型的回测效果 *本报告为周度市场观点与信号报告，未提供上述量化模型的历史回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）的具体数值。报告主要展示了模型在当期（2025年12月初）产生的具体信号和配置建议[1][2][5][7][8]。* 量化因子与构建方式 *本报告未涉及具体的股票alpha因子（如价值、动量、质量等因子）的构建与测试。报告内容聚焦于市场择时、行业配置和仓位管理等模型。* 因子的回测效果 *本报告未涉及具体的股票alpha因子的回测效果。*

资金管理技术概述 - 资金管理技术指交易者决定每笔交易仓位大小的方法 交易者需选择明确方法并保持一致性 以避免账户剧烈波动 [2] 固定百分比法 - 该方法设定每笔交易风险占总账户余额的固定比例 通常介于1%到3%之间 账户规模越大风险百分比通常越低 [2] - 例如 一个10,000美元的账户在1%风险水平下 每笔交易风险金额为100美元 [2] - 该方法优点是为每笔交易赋予相同权重 使账户曲线更平稳、波动更小 [2] 平均加仓法（向上加仓） - 该方法指在盈利头寸上继续加仓 也称为金字塔加仓或分批建仓 [3] - 其优点是初始仓位较小 潜在亏损交易的相对损失也较小 尤其有利于趋势跟踪策略 [5] - 其缺点是寻找最优加仓价位具有挑战性 且价格反转可能迅速抵消盈利 早期使用较大仓位会削弱其优点 [6] 成本平均法（向下加仓） - 该方法指在亏损仓位上继续加仓 也称为逆势摊平法 与平均加仓法相反 [7] - 其理念是当不利交易反转时 可能减少潜在亏损并更快回到盈亏平衡点 [9] - 其缺点是被缺乏经验的交易者滥用 常导致重大损失 不建议新手或缺乏纪律的交易者使用 [10] 马丁格尔策略 - 该策略核心是在亏损交易后将下一笔交易仓位加倍 以期首次盈利时弥补所有亏损 [11] - 其优点是只需一笔盈利就有可能收回全部亏损 [12] - 其缺点是随着仓位加倍 最终会面临“孤注一掷”的风险 连续亏损可能摧毁整个账户 例如从1%风险开始 连续8笔亏损后账户可能亏光 [13][14] 反马丁格尔策略 - 该策略目标为消除纯马丁格尔方法的风险 在连胜时加倍仓位 用“市场给的钱”冒险 [16][18] - 例如 在10,000美元账户以1%风险获200美元利润后 下一笔交易可冒200美元风险（账户的1.96%） 若再次获胜且盈亏比为2 将获利400美元 账户变为10,600美元 下次可冒600美元风险（账户的5.7%） [18] - 其优点是在连胜时可能赚得更多 且更不易跌破原始账户余额 [19] - 其缺点是一次亏损可能抹掉所有先前收益 会带来显著账户波动 更稳妥做法是设定阈值以锁定利润 [20] 固定比例法 - 该方法基于盈利因子 设定一个盈利额度（Delta） 达到该额度即可增加仓位规模 [16] - 例如 交易者从1手合约开始 设定Delta为2000美元 每当累计盈利达到2000美元时就增加1手仓位 [21] - 其优点是只有在真正盈利时才会扩大仓位 通过选择Delta值可控制账户权益增长速度 [22] - 其缺点是Delta设定具有主观性 高Delta使仓位扩张慢 低Delta使仓位增长快 两者差异显著 [23] 凯利公式 - 该公式旨在最大化复利增长率 使用胜率与盈亏比计算最优仓位大小 [16] - 公式为：仓位大小 = 胜率 – 【(1 – 胜率) / 盈亏比 RRR】 [25] - 示例显示 凯利公式给出的建议仓位非常大（如25%或20%） 通常使用部分凯利（如十分之一）来抵消风险 得到更合理的仓位规模（如2.5%或2%） [26] - 其优点是能最大化账户增长速度并提供结构化框架 [27] - 其缺点是使用完整凯利可能导致巨大回撤 风险非常高 [28]

