在零和且无法做空的非分红股票市场中实现最低收益最大化 1/2

懂得都懂。明白人知道应该极力避免进入这样的证券股票市场——零和博弈、不分红、无法做空。

人在江湖，往往身不由己，如果不可避免的要在这凶神恶煞地狱般的人海中搏风打浪的话，该怎么做呢？

为此我们以 有福金融 UfqiFina （ https://ufqi.com/finance ）为依托平台，对这个问题的答案进行了苦苦求索，近几年来不断地升级优化，增加更多的计算、更多的指标、复杂的约束组合。所感幸运的是， UfqiFina 日趋成熟与稳健，最好的记录、最后的（最新的记录）、也是最长的记录，我们已经从 2024年5月以来，实现了每个月都是正收益的业绩（截至 2025年2月，连续9个月）。

带着这一路走来的磕磕绊绊的头破血流的探索，我们感到收获满满，当我们满怀信心踌躇满志要大干一番的时候，适逢会深度思考的人工智能逐渐崭露头角，赢得了各方面人士的赞许，我们也在其余的文章中屡次提到。毫不犹豫的，我们将这个问题提给了最新版的各个具有深度思考和推理能力的机器人，看看他们是如何分析和解决这一问题的。

下面是这次头脑实验的记录和分析，让AI机器人解决问题——如何在零和且无法做空的非分红股票市场中实现最低收益最大化?
这是研读经济学著作的第四十四篇习作，之前的四十三篇各章节内容，请参考文末的链接。

1A. 求问AI大语言模型：这样恶劣市场下的投资策略

我们设计的提问词:
假如你是一名资深投资人，目前处在一个不分红，且是零和博弈的股票市场中，而且无法做空，这样的情况下，什么策略能获得收益最大化?

针对这个问题，我们分别提给这些AI大语言模型—— OpenAI ChatGPT, Twitter Grok, Deep Seek with QQBrowser, DeepSeek with Baidu.

非常快速的，在各个AI大语言模型，经过短暂的思考之后，都给出了明确而具体的投资策略。令人惊奇的是，这些分析的内容结果（投资策略）都很相似，也就是这样的证券股票市场，只能靠在上升阶段低买高卖来赚钱。所以，策略的核心就是发现上升趋势，然后买入，短暂持有后，再及时卖出。
大致的中心思想和主题内容就是这样。综合比较各个AI的输出，我们觉得 DeepSeek with QQBrowser 的输出最贴合我们在 UfqiFina 上的实践与体验。所以就列出它的回答，贴如下。

//- 引文开始

在零和且无法做空的非分红股票市场中，收益最大化的核心在于捕捉价格波动差和强化交易系统有效性。结合市场特性和投资逻辑，建议采用以下策略：

一、趋势跟踪策略（动量效应）

1. 顺势而为
   通过技术分析（如均线系统 Moving Average、MACD指标）识别上升趋势，在突破关键阻力位时介入。例如，当股价站稳30日均线且成交量放大时，视为趋势启动信号。
2. 强者恒强法则
   聚焦资金持续流入的板块或个股，利用市场惯性获利。例如，若某行业龙头股连续3日涨幅超过5%且换手率提升，可视为短期强势信号。

二、波段交易优化

1. 精准择时
   结合量价关系与K线形态（如杯柄形态、旗形整理）确定买卖点，持仓周期控制在3-15个交易日，避免长期持有导致的零和损耗。
2. 动态止盈止损
   设置阶梯式止盈（如每上涨5%上移止损位）和硬性止损（单笔亏损不超过本金的2%），通过风险收益比（建议≥3:1）过滤低效交易。

三、认知变现与系统化执行

1. 专注单一策略
   深耕技术分析或事件驱动等特定领域，避免多策略冲突1。例如，仅交易突破前高的个股，或专注政策利好引发的短期行情。
2. 机械化操作
   建立明确的交易规则（如“收盘价跌破10日均线即离场”），通过纪律性执行减少情绪干扰。

四、资金与仓位管理

• 凯利公式优化仓位
  根据胜率和赔率动态调整仓位：f = (bp -q) / b
  ​其中，( f )为投入资金比例，( b )为盈亏比，( p )为胜率，( q=1-p )。
• 分散风险
  同时持有3-5只相关性低的标的，单一个股仓位不超过总资金的30%。

关键风险提示

零和市场需警惕流动性陷阱和过度投机。若市场出现连续缩量横盘或政策干预信号，建议降低仓位至50%以下，优先保留现金等待确定性机会。

//- 引文结束

UfqiFina 经过近几年的摸索，基本中心思想也就是围绕上面的各个要点做文章，落实各个技术细节，优化各个技术指标等。所不同的是，我们走过了太多的弯路，所谓曲折的探索，说出来都是泪。几年的艰辛探索，AI大语言模型几分钟就精准地提炼出来了。

UfqiFina 里使用到的其他指标或者要点也分别在其他AI大语言模型中提到了，如 RS, RSI, Sharpe Ratio, Volume, WMA, Livermore, Bollinger Band 等等。
值得注意的是，上面提到的描述，太过精简，以至于每句话都可以展开来自成一篇或者几篇文章去论述，比如“分散风险”这个寥寥的一句话，我们已经写成了两篇分析 资产相关性系数 Pearson CC 的文章：
证券投资被低估的技术指标–资产相关性系数 Pearson CC 1/2，https://ufqi.com/blog/investment-undervalued-factor-pearson-cc/ ，
证券投资被低估的技术指标–资产相关性系数 Pearson CC 2/2。
如果读者只是简单地一读而过，很容易陷入“大道理都懂，过不好这一生”的困局中。

