杠杆下的镜像：从5万放大到50万，你真的能承受多少损失？
想象一笔5万元自有资金，借力10倍杠杆构建50万元仓位：借入45万元，权益5万承担第一波损失。若市场下跌x%，仓位缩水为50万×x，权益剩余为5万−50万×x。临界点x=10%时，权益为零（爆仓）；若下跌11%，你不仅失去5万，还需补偿50万×1%＝5千元，负债开始出现。极端情形仓位归零时，借款45万元仍需偿还，合计你的实际损失为50万元（已损的5万+需偿还的45万）。
融资模式并非只有“借钱做多”：保证金交易、场外差价合约（CFD）、期货与回购（repo）各自的清算与追保机制不同，导致投资者在价格波动中的责任差异（见BIS与CFA关于杠杆与保证金的讨论）[BIS,2011][CFA,2019]。例如期货有每日结算机制，会把损失“磨平”；CFD可能在单次极端波动中产生追缴风险。
行为经济学告诉我们，投资者常见错误加剧杠杆风险：过度自信、追涨杀跌与忽视流动性（Kahneman & Tversky 风险偏好理论）。表现上，短期高回报策略吸引大量资金，但绩效排名存在幸存者偏差——排名靠前并不总等于稳健（见Sharpe关于绩效评估的方法论）。
波动性是杠杆的放大器：相同的资产波动率，在杠杆下呈指数级放大。风险分级应当把“杠杆倍数”、“持仓期限”、“流动性”与“对手方清算机制”纳入复合评分。一个可行的五级风险框架：A（低杠杆+高流动性）→ E（高杠杆+低流动性与长仓期）。
智能投顾与风控自动化能够显著降低暴露：自动止损、动态保证金通知、情景压力测试与机器学习的回撤预测，可以把暴露时间和幅度压缩，但无法完全消除极端事件（参见Robo-advice实证研究）[CFA,2017]。
分析流程示例：1) 确定杠杆倍数L与初始权益E；2) 计算仓位P=E×L与借款B=P−E；3) 模拟价格跌幅d，对应权益变动E' = E − P×d；4) 找到爆仓阈值d* = E/P；5) 模拟清算、手续费与滑点，得出净应付额；6) 生成风险等级与对冲/减仓建议。
一句话提醒：杠杆是放大器，放大的不仅仅是收益，还有所有无法承受的损失。金融工具的设计、投资者行为与平台的清算机制共同决定了“你要赔多少钱”的最终答案。
互动投票：
1) 如果你有5万元，你会接受10倍杠杆吗？（会/不会/视情况）
2) 你更信任人工投顾还是智能投顾？（人工/智能/混合）
3) 在下跌10%之前，你希望平台如何处理你的仓位？（自动平仓/通知补仓/不干预）
4) 你是否愿意支付额外费用换取更严格的风控？（愿意/不愿意）
评论
小明
写得很实用，例子一看就懂，尤其是计算过程。
Eva88
对杠杆风险有了更直观的认识，智能投顾部分想了解更多实现细节。
投资小白
之前不懂爆仓原理，现在知道临界点是怎么来的了，受教！
ZhangWei
建议补充不同平台的追保规则差异，实操很重要。