diff --git a/deploy/profile-scripts/promote_candidates.py b/deploy/profile-scripts/promote_candidates.py
index f21d5fe5..9586cca9 100644
--- a/deploy/profile-scripts/promote_candidates.py
+++ b/deploy/profile-scripts/promote_candidates.py
@@ -120,8 +120,8 @@ def main():
             processed += 1
             continue
         # 超跌类策略豁免 RR 门槛（超跌反弹 RR 天然 <2，用策略自带参数即可，同 p_oversold 先例）
-        if _rr < 2.0 and cand_sector not in ("p_oversold", "b_td1_v3", "b_td1"):
-            print(f"  ⏭ {code} {name} RR={_rr:.2f}<2.0，不入自选")
+        if _rr < 1.0 and cand_sector not in ("p_oversold", "b_td1_v3", "b_td1"):
+            print(f"  ⏭ {code} {name} RR={_rr:.2f}<1.0（保底门槛），不入自选")
             processed += 1
             continue
         # 用候选自带参数（不再重锚定）
@@ -164,7 +164,7 @@ def main():
                 WHERE status='active' AND decision_type='自选策略'
                 AND code != ?
                 ORDER BY COALESCE(rr_ratio,0) ASC, updated_at ASC LIMIT 1""", (code,)).fetchone()
-            if weakest and (weakest[2] or 0) < 2.0:
+            if weakest and (weakest[2] or 0) < 1.0:
                 conn.execute(
                     "INSERT INTO watchlist_log (code, name, event, reason, old_signal, new_signal, price) "
                     "VALUES (?,?,?,?,?,?,?)",
diff --git a/deploy/profile-scripts/watchlist_auto_exit.py b/deploy/profile-scripts/watchlist_auto_exit.py
index bf76e5d4..002ba564 100644
--- a/deploy/profile-scripts/watchlist_auto_exit.py
+++ b/deploy/profile-scripts/watchlist_auto_exit.py
@@ -77,8 +77,8 @@ def main(dry_run=False):
             _rr = conn.execute(
                 "SELECT rr_ratio FROM holding_strategies WHERE code=? AND status='active'",
                 (code,)).fetchone()
-            if _rr and _rr[0] is not None and 0 < _rr[0] < 2.0:
-                reasons.append(f"RR={_rr[0]}<2.0")
+            if _rr and _rr[0] is not None and 0 < _rr[0] < 1.0:
+                reasons.append(f"RR={_rr[0]}<1.0（保底）")
         except Exception:
             pass
 
diff --git a/docs/RR分析结论.md b/docs/RR分析结论.md
new file mode 100644
index 00000000..b788fb3b
--- /dev/null
+++ b/docs/RR分析结论.md
@@ -0,0 +1,90 @@
+# RR（盈亏比）与最终结果关联分析结论
+
+> 日期：2026-08-17
+> 背景：老莫要求回溯各高分策略选股时选入的 RR，探究 RR 与最终结果是否有关系，以决定 RR 阈值设定。
+
+## 数据来源
+
+- 数据库：`strategy_research.results_json.trades`（各策略严格按规则回测的逐笔交易）
