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v_mr 策略文档：小盘深超跌均值回复

创建：2026-08-02 ｜ 引擎版本：v2（合并自 mr_engine_v2.py） ｜ 状态：✅ 已通过 10y 全市场验证

1. 策略一句话

买入"跌过头的小盘股"，等它反弹回均值。与 v_next4（追趋势）互补，专攻震荡市/熊市里被错杀的超跌股。

2. 背景与动机（为什么建这个策略）

• 翻倍股分析发现：77% 的翻倍股诞生于震荡/中性市，只有 23% 诞生于趋势市。
• 趋势引擎（v7.1 评分体系）天然只在趋势市出手，震荡市是它的盲区。
• 尝试把趋势引擎改成均值回复（test_vmr/scan_vmr 系列）全部失败——评分体系是趋势导向的（追动量、追突破），改 filters 是硬套，方向就错了。
• 结论：均值回复必须独立建一套入场逻辑，不走 score/momentum 评分体系。

3. 入场逻辑（v2 最终版）

因子	参数	含义	来源
bias60	≤ -10%（单边，无下限）	价格比 MA60 低超过 10% = 深超跌	翻倍股起点 bias60≤-15.75%，取 -10 捕获"超跌未崩"区间
rsi_max	≤ 42	RSI 超卖	翻倍股起点 RSI≤44.8
prev_ret60	≤ -15%（单边，无下限）	60 日跌幅超 15%	翻倍股起点 prev_ret60≤-10%
mom20_max	≤ 5%	20 日动量低（不追已反弹的）	均值回复前提：还在低位
amount_max	≤ 15（百万元）	20 日均成交额 ≤ 1500 万元 = 小盘	翻倍股成交额极小；大票超跌≠错杀
rsi_delta_min	≥ 2	RSI 5 日回升 ≥ 2 = 止跌确认	离线重放发现：不加止跌确认 avg 2.41% → 加后 3.01%
mkt_mode	any	不限大盘	10y 验证：sideways 过滤有害（见 §7）

次日开盘价入场（信号日收盘确认，次日 open 成交）。

4. 出场逻辑（v2 最终版）

出场	参数	说明
target（止盈）	+18%	让利润跑向目标，不截断
stop（止损）	-8%	固定止损
time（时间）	25 个交易日	超时按收盘价平仓

关键修复（v1 → v2）：v1 有 "反弹到 MA20 止盈" 出场（ma20_revert）。实测这是毒药：

• 超跌票 MA20 就在头顶 2-3%，反弹到 MA20 只赚 2-3% 就卖
• 而止损是 -8%，盈亏比严重倒挂
• v2 删除 MA20 出场后，avg 由负转正（200 笔测试中 136 笔走 ma20_revert 的 avg +3.29% 看着还行，但大量本该到 +18% 的票被 2-3% 截断了）

5. 参数是怎么定出来的（完整推导链）

1. 翻倍股共性因子（分析 10 年翻倍股）：起点集中在 小盘 + MA60 下方深跌 + 近期跌 + RSI 偏低 + 低动量。
2. v1 松版基线（strategy_lab.py 首版）：923,603 笔 / wr 61.4% / avg -0.1% —— 入场太松 + MA20 出场倒挂，白忙活。
3. 离线重放定参（replay_mr 系列，用 92 万入场点重放不同出场规则，秒级测参）：
   • 第 1 轮：确认 MA20 出场全负，去掉后 avg 转正；入场收紧显效。
   • 第 2 轮：最紧入场（bias≤-10/amount≤15/prev≤-15/rsi≤42）→ 13,637 笔 avg 2.41%。
   • 第 3 轮：rsi_delta≥2（止跌确认）→ avg 3.01% / wr 53.6%；rsi_delta≥3 → 3.15%。
   • 第 4 轮：tp18/sl8/25d → 9,082 笔 / avg 3.16% / wr 54.8%。年度分布健康（2018 熊市 4098 笔 +4.19%）。
4. 真实 10y 全市场验证（mr_engine_v2.py）：见 §6，avg 3.34% vs 离线预测 3.16%，对齐良好。

6. 验证结果（10y：2016-07-01 ~ 2026-07-24，A 股全市场）

指标	数值
交易笔数	21,690
胜率	53.6%
平均收益/笔	+3.34%
平均盈利	+11.9%
平均亏损	-6.56%
平均持仓	16.9 天
组合 10y（等权 5 仓）	+332.1%（年化 15.6%，回撤 45.4%）
组合 10y（满仓模拟）	+208.8%（年化 11.8%，回撤 26.0%）
覆盖月份	107 个月，universality 76.0
出场分布	target 5,851（+18%）、stop 7,374（-8%）、time 8,465（+3.09%）

年度分布（组合口径）：2018 熊市大量出手（10,163 笔）；2019 +49%；2025 +25%；2026 当前 -12.6%（见 §7）。

7. 踩过的坑（重要教训）

1. MA20 反弹止盈是毒药 —— 均值回复的票反弹空间只有 2-3% 到 MA20，必须让利润跑向 +18%。
2. bias_min/ret_min 硬截断会漏掉最深超跌 —— v1 用 bias∈[-14,-2] 双端限制，最超跌的票（bias<-14）反而被挡在外面。v2 改单边（只设上界不设下界）。
3. sideways 过滤（ADX<25 才出手）有害 —— 10y 全市场验证：过滤后收益 206.6% → 147.9%。趋势市里买超跌反弹力度更大，强制过滤掉的是赚钱交易。
4. MA20 方向过滤无一致规律 —— 2018 熊市大盘 MA20 下抄底反而赚钱（wr 63%），2026 年上下都亏。不能用于过滤。
5. 2026 年亏损是市场环境问题，不是策略缺陷 —— 2026-05 起全面恶劣（wr 9-24%），v_mr 在这种环境天然吃亏，此时应切 v_next4（2026 +18.9%）。这正是组合互补的意义。
6. 大盘上下文数据曾缺失 —— sh000001 在 stock_daily 只有 2021-07 起，2016-2020 数据在 sector_index_daily。已回填（2026-08-02），mkt_adx 覆盖从 23% → 90%。

8. 与 v_next4 的分工（组合互补性验证结论）

维度	v_next4（趋势）	v_mr（均值回复）
出手时机	100% 大盘 MA20 上方（强趋势市）	83% 在大盘 MA20 下方/震荡市
典型年份	2025 +29.8%、2022 +16.2%	2019 +49%、2021 +23.7%
2018 熊市	0 笔（完全不出手）	10,163 笔（主战场）
2026 趋势市	+18.9%（主力）	-12.6%（回避）
股票池	58 只（大市值趋势票）	1,753 只（小盘超跌票）
信号重叠	21 个重叠日/10 年（竞争极少）	——

合并价值：v_mr 单独 10y +206.6%，叠加 v_next4 覆盖牛市暴利段后 +302.1%（cagr 14.8%，dd 26.2%）。两策略按市场周期轮动，互不抢信号。

9. 代码位置

• 引擎（合并后）：strategy_lab.py → run_mr_backtest()（v2 版本，含 skip_stats 统计）
• 注册：strategy_lab.py → register_mr_strategy()（B 类策略，不进 v7.1 评分体系）
• 独立副本（历史）：mr_engine_v2.py（v2 修复版，已合并，保留作参考）
• 数据：data/mofin.db → strategy_research 表（version='v_mr'，最新一条 = v2 10y 21690 笔）
• 离线重放脚本：/tmp/replay_mr*.py（历史调参用）

10. 运行方式

import strategy_lab as lab
lab.register_mr_strategy('v_mr', 'v_mr: 小盘深超跌均值回复', summary, hypothesis,
    {'bias_max': -10, 'rsi_max': 42, 'ret_max': -15, 'mom20_max': 5,
     'amount_max': 15, 'rsi_delta_min': 2, 'mkt_mode': 'any'},
    {'tp_pct': 0.18, 'sl_pct': 0.08, 'max_hold_days': 25}, slots=5)
r = lab.run_mr_backtest('v_mr', '2016-07-01', '2026-07-24', 913000, save=True, universe='a', period_tag='10y')

⚠️ 注册须在跑测前调用（v_mr 不进 STRATEGIES 持久化注册表）。universe='a' = A 股；'all' 含港股（港股 HSI 上下文另算）。

11. 六步方法论精选调优（2026-08-02 深夜，v_mr 精选版）

背景：实盘扫描器原用"bias60 最超跌取前10"排序——违反六步方法论、无验证、实测证伪（corr(bias60,profit)=0.028≈0，最深档 bias<-23.7% 反而最差 avg+1.41%/wr42.8%）。按六步方法论从 21690 笔回测中重新推导。

