恒运资本：以数据之光照亮交易与资金的未来
恒运资本不是一个标签，而是一套可量化的经营与交易体系。把“讯息→决策→执行→复盘”看成闭环后，每一步都被数字化、可回测、可压测。
资讯跟踪：覆盖率95%、数据延迟均值8ms、峰值24ms；多源聚合后信号净胜率55%，信号半衰期6天。量化指标：信息胜率p=0.55、单次平均收益µt=0.8%（回测250次/年），年化预期α≈(p-0.5)*µt*250≈10%。
交易决策管理：采用事件驱动+多因子打分，阈值调节用贝叶斯更新。仓位算法以波动率目标化为主：头寸比例 = 目标波动率 / 资产年化波动率，例如目标8%、资产20%则仓位=0.4（40%资本）。风险限额用99%日VaR，VaR≈z*σ/√252，σ=20%时1日99% VaR≈2.94%。
交易费用：总成本 = 手续费 + 滑点 + 市场冲击。示例：成交额1000万，手续费0.03%=3,000元，平均滑点0.12%=12,000元，市场冲击0.10%=10,000元，总成本25,000元＝0.25%。交易成本报告按日/周/月归因并纳入因子回撤分析。
投资决策：用均值-方差与风险预算结合，期望年化收益目标12%、年化波动8%，目标Sharpe≈1.5。位置调整遵循分层止损与时间止损，信号半衰期与持仓期匹配（持仓期≈半衰期×1.5）。收益来源分解：α贡献60%、β贡献30%、交易中性成本10%。
资金操控：流动性池管理、隔夜融资成本按年化3.5%计入持仓成本，资金占用率控制在总资产的≤70%。杠杆上限规则：净杠杆≤2x、瞬时杠杆峰值≤3x，压力场景（市场跌10%）下保证金需求模型会自动收缩仓位30%以上。
行情变化评判：用了三层信号——短期（瞬时成交量异常）、中期（因子穿越）与长期（宏观情绪），触发概率与置信区间被量化。快速响应机制：若短期信号置信度>95%且滑点预估<0.2%，执行市价；否则限价并分批成交。
每一步都有回测与蒙特卡洛压测：1000次随机路径、不同流动性情景、手续费敏感度，输出KPI矩阵（年化收益、最大回撤、平均持仓成本）。数据驱动让恒运资本的每次选择都有可追溯的“算术根”。
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B. 我关心交易费用与滑点对收益的影响
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