docs: 预测超跌反弹策略研究成果归档（方法论/策略文档/研究记录/脚本）
- 新增 strategy_research_methodology.md（由果及因/12维/铁律/支撑压力规范） - 新增 predictive_oversold_strategy.md（v5定稿，年化18.57%） - 新增 deployment-plan-predictive-oversold.md（整合部署计划） - 归档 docs/research/（63份研究过程文档）+ scripts/research/（19个研究脚本） - 更新 docs/README.md 文档中心（策略研究章节）
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# MoFin 策略研究 · 状态与经验教训（2026-08-08 快照）
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> 本文档是后续所有策略研究工作的起点。每次开始新研究前，必须先读本文档。
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> 尤其是【方法论铁律】和【反复犯的错】两节——防止重蹈覆辙。
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## 一、方法论铁律（老莫反复强调，违反即方向错误）
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### 1.1 由果及因（逆推法）——唯一正确的研究路径
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- **先找到真实大涨段（果）→ 再分析大涨段前后可识别的特征（因）→ 归纳成因子组合 → 验证**
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- 绝不拍脑袋定指标，再去找数据验证（那是先射箭再画靶）
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### 1.2 禁止"固定"（拍脑袋）——所有固定都是错的
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- ❌ 禁止固定天数（"60日"、"前10日"、"前5日"）——为什么是60不是50？为什么是10不是20？
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- ❌ 禁止固定数值（"涨15%"、"RSI>70"）——为什么是15不是20？
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- ❌ 禁止固定阈值（"前10日资金流入"）——前30日吸筹+后10日洗盘，前10日就是流出
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- ✅ 正确：**区间/结构由数据自然定义**（swing 高低点、自然回调段），不是拍脑袋设定
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### 1.3 找"能识别的买卖点"，不是完美买卖点
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- 不追求吃完整段收益（1浪到5浪全吃）——那不可能
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- 只要中间一段：识别出"接下来会有一波上涨"（如3浪），吃到它就成功
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- 识别不了5浪顶，能在B浪顶出逃也是成功
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- **波浪理论只是参考，核心是方法论**
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### 1.4 买卖点必须是"结构确认点"，不是单日因子
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- ❌ 单日特征（当天RSI<40、当天资金流入）——**当天可能正在洗盘**，无法识别
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- ✅ 结构确认：下跌段结束 + 突破前高（跌势反转确认），是相对结构不是单日绝对值
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- 买点 = 一段可识别的**结构过程**，不是某一天的孤立数值
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### 1.5 禁止事后指标（用未来数据当信号）
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- ❌ "拉升当天资金流入"——资金不流入怎么拉升？这是拉升的结果，不是事前信号
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- ❌ "未来60日涨15%"——固定期间固定数值，智障标准
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- ✅ 事前指标：拉升**之前**出现的迹象（主力提前建仓、量价结构收敛）
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### 1.6 从选股开始就有策略介入
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- 参考 MoFin 五因子综合评分（趋势/动量/量能/波动率/风险 → 合成可排序分数）
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- 选股 = 多维度合成评分排序（不是单因子）
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- 评分用于**排序选池**，买卖点用**可识别结构状态**触发（两层分离）
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## 二、反复犯的错（血泪教训，每次犯完老莫暴怒）
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1. **拍脑袋定固定值**：60日、15%、前10日、RSI>70——反复出现
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2. **单日特征识别买卖点**：当天RSI/资金流——当天可能洗盘
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3. **事后指标当信号**：拉升当天资金流入
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4. **先射箭再画靶**：先定规则再验证，而不是从数据归纳
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5. **拿半成品问问题**：有bug先修bug，别拿一坨屎问老板怎么办
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6. **用固定出场规则**（P1/P2/P3固定RSI阈值）——又是拍脑袋
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7. **评估指标本身拍脑袋**：fwd_high60>=30% 是"60天内某刻摸到+30%"——路径无关
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8. **反复在"换因子/调出场/改评分"打转**，无证据循环
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## 三、数据资产（246服务器 /tmp/ 目录）
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| 文件 | 内容 | 大小 |
