子策略1：价值+质量（低PE+高ROE）
子策略2：动量（过去6个月涨幅）
子策略3：低波动（波动率最低的20%股票）
“这三个策略，逻辑完全不同。”他指着第一个，“价值+质量，是典型的‘好公司便宜买’。牛市里可能跑得慢，但长期稳健。”
他指着第二个：
“动量，是典型的‘追涨杀跌’。趋势市里表现最好，震荡市里容易被打脸。”
他指着第三个：
“低波动，是典型的‘防御型’。熊市里抗跌，牛市里可能跑输。”
他看着所有人：
“这三个策略，在不同市场环境下的表现，正好互补。”
陈默走过来，看着那三个名字。
“周寻，”他问，“这三个策略，之间会有冲突吗？”
周寻点头：
“会有。比如，动量策略选出来的股票，可能估值很高；价值策略选出来的股票，可能动量很弱。如果同时持有，持仓会互相抵消。”
他顿了顿：
“所以我们需要‘动态加权’，而不是简单的‘等权配置’。在市场状态明确的时候，让主导策略占大头；在市场状态模糊的时候，均衡配置。”
陈默想了想：
“那状态识别不准的时候怎么办？”
周寻笑了：
“您问到关键了。”
他走到白板前，写下几个字：
状态识别的置信度
“我们之前的状态识别，是‘非黑即白’的。要么趋势，要么震荡，要么恐慌。但现实中，市场状态往往是模糊的。”
他看着所有人：
“所以，我们要给每个状态一个‘置信度’。比如，今天的各项指标显示，趋势市的概率是70%，震荡市的概率是30%，恐慌市的概率是0%。”
他顿了顿：
“然后，我们用这个概率，去加权三个子策略。70%的动量策略 + 30%的反转策略 + 0%的避险策略。”
小林举手：“那如果三个概率差不多呢？比如各33%？”
周寻点头：
“那就均衡配置。33%的动量 + 33%的价值 + 33%的低波动。这样，不管市场往哪个方向走，我们都不会错得太离谱。”
陈默听着，脑子里慢慢形成一个画面。
一个动
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