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- 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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Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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"""step45_negative_v2.py — 负面过滤 v2（时间稳健版）
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问题：绝对阈值(mkt_news5>=1500)受新闻量逐年增长影响，早年信号被误杀
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改进：新闻量用"当年分位"（年内相对热度），不受绝对量影响
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同时用交易数据验证：年份内相对特征是否仍是负面因子
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"""
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import numpy as np
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import pandas as pd
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print("=== 加载 ===", flush=True)
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tr = pd.read_csv("/tmp/step43_trades.csv")
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tr["year"] = tr["date"].str[:4]
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print("交易:", len(tr), flush=True)
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# 年内新闻分位（每笔交易按其所在年份的新闻量排名）
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tr["news_yq"] = tr.groupby("year")["mkt_news5"].rank(pct=True)
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# 年内 adx 分位
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tr["adx_yq"] = tr.groupby("year")["sig_mkt_adx"].rank(pct=True)
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def evaluate(cond, label):
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sub = tr[cond]
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if len(sub) < 50:
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print("{}: n={} 不足".format(label, len(sub)), flush=True)
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return
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avg = sub["ret"].mean()
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wr = (sub["ret"]>0).mean()*100
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big_loss = (sub["ret"]<-10).mean()*100
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print("{}: n={} avg={:.2f}% wr={:.1f}% 大亏率={:.1f}%".format(
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label, len(sub), avg, wr, big_loss), flush=True)
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return len(sub)
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print("\n=== 年内分位版负面因子 ===", flush=True)
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print("\n-- 新闻年内分位 --", flush=True)
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for t in [0.3, 0.5, 0.6, 0.7]:
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evaluate(tr["news_yq"] >= t, "news年内分位>={}".format(t))
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print("\n-- adx年内分位 --", flush=True)
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for t in [0.5, 0.6, 0.7]:
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evaluate(tr["adx_yq"] >= t, "adx年内分位>={}".format(t))
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print("\n-- 组合（年内分位） --", flush=True)
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evaluate((tr["news_yq"] >= 0.5) & (tr["mkt_down_days"] <= 2), "news50%+down<=2")
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evaluate((tr["news_yq"] >= 0.5) & (tr["mkt_down_days"] <= 2) & (tr["sig_flow1"] >= -1e7), "news50%+down<=2+flow>-1e7")
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evaluate((tr["news_yq"] >= 0.5) & (tr["adx_yq"] >= 0.5) & (tr["mkt_down_days"] <= 2), "news50%+adx50%+down<=2")
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# 分年覆盖
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comb = (tr["news_yq"] >= 0.5) & (tr["mkt_down_days"] <= 2) & (tr["sig_flow1"] >= -1e7)
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print("\n组合分年:", tr[comb]["year"].value_counts().sort_index().to_dict(), flush=True)
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print("保留:", comb.sum(), "/", len(tr), "({:.1f}%)".format(comb.mean()*100), flush=True)
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print("\n=== 完成 ===", flush=True)
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