用量化逻辑解读美邦服饰（002269）：信号、资金与回报的可验方案
一只股票的节奏，比心跳更能说明美邦服饰（002269）现在的舞步。把主观情绪剥离，用可量化的信号与资金模型去操作，胜率和收益都不是运气。投资信号层面：采用50日/200日均线金叉作为趋势确认（条件：50日均线上穿且收盘价位于50日均线之上）；MACD柱持续为正且12,26,9参数下MACD线>Signal线；RSI(14)保持在40-70之间为最优入场区间。若同时满足三项，则触发“趋势确认”信号。趋势判断可用ADX(14)>20作为趋势强度过滤器。量化回测示例（说明参数来源与方法）：假设过去252日的日均回报μd=0.0005（0.05%），日波动率σd=0.015（1.5%），年化收益μ≈μd*252=12.6%，年化波动率σ≈σd*√252≈23.8%，若无风险利率rf=3%，Sharpe=(12.6%-3%)/23.8%=0.40，作为基准评估策略改进空间。投资回报最佳化：设置目标/止损比为2:1，利用Kelly公式估算最优仓位：设胜率p=0.55，平均盈亏比b=1.5，则f*=(b*p-(1-p))/b≈(1.5*0.55-0.45)/1.5≈0.116（即11.6%资金为理想仓位上限），再以风险预算法取其50%-75%以防估计偏差。投资执行与资金控制方法：采用ATR(14)确定止损距离，若ATR% = 2%，每笔最大下行风险设为组合的1%（风险资本100,000元则单笔风险1,000元），单笔仓位=风险金额/(止损距离%*买入价)。举例：价格10元、ATR%=2%、止损设在6%处，则可买入份额≈1,000/(0.06*10)=1,667股。投资效益显著性的衡量：用CAGR、最大回撤(MDD)与信息比率(IR)三指标综合评估；示例回测结果（基于上面信号与仓位规则的历史样本假设）显示：CAGR≈15%-22%，MDD≈8%-15%，Sharpe≈0.8-1.2（仅示例，真实数值依赖历史数据）。详细分析过程始终可复现：1)数据—收盘价、ATR、指标；2)信号规则化；3)回测（滑点0.1%，佣金0.02%）；4)风险预算与仓位调整；5)绩效评估并以蒙特卡洛验证稳健性。把复杂转成可执行步骤，既能保守控制资金，又能在趋势确认时放大发挥。
你想哪个方向我做成可下载的量化回测脚本？
A. 只要信号与回测（Python）
B. 加入实时仓位管理表格（Excel）
C. 完整入场/出场执行策略（含滑点模拟）
D. 我想投票但需要更多历史数据支持