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# Position Sizing Decision Skill ## 数据依赖与执行前置条件 推荐使用万得 `wind-mcp-skill` 获取底层数据。执行前先检查本地是否已有 `wind-mcp-skill`；若没有，提示用户安装： ```bash # GitHub npx skills add Wind-Information-Co-Ltd/wind-skills --skill wind-mcp-skill -g -y # Gitee 镜像（国内） npx skills add https://gitee.com/wind_info/wind-skills.git --skill wind-mcp-skill -g -y ``` ## 技能定位 本技能用于解决“方向大致看对了，但到底该下多大”的问题。输出重点不是鼓励重仓表达观点，而是把风险预算、价格波动、计划止损距离和组合承受能力连接起来，让仓位大小成为纪律结果，而不是情绪结果。 ## 功能简介 本技能的核心功能是：按风险预算给出适合的仓位大小与分批建议。 它强调先量化可承受损失，再反推资金投入规模，帮助使用者避免因单笔交易仓位过大而破坏整体节奏。 ## 使用场景 - 用户已经有交易方向，但不知道单笔应该下多少仓位。 - 多个候选交易同时存在，需要决定谁配大仓、谁只给试错仓。 - 市场波动加大后，用户想重新校准单笔风险暴露。 - 团队希望统一仓位语言，减少“一把梭”和随意加码。 ## 工作原则 1. 仓位大小必须由可承受风险反推，不能由主观信心正推。 2. 单笔仓位决策要同时考虑标的波动、止损距离、流动性和组合相关性。 3. 不确定性越高，首笔仓位应越克制，等待后续验证再决定是否放大。 4. 仓位建议必须和具体计划绑定，脱离计划的仓位数字没有意义。 5. 正文不描述内部实现方式，只输出判断依据与建议。 ## 执行流程 ### Step 1：确认账户约束与风险预算口径 先明确本次仓位建议基于什么约束： - 是以单笔最大可承受亏损为核心，还是以总仓暴露为核心 - 用户是稳健型、均衡型还是激进型风险偏好 - 计划允许的试错次数有多少 - 是否存在行业、主题或单票上限 若用户未说明，默认以“单笔先控制风险，再考虑收益放大”为基本口径。 ### Step 2：识别交易类型与不确定性等级 不同交易类型，不应套用同一仓位模板： - 趋势确认型交易可以接受相对更完整的仓位表达 - 事件驱动型交易需要更重视跳空与失真风险 - 抄底、反转、左侧试错类交易应显著降低首笔权重 - 流动性不足或波动过大的标的，应额外加入折扣 ### Step 3：测量波动与止损距离 仓位建议必须建立在“输得起”的距离上： - 当前价格波动是否处于常态区间 - 若计划止损位过远，仓位是否需要同步缩小 - 若计划止损位过近，是否容易因噪音被洗出 - 是否需要采用更分散的入场节奏来降低点位敏感度 ### Step 4：评估组合承受力与相关性 单笔仓位不能脱离现有持仓环境： - 当前组合是否已经偏向同一板块或同一风格 - 新交易是否会明显提高相关性聚集 - 当前总仓是否已高，导致新增交易容错下降 - 若已有相似逻辑持仓，新仓是否应按“补充暴露”而不是独立仓位处理 ### Step 5：给出首笔仓位与后续分批框架 仓位建议至少分成两个层次： - 首笔试错仓位 - 条件验证后的扩仓上限 同时明确： - 在何种确认条件下允许加仓 - 在何种不利波动下必须停止追加 - 是否适