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|---|---|---|
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| mofin_winner_panel.pkl | 全市场729万行面板（技术/资金/消息/行业/大盘因子+前向收益） | 860MB |
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| mofin_12d_panel.pkl | 12维全市场先验面板 | 534MB |
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| mofin_rel_features.pkl | 相对RSI特征（个股RSI-市场RSI、分位） | 1.07GB |
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| mofin_buy_sell_points.csv | 8994真实买卖点（弱市8798+牛市196） | 729KB |
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| mofin_swing_points.csv | 1827显著涨幅段（swing定义，含买/卖点12维特征） | 429KB |
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| mofin_waves.csv | 1688个波浪3浪结构 | 135KB |
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| mofin_bull_true_points.csv | 牛市196真实买卖点 | 12KB |
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### 关键结论：相对RSI分位（个股vs市场）单独用无效
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- 相对强/弱分桶右尾几乎无差异（24.5%~25.6%）
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- 相对分位 × 大盘状态交互：极弱市相对强反而差(-1.78pp)，强势市相对强好(+0.90pp)
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- **相对分位不能单独用，含环境信息但需组合**
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## 四、已验证的策略结果
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### ✅ 唯一成功：v4（弱市精选+分仓止盈）
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- 买入：大盘RSI<45 + 个股RSI 32-38（温和超卖）+ bias20 -0.05~-0.10 + ret1>3.7%（强启动）+ flow5>0
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- 分仓止盈 P1/P2/P3（但这是固定阈值——后续要改成结构确认）
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- **年化13.5% / 回撤-11.5% / 胜率79% / 盈亏比3.07 / 207笔**
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- 注意：因子区分度只有0.5（中等），后续优化无显著提升
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### ❌ 失败的尝试（及原因）
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| 尝试 | 结果 | 失败原因 |
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|---|---|---|
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| 技术面单因子（RSI/bias） | 区分度弱 | 单因子无预测力 |
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| 资金面flow5>0 | 组合级全亏 | 资金流入是拉升结果（事后指标） |
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| 波浪理论识别3浪 | 真3浪仅3%，量价特征区分度0.00-0.21 | 波浪在A股兼容率低（46%），且需量价确认 |
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| 逆推评分（拟合权重） | 选股有效(37%vs23%)但转策略全亏 | 评估指标错配+高分桶异质混合 |
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| 弱市评分→固定出场 | 年化-6.5%~-14.6% | P&L拆解显示漏水点在"深回撤票" |
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| 相对RSI分位 | 无效 | 相对分位单独无预测力 |
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## 五、P&L拆解关键发现（Oracle诊断+实证）
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弱市评分策略 12360 笔信号拆解：
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- 命中率 27.1%（60日内摸到+30%）
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- **命中前等待>30天占85%** —— 命中太慢，资金占用
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- **深回撤(<-20%)占44%，其中命中率仅6%** —— 大部分票先深跌20%+，到不了+30%
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- 浅回撤(-10~0%)命中率71% —— 只有浅回调的票能命中
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- EV = 0.27×30% − 0.73×10.1% = +0.8%/笔（理想化，真实出场更差）
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**核心结论**：漏水点是"深回撤票"（44%先跌20%+）。v4之所以有效，是用"温和超卖"（RSI32-38而非深度超卖）避开了深跌票。
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**但关键限制（老莫提醒）**：深回撤/浅回调是未来数据，T日无法判断。真正的挑战是：**用T日可见的结构特征，识别出"会浅回调后大涨"的票**。
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## 六、下一步方向（老莫确认的）
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### 6.1 买点 = 结构确认点（非单日因子）
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- 下跌段结束 + 突破前一个swing高点（跌势反转确认）
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- 分析大涨段启动的"突破确认点"相对前一段下跌结构的特征（下跌幅度/时间/量能收缩）
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- 不是看突破当天单日，而是看突破前那一段下跌的可识别结构
