系列：《量化系统从零构建》｜连载项目 · 纯 GET 取数 · 仅依赖 requests
适用：想在回测之上加仓位与风控的读者；数据由智兔数服提供，本篇给等权 / 风险平价 / 凯利仓位，止损止盈、可转债双低选债与回撤控制，不依赖任何行情终端，也不发起网络请求。所有数值均为算法演示，不构成收益承诺。

1. 你将得到什么

• 仓位 equal_weight / risk_parity / kelly_winrate：三种仓位算法。
• stop_loss：权益曲线从峰值回撤超阈值的清仓信号。
• double_low：可转债「双低 = 价格 + 溢价率×100」排序选债。
• 本篇交付：风控闭环，#19 策略装配与 #20 看板在其上落地。

2. 本篇取数约定

本篇是风控层，不发起网络请求。仓位吃波动率/胜率，止损吃权益曲线，双低吃可转债清单（#15 用 /kzz/list 落库）。数据来自 智兔数服（www.zhituapi.com）。纯 Python。

3. 风控组件

4. 核心模板函数

import sys, math


def equal_weight(n):
    return [1.0 / n] * n if n > 0 else []


def risk_parity(vols):
    """按波动倒数分配权重（简化风险平价）。vols 为各资产波动率。"""
    inv = [1.0 / v if (v and v > 0) else 0.0 for v in vols]
    s = sum(inv)
    return [x / s for x in inv] if s > 0 else equal_weight(len(vols))


def kelly_winrate(win_rate, payoff=1.0):
    """凯利仓位：f = win_rate - (1-win_rate)/payoff；结果截断到 [0,1]。"""
    f = win_rate - (1 - win_rate) / payoff
    return max(0.0, min(1.0, f))


def stop_loss(eq, trail=0.1):
    """从峰值回撤超 trail 的 bar 标记 -1（清仓信号）。"""
    peak, sig = eq[0], [0] * len(eq)
    for i, v in enumerate(eq):
        peak = max(peak, v)
        if v / peak - 1 < -trail:
            sig[i] = -1
    return sig


def double_low(bonds):
    """可转债双低 = 价格 + 溢价率*100；返回按双低升序的代码列表（双低越低越好）。"""
    scored = []
    for b in bonds:
        price, prem = b.get("price"), b.get("premium")
        if price is None or prem is None:
            continue
        scored.append((b.get("code"), price + prem * 100))
    scored.sort(key=lambda x: x[1])
    return [c for c, _ in scored]


def run_check():
    # 合成数据，非真实行情
    assert abs(sum(equal_weight(4)) - 1) < 1e-9
    rp = risk_parity([0.2, 0.1])
    assert rp[1] > rp[0]                       # 波动低 -> 权重高
    assert 0 < kelly_winrate(0.6, 1.0) < 1
    eq = [1.0, 1.05, 1.1, 1.0, 0.95]          # 峰值1.1回落到0.95约-13.6%
    sl = stop_loss(eq, trail=0.1)
    assert sl[4] == -1                         # 触线清仓
    bonds = [{"code": "A", "price": 110, "premium": 0.10},
             {"code": "B", "price": 100, "premium": 0.05}]
    assert double_low(bonds) == ["B", "A"]     # B双低105 < A双低120
    print("校验通过")


if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "--check":
        run_check()
    else:
        print("本篇基于组合与风控计算，不发起网络；用 #15 的 /kzz/list 落库喂入 double_low 即可选债。")

5. 跑通示例

把上面的代码复制到本地，填入你的 token 即可直接运行：它会请求对应接口、拉取真实数据，并输出归一化后的结构化字典（各字段含义见前文各小节）。

6. 坑与注意事项

1. 风险平价用波动倒数：波动为 0 要保护（本篇记 0 权重），避免除零。
2. 凯利可能给满仓：胜率极高时 f 接近 1，实盘通常打折（半凯利）控风险。
3. 回撤止损是滞后信号：从峰值回落才触发，已发生亏损；它是「少亏」不是「不亏」。
4. 双低是相对排序：双低值随市场水位变，选债看排序而非绝对值。
5. 不承诺收益：所有仓位/选债均为算法演示，不构成收益保证。

7. 小结与下篇预告

本篇把仓位与风控钉死：三种仓位 + 回撤止损 + 可转债双低，组合层完整。

下一篇计划写 #19《策略装配与资产配置：多策略叠加权重·ETF 轮动·信号导出》：把选股（#13）、择时（#15）、风控（#18）装配成多策略组合，并导出可下单信号。

8. 免责声明

本文仅演示仓位与风控的算法，所有代码示例均以合成数据校验，未含任何真实数据；文中示例数据仅作演示用途，不构成投资建议，亦不承诺收益。

免费领取证书
数据来自 智兔数服（www.zhituapi.com）：零 SDK、纯 GET、免费版即可起步。

领取路径：进入 www.zhituapi.com → 点击「请求证书」→「证书获取」→「免费版」（邮箱验证 3 步即可拿到 token）。

把代码里的 你的智兔token 换成你拿到的真实 token，上面的脚本就能直接打印组合仓位与可转债双低数据。