问题8：您将参赛账户以“基金的标准进行运作”，这与个人账户的管理有哪些核心区别？这套标准体系的核心是什么？

史志皓：最核心的区别在于场内风控。个人账户较多使用场外风控（常有出入金），而策略模块本身没有区别。

问题9：您定义自己为“全品种多策略周期的量化交易者”。在实践层面，您是如何协调和分配不同策略（如趋势、回归、套利）的资金与风险的？

史志皓：我以卡玛比率为目标函数，然后根据各策略的相关性、组合贡献度等指标综合评估，赋予不同策略相应的权重。不同的人有不同的目标，我认为这没有标准答案。

问题10：在您的多策略框架中，“中长线趋势交易”与“短周期趋势、回归”等策略，各自扮演什么角色？它们如何互补？

史志皓：在我的组合中，中长线趋势是根本，因为其抗风险能力最强。其他所有策略都是为了对其加强或弥补短板。

问题11：您提到决策融合了技术分析、统计和“一部分基本面信息”。量化模型通常如何结构化地处理非标准化的基本面信息？

史志皓：我主要使用一些标准化的基本面数据。非标准化的部分，也会用常识来判断，比如1月的鸡蛋和5月的鸡蛋完全是两个东西，5月的苹果和10月的苹果也不是一回事。

问题12：您“不排斥主观交易”，并会听取主观高手的意见与量化策略结合。这种“人机结合”通常在什么情境下触发？如何避免主观干扰系统的纪律性？

史志皓：我听取主观高手的建议，部署能匹配其逻辑假设的策略，然后等待事件自然发展。

问题13：如何避免主观干扰系统的纪律性？

史志皓：我并不认为这是一种干扰。在我看来，这更像是来自不同维度的市场信息。只要在设计策略时，能将这些信息合理纳入，并转化为可执行的信号，它们就能成为系统的有效输入。当然，多维度信息验证有时确实会带来杂音或短期矛盾，但有些策略框架本身具备良好的兼容性与弹性，能够融合甚至利用这种多元输入。

例如，基于基本面逻辑的主观判断（如某品种未来可能存在供需缺口），可以转化为一种结构化的“观察清单”或“方向倾向”，在量化模型中并不直接用作开平仓信号，而是作为调整仓位权重或波动率预期的参数之一。当量化趋势信号出现时，若方向与主观逻辑一致，则适当增强配置；若相反，则可能触发更严格的风控审查。这样，主观洞见并没有干扰系统的纪律性，而是在策略容错范围内提供了辅助决策的维度，从而在坚持系统化执行的同时，吸收不同视角的信息价值。

问题14：您的主要交易标的是股指和国债期货，仓位也偏重。这是基于它们怎样的特性（流动性、趋势性、与宏观的关联度）做出的选择？

史志皓：这是借鉴了全天候策略的核心思路。在全天候策略中，股指和国债天然就占据极高的权重。

问题15：您采用了“场外风控”来管理回撤。能否具体解释这套风控机制是如何运作的？

史志皓：即在账户内保留较少的闲置保证金，闲置资金用来投资股票、可转债、购买私募产品等。这样可以进一步降低我整体资产的相关性。

问题16：您提到用“卡玛比率”评判绩效更客观。在您看来，这个指标相比夏普比率、最大回撤等，更能揭示交易的哪些关键质量？

史志皓：卡玛比率兼顾了收益与最大回撤。而夏普比率会惩罚短期爆发式盈利，因为大幅短期盈利会显著提高波动率。夏普比率更适合衡量股票策略或波动率不高的资管产品。

问题17：您提到2022年至2023年2月底经历了一波“较大的亏损”。当时的主要市场环境是怎样的？这次亏损主要暴露了原有交易体系中的哪些弱点？

史志皓：那段时间，市场所有品种都出现了为期8个月左右的震荡。在此之前，我多策略、多品种、多周期的思路还停留在多趋势策略的维度，说明我原先的策略丰富度远远不够。

问题18：经历那波大回撤后，您在策略、风控或心态上做了哪些最重要的调整和进化？

史志皓：痛定思痛。在那段持续回撤期，我也着力开发了新的截面策略，并把之前弃用的回归策略重新捡了回来。之后我不再追求每个策略都有长期稳定盈利的曲线，而是更注重整体组合的表现。