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### 6.2 两层架构（对齐MoFin）
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- 选股层：评分（多维度合成）仅用于排序选池
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- 触发层：买点/卖点用可识别结构状态触发（非分数阈值）
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### 6.3 出场层（之前从未认真做过）
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- 从8994个真卖点反推"可识别卖点特征"（结构确认，非固定值）
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- 出场必须是可识别状态，不是固定止损/目标
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### 6.4 评估口径
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- 不用"右尾命中率"（路径无关）做决策
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- 用"按真实规则实现的净收益分布"（每笔收益、胜率、盈亏比、净成本年化）
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- 保留路径感知：先触+20%且未先触-10%
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### 6.5 分市场建模
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- 弱市（大盘RSI<45）：靠超跌反弹
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- 牛市（RSI>=55）：靠趋势/资金/龙头
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- 两市场最强因子完全不同：弱市=大盘恐慌度，牛市=个股资金流+趋势强度
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- 参考MoFin"分方向独立建模"（趋势策略vs均值回复策略独立）
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## 九、2026-08-08 晚间研究结论（Ralph Loop 全周期策略探索）
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### 9.1 重大市场认知（面板实证，729万行全市场）
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**大盘状态与未来收益高度单调**（fwd_ret60）：
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| 大盘状态 | 均值 | 中位 | 胜率 |
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|---|---:|---:|---:|
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| <35 极弱 | **+6.8%** | +1.8% | 54% |
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| 35-45 弱 | +1.0% | -2.2% | 44% |
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| 45-55 震荡 | +0.5% | -2.3% | 44% |
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| 55-65 强 | -0.2% | -2.9% | 42% |
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| >65 极强 | **-1.7%** | -4.4% | 39% |
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**核心结论：大盘越弱→未来收益越高（超跌反弹是A股主要收益来源）；大盘越强→未来收益越差（追高即亏）。**
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- 牛市中个股位置同样单调：牛市+超跌(RSI<30) +0.4% > 牛市+极强(RSI>75) -2.4%
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- 分年：2017（牛市占比51%但全年-6.5%）= 结构性熊市反例；2025（牛市48%）+9.4%
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### 9.2 "牛市独立策略"方向被排除（三条路全失败，用真实日期验证）
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| 尝试 | 面板/回测结果 | 失败原因 |
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|---|---|---|
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| 行业内RS5确认（启动后5日相对强度>0.8） | 真实日期重算 +0.8%（vs 基线+1.5%） | **pivot行位移bug假象**（+12.4%是假的） |
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| 牛市深回调买入（距高点-10~-25%） | -1.7%（差于基线+2.4%） | 幸存者偏差（196个成功点特征不可外推） |
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| 牛市强者恒强（flow5>0+创新高+ret1>2%） | +1.4%（vs 牛市基线-0.7%） | flow5分位单调性极弱（-0.3%~-0.1%） |
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### 9.3 v3 验证（极弱市+深超跌+当日启动）
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- 面板：`mkt_rsi<35 + RSI<35 + ret1>2%` → **+7.4%/胜率59%/大涨23%**
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- 资金模拟（5仓等权100万）：年化4.6-4.9%、回撤-28%、胜率51% —— **不及v4**
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- 原因：信号太稀（日均持仓仅1.3仓，极弱市时段仅占9%），资金利用率低
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### 9.4 v4 增强尝试（用大盘分层洞察优化v4）
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- 放宽条件（极弱市RSI<45/全超跌）→ 样本从2.4万增到55万，但均值从9.7%降到5.0-6.7%
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- **结论：v4的严格过滤（RSI<40+bias60<0+sec_above=False+ret1>2%+news3>=1）是alpha来源，放宽即稀释**
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- **v4 仍是最优策略（面板+9.7%，资金模拟年化13.5%/回撤-11.5%/胜率79%）**
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### 9.5 方法论新教训（写入铁律）
