钱在动：用数字讲一场实战投资的底层逻辑
把100万元同时投入三种策略，会发生什么？先来个数字实验：策略A（全股）：年化预期12%，年化波动18%；策略B（60/40）：股12%、债3%，债波动4%，股债相关系数0.2；策略C（杠杆2倍）：预期回报2×12%-借款利率4%=20%，波动36%。
量化不是玄学：A五年复利结果=1,000,000×1.12^5≈1,762,342元；B五年=1,000,000×1.084^5≈1,496,000元。A虽然终值高，但波动和回撤更大（经验假定最大回撤25%）。用Sharpe衡量：假设无风险3%，A Sharpe=(12%-3%)/18%=0.50；B Sharpe=(8.4%-3%)/11.23%≈0.48。杠杆C Sharpe=(20%-4%)/36%=0.444——杠杆提高名义回报，但夏普未必更优，且风险倍增。
具体工具和计算模型，我常用：CAGR=(终值/起始)^(1/n)-1；Sharpe=(Rp-Rf)/σ；95%单月VaR≈-(μ_month+ z_0.95·σ_month)，对A：μ_month=1% , σ_month≈5.196%，VaR_95≈7.55%（单月）。Kelly分配公式f*=(μ-r)/σ^2，代入A：f*≈0.09/0.0324≈2.78——告诉你凯利常常给出不现实的高仓位，实际要折中。
从实战经验看，投资风格决定可承受的参数：偏激进者可接受高波动、高回撤以换取更高尾部收益，稳健者则用配置和对冲把σ压到10%-12%。资本优势体现在成本和流动性上：大资金可以谈到借贷利率下探至3%-4%，拿到更低交易费（每年节省0.2%-0.5%），这直接转化为复利效应：以1,000,000为例，把年费从1%降到0.2%，年化净回报增0.8%，十年复利差额≈202,800元。
优化路径不复杂：明确风格→量化目标（目标σ、最大回撤）→工具箱（股票、债券、期权对冲、现金缓冲5%-10%）→回测+蒙特卡洛压力测试（估计尾风险）。实战规则举例：仓位控制（单仓不超总额15%）、动态止损（趋势翻转触发8%-12%）、季度再平衡。
最后一句，不用恐惧数字，用数字去驾驭恐惧。每一个参数背后都能量化，决策也因此可重复、可检验、可改进。
请投票（或选择一项）：
A 我倾向激进，愿意接受高波动换高长期回报
B 我偏稳健，追求低波动与稳定收益
C 我想用杠杆但需要更详细的风险模拟
D 请给我一份基于我资金的量化资产配置建议