天创优配：从数据到决策的全维度投资操盘手册
一条看似平常的K线，可能藏着下一段收益的入口——这是对天创优配进行投资前必须怀抱的敏锐。
投资回报评估：首先收集公司年报、季报与Wind/同花顺的历史数据，计算历史净利率、ROE、自由现金流和市盈率区间；以DCF（贴现现金流）与相对估值并行，做三档情景（悲观/中性/乐观）给出期望收益率与回收期。引用现代投资组合理论与夏普比率（Sharpe, 1966）评估风险调整后收益。
买入信号：定义明确且可量化的信号组合——基本面触发（ROE连续三季提升或业绩预告上修）、技术面触发（50日均线上穿200日均线或MACD金叉且成交量放大）、资金面触发（机构持仓增加、北向资金净买入）。三类信号同时满足，优先级提升，降低伪信号概率。
行情趋势评估：采用多周期趋势确认（周线把握中长期趋势，日线把握入场节奏，小时线管理仓位）。用ADX判断趋势强度，RSI监测超买超卖，结合行业景气度与宏观流动性判断持续性。
收益计划与投资效率提升：制定分段止盈与加仓规则（例如目标收益率+分批止盈：10%卖出30%、20%再卖出40）、严格止损（亏损5%–8%触发），并用仓位管理与期望回报-回撤比（目标Sharpe>0.8）提升效率。通过委托限价、算法交易减少滑点，定期再平衡以降低交易成本并优化税务安排。
盈亏分析：建立交易日志，进行归因分析（基本面/技术面/宏观变动/执行差错），计算每笔交易的盈亏、最大回撤与盈亏比，识别持续拖累因子并闭环改进。
详细流程概要：一、数据采集与清洗；二、基本面打分与估值；三、技术与资金面信号设计；四、风险与仓位管理规则制定；五、模拟回测与情景检验；六、实盘执行与日志回顾；七、迭代优化。上述方法参考公司年报、Wind数据库与CFA投资框架，并借鉴Markowitz组合优化理念以控制风险分散（Markowitz, 1952）。
结语：将逻辑化、量化与纪律性结合，能把对天创优配的直觉转化为可复制的盈利系统。在不确定市场中，系统化永远比侥幸更可靠。
互动投票（请选择一项并说明理由）：
1) 我会立即按文中规则分批买入；
2) 我需要更多基本面数据再决定；
3) 我倾向观望等待更明显的技术信号；
4) 我更看重行业宏观因素，暂不交易。