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1. **pivot 宽表 shift()/pct_change() 是行位移**——停牌股票会让前向收益错位，产生虚假信号。**必须用真实交易日序列/真实价格买卖验证**（v4 的 buy_sell_points 是真实价格，所以可靠）
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2. **幸存者样本特征不可外推**：196个成功买卖点的平均特征（如"深回调-14.8%"）做全市场规则 → 大面积误伤（-1.7%）
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3. **样本内对比 ≠ 事前筛选**：8798买卖点内部"大涨vs平庸"差异显著(t=3.7-6.5)，但同规则全市场筛选失效（方向甚至反转）
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4. **严格过滤是alpha来源**：放宽条件增加信号量但稀释质量（v4a/v4c 证实）
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5. **"分市场建模"的修正认知**：A股不是"弱市超跌+牛市追强"，而是**"弱市超跌反弹（唯一alpha）+ 牛市防御（避免追高亏损）"**
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### 9.6 待老莫确认的方向
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- "覆盖全市场周期"的正确组合可能是：**弱市/极弱市全力v4（超跌反弹），牛市/极强市轻仓防御**，而非独立的牛市策略
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- 牛市真正的机会可能在于"超跌反弹"同样适用（牛市+RSI<30 也有+0.4%），只是收益小于弱市
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- 下一步可选：①v4资金模拟的出场层优化（老莫6.3方向，从未认真做）②极强市防御策略（如何避免-1.7%的追高亏损）
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### 9.7 真实卖点逆推（出场层，原则文档6.3方向，2026-08-08晚执行）
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- 数据：8798真实买卖点（swing定义）的 sell_date 特征（真实日期，宽表只读）
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- **bias60 是最强出场信号**：卖出时 bias60 分位0→卖后20日+1.5%，分位3→-4.6%（分位越高越该卖）
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- **卖对了(卖后跌10%) vs 卖早了(卖后涨15%)** 的区分特征：
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| 特征 | 卖早了 | 卖对了 | t值 |
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|---|---|---:|---:|
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| bias60 | 0.252 | 0.318 | **-9.1**（卖对时远离60日线）|
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| bias20 | 0.159 | 0.195 | -8.3 |
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| 量比 | 1.375 | 1.500 | -6.6（卖对时放量）|
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| RSI | 75.2 | 74.0 | **+3.3（RSI区分最弱）** |
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| 持有天数 | 39.3 | 34.3 | +11.3 |
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- **结论：可识别卖点 = bias60高（远离60日线）+ 放量（高位放量滞涨）。固定RSI出场（P1/P2/P3）是最差的选择**——印证老莫"固定出场规则又是拍脑袋"
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### 9.8 v5 验证：结构出场 vs 固定RSI出场（同买入信号，2026-08-08晚执行）
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- 买入：v4条件（mkt_rsi<45+rsi<40+bias60<0+sec_above=False+ret1>2%+news3>=1）
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- 出场对比：
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| 版本 | 交易 | 均值 | 胜率 | 年化 | 回撤 |
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|---|---|---:|---:|---:|---:|
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| v4固定RSI出场 | 548 | +2.93% | 44% | 4.7% | **-57.3%** |
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| v5结构出场(bias60>0.30/0.20+放量/40日) | 599 | +2.01% | 40% | **6.6%** | **-39.1%** |
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- **结构出场年化+40%、回撤改善18pp**——出场层方向被验证有效
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- 注意：此回测 v4 止损率78%（468/599）高于此前会话验证的 v4（胜率79%），因买入条件细节（limit_up|hi20_new|ret1 三选一 vs 单独ret1）和分仓止盈计数不同。绝对年化不可跨会话直接对比，但**相对比较（结构vs固定）有效**
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- **待做**：出场层完整调优（bias60阈值/量比阈值/时间退出组合网格搜索）+ 与买入信号联动优化
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### 9.9 v6b 出场层网格搜索（2026-08-08晚执行，预计算路径法）
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- 买入固定 v4；45组网格（bias60 0.25-0.6 × 量比1.3-1.8 × 时间退出30/40/50）
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- **结果**：
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| 指标 | 最优组合(bias60>0.35+量比1.8+30日) | 基线(仅止损+40日) |
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|---|---|---:|
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| 每笔均值 | **+3.34%** | +0.03% |
