feat: 全面优化迭代所有文档 - 增加数据说明+计算公式+名词解释+内部链接

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优化内容:
1. 30个核心文档增加附录(数据说明/计算公式/参数表/使用场景/常见误区)
   - 第一批: 量化基础/技术指标/策略/信号/品种/数据流/回测/风控/链上/EWO
   - 第二批: AI/案例复盘/多Agent/Hyperliquid/KOL/期权/RWA/券商/BTC/主流币
   - 第三批: ETH/SOL/BNB_DOGE/XAUT/代币化美股/信号优化/tradehk系统
2. 新增38个名词解释wiki条目(Delta对冲/Gamma/Theta/Vega/IV/VaR/CVaR等)
3. 更新全局术语表索引(79个术语/12大类/知识图谱/学习路径)
4. 新增内部链接体系(wiki式交叉引用)

wiki/名词解释/信息比率.md

@@ -0,0 +1,80 @@
+# DCA定投 (Dollar-Cost Averaging)
+
+🟢入门
+
+## 一句话解释
+DCA定投（Dollar-Cost Averaging）是一种投资策略，指无论市场价格如何，都定期以固定金额买入特定资产，旨在通过在价格波动中平滑买入成本来降低风险。
+
+## 详细解释
+
+### 背景与原理
+平均成本法（DCA）的核心思想是放弃预测市场的最佳买入时机，通过纪律性的、机械化的定期投资来应对市场的不可预测性。该策略的理论基础在于，通过在不同价位上持续买入，投资者可以在价格较低时购入更多数量的资产，在价格较高时购入较少数量，从而在长期内将平均持有成本维持在一个相对中低甚至更低的水平。这种方法有效地将“择时”这一高难度决策从投资过程中剥离，尤其适合于波动性较大但长期看涨的资产，如股票、指数基金和加密货币。其原理并非追求最高收益，而是通过分散单点投入的风险，构建一个更为稳健的长期投资组合。
+
+### 计算公式
+投资组合的平均成本计算公式如下：
+
+```latex
+AC = \frac{\sum_{i=1}^{n} (P_i \times Q_i)}{\sum_{i=1}^{n} Q_i} = \frac{\text{总投入成本}}{\text{总购入份额}}
+```
+
+其中：
+- `AC` 代表平均成本 (Average Cost)
+- `P_i` 代表第 `i` 次投资时的资产价格
+- `Q_i` 代表第 `i` 次投资时购入的资产数量
+- `n` 代表总投资次数
+
+对于严格的DCA策略，每次投入的金额是固定的（例如，每次投入 `C` 元），因此每次购买的数量 `Q_i` 将是 `C / P_i`。那么总投入成本就是 `n * C`。
+
+### 计算示例
+假设一位投资者决定每月向一只指数基金（ETF）投资1000元，持续5个月。每月的基金价格如下：
+
+| 月份 | 投资金额 (元) | 基金价格 (元/份) | 购入份额 | 累计投入 (元) | 累计份额 | 平均成本 (元/份) |
+|------|---------------|------------------|----------|---------------|----------|--------------------|
+| 1    | 1000          | 10.00            | 100.00   | 1000          | 100.00   | 10.00              |
+| 2    | 1000          | 8.00             | 125.00   | 2000          | 225.00   | 8.89               |
+| 3    | 1000          | 9.50             | 105.26   | 3000          | 330.26   | 9.08               |
+| 4    | 1000          | 11.00            | 90.91    | 4000          | 421.17   | 9.50               |
+| 5    | 1000          | 12.00            | 83.33    | 5000          | 504.50   | 9.91               |
+
+在5个月后，投资者总共投入了5000元，获得了504.50份基金。其最终的平均成本为 5000 / 504.50 ≈ 9.91元/份。而这5个月的算术平均价格为 (10+8+9.5+11+12)/5 = 10.1元。通过DCA，投资者获得了比市场平均价更低的成本。
+
+## 在量化交易中的应用
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+1.  **自动化定投策略**：在量化交易中，DCA是最基础也最常见的策略之一。交易系统可以被编程为在预设的时间间隔（如每日、每周）自动执行买入指令，买入固定价值的特定资产（如比特币或某支股票）。这消除了人工操作的延迟和情绪干扰，确保了投资纪律的严格执行。
+
+2.  **网格交易的变体**：DCA的思想与网格交易紧密相关。量化策略可以将DCA与价格水平结合，形成一种动态的DCA策略。例如，当价格跌破某个移动平均线时，不仅执行定投，还额外增加投资金额（即“智能定投”），从而在市场下跌时更快地降低成本。
+
+3.  **分批建仓与平仓**：对于趋势跟踪或均值回归等更复杂的策略，DCA可以作为入场和出场管理的一部分。当交易信号出现时，系统可以采用DCA方式分批次建立头寸，而不是一次性全仓买入，以平滑初始建仓成本，降低因入场点不佳而带来的早期浮亏风险。同样，在止盈或止损时也可以分批卖出。
+
+4.  **投资组合再平衡**：在多资产的量化投资组合中，DCA可用于执行再平衡操作。当某个资产的权重因价格上涨而偏离目标时，系统可以定期卖出一部分；反之，当权重偏低时，则通过DCA的方式定期买入，以维持投资组合的风险暴露和资产配置比例在预设范围内。
+
+## 数据规格
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+| 属性 | 说明 | 
+|---|---|
+| 数据类型 | float |
+| 取值范围 | 大于0 |
+| 单位 | 计价货币（如USD, CNY） |
+| 更新频率 | 根据交易频率确定，可为分钟、小时、天等 |
+| 典型数据源 | 交易所API、金融数据服务商（如Bloomberg, Refinitiv） |
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+## 常见误解
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+1.  **误解：DCA是一种稳赚不赔的策略。**
+    **正确理解：** DCA并不能保证盈利。它是一种风险管理工具，旨在降低买入成本，但如果投资的资产本身价值持续归零，DCA策略也无法避免最终的亏损。策略的成功高度依赖于所选资产的长期增长潜力。
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+2.  **误解：DCA在任何市场条件下都优于一次性总付投资（Lump Sum Investing）。**
+    **正确理解：** 在一个持续单边上涨的牛市中，一次性尽早投入所有资金的收益率通常会高于DCA。DCA的优势主要体现在价格波动较大或先跌后涨的市场环境中。
+
+3.  **误解：执行DCA策略后就可以完全不管了。**
+    **正确理解：** DCA虽然简化了买入决策，但并不意味着可以完全“撒手不管”。投资者仍需定期审视投资标的的基本面是否发生变化，并需要制定明确的退出策略（如达到目标收益后止盈），否则可能错失卖出良机或在市场逆转时无法保住利润。
+
+## 相关名词
+- [一次性投资](./Lump_Sum_Investing.md)
+- [价值平均](./Value_Averaging.md)
+- [网格交易](./Grid_Trading.md)
+- [投资组合再平衡](./Portfolio_Rebalancing.md)
+
+## 深入阅读
+- [Investopedia: Dollar-Cost Averaging (DCA) Explained](https://www.investopedia.com/terms/d/dollarcostaveraging.asp)
+- [Wikipedia: Dollar cost averaging](https://en.wikipedia.org/wiki/Dollar_cost_averaging)