第1步：挑显著收益票

• v_mr 基线 21690 笔，收益分层 p50=+1.5% / p75=+18.0% / max=+18.0% / min=-8.0%
• 显著盈利组 = profit ≥ +18%（即 target 止盈档，5851 笔）

第2步：共同因子（显著盈利组 vs 亏损组）

因子	显著盈利均值	亏损均值	结论
mom20	-14.17	-12.14	盈利组20日动量更负（加速下跌尾声）
rsi_delta	8.86	7.21	盈利组RSI回升更强（止跌确认）
dist_ma20	-5.59	-4.56	盈利组离MA20更远（反弹空间大）
atr_pct	4.16	3.62	盈利组波动更大（弹性足）
mkt_adx	32.88	34.68	亏损组在大盘强趋势时抄底危险
bias60/rsi/prev_ret60	≈无差异		深超跌≠更好

第3步：正面因子组合全市场重筛

组合	笔数	avg	胜率	盈亏比	覆盖
基线 v_mr	21690	+3.34%	53.6%	1.81	107月
mom20+rsi_delta 双因子	2005	+8.11%	71.4%	2.10	68月
三因子(+dist_ma20)	620	+9.04%	75.6%	2.25	40月
四因子(+atr_pct)	242	+10.56%	79.8%	2.34	26月

第4步：负面因子（四因子组内亏损 vs 盈利）

负面因子	亏损组	盈利组	含义
mkt_adx	40.15	29.43	大盘ADX≥35 强跌市抄底危险
obv_delta	-977k	+25k	资金流出(OBV<0)必死
bias60	-19.75	-17.67	bias<-22 过深易续跌
prev_ret60	-29.57	-26.26	60日跌超32%易续跌
amount_ma20	8.90	10.43	太缩量流动性差

第5步：正负因子合并

版本	笔数	avg	胜率	盈亏比	亏损	覆盖
四正面因子	242	+10.56%	79.8%	2.34	49	26月
全负面合并	144	+12.73%	88.9%	2.67	16	13月

第6步：稳健性验证（非过拟合）

检查	笔数	avg	胜率
全样本	144	+12.73%	88.9%
去掉2018全年	37	+10.76%	83.8%
去掉2018-10极端月	60	+9.27%	78.3%

• 年度分布：2018年107笔(74%，2018-10单月84笔)、2022年24笔(+13.86%/100%独立验证)、其余37笔
• 2022 年独立复现高收益 → 不是单一事件过拟合
• 组合模拟(3槽,扣费)：10年 +94.0% / 年化 8.4% / 回撤 8.1% / 执行 27 笔

精选版策略画像

• 10年 144 笔 = 年均 14 笔 = 每月约 1 笔，完全适合手工操作
• 单笔毛利 +12.73%、胜率 88.9%、盈亏比 2.67
• 出场沿用 tp18%/sl8%/25天（后续调优中）

待落地

• 实盘扫描器排序规则：bias60最超跌取10 → 精选因子组合筛选
• ST 股不排除（仓位控制即可，老莫 2026-08-02 指示）
• 出场参数调优（tp/sl/max_hold 对精选组重新扫描）

第6步续：出场参数调优（2026-08-02，网格扫描 tp x sl x hold）

对精选组 144 笔用原始K线重放，扫 tp∈{12,15,18,20,25} × sl∈{6,8,10} × hold∈{20,25,30}：

Top 组合：

tp	sl	hold	avg	wr	pf
0.25	0.10	30	+15.51%	90.3%	2.35
0.25	0.08	30	+15.45%	88.9%	2.74
0.20	0.10	30	+14.96%	91.7%	2.05
0.25	0.06	30	+14.71%	84.0%	3.41(盈亏比最优)

结论：tp 18→25（利润跑更远）+ hold 25→30（给反弹时间）= 主要提升来源；sl 8-10% 稳健。

选定参数：tp=25% / sl=10% / max_hold=30天

最终版稳健性验证：

检查	笔数	avg	wr
全样本	144	+15.51%	90.3%
去2018全年	37	+12.18%	81.1%
2022独立验证	24	+15.01%	95.8%
2024	6	+19.17%	83.3%

组合模拟（扣费0.2%往返）：

槽位	10年总收益	年化	回撤	执行
3槽	+135.7%	11.0%	10.0%	27笔
5槽	+93.3%	8.4%	6.0%	35笔
全参与MC	+43.5%	4.4%	0.8%	98笔

最终版策略画像（v_mr 精选）

• 入场：6基线条件 + 正面4因子（mom20∈[-20,-14]、rsi_delta≥10、dist_ma20∈[-10,-7]、atr_pct≥4.5）+ 剔除4负面（mkt_adx≥35、OBV<0、bias60<-22、prev_ret60<-32）
• 出场：tp=25% / sl=10% / max_hold=30天
• 10年144笔 = 年均14笔 = 每月约1笔，适合手工
• 单笔毛利 +15.51%、胜率 90.3%、盈亏比 2.35-2.74
• ST 股不排除（仓位控制，老莫指示）

12. ⚠️ 结论修正：v_mr 系列不作为弱市实盘策略（2026-08-03 六步方法论全面重审）

老莫按六步方法论要求重新推导"真正普适的弱市策略"（标准：去2018后 avg>0 + 覆盖≥80月 + 年度正贡献≥7年）。研究结论：v_mr 家族（含精选版 v_mr_sel）全部不合格，弱市不存在可实盘的选股 alpha。

12.1 v_mr 基线为何不合格

• 基线 avg +3.34% 靠 2018 超级熊市 10163 笔（47%） 撑起；去 2018 后 avg +2.14%/wr 49.8%——掷硬币
• 2018 是 A 股十年一遇（上证 3500→2440），深超跌反弹只在此时有边缘，其余年份信号稀疏且收益平庸（2026 年 avg +0.06%）
• 本质：v_mr 是"2018 型超级熊市探测器"，不是可持续策略

12.2 v_mr_sel（精选版）为何不合格

• 144 笔信号中 2018-10 三天占 78 笔（54%），覆盖仅 14/120 月——完全是一次行情的产物
• 任何因子筛选逃不开 2018：单因子 rsi_delta≥10 去 2018 后 avg +2.49%（回到基线），mom20 去 2018 后 +2.11%

12.3 全市场弱市选股穷尽验证（无 alpha）

逻辑	弱市日 20日 avg	去2018	结论
全市场随机(基线)	+0.36%	+0.36%	掷硬币
深超跌(v_mr)	+0.38%	≈0	无边缘
相对强势(RSI≥50)	≈0	≈0	无边缘
收缩突破(DNA)	-0.97%	-0.57%	负边缘
低PE防御(60日)	+1.18%	+1.86%	普适达标但年化仅7%，组合3槽-20.7%

12.4 数据支撑的结论

弱市最好的策略是仓位管理，不是选股：弱市（大盘MA20下）随机买入 = 趋势市随机买入（无差别），期望≈0。弱市应降仓/空仓，把资金留给 v_next4 趋势市主战场。

• 实盘已实现：strategy_lifecycle 6.5 市场阶段降级（trend_down/choppy 买入降级为"关注"）
• v_mr/v_mr_sel 仅作为"极端熊市（ADX极高+深超跌）"的期权式参考，不作为常规配置

12.5 方法论教训

• 六步方法论第6步"合格评估"必须包含普适性硬标准（去极端年后 avg>0 + 覆盖≥80月 + 正贡献≥7年），只看整体 avg/胜率会被极端年份欺骗
• 回测 10 年含 2018 这种极端年，任何"深跌反弹"类策略都会被拉高指标造成假象——必须做去极端年稳健性检查

13. 12维框架深挖：大盘ADX择时是弱市edge的关键前提（2026-08-03）

按老莫 12 维分析理论（大盘/行业/个股 × 消息/基本/技术/资金）系统验证，发现第 2 步"个股技术无区分"的根因是遗漏了【大盘技术面】维度。

13.1 核心发现：大盘 ADX 是弱市择股的分层器

全市场 10 年弱市日（大盘MA20下）按大盘 ADX 分桶，60日收益：

大盘ADX桶	样本	avg60日	wr	赢家率(≥26.4%)
<20	118670	+1.63%	45.6%	9.8%
20-25	30113	-1.24%	39.6%	6.3%
25-30	54202	+4.89%	51.0%	14.7%
30-40	74666	-0.04%	41.4%	8.2%
≥40	85291	-0.10%	42.2%	10.0%

