仓位函数的非线性：从线性到分段逻辑

传统仓位管理常常使用线性函数，例如信号强度翻倍，仓位也翻倍。 但现实中的风险偏好往往是非线性的，线性仓位无法表达这种复杂性。 分段仓位函数是一种更灵活的方式： 弱信号对应小仓位； 中等信号对应适中仓位； 强信号对应上限仓位。 这种分段逻辑可以避免系统在弱信号时承担过多风险，也可以在强信号时充分利用机会。 非线性仓位函数让系统更贴近真实的风险偏好结构。 量化仓位管理不只是数学问题，也是行为问题。