5.2 intents 与 sizing

5.2 intents 与 sizing

本节摘要：本节展开生命周期的前两环。intents 部分给四种意图的语义与用法：开仓（建立敞口）、平仓（清零敞口）、调仓（增减现有敞口）、观望（显式不动作）——「观望也是意图」是容易被忽略的设计，它让每根 K 线的决策都有记录，回测复盘时才能区分「没信号」与「有信号没触发」。sizing 部分按三档进阶：固定手数（原型期的 1 手起步）、波动率反比（同一风险预算下，波动大的标的少买）、波动率目标仓位（把「每根 K 线愿意亏多少」反推成仓位）。三档共用一个原则：仓位是风险的函数，不是信号的函数——信号只回答方向，风险预算回答数量。示例代码把 4.2 节的收缩事件接成完整策略，末尾附超参台账与高频疑问。

学习目标

• 为四种 intent 语义各写出一个正确的调用场景。
• 用「决策留痕」的视角解释为什么观望也要显式表达。
• 实现三档 sizing 并说出各自的适用阶段与失败模式。
• 把 4.2 节的收缩事件组装成带 sizing 的完整策略。

一、四种意图语义

「观望也是意图」值一页篇幅：回测复盘最常见的死胡同是「这根 K 线为什么没交易」——如果观望不落痕，答案永远丢失。显式 hold 让每根 K 线都有一条决策记录，第 6 章的回测报告才能统计「信号出现但被风控拦截」与「信号根本没出现」这两类完全不同的事件。

落到纸面上，留痕长这样（示意）：

同一策略相邻三根 K 线的决策记录

 bar N-2   intent_hold   条件不满足 ──▶ 有记录：没信号
 bar N-1   intent_open   收缩+突破 ──▶ 有记录：信号与 sizing 依据
 bar N     intent_hold   持仓中，止损未触发 ──▶ 有记录：继续持有

 复盘问题「这根为什么没交易」在记录里直接可查，不靠记忆与猜测
​

二、sizing 三档进阶

第一档，固定手数。每次开仓买固定数量（例如 0.01 BTC，示意值）。它的唯一优点是简单，适合原型验证；致命伤是风险不均——同一手数在低波动与高波动标的上的每笔风险差几倍，组合层面等于把风险交给运气。

第二档，波动率反比。仓位与波动率成反比，把 4.2 节的 ATR 直接用起来：

# sizing_by_vol.py —— 第二档：波动率反比仓位（示意实现）
def size_by_volatility(equity, risk_fraction, atr, price, min_qty=0.001):
    # risk_fraction：单笔愿意亏掉的权益比例（示意值，如 0.01）
    # 逻辑：价差按 2 倍 ATR 估算止损距离（示意），仓位=风险额/止损距离
    stop_distance = 2.0 * atr
    risk_amount = equity * risk_fraction
    qty = risk_amount / stop_distance if stop_distance > 0 else 0.0
    return max(qty, min_qty) if price > 0 else 0.0
​

第二档的关键转变：仓位不再问「信号多强」，而是问「止损距离多远、愿意亏多少」。同样的风险预算，黄金与山寨币拿到截然不同的手数——这是第一档做不到的公平。

第三档，波动率目标仓位。不再盯单笔，而是盯组合的目标波动率：按近期已实现波动率反推整体敞口，再分配到各标的。它解决了「三个标的都用第二档、总风险仍是三倍」的叠加问题，代价是要维护组合层的波动估计。三档的关系是包含而非替代：第三档内部仍用第二档分配单笔，方法论详见《量化投资方法论》第 13 章《仓位管理：ATR、凯利与风险预算》。

第三档的核心一步写成函数（示意实现，非投资建议）：

# sizing_by_target_vol.py —— 第三档：波动率目标缩放（示意实现）
def target_vol_scale(realized_vol, target_vol, floor=0.0, cap=2.0):
    """按已实现波动率与目标波动率之比缩放整体敞口"""
    if realized_vol <= 0:
        return 1.0                       # 波动率测不出来时不动，交组合层兜底
    scale = target_vol / realized_vol
    return max(floor, min(cap, scale))   # 上下限截断，防极端值打出荒谬仓位
​

上下限截断值得强调：波动率估计在数据匮乏或市场骤变时可能给出极端读数，无截断的缩放会顺势打出极端仓位——第三档的复杂度不是白来的，它的每个自由度都需要第 6 章的检验来背书。

三、完整示例：收缩突破策略

把 4.2 节的收缩事件接进骨架，配上第二档 sizing：

# squeeze_breakout.py —— 收缩突破策略（第 4.2 节指标 + 5.2 节 sizing）
from quantdinger.strategy import BaseStrategy   # 基类与 ctx 接口写法示意，以官方文档为准

class SqueezeBreakout(BaseStrategy):
    params = {"risk_fraction": 0.01, "atr_mult": 2.0}

    def on_start(self, ctx):
        self.sq = ctx.register_indicator("indicators_volatility")

    def on_bar(self, ctx, bar):
        pos = ctx.position(bar.symbol)                 # 仓位是运行时的事实，不自己记
        atr = self.sq.atr(bar)
        if pos.quantity == 0:
            if self.sq.squeeze(bar) == 1 and bar.close > self.sq.prev_high(bar, n=20):
                qty = self._qty(ctx, bar, atr)         # sizing 在 intent 之后运行时折算
                ctx.intent_open(symbol=bar.symbol, direction="long")
        elif bar.close <= pos.entry_price - self.params["atr_mult"] * atr:
            ctx.intent_close(symbol=bar.symbol)        # 止损：平仓意图
        else:
            ctx.intent_hold(symbol=bar.symbol)         # 观望也留痕

    def _qty(self, ctx, bar, atr):
        equity = ctx.account().equity
        return max((equity * self.params["risk_fraction"]) / (self.params["atr_mult"] * atr), 0.001)
​

三处值得注意：仓位从运行时查询（5.1 节状态最小化）；sizing 的数量在 intent 之后由运行时按同样参数折算（示例里 _qty 仅示意策略侧如何给出依据）；止损写成平仓意图而不是直接发单——「止损单的挂法」属于运行时与 5.3 节风控的职责。

四、超参集中与后续考场

本节出现了四个超参：收缩分位数（4.2 节）、止损倍数、风险比例、突破回看窗口。它们全部集中在 params 声明——这不是洁癖，而是第 6 章的入场券：walk-forward 与过拟合检验（第 6.2 节）的对象就是这些参数。散落在代码里的魔法数字会让一切检验失效。

把四个超参列成台账（示意结构）：

台账的意义在第 6.2 节会显形：PBO 与 Deflated Sharpe 要求你如实申报「试了多少」——没有台账，申报只能靠回忆，而回忆总是偏乐观。

五、常见问题与排查

本节要点回顾

• 四种意图：开、平、调仓、观望；观望显式落痕，复盘才有答案。
• sizing 三档：固定手数→波动率反比→波动率目标；仓位是风险的函数。
• 完整示例把收缩事件、ATR、风险比例组装成可进回测的策略。
• 超参集中在 params 声明，是第 6 章防过拟合检验的入场券。
• 高频疑问：sizing 归零先查量纲、持仓加信号走调仓、档位按阶段选。

意图与仓位都会了，但这一路还没人拦着——下一节补上风控这两道闸门，以及运行时钩子里的收尾工作。