甜区 = 弱市 + 大盘ADX∈[25,30]（趋势刚转弱/盘整初期）：avg +4.89%（年化≈30%）、wr 51%、赢家率 14.7%，远超其他区间。

13.2 甜区内叠加个股超跌因子（12维：大盘技术 × 个股技术）

组合	avg60日	去2018	正年
甜区(基线)	+1.67%	+2.19%	5/11
甜区+bias60<-20	+4.77%	+6.78%	9/11
甜区+bias60<-20+RSI<30	+5.04%	+5.67%	10/11

13.3 结论与落地建议

• 弱市"深超跌反弹"的 edge 真实存在，但前提是大盘 ADX∈[25,30]——这是 v_mr 缺失的大盘前置条件（v_mr 用 mkt_mode='any'，任何弱市都扫，信号被 ADX≥30 的强跌市污染）
• 落地建议：现有 v_mr 扫描器加入大盘 ADX 门控（仅 ADX∈[25,30] 时扫描），提升单笔质量
• 局限（诚实）：单笔 edge +5.67% 真实但薄，信号密集且无排序因子，组合层面年化仅 3%（2018外）——不足以上线为独立实盘策略，价值在"认知 + 门控改进"

14. ✅ v_weak_final：六步方法论完整产出的弱市策略（2026-08-03 定稿）

按老莫六步方法论 + 12维框架（大盘/行业/个股 × 消息/基本/技术/资金）完整执行 1-6 步，产出可推荐弱市策略。

策略定义

层	条件
大盘	弱市（sh000001 < MA20）+ 大盘ADX ∈ [25,30]（甜区）
个股正面	bias60 ∈ [-35, -20]（深超跌但不过深）+ RSI ≤ 25（极度超卖）
个股负面剔除	5日跌幅 > -3%（剔除阴跌，只留急跌/恐慌盘）
出场	tp=30% / sl=12% / max_hold=40日

验证结果（10y 全市场 A股）

指标	数值
交易笔数	2,649
单笔均收益	+10.66%
胜率	68.4%
正贡献年份	9/11（2017/18/19/20/21/22/24/25/26正，2023略负）
去2018	avg +5.60%（967笔/37月）
组合5槽(扣费)	+115% / 年化8.8% / 回撤32%

六步方法论推导链

1. 赢家：弱市日60日≥+26.4%(p90) = 35,490信号/100月覆盖（每年都有，非2018独有）
2. 共同因子：12维框架发现大盘ADX是分层器（ADX25-30 avg+4.89% vs 其他区间≈0）；个股技术单独无区分（漏维度）
3. 全市场筛：甜区+深超跌+RSI<30 → 7,254信号 avg+5.19%
4. 负面因子：筛选集内亏损vs盈利对比 → 过深bias60(<-35)/RSI偏高(>25)/5日浅跌(r5f>-3) 是亏损共性
5. 正负合并：三负全剔 → 2,651信号 avg+9.84%/wr66.1%
6. 调参：出场tp25→30/sl10→12/hold40 → avg+10.66%/wr68.4%

与 v_mr 对比（全面胜出）

指标	v_mr	v_weak_final
avg	+3.34%	+10.66%
wr	53.6%	68.4%
去2018	+2.14%(掷硬币)	+5.60%(真实)
组合年化	4.6%	8.8%

关键认知（可复用）

• 弱市选股 edge 真实存在，前提=大盘ADX∈[25,30]（趋势刚转弱的盘整期），这是 v_mr 缺失的大盘前置
• 负面剔除 > 正面排序：筛选集内"亏损票共性"（过深/RSI偏高/阴跌）比"挑最好"更有效
• 信号适中（年均265笔，每月约22笔，部分可人工）

15. 仓位研究：等权6槽自然序为最优（2026-08-03 全面测试）

对 v_weak 做科学仓位研究（非拍脑袋）：强度评分单调性验证 + 6 种仓位方案 × 3-8 槽全扫描 + 排序选票对比 + MC 随机对照。

15.1 强度评分单调性（分级仓位的前提验证）

r5f/RSI/bias60 合成强度分，十等分：D1(+1.24%/41%) → D10(+18.17%/90.5%) 完美单调（差距15倍）。

15.2 分级仓位 × 槽位 全扫描结果

方案	最优槽	年化	总收益	回撤	收益/回撤
等权(基准)	6	9.6%	131%	27.6%	4.7
等权	5	8.8%	115%	32.1%	3.6
连续Kelly	5	7.5%	92%	29.2%	3.2
两档0.5/1.5	5	5.0%	56%	26.7%	2.1
三档0.3/1/2	5	4.9%	54%	27.9%	1.9

结论：等权 > 任何分级加权。boost 加权虽降回撤（32%→24-27%），但收益损失更大（115%→53-56%）。强度分单调但组合层面分级无益。

15.3 排序选票对比（关键反直觉发现）

选票方式	总收益	年化
自然序(插入序)	115%	8.8%
score高分优先	17%	1.7%
score低分优先	4%	0.5%
MC随机(30次均值)	87%	7.0%

自然序 >> 任何排序：v_weak 信号按日期自然排列时，同天先出现的恰是更强超跌（隐式质量排序）。高分优先排序反而破坏入场节奏。

15.4 最终仓位策略

• 等权 6 槽（100万/6≈16.7万每票），自然序入场（不做 score 排序、不做 boost 分级）
• 10年：总收益+131% / 年化9.6% / 回撤27.6% / 收益回撤比4.7
• 单笔：avg+10.66% / wr68.4% / 去2018+5.60% / 正年9/11

16. 回撤优化：每月≤8信号（2026-08-03，回撤27.6%→19.4%）

用户质疑回撤27.6%过大。系统诊断 + 全面测试后找到最优方案。

16.1 回撤根因诊断

• 最大回撤区间 2023-02 ~ 2024-08（18个月阴跌），312笔 wr仅36.2%
• 打击点：2024-01微盘流动性危机（22笔全灭 wr0%/avg-12%）、2023-03(13%)、2024-05(20%)
• 结构性缺陷：甜区(ADX25-30)持续出手，但2023-2024是阴跌市，RSI≤25深超跌无反弹，止损-12%反复被打

16.2 降回撤方案全测试（诚实记录）

方案	结果
大盘RSI回升过滤	❌ 信号2649→394，avg+10.66%→+3.01%（甜区大部分日不回升）
大盘MA20斜率	❌ 回撤期纹丝不动
收紧止损12→8	❌ 无改善（回撤是环境非单笔）
高槽位8-20	❌ 回撤仍27-32%，年化反降
同月信号≤8	✅ 回撤19.4%，年化9.6%→16.7%

16.3 最终方案：v_weak_8

• 每月最多8个信号（自然序=最强超跌优先），等权6槽
• 回测：301笔 / 组合6槽 +308% / 年化15-16.7% / 回撤19.4% / 收益回撤比15.9
• 单笔 avg+4.83% / wr54.8% / 去2018 +6.00%(236笔/37月) / 正贡献10/11年
• 每月8笔完全人工可操作

16.4 认知

• 深超跌抄底的回撤来自集中出手而非单笔亏损——同月限8让资金不"一篮子抄底"，收益/回撤4.7→15.9
• 择时过滤（大盘RSI/斜率）对阴跌市无效，2024-01微盘危机大盘指标是假回升

17. 入场修正：只买"下方有支撑"的票（2026-08-03，老莫洞察）

老莫指出："支撑太远的票根本不该买"。验证并落地。

17.1 洞察验证（距20日低点分桶）

距20日低点	n	avg	wr
<5%（近支撑）	2258	+10.93%	70.0%
5-10%	351	+9.73%	59.5%
10-15%	36	+4.38%	55.6%
15-25%	4	-2.04%	50.0%

结论：支撑越近越好。距前低<5%的票（跌到近期底部、下方有承接）反弹最有力（+10.93%/wr70%）；>10%的还在下跌途中、无支撑（avg崩至+4%以下）。

17.2 修正后入场条件

原 v_weak 条件 + 距20日低点 <5%（剔除"还在下跌途中、下方无支撑"的票）

17.3 修正后表现

指标	原v_weak_8	修正版
单笔 avg	+4.83%	+5.13%
胜率	54.8%	57.5%
去2018	+6.00%	+6.34%
正贡献年	10/11	10/11
组合6槽	310%/16.8%/19.4%	310%/15.1%/19.4%

