数据化交易：从平台稳定到风险可控的股票入门路径
把握股市的节奏，需要把数据化作决策的语言。先看平台稳定：选择交易平台应量化三项指标——年可用率(Uptime)≥99.95%（年停机≤4.38小时）、成交成交延迟中位数≤120ms、成交成交命中率≥99.9%。这些数字直接决定下单滑点成本与策略可执行性。关于股价走势，采用20/50日移动平均(MA20、MA50)与波动率指标(VIX或历史波动率σ)：若MA20>MA50且σ年化≈20%，趋势偏强但波动可控。
行情评估报告应包含回归与蒙特卡洛模拟。以年化收益μ=12%、年化波动σ=20%、初始价格100为例：对数正态模型给出1年中位数收益≈+10.5%（e^{μ-σ^2/2}=1.105），均值≈+12.8%，5%分位≈-20.5%，95%分位≈+53.5%（基于z=±1.645）。回归得到β≈1.2、R²≈0.68说明价格受大盘影响较大但仍有α空间。所有数值均应以最近252个交易日为窗口滚动计算。
风险掌控用明确的量化规则：日波动σ_daily=σ/√252≈0.20/15.87≈1.26%；单日95%VaR≈1.65*σ_daily≈2.08%组合价值。仓位控制可采用波动率平价与分散；若目标组合年化波动为8%，某单只权重≈(0.08/0.20)=0.4（相对权重，需归一化）；止损规则示例：单笔亏损触及8%即部分减仓，回撤控制在最大回撤MDD≤15%。Kelly类位置建议使用0.25~0.5倍Kelly以避免过度杠杆。
财务增值与投资规划工具应互为补充：预期收益计算器、滚动回测模块、蒙特卡洛场景（10,000次模拟、252步/年）、情景VaR和压力测试。示例回测显示：以上述参数，10,000次模拟1年5%下尾事件约为5%，对应资本缩水≈20%+，提示必须配合对冲或现金缓冲。
分析过程公开透明：数据来源（交易所日线、成交薄、平台监控日志）、窗口长度（N=252、N=60）、统计显著性(p<0.05)、模型假设（对数正态、独立同分布）、回测费率与滑点均量化入账。这样的股票入门，不是凭感觉而是以数字为标准的规划。
请选择你的下一步：
1) 我想要保守型的投资组合（稳定收益、低波动）。
2) 我愿意承受中度波动以追求更高回报。
3) 我倾向于短线操作，注重交易执行与平台速度。
4) 我需要一套完整的回测+蒙特卡洛工具来做决策。