+- 样本：123,049 笔交易，15 个策略版本合并（v_mr/v_mr2/v_weak/v1.0/hk_pe_oversold/v2.0/hk_pe_mom/hk_mr2/v3.0/v_mr3/v_oversold/v7.1/v8.1/v_combo/v5.0）
+- 每笔含 entry_price / exit_price / stop_loss / target / profit_pct / exit_reason / hold_days
+
+## 核心指标定义
+
+- **计划 RR**（选股时）：`(target - entry) / (entry - stop_loss)` —— 止盈/止损参数的比例
+- **实际 RR**（退出时）：`(exit - entry) / (entry - stop_loss)` —— 退出结果的度量
+
+## 分析结果
+
+### 1. 计划 RR vs 最终结果（全局，123,049 笔）
+
+| RR区间 | n | 胜率 | 均收益% | 均持仓天 |
+|--------|---|------|--------|---------|
+| <1.5 | 28240 | 45.2% | 0.82 | 31.9 |
+| 1.5~2.0 | 23268 | 40.2% | 1.74 | 55.5 |
+| 2.0~2.5 | 60057 | 50.1% | 3.04 | 28.2 |
+| 2.5~3.0 | 7533 | 40.6% | 1.82 | 62.3 |
+| ≥3.0 | 3951 | 41.2% | 2.65 | 50.0 |
+
+**Pearson 相关系数 r ≈ 0.05** —— 计划 RR 与收益几乎无线性相关。
+
+### 2. 分策略规律不一致（重要）
+
+| 策略 | 观察 |
+|------|------|
+| v_mr / v_weak | RR 全部集中 2.0~2.5（胜率 53.6%） |
+| v1.0 | RR 越高收益越好（0.20→1.14%），≥3.0 回落 |
+| v_mr2 | RR 高反而收益低（2.08→1.10%） |
+| hk_pe_oversold | RR 越高收益越好（9.77→13.78%） |
+| v8.1 / v_combo | RR<2.0 区间收益最好（11.43%/16.68%） |
+
+→ **RR 与结果的关联是策略特性相关，不是全局规律**。
+
+### 3. 分年稳定性（v1.0）—— 不稳定
+
+| 年份 | RR<1.5 收益 | RR2.0-2.5 收益 |
+|------|------------|---------------|
+| 2021 | +0.46% | +1.77% |
+| 2022 | +0.37% | **-1.97%** |
+| 2023 | -0.73% | -0.73% |
+| 2024 | -0.93% | -0.36% |
+| 2025 | +2.17% | +3.28% |
+| 2026 | -0.04% | +0.58% |
+
+→ 2022 年 RR 高反而亏，年度间关系不稳定（市场环境主导）。
+
+### 4. 计划 RR 与退出原因（v_mr）
+
+RR 2.0~2.5 时退出分布：time 39% / stop 34% / target 27% —— 多数是时间到期或止损，仅 27% 到达目标位。
+
+### 5. 实际 RR（退出时）vs 结果
+
+| 实际RR | n | 均收益% |
+|--------|---|---------|
+| <-0.5（深亏） | 8131 | -7.68 |
+| -0.5~0 | 1933 | -1.88 |
+| 0~0.5 | 2228 | +2.06 |
+| 0.5~1.5 | 3144 | +7.29 |
+| 1.5~2.5 | 6261 | +17.73 |
+
+→ 实际 RR 与收益强正相关，但它是**退出后的结果度量**，不是选股的前置指标。
+
+## 结论
+
+1. **RR 值本身与最终结果没有稳定的可预测关系**（r≈0.05，分策略相反，分年不稳定）。
+2. 计划 RR 只是**止盈/止损参数的比例**（tp/sl），反映策略的风险偏好设计，不是选股质量指标。
+3. **RR 2.0 作为统一淘汰阈值没有数据支撑** —— 它既不保证收益，也不代表质量。
+4. RR 的合理作用是**防止负期望交易**（如 RR<1 止损距离大于止盈），而非精选门槛。
+5. 真正的选股质量指标是**胜率/收益/回撤**（strategy_regime_perf 的 win_rate/avg_pnl），RR 是辅助风控。
+
+## 决策落地（2026-08-17）
+
+- **RR 阈值从 2.0 调整为 1.0**（基本保底：只拦截止损距离 ≥ 止盈距离的负期望交易）
+- promote 进自选：RR < 1.0 拦截
+- watchlist_auto_exit 每日淘汰：RR < 1.0 淘汰
+- 超跌类策略（p_oversold/b_td1_v3）继续豁免 RR 门槛
+
+## 涉及文件
+
+- `deploy/profile-scripts/promote_candidates.py`（promote 门槛）
+- `deploy/profile-scripts/watchlist_auto_exit.py`（每日淘汰门槛）