4. 固定比例仓位模型：等权与加权策略

仓位管理这东西，说白了就是「怎么分钱」。

我见过不少交易员，策略信号挺准的，但仓位一乱，最后收益全被手续费和滑点吃掉了。固定比例仓位模型，就是帮你把每一分钱都安排得明明白白。

4.1 等权策略：最简单的分钱方式

等权策略，就是给每个套利对子一样的权重。

假设你有10万本金，选了5个套利对子。每个对子分2万。就这么简单。

我在项目中遇到过一件事。有个同事用等权策略跑了一年，回测曲线特别漂亮。但实盘一跑，发现某个对子流动性太差，滑点吃掉了一大块利润。嗯，这里要注意——等权策略有个前提：所有对子的流动性和波动率得差不多。

等权策略的优点：

• 实现简单，几行代码搞定
• 不需要做任何预测
• 天然分散风险

等权策略的缺点：

• 忽略了个体差异
• 表现好的对子拿少了，表现差的拿多了
• 流动性差的对子容易出问题

4.2 加权策略：让钱流向更优的地方

加权策略就聪明一点了。它根据每个套利对子的「质量」来分配资金。

你想想看，如果一个对子历史夏普比是2.0，另一个只有0.5，凭什么给它们一样的钱？

常见的加权方式：

1. 波动率加权：波动率越低，仓位越大。适合稳健型选手。
2. 夏普比加权：夏普比越高，仓位越大。追求风险调整后收益。
3. 相关性加权：与其他对子相关性越低，仓位越大。追求分散化效果。
4. 复合加权：把上面几个指标揉在一起。

4.3 加权策略的数学表达

加权策略的公式其实不复杂：

# 假设有 n 个套利对子
# 每个对子的权重 w_i 由某个指标决定

# 波动率加权
w_i = (1 / σ_i) / Σ(1 / σ_j)

# 夏普比加权
w_i = SR_i / Σ(SR_j)

# 复合加权（我常用的）
score_i = SR_i / σ_i
w_i = score_i / Σ(score_j)

这里有个坑。我曾经用夏普比加权，结果某个对子历史夏普比特别高，权重占了40%。结果那个对子突然风格切换，连续亏损。嗯，所以我现在都会加一个权重上限，比如单个对子不超过20%。

4.4 等权 vs 加权：怎么选？

这个问题没有标准答案。我个人的经验是这样的：

场景	推荐策略	原因
刚开始做套利	等权	简单，不容易犯错
对子数量少（<5个）	等权	加权效果不明显
对子数量多（>10个）	加权	能显著提升收益
对子质量差异大	加权	让好对子多出力
对子质量差不多	等权	加权反而增加复杂度

4.5 动态调整：让权重活起来

固定比例不代表永远不变。我建议定期重新计算权重。

调整频率：

• 每周调整：适合波动率加权，因为波动率变化较快
• 每月调整：适合夏普比加权，因为夏普比需要足够的数据
• 每季度调整：适合相关性加权，因为相关性相对稳定

我个人习惯是每月调整一次。太频繁了容易追涨杀跌，太慢了又跟不上市场变化。

4.6 一个完整的例子

假设我们有3个套利对子，总资金30万。

等权策略：

对子A: 10万
对子B: 10万
对子C: 10万

加权策略（基于夏普比）：

对子A: 夏普比 1.5 → 权重 1.5/4.0 = 37.5% → 11.25万
对子B: 夏普比 1.2 → 权重 1.2/4.0 = 30.0% → 9.00万
对子C: 夏普比 1.3 → 权重 1.3/4.0 = 32.5% → 9.75万

你看，加权之后，表现好的对子A多拿了1.25万，表现差的B少拿了1万。长期来看，这种分配方式能提升整体收益。

4.7 核心逻辑图

下面这张图展示了固定比例仓位模型的核心逻辑：

4.8 最后说几句

固定比例仓位模型，是跨市场套利的基石。等权策略适合新手，加权策略适合进阶。但不管用哪种，都要记住：仓位管理不是一成不变的。市场在变，你的策略也要跟着调整。

我个人建议，先用等权策略跑一段时间，积累足够的数据之后，再切换到加权策略。这样你能更清楚地看到加权带来的提升。