波动之眼：在不确定里寻找可控的秩序
风暴前的平静常常是一种信息。鼎盛证券的研究并非对未来的迷信，而是把不确定性拆解为可测、可控、可优化的模块。
行情波动预测要兼顾统计与结构：短期用GARCH类模型捕捉波动集群（Engle, 1982；Bollerslev, 1986），中长期结合宏观指标与情绪信号做制度性风险判断；机器学习可提供非线性识别，但须以经济意义为约束，防止过拟合（CFA Institute建议模型验证）。
资金管理评估优化不是追求极致收益，而是稳定的风险承受路径。建议采用风险预算与风险平价（Risk Parity）框架，结合凯利（Kelly）思路做仓位边界，并用马科维茨均值-方差框架做情景回测（Markowitz, 1952）。实操上要明确最大回撤、日内限额与滑点假设，并把压力测试与流动性约束写入算法。
操作规则应当规则化：入场条件、止损位、加仓节奏、平仓逻辑、单笔与总体仓位上限、成交执行策略与成本评估。规则优先于主观判断，复盘与透明度是规则演进的源动力。
风险分散不只是资产多元，而是相关性管理。真正的分散在于识别同涨同跌的风险因子，做跨类、跨因子配置并保留现金或对冲工具以应对极端事件（Basel Committee关于流动性与杠杆的指导可作参考）。
风险提示：模型是简化现实的工具，面临模型风险、参数漂移、流动性崩溃和极端尾部事件。尤其注意杠杆放大与短期集中敞口带来的非线性损失。
趋势把握强调节奏与确认：多周期趋势筛选、动量信号与价格行为验证，结合成交量与期权波动率做信号强度判定。趋势交易需严格执行止损和仓位退避规则，以防反转放大损失。
结语（非结论）：市场不会因我们的愿望而改变，但我们能用严谨的逻辑把握概率边界，做到在不确定中管控确定性。
互动选择（请选择或投票）：
1）你更信任统计模型（如GARCH）还是机器学习模型？
2）你认为资金管理的首要目标是“最大化收益”还是“控制回撤”？
3）在极端波动时，你倾向于持仓对冲、快速平仓还是观望？
常见问答：
Q1：GARCH模型能预测所有波动吗？ A1：不能，GARCH擅长短期自回归波动，但对制度性或结构性冲击预测有限，应与宏观/情绪指标结合。
Q2：资金管理如何设置止损比例？ A2：依据风险预算与历史回撤分布设定，无固定值，常见为1%~5%单笔风险上限并设总体最大回撤阈值。
Q3：如何避免模型过拟合？ A3：使用滚动回测、样本外验证、经济意义约束与简洁特征集，结合专家判断进行模型修正（CFA Institute建议）。