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| 胜率 | 53% | 50% |
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| 盈亏比 | 1.44 | — |
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- **结构出场比无结构基线提升 110 倍（+0.03%→+3.34%）——出场层价值巨大**
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- 敏感性：时间退出30日最优（3.26%>40日3.16%>50日3.10%）；量比1.8略优；bias60阈值不敏感（0.25-0.6均在3.15-3.21%）——**"有结构出场"本身是关键，阈值不敏感**
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- **瓶颈：买入信号质量限制上限**（27%票直接止损，胜率仅53%）
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### 9.10 v4买入信号路径诊断（2026-08-08晚执行）
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- 6846信号：先触-15%止损27%，先触+30%止盈17%，40日未触发56%（平均最大涨幅+12.9%）
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- **止损 vs 止盈的入场特征几乎无差异**（除大盘RSI t=7.3）——入场时无法区分会止损/会止盈的票（印证老莫："深回撤/浅回调是未来数据，T日无法判断"）
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- **56%时间退出组平均最大涨幅+12.9%**——出场层的真正价值在"让时间退出组多赚"（bias60不高就不卖，利润奔跑），不在"减少止损"
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## 七、实盘数据累积（已部署）
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- `live_data_collector.py`：每日15:05（交易日）自动累积热点行业/资金流/个股快照
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- 输出：`/home/hmo/MoFin/data/live_data/YYYY-MM-DD.json`
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- 目的：龙虎榜等历史无法回补的数据，从当前开始累积，定时回测调整
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## 八、工程注意
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- MoFin venv 无 scipy → 用 rank().corr() 或手动t检验
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- sector_index_daily 有脏数据（close=0十倍跳变）→ 用 rolling 中位数清洗
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- 板块名映射：262精确+34手动（芯片→半导体系列）
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- 资金管理模拟：买入前检查现金，避免负现金
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## 九(续)、2026-08-08 深夜突破：买点 = 拉升前"那一段时期"的超跌特征
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> 老莫反复纠正：买卖点不是某一天，是**那一段时期**。此前的错误全是"单日快照"。
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### 9.11 买点时期特征逆推（正确方法：时期维度）
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- 果：1827个swing显著拉升段（真实买卖点，非抽样）
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- 因：**buy_date 前20个交易日的时期特征**（不是buy_date当天）
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- **拉升段 vs 同期未拉升(3.8万对照)的时期特征差异**：
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| 特征 | 拉升段 | 未拉升 | t值 |
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|---|---|---:|---:|
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| 期末bias20 | -0.035 | +0.002 | **-12.2**（拉升前在MA20下方）|
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| 期末距高点 | -0.119 | -0.075 | **-18.6**（拉升前距高点更远）|
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| 时期振幅 | 0.337 | 0.227 | +6.4（拉升前波动更大）|
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| 下跌形态占比 | 42% | 31% | —（拉升前更多是下跌段）|
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- **画像：拉升前那段时期 = 下跌+超跌+MA20下方+距高点远+大波动**（t=6~18，极强）
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### 9.12 超跌时期买点事前验证（真实日期，318万样本）
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- 规则：bias20<0 + 距60日高点<-10% + ret20<0（当时可见）
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- **结果：超跌 fwd40 +4.4%（胜率50%）vs 趋势中 -0.6% vs 基线 +2.4%**
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- 深度单调：距高点-40%以下 **+48.8%**（极端超跌）
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- **牛市/弱市同一买点**：超跌+弱市 +3.8%、超跌+牛市 +2.7%（都是超跌，不是追高）
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### 9.13 主线行业层被否决（t=-8.5）
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- 主线行业(动量分位>0.7+量能<0.4) × 超跌：+3.2% **<** 全市场超跌 +4.5%
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- **"识别主线行业"作为选股层不成立**——超跌本身才是alpha，行业层多余
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- 分年：2017/2018/2023/2026亏，2019/2020/2021/2024/2025赚（超跌反弹在弱市年有效）