17.4 止损结论（前文S1/S2测试的教训）

• 弱支撑S1距入场仅1.6%→wr崩至17.9%（太近，一买就被扫）
• 强支撑S2可能在-20~-40%→最大单亏-41.6%（太远=没止损，扛单扛到死）
• 深超跌票下方无可靠技术支撑，止损用固定-12%（回测最优），入场用"距前低<5%"筛选确保有承接

18. 止损+RR 正式定稿（2026-08-03，RR维度验证）

老莫要求：①支撑太远不买（已落地§17）；②必须考虑RR（Risk/Reward盈亏比）。本节省完整验证。

18.1 止损×RR 全组合扫描（7止损 × 3RR = 21组合，每月≤8）

止损	RR	avg	wr	去2018	max亏
固定-12%	2.5	+5.13%	57.5%	+6.34%	-12.0%
固定-12%	2.0	+5.11%	58.9%	+6.23%	-12.0%
固定-12%	3.0	+5.17%	56.5%	+6.22%	-12.0%
ATR×3	3.0	+4.61%	57.2%	+5.51%	-22.4%
前低-8%	3.0	+4.24%	51.0%	+5.04%	-12.2%
前低-6%	3.0	+3.73%	48.3%	+4.40%	-10.3%

18.2 为什么"跌破前低止损"不如固定-12%（诚实结论）

• v_weak 入场要求距前低<5%（§17），跌破前低止损距离仅4-8%
• 深超跌高波动票的正常波动就达4-6%，支撑止损太紧频繁被扫（wr 42-53% vs 固定58.9%）
• 支撑筛选已在入场侧完成（确保下方有承接），止损侧用固定-12%控制单笔风险

18.3 正式止损+止盈逻辑

• 止损：入场价 -12%（盘中触发即出）
• 止盈：入场价 +30%（= RR2.5 × 12%止损距离，满足盈亏比≥2:1要求）
• 超时：40个交易日按收盘平仓
• 同日冲突：止损优先
• RR 验证：止盈/止损 = 30/12 = 2.5 ≥ 2 ✅

18.4 入场筛选（完整）

弱市(MA20下) + ADX∈[25,30] + bias60∈[-35,-20] + RSI≤25 + 5日急跌≤-3% + 距20日低点<5%（下方有支撑） + 每月≤8 + 等权6槽

19. 三次评估流程优化：入场重评确认（缩量+收阳）（2026-08-03）

按老莫"三次评估流程"（选股→入场重评→出场重评）重构回测，找到入场重评的确认条件。

19.1 三次评估回测探索

• 3stage初版（等回调买入）: wr 48.2%——等回调=等继续跌，错过反弹不回调的票
• 3stage实盘对齐（深套/弱势豁免+swing MA10出场）: wr 54.9%——MA10波段对深超跌高波动太敏感(97%被swing平掉)
• 结论: v_weak深超跌反弹票不适合实盘swing/MA10出场体系，需简单出场(tp/sl/time)

19.2 入场重评确认最优解（信号日12维确认）

确认条件	n	avg	wr	去2018
基线(信号日直接买)	292	+5.13%	57.5%	+6.34%
当日收阳	204	+4.43%	54.4%	+6.40%
缩量<1.0	221	+2.82%	53.8%	+3.56%
缩量+收阳	136	+7.00%	61.8%	+8.46%
RSI3日回升	115	+3.35%	48.7%	+4.82%
大盘RSI<45	172	+2.86%	47.7%	+4.57%

最优: 缩量(<1.0)+收阳 双确认——缩量=抛压衰竭, 收阳=资金进场, 过滤弱信号。

19.3 v_weak 最终形态（三次评估）

• Stage1选股: 甜区(弱市+ADX25-30) + bias60∈[-35,-20] + RSI≤25 + 5日急跌≤-3% + 距前低<5% + 每月≤8
• Stage2入场重评: 当日收阳 + 缩量(<1.0) 确认才买入
• Stage3出场: 固定 tp30%/sl12%/hold40（简单出场，不适合swing/MA10）
• 结果: 136笔/avg+7.00%/wr61.8%/去2018+8.46%/正年8/11/6槽ret163%/dd18.7%

20. C 机器学习探索：时序外验证（2026-08-03）

老莫要求 C(机器学习)在三次评估框架内试，不偏离实盘路径。用纯Python逻辑回归(无sklearn,防环境依赖)。

20.1 设计

• 样本: 2260 个 v_weak 候选（甜区+深超跌+RSI+急跌+距前低<5%），12维特征
• 标签: 未来40日是否达+30%止盈（正例率34%）
• 时序外: 前70%(2016-2023)训练, 后30%(2024-2026)测试——防过拟合

20.2 结果

概率阈值	精确率	召回率	预测买入
0.45	0.511	0.446	186笔
0.40	0.483	0.596	263笔
基线正例率	0.34	—	—

时序外有效: 逻辑回归把止盈精确率从基线34%提到51%（+17pp），非过拟合。

20.3 特征权重（新洞察）

特征	权重	含义
mkt_adx	+0.695	大盘ADX越高越倾向止盈（甜区内接近30上沿反弹更确定）
r10f	-0.278	10日跌越深越好（恐慌释放充分）
r20f	+0.195	20日动量微正（企稳）
dist_lo20	+0.187	距前低略远（站稳）
rsi_delta	-0.150	RSI回升反而不利（已反弹的追高风险）

20.4 结论

• ML 时序外有效（51% vs 34%），但不优于"缩量+收阳"硬规则（wr 61.8%）
• 硬规则可解释、无模型维护成本，v_weak 保持硬规则
• ML 发现的新因子（mkt_adx接近上沿、r10f深跌、rsi_delta为负）作为未来增强方向记录

21. 仓位优化：每月≤30 + 等权8槽（2026-08-03）

老莫指出136笔/10年少、回撤18.7%高、问仓位控制影响。系统扫描 每月上限×槽位 矩阵。

21.1 仓位矩阵（每月上限 × 槽位）

月上限	n	槽	年化	总收益	回撤	收益/回撤
8	136	6	12.0%	163%	18.7%	8.7
8	136	8	12.2%	166%	19.3%	8.6
30	234	8	12.8%	178%	16.4%	10.9
30	234	10	12.5%	172%	17.5%	9.9
5	100	4	10.9%	142%	20.4%	6.9

仓位结论：8槽最优。4→8槽: 年化+2pp, 回撤-4pp, 收益/回撤6.5→10.9。等权分散是核心。

21.2 最终 v_weak 配置

• 每月≤30 + 等权8槽 + 缩量收阳确认 + tp30/sl12/40
• 234笔/10年(年均23笔) / avg+7.17% / wr62.4% / 去2018+8.02% / 正年8/11
• 组合8槽: +178% / 年化12.8% / 回撤16.4% / 收益回撤10.9

21.3 对比（解决三个质疑）

指标	原(月8/6槽)	最优(月30/8槽)
笔数	136	234(+72%)
年化	12.0%	12.8%
回撤	18.7%	16.4%
收益/回撤	8.7	10.9

§22 消息面补数据研究：同花顺 API 定向拉取能力（2026-08-04）

老莫提醒：现代 web 应用是"拉到最后触发拉取下一批"（无限滚动），不是"下一页"翻页。且做过的事要记录（§ + 代码块规范）。本节固化消息面补数据的研究结论。

§22.1 同花顺 timeline API 定向拉取能力（实测验证）

接口：https://news.10jqka.com.cn/timeline_web/web/v1/news/list

分页参数：

• marketId: 17=上交所(6开头), 33=深交所(0/3开头)
• code: 6位股票代码
• size: 每页条数（默认20，实测可用100，减少请求数）
• offset: 秒级时间游标（publishTime/1000），语义=严格排他上界（返回该时间戳之前的新闻）

实测确认（600519 茅台）：

• offset=2024-06-01 00:00 → 返回 2024-05-31 21:49:29 及更早新闻（offset 之前的）
• offset=某条新闻的确切秒 → 该新闻自身不被返回（严格排他）
• 翻页连续无重叠无缺口（page1末 05-30 08:02:19 → page2首 05-30 06:41:30）
• 历史深度可回溯到 2011 年（offset=2015 时返回 2011/2013/2014 新闻）
• startTime/endTime/start/end/beginTime 等参数全部无效——API 只支持 offset 单边上界

窗口化拉取算法（用于定向补某时间段新闻）：

1. offset = 窗口终点 + 1秒（排他上界，包含终点时刻）
2. 往回翻页（size=100 减少请求）
3. 当本页最后一条 publishTime < 窗口起点 → 停止
4. 过滤只保留 [起点, 终点] 区间内的新闻
5. 实测：6 周窗口 19 页（size=20）→ size=100 只需 ~4 页，0 条越界

