亿正策略：把AI与大数据变成可交易的智能资金引擎
当代市场像一台不断自我训练的黑箱，亿正策略把光照进来。以AI与大数据为底座，这套策略不再依靠直觉，而是把选股技巧、风险管理与资金运作打磨成可复现的工程。
选股技巧依赖多层因子：基础财务因子结合替代数据（卫星影像、舆情热度、供应链信号），通过机器学习筛选高质量信号，采用特征重要性与因子稳定性检验剔除伪信号。交易信号以ensemble模型融合短中长周期，避免单一模型过拟合。
风险管理用场景化回测与实时风控并行：大数据构建极端情景，Stress Test、尾部风险检测、动态VaR与限额策略协同，结合自动平仓与对冲算法控制回撤。资金运作策略分析强调流动性消耗、交易成本分析（TCV）与滑点模型，按资产流动性分层编排资金调配规则。
交易决策优化通过强化学习与因子组合优化实现：以交易成本为目标函数进行结合约束优化，利用模拟环境训练执行策略，减少市场冲击并提高执行效率。资金调配上采用资本效率优先的动态再平衡：按风险预算（risk parity）、前瞻信号强度与资金成本决定仓位边界，兼顾杠杆与现金缓冲。
财务效应体现在Sharpe、信息比率与资本回报率的提升，同时关注税务与会计处理对净收益的影响。落地时，A/B测试、模型监控与可解释性工具不可或缺，确保策略在稳定性与合规性间找到平衡。
亿正策略不是灵丹妙药，而是一套工程化、数据驱动的资金管理体系。用科技把复杂性拆解为可控模块，让决策更快、更准、更有弹性。
请选择或投票：
1) 我会先试点小规模跟随，检验信号稳定性。
2) 我倾向先测试风险管理模块，再看选股效果。
3) 直接把资金分批按模型建议配置，长期跟踪。
4) 我有其他想法，愿意留言讨论。
FAQ:
Q1: 亿正策略对中小基金适用吗？ A1: 适用，但需按流动性和交易成本调整模型参数与仓位上限。
Q2: 如何避免模型过拟合？ A2: 多周期交叉验证、替代数据验证与真实市场A/B测试是关键。
Q3: 数据和模型失败时怎么办？ A3: 设置熔断器、快速回撤流程和人工介入机制，确保资金安全。