问题8：在“量化模型与宏观判断相结合”的框架下，当模型信号与您的宏观观点冲突时，以什么原则做最终决策？能否举例？

姜炯：当模型信号与我的宏观观点冲突时，我的首要原则是“风险优先，逻辑验证”。具体流程是：首先降低冲突方向的暴露，同时加入对冲头寸；其次，召开团队投研会议，拆解模型因子与宏观逻辑的驱动源；最后，若冲突持续，则以风控纪律为准，暂缓行动直至一方信号得到市场确认。

例如，模型曾看多黑色系，但我基于宏观提示需求端风险，选择了轻仓试单并买入虚值看跌期权保护，最终规避了一次急跌风险。

问题9：您的策略涵盖证券、期货、期权。在这三类资产间，资金和风险敞口是如何动态分配的？是否存在一个“锚定”的核心资产？

姜炯：在证券、期货、期权三类资产间，我和团队基于“风险平价”与“波动率贡献”框架动态分配资金和风险敞口。我们每日计算各类资产的波动率与相关性，确保单一资产或策略的风险贡献不超过预设上限。

没有固定的“锚定”核心资产，但我会阶段性地将流动性最好、定价效率最高的市场（如A股、股指期权）作为策略中枢，其他资产围绕其进行互补配置，以实现组合整体的低相关性与风险分散。

问题10：您采用“硬止损+逻辑止损”双轨制。请问“逻辑止损”如何定义？当市场未触及硬止损位，但触发逻辑止损时，如何确保纪律执行？

姜炯：我采用的“逻辑止损”指交易的核心假设被证伪，例如基本面恶化、政策转向或市场结构发生不可逆变化。当逻辑止损触发时，即便价格未达硬止损位，我也必须立即减仓或离场。为确保执行，我们团队设有独立的风控委员会，每日复核持仓逻辑，并采用系统化预警机制，一旦预设的宏观或基本面指标阈值突破，风控官有权强制干预。我坚信，纪律高于一切，必须防止个人情绪干扰。

问题11：您管理的资金的回撤情况在同行中属优秀水平。您认为控制回撤的关键，是来源于出色的资产配置、精准的波动率定价，还是严格的风控纪律？

姜炯：我认为控制回撤的关键是“三位一体”的结果：资产配置决定了回撤的基底水平，通过分散化降低系统性冲击；我的波动率定价能力让我在市场恐慌时能以更低成本进行对冲，甚至逆向获利；而严格的风控纪律则是前两者落地的保障，确保在极端行情下策略不变形。

例如，在2022年市场剧烈波动期间，我的商品波动率策略与权益保护性期权组合有效对冲了方向性损失，使回撤远低于同业。

问题12：当前的管理规模，对您的策略容量而言处于什么阶段？策略容量上限主要受哪些因素约束？

姜炯：当前我的管理规模约1-2亿，对策略容量而言处于“舒适区”，策略表现与模拟高度一致。

我认为策略容量上限主要受三方面约束：一是期权市场的流动性深度；二是趋势策略在更大资金下的市场冲击成本；三是波动率套利机会的稀缺性随规模递增。我和团队正通过开发跨境品种、多周期复合策略以及引入做市商合作来提升容量边界，目标在3-5亿规模内保持策略锐度。

问题13：作为私募创始人，您如何平衡“投资经理”与“公司管理者”的双重角色？在投研团队建设与策略迭代上，未来一年的重点规划是什么？

姜炯：作为私募创始人，我仍将70%精力投入投研，30%用于公司战略与资源整合，以此平衡双重角色。在投研团队建设与策略迭代上，我未来一年的重点规划是：引入资深期权量化人才与宏观研究员，完善“宏观-量化-执行”闭环；重点研发期权波动率曲面建模与多资产相关性断裂预警系统；并计划推出“宏观波动率复合策略”，更深度地融合基本面逻辑与衍生品工具。

问题14：您看好A股、港股中长期发展，但认为过程“充满波折与震荡”。基于此判断，您的多头敞口会如何调整？是否会更多利用衍生工具来替代直接持仓？

姜炯：基于我对A股、港股“充满波折与震荡”的判断，我会降低股票直接持仓的比例，更多运用指数期权与ETF期权构建“替代性多头”。

例如，通过卖出看跌期权在低位积累现货，或使用看涨价差组合表达温和看多观点，从而限制下行风险。同时，我会保留一部分现金类资产，在市场恐慌时利用期权工具快速构建高性价比多头暴露，实现“跌时少亏，涨时能跟”的弹性参与。

问题15：您提到大宗商品（原油、有色、农产品）有较好的供需与金融属性支撑。在“波动率交易”框架下，您参与商品市场的方式与趋势交易者有何本质不同？

姜炯：在“波动率交易”框架下，我参与商品市场的方式与趋势交易者有本质不同。我更多关注商品的波动率曲面、期限结构以及与宏观因子的敏感性，而非单纯的价格方向。

例如，在原油市场，我可能交易裂解价差的波动率；在有色上，我关注跨品种波动率套利。通过期权组合，我能剥离方向风险，纯粹交易波动率预期差或相关性变化，实现与趋势无关的收益来源。

问题16：您判断“期权市场将迎来更大发展空间”。这对专业机构的战略意味着什么？六妙星将在期权人才、系统或策略研发上进行哪些重点投入？

姜炯：我判断“期权市场将迎来更大发展空间”，这对专业机构意味着策略维度将从“方向+择时”拓展至“波动率+曲面+偏度+时间”的多因子博弈。

六妙星将在期权人才、系统或策略研发上进行三点重点投入：一是引进海外成熟市场的波动率建模人才；二是自建期权做市与算法交易系统；三是加大期权因子库的研发，开发基于机器学习的情感识别与波动率预测模型。

问题17：“全球政治博弈与通胀反复”是您看的主要风险。这类难以量化的“尾部风险”，在您的资产配置模型和期权组合中是否有特别的应对结构？

姜炯：对于“全球政治博弈与通胀反复”这类难以量化的尾部风险，我在资产配置模型中设定了“压力情景”模块，强制配置一部分“灾难对冲”资产，如长期限虚值看跌期权或黄金。在期权组合中，我持续持有少量远月深度虚值看跌期权作为“保险”。同时，通过跨资产相关性监测，在风险关联性骤升时自动触发降仓指令，以此特别应对尾部风险。