§22.2 消息面补数据方案：定向拉取（非全量）

原则：不全量补全市场新闻，而是先定赢家波段，只补相关股票在相关时段的消息。

首批研究对象：涨幅≥80% 的极端波段，每年取涨幅前 20 → 220 个波段，210 只股票，年份分布均衡（2016-2026）。

定向窗口：波段起点前 7 天 ~ 起点后 40 天（约 47 天），覆盖入场前后的消息面。

执行结果：news_backfill_window.py 已完成首批拉取：

• 210 只 × 波段窗口
• 共入库 9471 条新闻（stock_news 表，source=同花顺iNews）
• 单票窗口拉取约 3-8 页（size=20），全程约 20-30 分钟

§22.3 12 维消息面可补的结论

维度	数据源	历史覆盖	状态
个股消息面	同花顺 ths_news.py	2011+（实测）	✅ 可补
个股消息面(近期)	东财 search-api	近6个月	⚠️ 仅近期
大盘消息面	macro_context_collector.py	仅实时	❌ 硬缺口
行业消息面	signal_news	仅实时	❌ 硬缺口

消费端：strategy_lab.py 的 prepare_news_context() + news_mult=2.0 已启用，补数据直接进回测增益。

§22.4 已固化的采集脚本

/home/hmo/MoFin/deploy/profile-scripts/ths_news.py        # 同花顺翻页采集（全量backfill+daily）
/home/hmo/MoFin/deploy/profile-scripts/news_collector.py  # 东财翻页采集（近6个月）
/tmp/news_backfill_window.py                              # 定向窗口拉取（赢家波段相关时段）

§23 消息面分析最终结论：数据补全但无选股价值（2026-08-04）

老莫指导补全消息面数据（4001只赢家波段股×相关时段，401万条新闻）。全量分析后结论：消息面不可用作选股因子。

§23.1 全量消息面数据

• 4001 只赢家波段股 × 波段起点前后窗口（起点-7天~+40天）
• 401 万条新闻入库（stock_news 表）
• 覆盖：同花顺iNews（主）+ 东财（近6月补充）

§23.2 消息面 vs 波段收益（全量，诚实结论）

情绪	n	avg_gain	判断
利好(positive)	198	+52.8%	无显著优势
中性(neutral)	941	+56.4%	反而最高
利空(negative)	153	+49.5%	仅略低
无新闻	~4100	~51.5%	基线

关键发现：

1. 新闻情绪与波段收益几乎无关联——利好52.8% vs 利空49.5% vs 中性56.4%，差异不显著
2. 之前"有新闻波段+126.5%"是小样本噪音（248只子集），全量后消失
3. 反向因果：大涨的票更可能有新闻（新闻是结果不是驱动）

§23.3 12维消息面最终定位

• ✅ 数据已补全（消息面维度不再缺）
• ❌ 不能作为选股筛选因子（无统计显著关联）
• ⚠️ 可作辅助参考/排除：波段起点有重大负面公告（监管处罚/业绩暴雷）的谨慎——但数据验证排除信号也弱

§23.4 方法论教训

• 小样本假象：248只子集的"新闻+大涨"关联在全量后消失——必须先全量再下结论
• 反向因果陷阱：消息是涨的结果不是原因，不能用"涨得多的有新闻"反推"有新闻的会涨"
• 数据补全 ≠ 策略价值：补了400万条新闻，证明消息面在波段选股上无稳定规律——这是有价值的研究结论（证明此路不通）

§24 新闻与上涨的时间关系：先导反而降低收益（2026-08-04）

老莫问：新闻发布时间和上涨开始时间有什么关系？分析发现：新闻更多是滞后报道，先导新闻反而降低收益。

§24.1 新闻发布时间与波段起点的时间差分布

时间关系	占比	含义
新闻在先>7天	33.3%	新闻发布7天以上后股票才涨（先导）
新闻在先1-7天	10.2%	先导
新闻当天	2.2%	引爆
新闻在后1-7天	12.5%	滞后报道
新闻在后>7天	41.8%	滞后报道

平均时间差 -1.5天（新闻略滞后）；先导43.5% vs 滞后54.3%。

§24.2 先导新闻数与收益的关系（关键发现）

先导新闻数	avg_gain
无先导	+59.5%
1条先导	+48.8%
2条先导	+49.7%
3+条先导	+49.9%
纯滞后(无先导)	+64.6%

结论：

1. 无先导新闻的波段收益最高（+59.5%）——先导新闻不但不预测大涨，反而抑制收益（有先导49.8% vs 无先导59.5%）
2. 纯滞后（新闻只在涨后报道）的波段收益最高（+64.6%）——再次证明"新闻是涨的结果"
3. 先导新闻越多，收益略降——新闻密集=高关注=拥挤交易，推高后回落

§24.3 消息面不能作选股因子的三重铁证

1. §23：有新闻/无新闻收益无差异（全量数据）
2. §23：利好/利空情绪无显著差异
3. §24：先导新闻反而降低收益——"没新闻盯上的票涨得更猛"

§24.4 这解释了 v_weak 为什么用技术面能赚钱

v_weak 用"深超跌+缩量+收阳"选的是没被新闻盯上的超跌票（低关注度、无先导新闻、非拥挤交易），这些票反弹空间大。新闻先导的票是高关注拥挤交易，容易冲高回落。技术面避开"新闻拥挤度"，正是 v_weak 的优势来源。

§25 卖点研究：波段终点因子画像 + 出场机制验证（2026-08-04）

老莫质疑：①Stage3 机械出场(tp30/sl12/40)是否合理、是否符合实盘"卖前12维重评"流程？ ②v_next4 先于六步法/12维框架，是否还有调优空间？③v_weak 真的是最优吗？ 核心提醒：研究要准确研究最佳买卖点（可多个/分仓）的具体因子，不要机械划百分比/时间区间硬凑。

§25.1 波段终点数据重建（58135 波段补全终点画像）

• 之前 wave_starts.json 只存波段起点因子（买入点画像），无终点。
• 本次重建 /tmp/wave_ends.json：58135 个 zigzag(8%) 波段补全终点因子： 结束日期/价/涨幅/持续天数 + 终点处 rsi/bias20/bias60/量能(surge)/5日涨幅/连涨天数/距20日高/大盘ADX/大盘RSI + 峰后5/10/20/40日回撤 + 20日内是否创新高(假顶标记)。
• 波段终点画像（中位）：涨幅+42.2%、持续22天、RSI 70.5、bias20 +19.6%、量能1.42（放量见顶）、连涨3天、大盘ADX 33.7。
• 峰后回撤（从峰顶）：5日-10.8%、10日-13.5%、20日-16.7%、40日-21.0% —— zigzag 峰是真实的顶，卖出点有依据。
• 假顶率 32%（20日内创新高），真顶 68%。

§25.2 真顶 vs 假顶：单因子无法区分（诚实结论）

因子(中位)	真顶(68%)	假顶(32%)
RSI	70.4	70.7
bias20	+19.3%	+20.5%
量能surge	1.42	1.41
连涨天数	3	3
大盘ADX	33.6	34.4

• 单因子在"峰顶那一刻"分不出真假顶——顶是事后定义的（zigzag 需要 8% 回落确认）。
• 但这不代表卖点研究失败：真正的决策点不是 zigzag 峰顶，而是"涨到+30%那一刻"（tp 触达时）。

§25.3 +30%时刻分析（58133 样本）：分仓卖出的数学依据

• 73.3% 的波段在 +30% 后还会创新高（峰在+30%后），平均还能涨 18.6%，中位 10.1%。
• 但 post_min20 中位 -9.2%，46% 的票 20 日内回撤超 -10%。
• 数学：全卖在+30% = 放弃 73% 票的后续涨幅（中位+10.1%）；全不卖 = 46% 回撤超-10%。分仓可两头吃。
• 涨速是强区分因子：≤5天到+30% 峰后还能涨 21.1%（快涨=强动能，不该全卖）；>30天仅 9.3%（慢涨=弱动能，该落袋）。
• bias20 强区分：<10% 回撤小(-6.1%)；≥25% 弹性大但回撤深(-13.1%)。
• 无效因子：RSI@+30%（9.9~10.1%全平）、量能、连涨天数——在+30%时刻无区分度。

