这两者共同构成了量化策略的"刹车"与"方向盘"，确保在追求收益的同时，能够长期生存并实现资本的稳健增长。Alpha模型决定了你能跑多快，而风险管理与资金配置决定了你能跑多远。
风险管理的目标不是消除风险，而是识别、衡量、并主动控制风险，确保任何单一决策或市场极端事件都不会对投资组合造成致命打击。
因资产价格不利变动导致损失的风险。这是最直接的风险。
策略所依赖的数学模型存在缺陷或失效的风险。例如，基于历史数据的规律在未来不再重现（"黑天鹅"事件）。
无法在理想价格上迅速买卖资产而导致损失或无法平仓的风险。
包括滑点、网络延迟、订单未能全部成交等。
标准差：衡量收益率围绕均值的波动程度，是最基础的风险指标。
在险价值：在给定置信水平和持有期内，投资组合可能面临的最大损失。例如，"95%置信度下的一日VaR为2%"意味着有5%的概率在一天内损失超过2%。
条件在险价值：VaR的补充，衡量在损失超过VaR阈值时，预期的平均损失程度，更能反映尾部风险。
从投资组合峰值到 subsequent 谷底的最大跌幅。这是衡量"痛苦程度"的直观指标，对投资者的心理承受能力是巨大考验。优秀的量化策略会极力控制最大回撤。
主动模拟极端市场情况（如2008年金融危机、2020年疫情冲击）对策略的影响，检验其在非常时期的稳健性。
头寸止损：为单个头寸设置明确的退出价格。
账户总资金止损：当总资金回撤达到预定比例（如10%）时，暂停所有交易，重新评估策略。
时间止损：在一定时间内策略未达预期效果，则平仓离场。
资金配置解决的是"下多少注"的问题。它决定了如何在不同的策略或资产之间分配有限的资本，以实现最优的风险调整后收益。
这是最简单常用的方法之一，即每次交易使用总资金的一个固定比例（如1%-2%）。它能自动实现"盈利时加码，亏损时减码"，符合风险控制的基本原则。
一个旨在最大化长期资本增长率的数学公式。
示例：一个策略胜率为50%，但盈利时平均赚3元，亏损时平均亏1元（盈亏比b=3）。
这意味着，从长期增长的角度看，每次投入总资金的33.3%是最优的。
注意：纯凯利公式在现实中风险较高，因为它未考虑交易成本且对参数估计误差非常敏感。因此，实践中常使用"半凯利"或"四分之一凯利"（即计算结果的一半或四分之一）来降低风险。
在多个策略或资产间进行配置时，现代投资组合理论提供了框架。通过分析各资产间的相关性，构建"有效前沿"，即在给定风险水平下追求最高收益，或在给定收益水平下追求最低风险。量化交易中的风险平价模型就是一种应用，它要求每个资产（或策略）对组合的整体风险贡献度大致相同，而不是简单地均衡分配资金。
"不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里。" 资金配置的终极体现是策略分散化。将资金分配到：
一个策略的亏损可能由另一个策略的盈利所弥补，从而平滑整体资金曲线，降低回撤。
风险管理和资金配置并非孤立存在，而是一个紧密协作的闭环系统。
通过计算每个策略的波动率、VaR和最大回撤，我们可以更合理地分配资金。例如，对一个波动率较高的策略，即使其历史收益很高，也应分配较少的资金（或风险预算），以控制其对组合的整体冲击。
科学的资金配置本身就是最前置、最主动的风险管理。通过控制单次交易和单个策略的暴露，它从源头上防止了风险的过度集中。
市场环境在变，策略的表现也在变。一个成熟的量化系统会定期（如每月或每季度）重新评估所有策略的风险收益特征，并据此调整资金配置，将资本从表现不佳或风险增高的策略，轮动到更具潜力的策略上。
在量化交易的圣杯中，Alpha（超额收益）模型决定了你能跑多快，而风险管理与资金配置决定了你能跑多远。
忽视这两者，再精妙的预测模型也如同在悬崖边驾驶一辆没有刹车的跑车，速度越快，毁灭的风险越大。唯有将系统的风险管理作为生存的底线，将科学的资金配置作为增长的引擎，才能在概率和不确定性的游戏中，建立起持续的竞争优势，最终实现长期稳定的复利增长。
这正是量化交易从一门"艺术"或"手艺"升华为一门严谨"科学"的关键所在。
免责声明：本文内容仅作为知识普及和教育目的，不构成任何投资建议。量化交易涉及高风险，可能不适合所有投资者。