feat: RR阈值2.0→1.0(保底) + 存档RR分析结论
数据支撑: 123049笔回测 Pearson r=0.05, 分策略/分年规律相反, RR是风控非质量指标
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xxm
@@ -120,8 +120,8 @@ def main():
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processed += 1
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continue
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# 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）
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if _rr < 2.0 and cand_sector not in ("p_oversold", "b_td1_v3", "b_td1"):
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print(f" ⏭ {code} {name} RR={_rr:.2f}<2.0，不入自选")
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if _rr < 1.0 and cand_sector not in ("p_oversold", "b_td1_v3", "b_td1"):
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print(f" ⏭ {code} {name} RR={_rr:.2f}<1.0（保底门槛），不入自选")
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processed += 1
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continue
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# 用候选自带参数（不再重锚定）
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@@ -164,7 +164,7 @@ def main():
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WHERE status='active' AND decision_type='自选策略'
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AND code != ?
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ORDER BY COALESCE(rr_ratio,0) ASC, updated_at ASC LIMIT 1""", (code,)).fetchone()
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if weakest and (weakest[2] or 0) < 2.0:
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if weakest and (weakest[2] or 0) < 1.0:
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conn.execute(
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"INSERT INTO watchlist_log (code, name, event, reason, old_signal, new_signal, price) "
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"VALUES (?,?,?,?,?,?,?)",
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@@ -77,8 +77,8 @@ def main(dry_run=False):
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_rr = conn.execute(
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"SELECT rr_ratio FROM holding_strategies WHERE code=? AND status='active'",
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(code,)).fetchone()
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if _rr and _rr[0] is not None and 0 < _rr[0] < 2.0:
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reasons.append(f"RR={_rr[0]}<2.0")
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if _rr and _rr[0] is not None and 0 < _rr[0] < 1.0:
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reasons.append(f"RR={_rr[0]}<1.0（保底）")
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except Exception:
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pass
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@@ -0,0 +1,90 @@
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# RR（盈亏比）与最终结果关联分析结论
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> 日期：2026-08-17
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> 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。
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## 数据来源
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- 数据库：`strategy_research.results_json.trades`（各策略严格按规则回测的逐笔交易）
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- 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）
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- 每笔含 entry_price / exit_price / stop_loss / target / profit_pct / exit_reason / hold_days
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## 核心指标定义
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- **计划 RR**（选股时）：`(target - entry) / (entry - stop_loss)` —— 止盈/止损参数的比例
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- **实际 RR**（退出时）：`(exit - entry) / (entry - stop_loss)` —— 退出结果的度量
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## 分析结果
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### 1. 计划 RR vs 最终结果（全局，123,049 笔）
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| RR区间 | n | 胜率 | 均收益% | 均持仓天 |
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|--------|---|------|--------|---------|
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| <1.5 | 28240 | 45.2% | 0.82 | 31.9 |
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| 1.5~2.0 | 23268 | 40.2% | 1.74 | 55.5 |
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| 2.0~2.5 | 60057 | 50.1% | 3.04 | 28.2 |
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| 2.5~3.0 | 7533 | 40.6% | 1.82 | 62.3 |
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| ≥3.0 | 3951 | 41.2% | 2.65 | 50.0 |
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**Pearson 相关系数 r ≈ 0.05** —— 计划 RR 与收益几乎无线性相关。
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### 2. 分策略规律不一致（重要）
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| 策略 | 观察 |
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|------|------|
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| v_mr / v_weak | RR 全部集中 2.0~2.5（胜率 53.6%） |
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| v1.0 | RR 越高收益越好（0.20→1.14%），≥3.0 回落 |
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| v_mr2 | RR 高反而收益低（2.08→1.10%） |
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| hk_pe_oversold | RR 越高收益越好（9.77→13.78%） |
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| v8.1 / v_combo | RR<2.0 区间收益最好（11.43%/16.68%） |
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→ **RR 与结果的关联是策略特性相关，不是全局规律**。
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### 3. 分年稳定性（v1.0）—— 不稳定
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| 年份 | RR<1.5 收益 | RR2.0-2.5 收益 |
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|------|------------|---------------|
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| 2021 | +0.46% | +1.77% |
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| 2022 | +0.37% | **-1.97%** |
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| 2023 | -0.73% | -0.73% |
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| 2024 | -0.93% | -0.36% |
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| 2025 | +2.17% | +3.28% |
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| 2026 | -0.04% | +0.58% |
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→ 2022 年 RR 高反而亏，年度间关系不稳定（市场环境主导）。
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### 4. 计划 RR 与退出原因（v_mr）
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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。
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### 5. 实际 RR（退出时）vs 结果
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| 实际RR | n | 均收益% |
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|--------|---|---------|
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| <-0.5（深亏） | 8131 | -7.68 |
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| -0.5~0 | 1933 | -1.88 |
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| 0~0.5 | 2228 | +2.06 |
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| 0.5~1.5 | 3144 | +7.29 |
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| 1.5~2.5 | 6261 | +17.73 |
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→ 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。
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## 结论
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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）。
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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。
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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。
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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。
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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。
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## 决策落地（2026-08-17）
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- **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）
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- promote 进自选：RR < 1.0 拦截
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- watchlist_auto_exit 每日淘汰：RR < 1.0 淘汰
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- 超跌类策略（p_oversold/b_td1_v3）继续豁免 RR 门槛
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## 涉及文件
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- `deploy/profile-scripts/promote_candidates.py`（promote 门槛）
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- `deploy/profile-scripts/watchlist_auto_exit.py`（每日淘汰门槛）
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