§25.4 v_weak 234笔实单的卖点真相

• 只有 68/234（29%）触达+30%——v_weak 选的是深超跌慢反弹票，多数靠 time(40日) 或 stop 出场。
• 触达+30%的中位耗时 29.5 天（vs 全市场 21.4 天）——v_weak 的票没有"快涨"类别。
• 触达后：60日峰值收益中位 +50.5%（一半的票还能冲+50%），但 20日回撤 -10.7%。

§25.5 出场机制严格回测（v_weak 信号全量 + 每月30 + portfolio_sim）

出场	单笔avg	6槽	8槽	10槽
机械 tp30/sl12/40（现版）	6.91%	194.7%	181.4%	170.4%
分仓(半仓tp+半仓trail8%)	7.01%	173.9%	160.8%	157.1%
全移动止盈 trail8%	7.09%	169.1%	152.0%	152.9%

• 机械出场在 6/8/10 槽全部最优（非实验假象，三口径一致）。
• 原因：组合资金效率主导。移动止盈/分仓延长持仓，8槽组合资金周转率下降，复利受损。
• 单笔最优 ≠ 组合最优：v_weak 深超跌慢反弹票，+30%后继续持有的期望收益（中位+10%但回撤-11%）不足以补偿资金占用。
• 结论：对 v_weak 这类票，+30% 机械止盈就是组合最优卖点——不是硬凑因子，是资金效率的自然结果。

§25.6 入场侧验证（严格对齐复现）

• 严格对齐 v_weak 三次评估流程复现：信号日收阳+缩量确认 → 235笔/avg 6.91%/wr 63.4%（与库里 234笔/7.17%/62.4% 一致）✅
• 对比"次日确认"（4.56%）和"无确认"（3.56%）：信号日确认是最优——入场侧已是最优。
• 全市场(无甜区)扫描发现：起点收涨 avg 5.27% vs 急跌 3.30%，放量 1.0-1.2 优于缩量——但叠甜区后贴底+缩量仍然最优（甜区是前提）。

§25.7 对老莫三个质疑的回答

1. Stage3 机械出场"不合理"的质疑：经严格回测，机械出场在组合口径下确实最优（资金效率论据）。但实盘"12维出场重评"的价值不在单笔收益，而在风险控制（大盘转坏/消息面恶化时提前离场）——组合回测无法体现，需实盘验证。
2. v_next4 调优空间：确认存在——它先于方法论，出场是 swing MA10 机械规则，从未做过终点因子研究；10y 仅103笔/5槽cagr 4.6% 弱于 v_weak(10.7%)。按六步法重走 v_next4 是下一步（趋势市赢家的买卖点）。
3. v_weak 是否最优：入场侧已最优（信号日确认验证）；出场侧组合口径下机械已最优。剩余优化空间在 v_next4 重做，不在 v_weak 微调。

§25.8 数据与脚本位置

• /tmp/wave_ends.json（58135波段终点）、/tmp/tp30_moments.json（58133个+30%时刻）
• /tmp/wave_ends.py（终点重建）、/tmp/tp30.py（+30%时刻）、/tmp/strict_cmp.py（严格对齐）
• /tmp/final_cmp.py、/tmp/scale_cmp.py（组合口径出场对比）

§26 v_next4 六步法重做研究（2026-08-04）

老莫质疑：v_next4 先于六步法/12维框架诞生，是否有调优空间？ 结论：有——但不是换入场因子（赢家采样陷阱），而是调优信念权重结构。

§26.1 趋势市波段起点画像（15639 个，大盘MA20上方的赢家）

• 趋势市赢家起点特征：贴MA60上方(bias60≈-2.7%) + RSI中等(46.6) + 大盘ADX低(20.7,趋势酝酿期) + 大盘RSI健康(56.7)——是"趋势回踩/启动点"，不是超跌抄底。
• 与弱市起点(RSI 37/深跌-10%/大盘ADX 47)完全不同——两个市场状态需要完全不同的选股逻辑，验证了 v_weak(弱市)+v_next4(趋势市) 分工的必要性。

§26.2 赢家采样陷阱（重要方法论教训）

• 从趋势市赢家起点归纳三因子：bias60[0,5)+r20f[0,5)+shrink[1.0,1.2) → 赢家集内涨幅均值165%/中位114%/p90 329%/大赢家75%。
• 但全市场实时筛股完全失败：avg -0.3%/wr 40%（信号爆炸8万+，正例率被稀释）。
• 原因：wave_starts 是事后采样（只含最终涨≥30%的波段起点），"先知道答案再找特征"。
• 教训：赢家采样归纳的因子必须用全市场实时回测验证才能落地。v_weak 能成功是因为甜区(大盘ADX 25-30)先压缩了宏观状态。

§26.3 v_next4 实单103笔因子分析（有效发现）

组合	n	avg	wr	解读
dist_ma20[5,10] × ma20_slope<-2	12	24.64%	92%	回调中突破（最强）
RSI 60-70 × dist_ma20[10,15]	19	32.02%	68%	强势突破买点
RSI 60-70 × dist_ma20[5,10]	13	-5.49%	31%	追高陷阱（RSI高+贴均线）
RSI 50-60 × dist_ma20[5,10]	35	13.62%	66%	回调企稳买点

• 但全市场验证单因子组合同样失败（avg -0.6~-3.2%）——v_next4 的 alpha 不在单因子，在 v8.1 评分体系+信念叠乘。

§26.4 信念叠乘是真正 alpha

boost	n	avg	wr
4.0（3+信念命中）	26	25.89%	92%
2.0（1-2信念）	44	10.33%	61%
1.0（无信念）	33	8.24%	42%

• flow_delta>0：10笔 100% wr（已验证最强信念）
• 行业ADX>25：28笔 wr89%（有效，但可能限制收益弹性）
• DNA：24笔 wr62% vs 无 63%——几乎无效，DNA×2 应降权

§26.5 出场侧：swing 波段体系有效

出场类型	n	avg	wr	中位
swing_re（破MA10出→收回再进）	21	32.79%	86%	25.37%
swing_out（破MA10出）	42	11.18%	67%	5.56%
stop	40	6.04%	48%	-3.00%

• 23 笔 >30% 大赢家（含 181.3%/157.7%）主要来自 swing_re 再进场——波段体系捕捉多波行情的能力是核心价值。

§26.6 结论：v_next4 优化方向（六步法第6步：细调参数）

1. DNA×2 信念降权（无区分度 62%vs63%）——节省的权重给 flow_delta/行业ADX
2. flow_delta>0 强化（100%wr 最强）
3. 行业ADX>25 维持（wr89% 有效）但验证是否限制弹性
4. boost 封顶结构优化（4.0 已验证 wr92%，可探索提高封顶或中间档）
5. swing 出场保留（大波段捕获机制，优于固定出场）
6. 不做：换入场单因子（已证明赢家采样陷阱）

§27 v_next4 适用范围真相 + 信念权重调优（2026-08-04）

变体调优过程中发现比调优本身更重要的事实：v_next4 从未经过全市场验证。

§27.1 重大发现：v_next4 的全部历史验证都在 267 池上（非全市场）

• 备份时间线（data/backups/）：stock_daily 代码数 07-29=272、07-30~08-01=520、08-02=4266（全市场扩表）。
• v_next/v_next3/v_next4 的全部 2y/5y/10y 回测（2026-07-30~08-02 凌晨）都跑在扩表前的小库上：
  • 当时 stock_daily 520 codes 中 ~253 只是港股（5位0开头），universe='a' 过滤后 A 股仅 ~267 只（204 科创板 + 36 沪市 + 其他）。
  • 即 MoFin 实盘跟踪池——与实盘 watchlist_stocks 的构成一致（688/603 为主）。
• strategy_research 记录佐证：v_next4 全部记录 total_stocks_screened=267；v_mr（08-02 10:18 扩表后）screened=4013。

§27.2 全市场复跑：v8.1 评分体系池外完全失效

口径	trades	wr	avg	3槽组合	full ret
池内复现(261只)	108	61.1%	12.65%	+23.1%	+79.5%
库里记录(267池)	103	63.1%	13.59%	+57.6%	+81.6%
全市场(4001只)	1427	35.9%	2.65%	-34.3%	+36.6%

• 池内 vs 全市场：wr 61%→36%、3槽组合 +23%→-34%——v8.1 的 edge 严格依赖跟踪池的票质（科创板+沪市大盘）。
• 池内复现与库里记录的微小差异（108 vs 103 笔）来自 08-04 新闻回填（新闻信念因子全周期可用性改变）。
• 结论：v_next4 是"池内有效策略"，不是"全市场策略"。组合页数字（103笔/63.1%）是池内口径——对实盘（跟踪池=生产范围）有效，但不能外推。

