从数据到决策：以量化逻辑构建你的股票入门体系
股市并非玄学，而是可以被量化和检验的实证实验。市场研判应建立在宏观数据与价格信号的双重判断上：以GDP环比、PMI、CPI与收益率曲线为主线。设定阈值示例：季度GDP>1.0%且PMI>50视为扩张；CPI在2%~3%为温和通胀；若2年-10年收益差<-20bp则提高衰退预警。基于这些信号，构建投资策略。
策略制定以均值—方差和夏普比率为核心模型。假设股票预期年化收益8%、波动18%；债券3%、波动5%、相关系数0.2。若权益仓位w=70%，组合期望收益=0.7*8%+0.3*3%=6.5%；组合年化波动＝sqrt(0.7^2*0.18^2+0.3^2*0.05^2+2*0.7*0.3*0.18*0.05*0.2)=12.98%；夏普=(6.5%-2%)/12.98%=0.347，高于单一股票0.333，说明分散有量化优势。
监管政策量化影响不可忽视：例如保证金率上升会使杠杆能力下降，若保证金由50%升至60%，理论杠杆上限从2x降至1.67x，权益敞口相对收缩约16.5%。IPO节奏、交易费用与限售政策会改变市场流动性，模型中需加入流动性折扣参数L（0~1）。
经济周期映射到仓位：处于扩张期，循环性行业仓位+10%；收缩期则防御性仓位+15%。买入策略示例：采用50/200日均线作为趋势过滤，ATR(14)×3设为止损距离；仓位按风险敞口计算：持仓股数 = 可承担风险金额 / (ATR×止损倍数)。举例：账户10万元，单次风险1%＝1000元，股票ATR=1.2元，止损3×ATR=3.6元，则可买入≈278股（1000/3.6）。同时每日计算95%单日VaR：VaR_95 ≈ 组合市值 × σ_daily × 1.65（z值），用于检验极端风险。
操盘心态是最后一环：将规则写成交易清单（入场条件、止损、减仓规则），并量化执行率与回溯测试胜率。持续优化以数据为准绳，避免情绪性频繁交易。
总结：把市场研判、投资策略、监管政策与经济周期纳入同一量化框架，利用明确公式与样本参数（如上例）进行回测与压测，能把“股票入门”变成可复制的决策流程。
请选择或投票：
1) 我想先学习市场研判指标（GDP/PMI/CPI）。
2) 我想优先学习买入策略与风险管理（ATR/止损/VaR）。
3) 我更关心监管政策与宏观对组合的影响。
4) 我愿意看完整的回测代码与模型参数。