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### 9.14 核心方法论结论（回应老莫）
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- **选股=买点=拉升前那段超跌时期**，牛市弱市同一买点，不需要"识别主线行业"
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- 反复犯的错总结：①单日快照≠时期特征 ②事后分类（识别Top行业）≠事前可赚 ③样本内对比≠全市场事前验证 ④pivot位移假信号 ⑤幸存者样本不可外推
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- 待做：超跌时期买点的完整资金模拟（对齐v4标准）
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### 9.15 风控测试结论（2026-08-08深夜续）
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- **止跌企稳确认是错的**：+当日止跌/近3日企稳 → fwd40 从+4.5%降到+2.1%（真超跌买点在"还在跌"时，等企稳就晚了）
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- **大盘RSI窗口过滤改善有限**：2017/2018 无论怎么过滤仍亏（-2.2%/-1.3%）——**生态问题非过滤问题**
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- **可靠资金模拟（预计算路径，7.4万笔）**：2016-2018每笔-3.0%（失效）、2019+每笔+2.3%（有效，2024/2025年化60-90%）
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- **教训：逐日资金循环模拟引擎不可靠**（参数微调年化23.2%↔3.9%），必须用预计算路径法（v6b验证过的）
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- **最终定位：超跌买点是"2019+生态"策略，不是全周期策略；牛市无alpha是数据事实**
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- 回测用次日开盘价入场（杜绝信号日收盘买的未来幻觉）
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## 十、2026-08-09 牛市叙事策略研究（老莫纠正："我们本来在研究牛市策略"）
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### 10.1 跑偏纠正
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- 前几天一直在研究超跌反弹（弱市逻辑），甚至发现 v_weak 已是实盘弱市策略——偏离了牛市策略目标
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- **关键认知：叙事行业（2020新能源/2024AI）是消息面+基本面驱动，不是技术动量**。之前用动量识别行业是错的维度
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### 10.2 叙事行业真实存在（新闻热度证实，stock_news 403万条）
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- 通信设备(AI算力)新闻峰值：2024-04/2025-04/2026-04（年年4月叙事爆发）
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- 半导体：2024-10/2025-04/2026-04；电动乘用车：2025-02
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- **新闻升温(heat_ratio>1.5) fwd3m +3.0% vs 不升温+1.2%**；2025/2026年叙事识别在变有效(+2.1pp/+9.0pp)
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- 但月度命中率20.8%≈随机——**热度爆发时已涨（是结果非原因）**
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### 10.3 叙事+龙头持有（牛市策略，经得起路径模拟）✅
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- 买入：新闻升温行业 + 行业内市值Top25%龙头（月频）
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- 出场：止损-15%/bias60>0.35/40日
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- **可靠资金模拟（1.4万笔）：年化23.1%、胜率47%、盈亏比1.66**
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- 分年：2019 +79.7%、2024 +52.1%、2025 +119.3%、2026 +48.8%（当前生态极强）
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- 生态：2020+每笔+3.5% vs 2016-2019 +1.6%
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### 10.4 🔴 路径模拟关键教训（最重要）
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- 超跌精选组合（15万信号）路径模拟：**均值-5.6%、胜率14%、止损触发85%**
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- **面板 fwd40（+24.9%）只看40日后点收益，路径模拟先触-15%止损——超跌信号后经常先深跌15%再反弹，路径模拟在反弹前割肉**
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- **印证老莫："深回撤/浅回调是未来数据，T日无法判断"**
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- **修正：之前所有"面板fwd40正收益"结论（超跌+4.5%、精选+24.9%）经不起路径模拟检验**
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- **v4 为什么可靠：它验证时就用真实路径+止损（胜率79%是真实交易胜率）**
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- **方法论新铁律：任何策略必须用路径模拟（止损+bias60+时间退出）验证，面板fwd40正收益不可作为可交易证据**
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### 10.5 结论
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- **唯一经得起路径模拟的：叙事龙头（年化23.1%）+ v4（年化13.5%）**
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- 牛市策略 = 叙事龙头持有（新闻升温行业+基本面龙头），当前生态极强
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- 超跌精选的面板高收益是假象（止损85%）——需深挖如何降低止损率
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- 待做：叙事龙头入场时机优化（降低止损率）
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