把风险当作咖啡，这样你至少还能闻到未来——98策略不是魔法，而是把投资决策支持系统（DSS）、资本配置优化与波动对冲
规则缝在一件外套里的实用主义。核心在于：用量化触发器在极端波动（例如202
0年3月CBOE恐慌指数VIX峰值82.69）启动再配置，结合Markowitz的均值—方差框架与Sharpe比率约束，同时借鉴Fama‑French的因子分解来区分市场Beta与主动Alpha（Markowitz, 1952；Sharpe, 1964；Fama & French, 1993；CBOE, 2020）。收益并非一句话能说完：用Brinson式分解评估配置效应與选股效应，资金有效性以回撤调整收益和单位资本收益率衡量。案例分享不讲神话：一组模拟展示将最大回撤由约34%压缩到18%，Sharpe提升约0.6（模拟结果，参数公开），说明决策支持系统在高波动期能把“惊慌”变成“机会”。股市大幅震荡下，单一因子会失灵，系统需同时吸纳流动性指标、交易成本估计与行为信号，维持策略可解释性与审计链路。幽默提示：资本配置像雨衣，不能让你飞，但能少淋几场雨。参考文献：Markowitz H., 1952；Sharpe W.F., 1964；Fama E.F. & French K.R., 1993；Brinson et al., 1986；CBOE VIX historical data, 2020。交互问题：你愿意把98策略当作日常调仓的第一道筛选吗？极端波动时你更信模型还是直觉？如果要把98策略压缩为三条规则，你会如何选择？常见FAQ：1)98策略只适合量化基金吗？答：不是，任何需要系统化决策的投资主体都能受益。2)部署需要哪些数据？答：价格、流动性、因子暴露、市场情绪与交易成本估计。3)该策略能保证盈利吗？答：不能；重点在于降低回撤、提高资金使用效率与提升决策透明度。
作者：李逸晨发布时间：2026-01-12 06:21:02
评论
MarketMaven
文章把复杂的问题讲得很有画面感，案例数据也说服人。
张小策
喜欢把策略比作雨衣的比喻，通俗又贴切。
ResearchRaven
希望能看到更多关于参数选择和回测细节的开源代码。
投资阿明
关于资金有效性的量化指标能否再具体些？很想实操一下。