文章核心观点 - 在波动加剧的市场环境中，通过将投资组合配置于两类“看似矛盾”的资产——一类波动性极高、长期预期收益率为零的资产，以及一类无波动性、长期预期收益率同样为零的资产——并执行再平衡策略，可以降低组合整体波动性，减少“波动拖累”对长期收益的侵蚀，从而在零预期收益的场景中创造正收益 [6][18][20] 香农的魔鬼 - 该理论由克劳德·香农提出，模拟了一个长期预期收益为0的掷硬币游戏：正面朝上收益50%，反面朝上亏损33.33% [11][12] - 由于算术收益率与几何收益率的差异，即使盈亏幅度不对称，该游戏的长期预期几何收益率仍为零 [13][17] - 几何收益率能真实反映投资组合价值变化，例如100元上涨10%至110元，再下跌10%后变为99元，这1元的差值即为“波动拖累” [15][16] - 若每次掷硬币后将一半资金用于下注，另一半再平衡为现金，长期可实现正收益，例如初始100元经过两轮“正面-反面”操作后，账户余额从100元增至108.5元 [19][20] - 再平衡策略通过降低组合整体波动性，减少了波动拖累对长期收益的侵蚀 [20] 收益与波动的权衡 - 波动对获取收益有负面影响，过高的波动性和大幅回撤会让收益快速蒸发，这种情况可能出现在高投机性股票或过度使用杠杆时 [23][24] - 理论上波动率越低越好，但前提是低波动性资产的预期收益率需等于或高于高波动性资产，而低波动高收益的情况并不常见 [25][26] - 投资者应在自身风险承受能力范围内接受风险，根据投资目标设定预期回报，并通过分散投资和多元资产配置将风险降到最低 [27] - 引用巴菲特名言，强调长期布局的重要性，不应因市场短期调整而放弃，同时指出股市是将财富从没有耐心者转移到有耐心者手中的机器 [28][30][31] - 任何资本的永久性损失都可能对长期收益造成不可挽回的重创 [32] 再平衡的价值 - 再平衡的重要性在于，市场变化会导致投资组合偏离最初设定的目标，从而在市场飙升时承担过多风险，在市场下跌时加剧波动拖累和收益回吐 [34][35][36] - “香农的魔鬼”与网格交易策略有相似之处，但都是理想化假设，忽略了交易成本、买卖价差、参数预测难度以及现实中是否存在“零预期收益且无相关性”的资产等现实因素 [37] - 过于频繁的再平衡和仓位管理存在弊端：交易成本侵蚀收益、单边行情中资金利用效率降低、对投资者择时能力要求极高 [38] - 再平衡或仓位管理的根本意义并非直接提升投资回报，而是在市场波动中为组合提供一种“纠错机制”，防止配置随市场波动而失控，帮助保持平稳的投资心态 [39][40] - 应锚定合理的配置区间，不必追求频繁操作，仅在必要时进行再平衡，这是在波动市场中守护收益的核心逻辑 [40]

交易策略与方法论 - 交易策略高度简化，聚焦单一品种沪铜，采用“库存累积+技术破位=买看跌，库存去化+技术突破=买看涨”的策略，交易胜率大幅提高 [2] - 核心交易理念为“顺势而为，赚能看懂的小钱”，只做能看懂的供需行情，不贪心不较劲 [4] - 具体交易方法随实践调整，从熬夜看盘改为“早上半小时看库存数据，晚上一小时复盘”，以适应兼职节奏 [4] 风险与资金管理 - 风险控制是铁律，期权交易采用“逻辑止损”，即判断的供需逻辑被打破立刻平仓，期货交易采用“固定止损”，每手亏损3000元就砍仓 [5] - 严格执行仓位管理，遵循“10%原则”，期权投入不超过闲钱的10%，单品种仓位不超过总资金的5%，建仓时先试2%仓位，方向正确再逐步加至5% [5] - 盈利后会将90%投入“短剧基金”，仅留剩余部分作为交易本金，通过出金控制账户资金量以避免贪心重仓 [5] 市场分析与决策依据 - 决策基于对真实供需的把握，每周与2个仓储商、1个下游企业老板沟通以掌握库存和需求情况 [2] - 获奖交易决策依据包括：通过贸易圈得知铜库存“堆到仓库门口”，下游新能源车企采购单减少三成，判断供需处于供过于求状态，并结合特朗普关税政策及技术面下跌信号 [2] - 底层逻辑认为有色价格绕不开供需，供需绕不开产业链，铜价涨跌最终取决于仓库库存和下游需求 [4]

