spec: 综合分列说明写清楚——置信系数(成交/40×月份/6线性打折)+效率因子(信号比≤2/5/10/10各档)具体公式

specs/strategy.json

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    },
    "composite": {
     "label": "综合",
-    "desc": "综合评分（0-100+）：收益(30)+胜率(20)+夏普(20)+盈亏比(15)+回撤(15) 加权。受置信系数修正：样本<40笔或覆盖月份<6月会打折。分数高=多维度均衡好。",
-    "see": "置信系数：样本量×普适月份，小样本/单窗口策略可信度打折"
+    "desc": "综合评分（0-100），多维度均衡度。完整公式：\n综合 = (收益分30 + 胜率分20 + 夏普分20 + 盈亏比分15 + 回撤分15) × 置信系数 × 效率因子\n各分项：收益分=min(总收益%,100)/100×30；胜率分=胜率%/100×20；夏普分=min(max(夏普,0),20)/20×20；盈亏比分=min(盈亏比,5)/5×15；回撤分=(1-min(回撤%,50)/50)×15。\n⚠️ 置信系数（样本可信度，具体打折方式）：\n置信 = min(1, 成交笔数/40) × min(1, 覆盖月份/6)\n  - 成交笔数<40 线性递减：20笔→0.5，10笔→0.25，5笔→0.125\n  - 覆盖月份<6月 线性递减：3月→0.5，1月→0.17\n  - 两者相乘：成交20笔×覆盖3月 = 0.5×0.5 = 0.25（打2.5折）\n  - 成交≥40笔 且 覆盖≥6月 → 置信=1（不打折）\n⚠️ 效率因子（2026-08-17 新增，信号/成交比惩罚）：\n效率 = 信号/成交比 ≤2→1.0；2~5→0.9；5~10→0.75；>10→0.5\n  - 比值过大 = 大量信号未实际成交（信号密集抢仓位/持仓重叠），质量打折\n  - 例：b_td1 信号5000/成交353（比14.2）→ 效率0.5，综合分直接减半",
+    "see": "分数高=多维度均衡好。对比策略时优先看综合分+普适分；小样本(<40笔)/单窗口(<6月)/信号比(>10) 都会大幅扣分"
    },
    "sharpe": {
     "label": "夏普",