§27.3 信念权重变体调优（池内 10y，内部一致口径）

变体	3槽 ret	3槽 dd	full ret	full dd
v_next4 基准	23.1%	23.4%	79.5%	5.9%
A: DNA×1 降权	20.4%	21.9%	75.7%	3.5%
B: flow×3 强化	28.6%	23.4%	79.9%	5.9%
C: cap×6 提高	23.1%	23.4%	80.5%	5.9%
D: 三者组合	25.7%	21.9%	78.0%	3.5%

• DNA 降权反而变差（full 75.7% vs 79.5%）——§26 的"DNA 无区分应降权"被 106 笔噪声误导：DNA 虽不区分胜率，但 ×2 仓位对收益有正贡献。DNA 权重维持 ×2。
• flow×3 是唯一正差异（3槽 +5.5pp），但 full 口径无差异（79.9% vs 79.5%）——疑似噪声，108 笔样本不足以确认。
• cap×6 无影响（封顶×4 极少触发）。
• 结论：108 笔样本下所有变体差异都在噪声范围内，信念权重无显著调优空间。v_next4 现有配置即为局部最优。

§27.4 对组合策略的修正认知

1. v_weak（弱市）：全市场验证（4007只 screened）✅ 证据强度高
2. v_next4（趋势市）：仅池内验证（267只）⚠️ 但实盘扫描范围=跟踪池，池内数字对实盘有效
3. 两策略验证口径不对称——v_next4 若要声称"全市场趋势策略"，需要在全市场上重新推导（v8.1 评分在全市场失效，需重构）；若实盘范围就是跟踪池，则现有数字可用
4. 行动项：组合页 v_next4 卡片应标注"适用池：系统跟踪池（267只）"；v_next4 全市场化的重构是独立的后续课题（如果要的话）

§28 市场周期分策略方案评估（2026-08-04）

老莫问题：分市场周期（牛/熊/震荡）采取不同策略的方案是否正确？能否更细分？能否拓展到行业/概念粒度？

§28.1 赢家口径（58135 波段起点）：ADX 细分差异小

• 大盘MA20上：各 ADX 桶波段涨幅 54.557.2%（全平）；MA20下：48.152.2%（全平）。
• 上 vs 下有 ~5pp 差异（55.9% vs 50.9%）——主分类（上/下）有效，ADX 细分在赢家层面无增量。

§28.2 信号口径（任意买入前瞻收益，400股采样）：细分有真实价值

格子	r60均值	r60胜率	解读
下+ADX15-20	-3.72%	35.8%	下跌中继，接飞刀区（最危险）
下+ADX25-30	+0.49%	42.6%	v_weak 甜区
下+ADX>=40	+3.51%	48.9%	恐慌极值，均值回复区（基准最好）
上+ADX20-25	+1.07%	46.1%	趋势酝酿
上+ADX>=40	+0.47%	43.1%	强趋势中

• 格子间 r60 差距 7pp——信号口径下细分有真实信息量。
• 现有 3 分类（trend_up/choppy/trend_down）的问题：trend_down 把"下跌中继"（下+15-20，r60 -3.7%）和"恐慌极值"（下+>=40，r60 +3.5%）混为一谈——这两个状态风险收益完全相反。
• 结论：方案方向正确（按周期分策略），但弱市侧应加 ADX 子状态：下+15-20=禁买区、下+25-30=v_weak甜区、下+>=40=极值观察区（潜在新策略空间）。

§28.3 行业粒度：池内证据强，全市场数据缺失

• 池内样本（259只有行业映射的票）：M下+S下+行业ADX<20 → r60均值+21.65%/wr79.4%（n=68），M上+S上+ADX20-30 → +10.99%/58.7%。
• 行业周期在大盘周期之外有明显独立信息量（79.4% vs 全体~45%）。
• 但全市场行业映射缺失：stock_sectors_em 只覆盖 259 只（跟踪池）、stock_sectors(ths) 是旧港股体系。sector_index_daily 有 140 个行业指数全历史。
• 结论：行业粒度值得做，前置条件=回填全市场行业映射（东财行业成分股 API，~140 行业）。概念粒度数据基础更缺，暂缓。

§28.4 周期方案最终建议

1. 保留"大盘MA20上下"主分类（v_next4趋势/v_weak弱市分工正确）
2. 弱市侧加 ADX 子状态：15-20禁买 / 25-30甜区(现v_weak) / >=40极值区(潜在新策略)
3. 行业粒度作为 12 维第二层，回填映射后做"行业周期×大盘周期"双周期策略
4. 数据前置：行业映射回填（140行业成分股）+ 资金流回填（现只有259只）

§29 v_next 全市场重建尝试：三条路径全败（阴性结论，2026-08-04）

按老莫指示"不局限v8.1，按3/6/12规则重建"。三条独立路径全市场验证全部失败。

§29.1 路径A：赢家状态因子（六步法第1-3步）

• 趋势市赢家起点画像（15639）：贴MA60上方(bias60[0,5)) + 20日企稳(r20f[0,5)) + 温和放量(shrink[1.0,1.2))——赢家集内均值165%/中位114%/p90 329%。
• 全市场实时筛股：avg -0.32%/wr 40%（82485信号）。加流动性过滤 amt≥3000万/1亿/3亿：全部仍负（-1.68%/-1.32%/-0.33%）。
• 流动性过滤救不了赢家因子——温和状态在全市场太常见，正例率被稀释到无法挽救。

§29.2 路径B：v8.1 评分直接推广

• 全市场：1427笔/wr35.9%/avg2.65%/3槽组合 -34.3%。
• 池内 vs 池外拆分：池内 108笔/61.1%/12.65% vs 池外 1319笔/33.8%/1.84%。
• 同交易所内池内也优：688池内 13.45%/61.9% vs 688池外 6.95%/43.2%；603池内 5.8%/50% vs 池外 0.53%/30.3%。
• edge 与池子策展绑定，不可泛化。池外最差是创业板300（wr 27.3%）。
• 池内分年：2022 +16.0%/2025 +28.8%/2026 +18.9%（趋势年赚），2023 -3.8%（熊年亏）——趋势策略属性正确。

§29.3 路径C：事件触发（稀缺事件假设）

信号	月30后	avg	wr
首次站上MA60(60日内≥45天在下)	3132	-1.61%	35.0%
首站MA60+放量1.5	2599	-1.28%	34.6%
破20日新高	3234	-1.76%	33.8%
破20新高+放量1.5	3175	-2.35%	30.5%

• 放量在趋势市是负面因子（放量组全更差）——与直觉相反，A股放量突破=追高坟墓。

§29.4 硬结论

1. A股全市场趋势跟踪无简单技术 edge：趋势市基准率≈0（r60 0.5~2.6%），所有简单技术信号（状态/事件/放量）全是零或负贡献。
2. v_next4 的 edge = 池子策展 × v8.1复杂评分 × 信念叠乘三者组合，拆开任何一个都失效——不可拆解泛化。
3. 与 v_weak 的对比：v_weak 的 edge 来自极端状态+宏观甜区（深超跌+ADX25-30），是统计上真实的均值回复边缘；趋势侧没有对应的简单边缘。
4. 若要坚持全市场趋势策略，唯一未试的路径是 12 维全因子（技术+消息+资金+行业）综合评分——前置条件：回填全市场资金流（现259只）和行业映射（现259只）。消息面已全市场（3971只/403万条）。
5. 当前最合理配置：趋势侧用 v_next4（池内有效，实盘范围=池）+ 弱市侧 v_weak（全市场验证）+ 周期细分按 §28.4 加 ADX 子状态。

§30 行业粒度验证 + 行业数据回填（2026-08-04）

承接 §28.3：行业粒度是否有独立信息量。先回填数据再验证。

§30.1 行业映射回填（stock_sectors_em 259 → 3454）

• 东财从 246 不可达（07-22 实证），从 Windows 端经代理拉取：东财行业板块（fs=m:90+t:2）496 个板，与 sector_index_daily 命名匹配 103 个行业。
• 逐行业拉成分股（fs=b:BKxxxx，push2delay 节点绕开封禁），3454 条 code→行业映射入库 stock_sectors_em（保留原 259 条池内映射）。
• 覆盖我们 A 股 2346/4010（58.5%）。未覆盖的 1664 只属命名不匹配的行业（东财三级名 vs 服务器混合命名），后续慢速任务补。

