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# 量化策略风控模块
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## 功能说明
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本模块实现了四层风控体系，是量化策略的生命线：
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### 1. 单票止损（SingleStockRiskControl）
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- 默认规则：亏损达到 **15%** 强制止损
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- 可配置：支持自定义止损比例
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- 接口：`check_stop_loss(stock)` 检查是否触发止损
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### 2. 组合回撤分级风控（PortfolioDrawdownRiskControl）
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分级降仓规则：
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| 总回撤 | 目标仓位 | 说明 |
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|--------|----------|------|
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| <10% | 100% | 正常运行，满仓操作 |
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| ≥10% | 50% | 降仓一半，控制风险 |
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| ≥20% | 25% | 保留四分之一仓位 |
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| ≥25% | 0% | 全部清仓，停止交易休息 |
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- 可配置：支持自定义回撤阈值和降仓比例
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- 接口：`need_rebalance(portfolio)` 返回是否需要调整仓位
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### 3. 黑天鹅过滤（BlackSwanFilter）
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开仓前直接排除以下风险票：
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- ✅ **ST股票**：排除退市风险
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- ✅ **跌停股票**：流动性风险+继续下跌风险
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- ✅ **财务造假问题股**：提前排除暴雷风险
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- ✅ **低流动性**：默认日成交额 < 5000万 排除
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- 可配置：支持自定义最小成交额阈值
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- 接口：`filter_stock(stock)` 返回是否通过 + 原因
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### 4. 总风控控制器（RiskController）
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整合所有规则，提供两个核心入口：
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- `pre_trade_check(stock, portfolio)`：开仓前检查，黑天鹅过滤+仓位检查
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- `post_trade_check(stocks, portfolio)`：收盘后检查，止损+降仓检查
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- `get_risk_report(stocks, portfolio)`：生成每日风控报告
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## 使用示例
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```python
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from risk_control import RiskController, StockInfo, PortfolioInfo
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# 初始化风控
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rc = RiskController()
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# 开仓前检查
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||
stock = StockInfo(
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code="000001",
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name="平安银行",
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cost_price=10.0,
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current_price=10.0,
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is_st=False,
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is_limit_down=False,
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is_fraud=False,
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volume=20.0 # 日成交额20亿
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)
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portfolio = PortfolioInfo(
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total_capital=1000000,
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current_capital=950000,
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positions={"000002": 200000}
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)
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ok, reason = rc.pre_trade_check(stock, portfolio)
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if ok:
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# 允许开仓
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pass
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else:
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# 拒绝开仓
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print(reason)
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# 收盘后检查
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result = rc.post_trade_check(all_stocks, portfolio)
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if result['stop_loss_required']:
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# 对这些股票执行止损
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for s in result['stop_loss_stocks']:
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print(f"止损: {s['code']} {s['name']}")
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if result['rebalance_required']:
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# 执行降仓
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target_ratio = result['target_position_ratio']
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print(f"需要降仓到目标仓位: {target_ratio:.1%}")
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# 生成风控日报
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print(rc.get_risk_report(all_stocks, portfolio))
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```
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## 设计原则
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1. **单一职责**：每个类只负责一件事，清晰好维护
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2. **可配置**：默认参数是经验值，支持自定义
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3. **层层设防**：事前过滤 → 事中监控 → 事后止损 → 整体降仓，每一步都有防护
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4. **易集成**：用 dataclass 定义数据结构，和任意回测框架都能对接
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## 作者
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关羽（云长）
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风险都督
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2026-03-27
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