在做交易策略时，经常会碰到一个问题：同一种策略在不同阶段表现完全不一样。有时候波动大，你的仓位可能重了点；波动小，你又觉得仓位太轻，收益跟不上。

为了让整体风险变得可控，很多机构会使用一种非常“实用主义”的方法——目标波动率（Target Volatility）。

它的核心思想只有一句话：

让你的组合一直保持在预设的年化波动率，不多也不少。

这个想法其实很接近我们做 CTA、趋势策略时常说的“风险平价”，但目标波动率策略通常更简单、更直接，比较适合作为一个基础仓位管理模块。

为什么需要目标波动率？

做交易时，可能都有这种体验：

同一资产在不同年份的波动差距能大到离谱；震荡期仓位太重，会被洗到怀疑人生；单边大行情仓位太轻，看着涨但赚不到钱；策略性能的“稳定性”其实更多取决于仓位管理，而不是策略本身。

目标波动率的出发点就是：既然波动率影响收益和风险，那干脆用波动率来动态调整仓位。

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波动高 → 仓位自动变轻
波动低 → 仓位自然变重

这样不用每天纠结现在是不是应该加仓或减仓，只需要按照公式让仓位自动收缩或扩张。

策略原理

策略其实只有一个核心公式：

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目标仓位权重 = 目标年化波动率 / 当前年化波动率

例如，想把策略控制在 15% 的年化波动率，当前计算出来的波动率是 30%，那么你就应该只拿：15% / 30% = 0.5 倍仓位。

如果你允许最大杠杆为 1.5，那么这个权重会自动裁剪：

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权重 = min(目标仓位权重, 最大杠杆)

整个策略就靠这个仓位调整来运行。

使用 Backtrader 回测

我用了 SPY 这个品种回测了这个目标波动率的策略，策略的完整回测代码，请访问：voltarget.py。

我这里讲解代码中的一些核心指标计算与交易逻辑。

首先，波动率指标的计算，以当前的实际年化波动率作为基准。

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returns = bt.ind.PercentChange(self.data.close, period=1)
std_dev = bt.ind.StandardDeviation(returns, period=self.p.period)
self.volatility = std_dev * np.sqrt(self.p.annual_factor)

通过计算的是 20 日的收益率标准差，并年化（乘上 √252）。这就是当前市场的“真实波动”。

在交易部分按波动率动态调整仓位

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target_percent = min(
    self.p.target_vol / self.volatility[0], 
    self.p.max_leverage
)
target_size = self.broker.getvalue() / self.data.close[0] * target_percent
self.order_target_size(target=target_size)

逻辑非常清晰：

• target_percent 就是我们上面讲的核心公式；
• 使用 order_target_size() 自动把仓位调整到目标仓位。

这让策略在波动小的时候自动加杠杆，在波动大时自动降杠杆，实现类似“风险再平衡”的效果。

加载数据

用 YFinance 加载 SPY 标普 500 的历史数据。

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df = yf.download(
    symbol,
    start="2015-01-01",
    end="2025-11-30",
    multi_level_index=False,
    auto_adjust=True,

)

SPY 其实很适合这个策略，因为它大部分时间波动率稳定，偶尔波动巨大，用固定仓位很容易经历极端波动，而目标波动率策略可以让曲线变得相对 “平滑”。

如下是在最大杠杆 2 的净值表现：

调用方式：

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python script.py --symbol SPY --max-leverage 1.5 --target-volatility 2

输出评价指标：

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组合价值: 517871735.571006
夏普比率: 0.8689922727427503
最大回撤: 25.93392959742132
年化波动: 0.18463178961358762

净值绘图如下所示：

红色的净值曲线是目标波动率的净值曲线，蓝色是基准。

我回测了不同的市场，目标波动率策略在美股这种长期稳定向上，大部分时间波动率稳定，偶尔暴跌的指数有超额收益。而在 A 股和数字货币上并没有在降低波动率的同时还能保持收益。

总体来说，这个是风险控制的策略，后续我会考虑放在一些趋势、对冲或者是多因子组合策略上，在降低策略风险的同时，努力提高策略的收益。

7. 总结

目标波动率策略是一种“简单但好用”的工具。它不依赖方向、不依赖信号，而是利用波动率这个最基础的市场信息，动态调节仓位，实现一种自然的风险平衡。

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