用数据拥抱机会——陶配资收益与研判全数据解读
解构陶配资的数字逻辑：收益并非凭感觉，而是由公式、费率与风险参数共同决定。
模型与样例（量化步骤）：设自有资金E=100,000元，杠杆L=4，总仓位P=E×L=400,000元；借入额B=P−E=300,000元。若标的当日涨幅r=0.5%，未计成本毛利= P×r = 2,000元。融资年化率分别取A方案10%、B方案14%，则日利率≈年化/365，A费日≈0.000274、B费日≈0.000383；融资成本A≈82.2元、B≈114.9元。佣金假定开平各0.03%（合计0.06%）或竞争平台0.02%/侧（合计0.04%），对应A佣金240元/或B竞平台160元。净收益A=2000−82.2−240=1,677.8元，权益回报≈1.678%；竞优情形净收益≈1,725.1元，回报≈1.725%——直观展示了利率与佣金权衡。
行情趋势跟踪（量化规则）：短中期采用20/50日均线交叉（信号二值化），ATR14用于波动度（止损距离＝1.5×ATR），成交量放大条件：当日量>1.5×30日均量触发确认。仓位控制＝目标风险/（止损距×每点价值），目标风险可设为权益的1%（例：100,000×1%=1,000元）。
操作评估与 expectancy：以胜率55%、平均盈利3%、平均亏损2%为例，单笔期望值＝0.55×3%−0.45×2%=0.75%（相对于本金），结合杠杆放大实际回报与回撤。
行情评估解析与研判流程：先量化多因子得分（趋势、量能、波动、宏观流动性指标），给出0–100分；大于70为强势配置窗口，40–70为观望/小仓，低于40严格止损或空仓。每一步均可回测并计算夏普比率、最大回撤与胜率以验证策略稳健性。
以上每个数值与公式均可替换为用户实盘数据回测输出，形成可复现的决策路径，让配资从“感觉”变为“可计算”的机会。
请选择或投票：
1) 我想先用样例模型回测我的近一年交易数据（投A）
2) 我更关心手续费优化与平台比较（投B）
3) 我需要基于ATR的仓位尺⼨与止损设置（投C）