量化视角下的证券投资软件：从策略评估到信用等级的全流程算证
打开数据终端，第一件事是把脏数据剔除：缺失值用前向填充、异常点采用3σ截尾。策略评估采用滚动回测+走窗验证（窗口N=252×2，步长=21天），总样本T=2000日。关键指标量化如下：累计收益TR=120%，年化收益≈(1+TR)^(252/T)-1≈22.5%；夏普比率Sharpe=1.25（无风险率0.5%），最大回撤MDD=18%；胜率p=56%，单笔平均盈利=1.8%，单笔平均亏损=1.2%。
波段操作侧重持仓期5–15日，基于ADX+布林带确认趋势与波段，单月期望收益E[R_month]=2.1%，波动率σ_month=6.5%。仓位管理采用Kelly公式f*=(b p - q)/b（ b=赔率≈1.8, p=0.56, q=1-p），得f*≈0.12，实盘缩减至6%-8%以控制回撤。
收益分析从分解入手：因子贡献=β_market×市场收益 + Σβ_i×因子_i，按因子回归（OLS）计算显著性（t值>2）。蒙特卡洛压力测试10000次，95%置信区间下年化收益下限约8.3%，用于资本要求和情景模拟。
交易心态和行为经济学被量化为纪律评分（0-100）：信号遵守率、止损执行率、仓位偏差率三项加权得分，阈值<70需人工干预。行情研究用转换矩阵（涨/跌/震荡）和信息熵衡量市场结构变化，若短期信息熵>长期均值+1σ，则提高警惕并降低杠杆。
信用等级模型对券种或平台进行评分（0-100）：流动性20%、杠杆率25%、盈利稳定性30%、合规记录25%。评分>=85为AAA，70-84为AA，依此类推，明确对应的仓位上限与对冲比例。
分析过程透明且可复现：数据清洗→特征工程→回测（滚动/走窗）→统计显著性检验→蒙特卡洛与极端情景→实盘小规模验证。每一步均记录版本与随机种子，确保可审计。
互动投票：
1) 你更看重：年化收益>20% 还是 最大回撤<15%？
2) 波段操作持仓期你倾向：短(≤7天)、中(8-15天)、长(>15天)？
3) 信用等级阈值应更严格吗？是/否/未知