概念
算法：就是将一定可变范围内的一组输入条件，轮换到确定的输出时，所使用到的逻辑换算关系。
仓位控制算法：其输入就是投资标的的相关因素，输出则是当前应该使用的仓位占比。不同的算法，所使用的输入条件不同，但是需要想办法进行量化，如：估值、价格、宏观环境、行业、量能、时间……等。得出仓位占比，乘以你对该标的的总投资金，就得出它的持仓资金，剩下的则是空仓资金，以备必要时加仓。
模拟运行表格
用于算法设计的表格如下：
初始的资金设置为 10000 元。通过24个月的数据模拟，来观察按照不同算法不断进行调仓后，每个月的资金的变化。每一个页面中的表格都是这个统一的格式，不同的地方在于测试的曲线不同，曲线的介绍详见后文。
各列的含义：
月份：为期两年的数据模拟测试。
浮动：当前月份的价格对于估值的绝对浮动百分比。
估值：当前月份人为对标的（大盘）的估值。
当前点位：该月份的价格（大盘的点位）。
涨跌：本月相对上月的价格的涨跌幅度。
指导仓位：通过仓位控制算法得出的本月底应该拥有的仓位占比。
月初现金：月初时的空仓现金量。
月末投金：月末时仓位中的资金量。=上月投金*(1+本月涨跌)
月末总资金：月末时空仓现金与持仓资金的总和。也就是月底时的总资产量。
仓位总资金：用于计算最终仓位资金的总资金。仓位资金=仓位总资金*指导仓位。
调整后股金：月末时按照指导仓位进行资金调整后的持仓资金。=仓位总资金/月末总资金/固定资本金*指导仓位。（用于计算仓位资金的总资金的选择会有变化，后面会有介绍）
调整后现金：调整后的空仓资金。
当月盈利：当月的总资产相对于上月的增幅。
最后一个月的月末总资金，就是经过两年投资后的资产终值。
用于测试的曲线
对于选定的仓位控制算法，我们需要使用不同的涨跌幅曲线对其进行模拟运行。下面我设计了8个测试曲线，并追加了2015年的真实涨跌幅曲线。
曲线说明：
X轴：月份。
Y轴：涨跌幅。
测试曲线由零点开始，经历不同的波动后，最终都再次回复到零点。
考虑到股市总体是向上的，所以有些曲线并不是X轴对称的。
仓位控制算法的设计与演进
下面我将从最简单的算法开始设计，并根据其缺点，进行逐步演讲：
方法一：仓位控制模拟-1（根据每月资本金计算仓位）
指导仓位=50%+50%*(估值-点数)/(估值*IF(点位>估值,1,0.4))。也就是50%的基础值，50%的变化值，变化值随着点数变高而降低。当点位上浮100%时，仓位0%；下浮40%时，仓位100%。
调整后仓内资金=月末总资金*指导仓位。也就是月末的持仓资金通过每个月底的总资产来计算。
经测试，这种算法在大涨大跌曲线时，最终造成了较多的亏损。如下图：
原因分析：当跌幅较大时，这时仓位虽然很高，但是本金变得很少，股金随之变少，再也无法赚回原来亏损的资金。
方法二：仓位控制模拟-2（根据固定资本金计算仓位）
指导仓位算法同方法一。
调整后仓内资金=10000*指导仓位。也就是永远按照初始的资金来计算仓位。
经测试，这种算法在大跌大涨时，出现了较多的借款（杠杆资金）。更重要的缺点是：当盈利后，还按照原始资金计算仓位，导致现金与股金失调，仓位控制算法逐步失去意义。
方法三：仓位控制模拟-3（根据递增资本金计算仓位）
指导仓位算法同方法一。
调整后仓内资金=仓位总资金*指导仓位。仓位总资金是不断只递增不减的月末总资金。这样设计是为了解决方法一中遇到点位大跌时，总资金变少后期无法回本的问题。
但是，也有缺点：
1、杠杆太高。在第19个月时，达到了需要借款-2.6倍。不过，指数在估值的基础上跌到这种份上的机率从历史来看，从未发生过。如果发生这种情况，说明整个国家也出现了问题。
2、资金利用率不高。在现实场景下，大部分都是在估值旁边的小范围内变化。而方法一到三的指导仓位算法，导致大部分时间，空仓的闲置资金较多，利用率不高。
大涨大跌时：
方法四：仓位控制模拟-3-1（根据递增资本金计算仓位 & 基础仓位70%）
从这里开始，开始只调整指导仓位的计算方法。这里我们将方法中指导仓位中的基础仓位由50%调整为70%，提高初期的仓位占比。
指导仓位=70%+30%*(估值-点数)/(估值*IF(点位>估值,1,0.4))。也就是70%的基础值，30%的变化值，变化值随着点数变高而降低。当点位上浮100%时，仓位40%；下浮40%时，仓位100%。
大涨大跌时：
方法四、五、六比较相近，最后一起分析。
方法五：仓位控制模拟-3-2（根据递增资本金计算仓位 & 基础仓位80%）
指导仓位=80%+20%*(估值-点数)/(估值*IF(点位>估值,1,0.4))。
大涨大跌时：
方法六：仓位控制模拟-3-3（根据递增资本金计算仓位 & 永远满仓）
指导仓位=100%+0%*(估值-点数)/(估值*IF(点位>估值,1,0.4))。
大涨大跌时：
方法四、五、六中，分别调整了不同的基础仓位百分比，得出的结论类似：虽然最终的盈利都比较高，但是同样造成杠杆过高的问题，方法六中最多时达到了 -400% 的杠杆资金。
方法七：仓位控制模拟-3-4（根据递增资本金计算仓位 & 基础仓位70% & 变化仓位50%）
四、五、六中，变化的百分比较少，只有30%、20%、0%，这样会导致仓位控制算法的作用变得比较少。所以在方法七是在方法四的基础上，调高了变化值。
指导仓位=70%+50%*(估值-点数)/(估值*IF(点位>估值,1,0.4))。
这种方法下，杠杆也不少……
收益率对比
上面对比了几种不同方案下，可能出现的问题，以及风险所在、杠杆资金需求。下面从收益的角度来对这几个方案进行综合的对比：
3-4 的方案，在过山车行情中，赚得最多，达到了1000%的涨幅！
而平衡波动的三种曲线下，收益率几乎一致。（原因是每个月的涨跌幅其实都是10%）。
再来看一下这几个方案所需要的杠杆资金：
结论
能从上述对比的表格中看出：3-4 相对于 3-2 来说，运用的资金和杠杆基本一致，但是收益却近乎两倍。另外，3-3 满仓方案下，杠杆要求最大，但是收益却并不高。这正体现出，在同样的资金和承担同样的风险的情况下，选择合适的仓位控制算法，能带来更好的收益率。不同的仓位控制算法，收益率大相径庭。这与《前一篇》中描述的理论一致。
其实没有最好的方案，只有最适合的方案。在投资时，需要根据合适的收益率预期、风险预期、以及预期可动用的杠杆资金，来确定需要采用的方案。
根据我个人的情况，我最终选择的是最后一个方案：3-4。
本文转自BloodyAngel博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zgynhqf/p/5794093.html，如需转载请自行联系原作者