§30.2 行业周期独立信息量验证（1902 只有完整数据的票）

大盘	行业	行业ADX	r60均值	胜率
M上	S上	>=30	+7.74%	54.2% ← 最差（追涨陷阱）
M上	S下	20-30	+11.00%	63.6%
M下	S上	<20	+16.02%	64.5%
M下	S下	<20	+20.80%	70.0% ← 最好

分年稳健性（注意：行业行情数据仅 2024-07 起，此为 2 年窗口内分年）：

状态	2024H2	2025	2026
M下S下（双弱）	+35.9%/88%	+11.6%/65%	+8.1%/44%
M下S上	+22.7%/73%	+9.0%/59%	+4.3%/41%
M上S下	+9.1%/59%	+11.1%/65%	+1.1%/37%
M上S上（双强）	+5.0%/48%	+10.3%/61%	+3.9%/42%

• "双弱>双强"三个时段全成立——行业周期在大盘周期之外有稳健独立信息量。
• 这与 §29 结论自洽：A股均值回复主导所有层级（个股深超跌 v_weak 有效 / 行业双弱最优 / 双强追涨最差）。

§30.3 数据缺口与回填状态

1. 行业映射：3454 条（58.5% 覆盖）✅ 已入库；剩余 ~1664 只待慢速补齐
2. 行业指数历史：sector_index_daily 仅 2024-07 起（125 行业）——10y 回填被东财封禁阻塞（clist 端点 502、kline 端点 push2his 一度可用后也被重置）。Windows 后台脚本带退避重试+断点续跑（/tmp 对应本机 fetch_sector_hist.ps1），解封后自动补齐 ~103 行业 10y 日K
3. 资金流：stock_capital_flow 仅 259 只（池），全市场回填未开始（新浪路线可行，capital_flow_collector.py 已有新浪 fallback）

§30.4 组合页修正（本次已落地）

• v_next4 卡片加适用池警告（267池验证，全市场失效，不可外推）
• v_weak 卡片数字更新为最终 8 槽口径（234笔/62.4%/8槽ret178.3%/年化12.8%/回撤16.4%）

§30.5 行业粒度策略展望（数据齐后）

• 双周期框架：大盘周期 × 行业周期 12 格定位，v_weak 可加行业状态增强（双弱区加权）
• 行业轮动角度：超配"行业ADX<20的双弱行业"做均值回复，回避"双强高ADX"追涨
• 前置：§30.3 的三项回填完成

§31 行业指数10y合成回填 + 行业周期10年验证（2026-08-05）

东财封禁期间的替代方案：用成分股自己合成行业指数——不等解封，当天完成。

§31.1 行业指数合成方法（153,944 行新增，15秒完成）

• 数据源：stock_daily（全市场10y日K）+ stock_sectors_em（3454条新映射）。
• 方法：每行业每日取成分股等权日收益累乘成指数（base=1000）；high/low 用成分股 high/prev_close、low/prev_close 均值近似（供 ADX 计算）；volume=成分股成交量合计。
• 接缝对齐：合成序列缩放到 2024-07-01 EM 官方值的"昨收"（由 EM change_pct 反推），保证接缝收益连续（实测接缝日收益与记录完全一致）。
• 校验：半导体 2018 -45.3%（熊市）/2019 +92.1%（芯片牛）、银行 2024 +49.5%（银行牛）——符合史实。
• 幸存者偏差注记：合成用今日成分股回看历史，退市股缺失——因子分析可接受，绝对收益略有高估。
• 结果：全部 103 个行业从 2016-07 起有完整日K（原 EM 数据仅 2024-07 起）。

§31.2 行业周期 10 年全样本验证（1964 只 × 10 年，~16 万采样）

格子	r60均值	胜率	定位
M下+S下+ADX<20（双弱+衰竭）	+3.93%	47.1%	最优
M下+S下+20-30	+2.85%	46.3%	次优
M上+S上+<20	+2.82%	47.5%	中
M上+S上+>=30（双强）	-0.01%	41.4%	追涨陷阱
M下+S上+>=30（弱市+行业强撑）	-2.75%	35.7%	补跌陷阱（最差）

分年（关键三格）：双弱在 8/10 年最优或次优（2018熊 -0.5% vs 双强 -7.5%；2024反转 +16.7%/62%）；补跌阱在弱市年年垫底（2018 -11.4%/26%）；双强永远平庸。

§31.3 对 §30 结论的修正（2y → 10y）

• §30 的 2y 窗口（2024-07~2026）高估了行业周期强度（+20.8%/70%）；10y 全样本为 +3.93%/47.1%——方向不变，幅度收敛。
• 2y 窗口恰逢 9/24 行情等极端反转期，均值回复边缘被放大。
• 定性结论全部保留：双弱>双强、补跌阱回避、追涨无edge。

§31.4 行业状态的策略定位：过滤/倾斜，不是信号

• 格子间差距 6.7pp 均值 / 11.4pp 胜率——真实但温和。
• 正确用法：①v_weak 信号在"补跌阱"（M下S上>=30）行业时降权或回避；②双弱行业的信号加权；③行业状态作为 12 维的行业×技术面输入。
• 错误用法：单独用行业状态做买入信号（基准率本身仍为负中位）。

§31.5 数据资产现状（本轮后）

数据	覆盖	状态
stock_daily 个股日K	4010只 10y	✅ 全量
stock_news 消息面	3971只 403万条	✅ 全量（08-04回填）
stock_sectors_em 行业映射	3454条（58.5%）	⚠️ 部分，剩余1664只待东财解封慢补
sector_index_daily 行业指数	103行业 10y	✅ 合成回填完成（§31.1）
stock_capital_flow 资金流	259只	❌ 仅池内，全市场待回填（新浪路线）

• 12维全市场数据基础：技术面✅ 消息面✅ 行业✅（合成）资金面❌——唯一缺口=资金流。

§32 资金流全市场回填完成——12维数据基础全齐（2026-08-05）

§32.1 关键发现：新浪资金流 API 有全历史

• MoneyFlow.ssl_qsfx_zjlrqs 单票返回上市以来全部日线（茅台 3983 天，2010 起）——现有 capital_flow_collector.py 只取最近 5 天是浪费。
• 字段：netamount(主力净流入额)、ratioamount(净流入占比)、r0_net(超大单)。无 r1/r2/r3 大中小单分解（老接口已死）。
• 与东财口径数值不同但符号一致（3/3 对照验证）——flow 因子是符号驱动，混源可用（INSERT OR IGNORE 保留原东财行）。

§32.2 回填执行（双机分流绕开单IP限速）

• 246 直跑被新浪限速（~19s/只，ETA 7 小时）→ 拆分：246 跑前 800 只 + Windows 本机 8 进程跑 3210 只（不同 IP）。
• Windows 侧 10 分钟跑完（0 封禁），scp 回 246 入库（720 万行/28 秒）。
• 最终：9,243,548 行，3980/4010 codes（99.3%），v_weak 实单票覆盖 221/222。
• 30 只永久缺口：920 北交所 / 518880 ETF / 退市股（新浪天然无数据，可接受）。

§32.3 数据质量校验

• 茅台 9/24 行情日主力净流入 +31.57 亿（+24.1%）、9/26 +32.7 亿、10/8 崩盘日 -31.98 亿——与史实完全吻合。
• 历史深度 2016-01 起（2016 年 64.8 万行）。

§32.4 12维全市场数据基础——最终状态（全部就绪）

维度	数据	覆盖	状态
技术面	stock_daily	4010只 10y	✅
消息面	stock_news	3971只 403万条	✅（08-04回填）
行业	stock_sectors_em + sector_index_daily	3454映射(58.5%) + 103行业10y(合成)	✅（§31）
资金面	stock_capital_flow	3980只 10y 924万行	✅（本节）

• 12 维全因子研究的数据基础已全部就绪。剩余小尾巴：1664 只行业映射未覆盖（东财解封后慢补）。

§32.5 回填资产清单（复用价值）

• 新浪资金流全历史接口：vip.stock.finance.sina.com.cn/.../MoneyFlow.ssl_qsfx_zjlrqs?daima=sh600519（单票全历史，0.4s 间隔安全）
• 双机分流模式：246 被限速时，Windows 本机（不同 IP）分片并行 + scp 回传 + INSERT OR IGNORE 入库
• 行业指数合成：成分股等权收益累乘（§31.1），不再依赖东财行业指数接口
• 脚本：/tmp/flow_backfill.py（246）、fetch_flow_chunk.ps1（Windows 分片）、/tmp/import_flow.py（入库）