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波动率目标组合(VT)：不预测方向，只用过去已实现波动做 w_t=σ_target/σ̂_t 缩放敞口。合成市场(年化波动 30.6%)下把波动砍到 15.9%、回撤从 −86% 压到 −56%。附完整 Python 与六类真实陷阱（中阶）。

单资产的时序动量(过去涨就继续做多、过去跌就做空)本身信号很弱，一到震荡就被反复打脸。真正的威力在『把它跨资产做』：股、债、商品、外汇四条腿各自打时序动量、各自做波动率目标化，再等风险聚合成一个『宏观动量』组合——不同资产的趋势彼此错开，某条腿被震荡打脸时另几条腿还在赚趋势的钱。本文用 12 年合成四资产面板演示：单资产择时 Sharpe 只有 1.1~1.3，聚合后组合 Sharpe 2.41、年化 12.5%、最大回撤只有 −9.6%，明显优于波动目标 buy&hold(Sharpe 1.95)与原始等权持有(Sharpe 1.48)；并诚实交代趋势信号弱、切换成本、波动率目标的杠杆陷阱、相关性抱团四类实战问题(中阶)。

波动率不是常数，而是「牛相低波动/熊相高波动」两副面孔轮流登场。本文从零实现 2 状态马尔可夫区制(MS)模型，把日收益切成隐藏波动区制，并演示 regime 波动率目标如何把回撤从−60%压到−31%，附完整 Python 与五类真实陷阱。

风险平价把风险而非本金切成均等一份，波动率目标把组合波动钉在既定目标。本文用股/债/金/商品 4 资产从零实现二者，并展示融合方案如何把回撤砍到等权的一半。