2B. 追问优化升级策略：如果投资目标由 最大化收益 修改为 最大化最低收益

精明的投资人，或者是由理财小白入门以后有所精进的投资人都知道，投资追求的终极目标，不是“收益最大化”， 而是“最大化最低收益”。关于这两者之间的异同，我们在之前也有所论述——《風險對冲基金兩頭下注對賭投資的穩贏策略–最大化最低收益》（ https://ufqi.com/blog/hedge-fund-win-max-minimal-income/ ）。
于是，我们继续追问 DeepSeek with QQBrowser 关于投资目标的优化改进问题。

我们设计追问的提问词:
如果再进一步地将投资目标由 收益最大化 修改为 最低收益最大化 ，该怎样继续优化投资策略?

AI大语言模型很快 recap context， 同时开启联网搜索，然后进行深度思考分析，不久就给出了优化方案，我们觉得其思路与我们在 UfqiFina 上的探索和实践也基本吻合，也附贴如下。

//- 引文开始

在投资目标调整为**”最低收益最大化”（即最差情况下保障收益底线）的框架下，需将策略重心转向风险控制优先和极端情况防御**。结合搜索结果中的最大最小策略（Maximin）和实际投资逻辑，优化方向如下：

一、策略核心：应用最大化最小法则

1. 标的筛选标准升级
   • 优先选择**历史波动率低于行业均值20%**的股票，确保抗跌性
   • 叠加基本面过滤：ROE连续5年≥15% + 资产负债率≤50%
2. 收益底线量化
   通过历史回测确定安全边际阈值，例如：
   • 单月最大回撤≤8%
   • 熊市周期（如沪深300下跌20%时）组合跌幅≤市场跌幅的50%

二、防御型仓位管理

1. 分仓强化
   • 采用网络搜索中提到的等额分仓法，持仓不少于8只股票且跨3个非相关行业
   • 单一个股仓位≤10%，行业集中度≤25%
2. 动态再平衡机制
   • 每月评估组合波动率，若超过预设阈值（如年化波动率>30%），自动减仓20%转为现金

三、止损系统升级

类型	触发条件	操作规则	数据来源
阶梯止损	股价较峰值回撤5%	减持50%仓位	技术止损逻辑
时间止损	持仓10日未达预期收益	无条件平仓	心理止损案例
流动性止损	日均成交量跌破60日均量50%	当日清仓	风险警示

四、收益增强技巧

1. 低波动套利
   捕捉月线横盘3个月以上+布林带收窄的标的，在突破时介入（胜率提升约23%）
2. 尾部风险对冲
   虽然无法做空，但可通过配置**可转债（30%仓位）**实现下跌保护，利用债底保护特性提升最差收益表现

实证案例对比

假设100万本金：

• 原策略（收益最大化）：年化收益25% | 最大回撤22%
• 新策略（最低收益最大化）：年化收益18% | 最大回撤9% | 月度胜率从58%提升至71%

该优化使收益分布左偏程度降低34%（即极端亏损概率大幅下降），更符合最低收益最大化目标。需注意流动性管理，建议优先选择日成交额＞5亿元的标的。

//- 引文结束

最低收益最大化 目标下的投资策略中，增加了大量确保低波动的技术的、数值型的硬性指标。
同时，关键的一点，分散风险进一步地从单一品种（股票）扩展到更加稳定的“债券（可转债）”，正如我们在 UfqiFina 上的暗黑摸索的那样，跨品种、跨市场、跨地区的分散风险——金融证券交易的市场中性风险对冲的投资策略5/5，https://ufqi.com/blog/investment-portfolio-to-market-neutral/ 。
布林带，此前一节提到的 Bollinger Band 这次被推荐出来了。

小结全文，AI大语言模型在人类社会的知识平权方面，也许这只是一个开始。
祝愿我们都能有个美好的未来。

这是研读经济学著作的第四十四篇习作，之前的各篇附列如下，最近的附列在前。

1. 证券投资被忽视的技术指标—交易量 成交量 Volume , https://ufqi.com/blog/investment-ignored-factor-volume/
2. 证券投资被低估的技术指标–资产相关性系数 Pearson CC 2/2, https://ufqi.com/blog/investment-undervalued-factor-pearson-cc-p2/
3. 证券投资被低估的技术指标–资产相关性系数 Pearson CC 1/2，https://ufqi.com/blog/investment-undervalued-factor-pearson-cc/
4. 金融证券投资趋势三要素与交易三指标， https://ufqi.com/blog/trend-by-3-element-and-buy-with-3-factor/
5. 金融证券交易的市场中性风险对冲的投资策略5/5， https://ufqi.com/blog/investment-portfolio-to-market-neutral/
6. 用 5W1H 方法思考证券投资与资产管理， https://ufqi.com/blog/investment-by-5w1h/
7. 证券市场投资持仓与赌博中的凯利公式 Kelly Criterion , https://ufqi.com/blog/kelly-bet-with-security/
8. 证券股票市场熊市中谁在买入? https://ufqi.com/blog/who-buy-in-bearish-stock-market/
9. 金融证券交易的市场中性风险对冲的投资策略4/4， https://ufqi.com/blog/risk-hedge-and-market-neutral-with-ai-cycle/
10. 金融证券交易的市场中性风险对冲的投资策略3/4， https://ufqi.com/blog/risk-hedge-and-market-neutral-with-edward-throp/
11. 11~43暂收起略过，请从上一节进入查询查看。
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