打开数字引擎：用量化视角解读兆易创新（603986）的资金、趋势与投资路径
打开兆易创新的数字化地图，先弄清两个基础量化公式：市值 = 股价 × 总股本；流动市值（可成交资金量）≈ 平均日成交额（ADT）× 交易天数。以通用建模流程为骨架，带入假设做敏感性计算：假设ADT=2亿元/日，总股本=35亿股。若股价P0=80元，则市值=80×35≈2800亿元；日均可交易资金约2亿元，若机构想推动价格5%，按线性冲击模型Impact% = κ × (订单额/ADT) 取κ=0.4，则需订单额 = Impact%/(κ)×ADT = 5%/0.4×2亿 ≈0.25亿，即2,500万元（示例计算，实际κ受深度/撮合机制影响）。
资金规模与价格弹性关系为投资决策的第一张床单。把时间序列当成样本，设短期月化收益µ=2%、月波动σ=6%（模型假设基于近12个月回报分布拟合），3个月期望收益≈3×2%=6%，3个月波动≈σ√3≈10.39%，正收益概率 P(return>0)=Φ(µ_T/σ_T)=Φ(6%/10.39%)≈72%。这类正态近似为短线仓位管理提供量化信心水平。
投资方案优化采用两条并行路径：一是均值—方差配置（目标Sharpe最大化）；以年化超额收益0.233、年化波动0.208计算Sharpe≈1.12。选取风险厌恶系数γ=3，最优仓位w=(E[r]-r_f)/(γσ^2)=0.233/(3×0.208^2)≈1.8（即可考虑适度杠杆）；若保守γ=6，则w≈0.9（不使用杠杆）。二是短期止损/止盈规则：基于移动平均交叉（50日/200日）与ATR波幅（14日），将单笔仓位风险控制在账户净值的1–2%，基于上述波动，1%风险对应仓位约 = 允许损失/（P0×单股波动），具体见下方示例表（建议用实时数据代入）。
为提高市场透明度，建议三个可量化措施：公开大单撮合阈值（预计可提升ADT 10–20%）、强化盘中申报延迟披露（降低信息摩擦，估算交易成本下降5–10%）、引入委托簿深度API（增强机构参与度）。若ADT提升20%，同等订单的价格冲击将下降约20%（线性近似）。
趋势追踪策略结合统计与规则：用AR(1)对数收益建模并实时检验自相关系数ρ，若ρ>0.2触发动量加仓；同时以EWMA(α=0.1)估计波动并动态调整止损。每一步均留有参数敏感性表格以便回测与优化。
若想把模型落地，请先用最近90个交易日的ADT、成交量分布、以及公司季报指标替换示例假设，完成回测以获取真实仓位建议。
请选择或投票：
1) 我愿意按示例参数进行回测，并查看个性化仓位建议。
2) 我需要用实时数据（我提供或授权）来替换示例假设。
3) 我偏好保守方案（γ≥6），请给出不使用杠杆的具体执行表。