趋势不是宿命，而是一条可以量化的脉络。把趋势跟踪投资策略与量化投资结合，不是信仰式追随，而是用
数据描摹概率边界：首先构建信号层（短中长期动量、成交量冲击、波动率突破），用历史回溯与交叉验证验证信号稳定性（参考Brock et al., 1992；Je
gadeesh & Titman, 1993的动量实证）。其次设计资金分配与执行层，贯彻高效资金流动原则：按照流动性成本、滑点估计与订单分片执行，尽量减少平台资金流动性对策略的侵蚀（参见Pastor & Stambaugh, 2003；Brunnermeier & Pedersen, 2009关于流动性冲击的研究）。第三是组合构造的股市资金配比：结合马科维茨均值-方差框架（Markowitz, 1952）与动态风险预算、风险平价或凯利优化，保持配置的稳健性与可解释性。杠杆风险控制不能靠事后拯救：设置显式杠杆上限、回撤触发器与保证金缓冲，参考巴塞尔与监管建议，定期进行压力测试与场景回放，规避流动性螺旋与强制平仓（Brunnermeier & Pedersen, 2009）。实际操作流程：数据采集→信号生成→参数优化（防止过拟合）→执行与资金分配→实时风险监控→闭环评估与策略迭代。技术上引入因子透明性、模型可解释性与因果检验，避免“黑盒放大杠杆”。平台层面要评估交易对手与清算效率，保持日内与日终的资金流动性缓冲。量化并不等于无风险，合理的头寸规模、分散化、多策略协同与逆周期的资本管理，才能把趋势跟踪投资策略变成可持续的利润源泉。把握趋势，守住底线，才能在波动中为资本找到持续流向的通道。
作者：陈文博发布时间：2026-01-06 12:50:47
评论
MarketWiz
这篇把量化和流动性结合得很实在，受益匪浅。
李晓晴
很喜欢“以潮为友”的表达，实用性强，有操作流程可跟。
Quant老王
建议在杠杆控制部分加入具体回撤阈值举例，会更落地。
Echo投研
引用文献合适，平台流动性部分提醒了很多常被忽视的风险。
张晨曦
文章结构新颖，读完有继续深挖的欲望。
AlphaSeeker
希望能看到配套的回测截图或代码片段，便于实践参考。