数据为证：给立讯精密（002475）的一份可量化投资蓝图
想象你把10万元放进一只既熟悉又有波动的股票——先别急着按买。我们用模型把不确定变成可测量。
资金管理方案：设总资金C=100,000元，单次最大风险r=1%（即每次亏损不超过1,000元）。若你设定止损幅度s=8%，则买入股数 n = (C*r) / (P*s)。举例：若P=30元，n≈(100,000*0.01)/(30*0.08)≈41股。仓位上限建议不超过总资金的30%（即最多3只同等风险个股），以控制集中风险。
行情分析与评价（量化流程）：1) 数据采集：近5年日级价格、成交量、财报EPS；2) 指标：用20日均线、60日均线、14日RSI和20日真实波幅ATR做趋势与波动判断；3) 建模：用回归估计季报EPS增长率g（示例取15%/年），用蒙特卡罗模拟（10,000次）模拟未来12个月价格路径。基于假设参数（波动率σ=35%/年、期望年化收益μ=12%），模拟结果给出：期望年回报≈12%，年化波动≈35%，1年95% VaR≈-22%（示例，需用实时数据替换）。
股票交易指南：入场条件示例——价格位于60日均线上方且20日均线上穿60日均线，同时成交量放大>30%；止损放在近期支撑下方1-2 ATR；分批建仓（比如3次）以降低择时风险；盈利目标用动态追踪（移动止盈），当短期RSI>75且回撤超过5%则部分卖出。
平台评估：选择券商看三要素：佣金/印花税/过户费合计成本、下单延迟（>200ms视为偏慢）、融资融券与期权可用性。优先选有良好客服、实时行情订阅与回测API的券商，便于执行量化策略。
投资回报分析：用情景法评估—牛市/基准/熊市假设年回报+30%/+8%/-20%，概率分别20%/60%/20%，则期望回报≈(0.2*30%+0.6*8%+0.2*-20%)=6.8%/年（示例）。将该期望与你的资金成本和持仓期限对比，决定是否建仓。
风险控制：设置总仓位限额、单股最大回撤容忍度、流动性筛选（平均日换手率>0.5%优先）、以及事件驱动警报（财报/供应链新闻）。若需要，可用沪深300期货或ETF做对冲减配风险。
分析过程透明化：所有结论依赖三步——数据清洗→参数估计（波动率、增长率、相关性）→蒙特卡罗与回测输出。重要提示：以上数值为说明性示例，实际决策请用实时行情与公司财报输入模型。
你现在准备好下一步了吗？
1) 我想按示例模型模拟我的持仓（需要输入当前股价与资金）。
2) 我更想看最近6个月的回测结果再决定。
3) 我选择先学习平台与手续费比较再动作。
4) 我想要一份更激进/保守的资金管理方案（请选择激进或保守）。