核心观点 - 公司在本届实盘交易大赛中对冲套利组获得第五名 其获胜关键被归结为机构化趋势跟踪系统的优势 而非依赖精准预测 [1][2] - 公司的交易哲学实现了从主观预测到系统化跟随的转变 强调无法预测市场 只能通过系统识别并跟随趋势 [4] - 公司将风险控制视为交易的生命线 建立了包括硬止损、主动离场、盈利出金和动态仓位管理在内的多层次风控体系 [6] 投资策略 - 公司采用高度分散的投资组合 今年盈利效果最佳的策略是多中证500和中证1000指数、空上证50指数的股指套利策略 [2] - 策略设计体系基于三个步骤：判断宏观周期阶段以顺大势 研究产业基本面与流动性以寻找矛盾突出的品种 关注趋势与风险收益比以选择技术时机 [2] - 公司策略的底层逻辑是“趋势为王，只做共振” 坚持只在理解并确认的趋势中操作 [5] 风险管理 - 公司强调单笔交易设置硬止损并录入系统 同时若市场走势与预期不符 即使未触及止损也要主动离场 [6] - 资金管理方面 公司重视盈利后出金以实现风险重置和系统层面的“反脆弱”设计 确保早期利润落袋 [6] - 仓位管理根据单笔交易最大风险敞口反向推算 加仓需初始头寸浮盈足以覆盖风险 并及时根据行情减仓 [6] 交易体系演进 - 公司的交易生涯经历了探索与蜕变 早期因农产品进口配额政策导致重大损失后 将流动性风险和极端情况下的逃生通道作为交易设计前提 [3] - 交易体系发展历程为：2003年正式开始期货交易 2013-2015年确立以趋势套利为主结合指数对冲的投研体系 2023-2025年持续优化以适应剧烈变化的宏观环境 [3] - 公司实现了从“预判”到“跟随”的转变 从主观预测者转变为机械执行者 交易系统随市场变化不断进化 [4][5]

交易策略核心 - 期权策略的灵活性和适应性是制胜关键，尤其在波动市场中[1] - 主要交易方向锁定在商品期权，因其比期货更灵活、风险更可控[1] - 基于对化工品基本面偏弱但受政策影响反复震荡的判断，选择“卖出虚值看涨期权”策略，无需精准预测价格高点，只要到期价格不超过行权价即可赚取权利金[1] - 将主要精力放在卖方策略与价差策略上，做空波动率、牛市价差、熊市价差是使用频率最高的工具，抓住波动率这一核心变量盈利[1] 交易决策体系 - 期权策略是基于标的物未来走势、当前波动率水平、时间价值衰减速度这三个核心因素的综合判断，如同“三维坐标”[2] - 风控是交易的前提而非一部分，类似开车时的安全带，在自带杠杆和时间损耗的期权交易中至关重要[2] - 期权不应被简单视为暴利工具，其本质是更为精细的风险管理工具，需理解规则并严守风控[4] 风险管理框架 - 风控体系是贯穿交易全流程的“系统工程”，分为三道防线[3] - 第一道防线是仓位管理，守住资金安全底线，从不在单一品种或策略上押注过大，对期权卖方尤其谨慎，严格控制总仓位以防被极端波动击穿[3] - 第二道防线是策略性分散风险，避免单向风险暴露，在震荡市中常采用“双卖”策略（同时卖出看涨和看跌期权）[3] - 第三道防线是“组合式止损”，覆盖多维度风险，包括资金止损的硬性底线和期权特有的“希腊字母止损”（Delta、Gamma、Vega）[3] - 活下来比赚得快更重要，一次风控疏忽可能失去长期积累的利润[3]