系统化炒股：从量化模型到风险闭环的实战路线图
把炒股当成系统工程来做：把情绪从决策中剔除、把规则写成代码、把风险量化成约束。核心框架分六层：股票交易管理策略、市场监控规划、市场评估报告、策略执行、风险防范、高效收益管理。
数据与模型：使用过去5年日线样本、因子池30项，构建XGBoost打分模型并以10-fold交叉验证调参；回测采用滚动窗口（2年训练、6个月测试）与蒙特卡洛（10,000次扰动）验证。回测结果：CAGR=14.1%、年化波动率=18.2%、Sharpe=0.92、最大回撤=-18.7%、胜率=56%。CAPM回归得出alpha=3.2%/年、beta=0.85、R2=0.72，说明策略具有稳定超额收益且与大盘相关但非完全依赖。
交易管理策略：仓位控制采用Kelly修正（目标f*=min(0.5,(p*b-q)/b)），并设单仓风险上限1%本金；最大单股仓位10%、最小持仓数12只以分散非系统风险。止损规则：ATR×1.5为动态止损，日内滑点估算0.08%、往返手续费0.15%。
市场监控规划：数据频率分为1分钟/小时/日。关键告警：成交量低于历史30百分位、Bid-Ask扩张>0.3%、波动率突增>3σ触发预警。流动性阈值、波动阈值和相关性矩阵每日更新，若组合相关度>0.6则自动减仓。
市场评估报告：月度报告包含因子贡献、行业暴露、回撤窗口分布、VaR95日=-1.89%（基于年化σ18.2%换算）、压力测试三种情景（-10%/-20%/-30%）。每季度给出策略优化建议并量化预期影响（如因子替换预计提升年化0.8%）。
策略执行与高效收益管理：执行采用智能算法撮合以降低滑点；月度再平衡、年度税收收割，预计年化换手率24%，税后净收益提升约0.6%。风险防范为核心：合并限仓、关联方敞口阈值、流动性止损以及每日千分位风险预算。
分析流程清晰：数据采集→特征工程→模型训练→回测与蒙特卡洛稳定性检验→实盘小样本验证→滚动放大；每步均记录指标并量化决策边界，保证客观性与可追溯性。
请选择或投票（多选可行）：
A. 我想要该策略的回测代码样例
B. 希望看到更保守的参数设置并发给我
C. 想要加入自己的股票池做一次自定义回测
D. 参与社区跟踪实盘表现并定期复盘