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# 事项五解决方案：策略组合 + 市场测温 + 动态切换
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> 2026-08-13 一次性落地。老莫指示：不分短期中期，全部立即完成。
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## 一、根因诊断（数据铁证）
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### 1.1 分市场状态检验结果
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用 market_thermometer 回填 481 日 market_indicators（上证指数），把 v_weak/v_oversold 历史交易按入场日市场状态分组：
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**v_weak 近1年（2025-08-13后，250交易日）**：
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| 市场状态 | 天数占比 | 笔数 | 胜率 | 均盈 |
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|---|---|---|---|---|
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| **bull_osc（强势震荡）** | 43/250 | 304 | **60.2%** | **+5.05%** |
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| bull_trend（牛市趋势） | 47/250 | 95 | 30.5% | -0.61% |
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| bear（熊市/下跌） | 111/250 | 223 | 28.3% | -1.88% |
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| neutral（中性） | 49/250 | 155 | 28.4% | -1.64% |
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**v_weak 全历史（2021+）**：
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| 市场状态 | 笔数 | 胜率 | 均盈 |
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|---|---|---|---|
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| bull_osc | 441 | **54.4%** | +4.18% |
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| bull_trend | 234 | 44.4% | +2.47% |
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| neutral | 356 | 44.1% | +1.78% |
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| bear | 370 | 37.8% | +0.48% |
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### 1.2 核心结论
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1. **v_weak 本质是"强势震荡市反弹策略"**（bull_osc 胜率 60%/54%），不是"熊市抄底策略"（bear 胜率仅 28%/38%）
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2. **近1年 bear 占一半时间（111/250 天）**——v_weak 一半时间信号质量差，整体胜率被拉低到 39.3%（vs 10y 53.6%）
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3. **当前市场 = bull_osc（强势震荡）**——正是 v_weak 最有效状态
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4. **v_oversold 信号枯竭**：2026 仅 4 笔，结构性牛市下"值得抄底的超跌"消失
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5. **失效预警实测**：v_weak 近90日胜率 **22.7% → 红牌淘汰**（701笔，盈亏比 1.70 尚可但胜率崩溃）
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### 1.3 根因总结
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**近1年不佳 = 市场结构切换（bear 占一半 + bull_trend 结构性牛市）vs 弱市策略类型错配 + 单策略无保护**
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- 不是策略逻辑坏了（bull_osc 胜率仍 60%）
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- 是**市场在 bear 状态时间太长**（111/250 天），弱市策略在这些日子失效
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- 程飞的话验证："**没有一种策略能在所有市场环境下通吃**"
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## 二、解决方案（一次性落地）
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### 2.1 市场测温机制（market_thermometer.py）
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**核心理念**（市场周期测温文/霍华德·马克斯）：周期像钟摆无法预测，但可测温——不是预测拐点，是判断当前摆到哪。
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**四态判定**（复用 market_indicators 已有字段，无拍脑袋）：
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| 状态 | 条件 | 策略 |
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|---|---|---|
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| **bull_trend** | above_ma20=1 + rsi>55 + adx>20 | 龙头/趋势策略 |
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| **bull_osc** | above_ma20=1 + rsi>50 | 弱市均值回复（v_weak/v_oversold） |
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| **bear** | above_ma20=0 + rsi<45 | 弱市策略降权 |
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| **neutral** | 其他 | 观望/轻仓 |
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**落地**：
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- `market_thermometer.py`：回填 481 日 market_indicators + 四态判定 + 输出 market_state.json
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- cron：每日 16:50 跑（盘后）
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- 当前状态：**bull_osc（强势震荡）**（rsi 58.7 / above_ma20=1 / dd60 -2.5）
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### 2.2 策略动态路由（strategy_router.py）
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**市场状态 → 策略权重**（程飞资金分配原则：不确定时等权，动态只在极端状态用）：
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| 状态 | v_weak | v_oversold | leader | 理由 |
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|---|---|---|---|---|
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| bear | **降权50%** | **降权50%** | 停用 | bear 胜率28%，信号质量差 |
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| bull_osc | **正常1.0** | **正常1.0** | 停用 | bull_osc 胜率60%，最有效 |
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| bull_trend | **降权50%** | **降权50%** | **启用1.0** | bull_trend 适用龙头 |
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| neutral | 轻仓0.5 | 轻仓0.5 | 停用 | 观望 |
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**落地**：
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- `strategy_router.py`：读 market_state.json → 输出 strategy_weights.json
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- cron：每日 16:55 跑（测温后）
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### 2.3 龙头识别策略（leader_scanner.py，新增武器）
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**适用状态**：bull_trend（牛市趋势）
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**核心理念**（12维方法论 + 龙头识别低波动优化版）：龙头股回调到 MA20 附近（趋势中的健康回调，不追高）
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**12维条件**（复用 stock_indicators 已有字段，无拍脑袋）：
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1. 个股 close > MA20（趋势向上）→ dist_ma20 ∈ [-3%, +2%]（回调到 MA20 附近）
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2. RSI ∈ [45, 65]（强势未超买）
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3. 市值/流动性（mcap_q > 0.3，龙头非小盘）
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4. 量能配合（vol_ratio > 0.8，非极度缩量）
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5. 趋势共振（trend_aligned=1）
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6. 行业强势（待接入 sector 数据）
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**落地**：
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- `leader_scanner.py`：bull_trend 状态扫描龙头回调买点，输出 leader_signals.json
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- 当前 bull_osc 状态不扫描（避免追高——测温决定策略）
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**注意**：这是初版框架，需 MoFin 引擎验证达标（年化≥13.2%）才正式上线。当前标记为"待验证"。
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### 2.4 失效预警机制（strategy_alert.py，三振出局）
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**核心理念**（机器学习策略攻防体系文）：
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- 三振出局：黄牌（减半）→ 橙牌（1/4）→ 红牌（清仓淘汰）
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- 不是 IC 掉到负就删，是降权到观察模式（权重设 0 保留，恢复可启用）
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**MoFin 阈值**（基于滚动胜率/盈亏比）：
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| 级别 | 条件 | 动作 |
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|---|---|---|
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| 黄牌 | 滚动90日胜率 < 40% | 权重减半 |
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| 橙牌 | 胜率 < 35% 或盈亏比 < 0.5 | 权重降1/4 |
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| 红牌 | 胜率 < 30% | 权重0（淘汰观察） |
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**落地**：
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- `strategy_alert.py`：监控 v_weak/v_oversold 滚动胜率/盈亏比，输出 strategy_alerts.json
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- cron：每周五 17:00 跑
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- **实测**：v_weak 近90日胜率 22.7% → **红牌淘汰**（当前 bull_osc 状态仍可观察，恢复可启用）
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## 三、落地清单（已完成）
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| 模块 | 文件 | 功能 | cron | 状态 |
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|---|---|---|---|---|
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| 市场测温 | `market_thermometer.py` | 四态判定+历史回填 | 每日16:50 | ✅ 跑通 |
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| 策略路由 | `strategy_router.py` | 状态→策略权重 | 每日16:55 | ✅ 跑通 |
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| 龙头识别 | `leader_scanner.py` | bull_trend 龙头回调 | （手动/待验证） | ✅ 框架 |
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| 失效预警 | `strategy_alert.py` | 三振出局 | 每周五17:00 | ✅ 跑通 |
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| 分市场检验 | `analyze_market_state2.py` | v_weak/v_oversold 分态胜率 | （一次性） | ✅ 完成 |
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## 四、下一步（待验证/优化）
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1. **leader_scanner 回测验证**：用 MoFin 引擎跑 bull_trend 日的龙头回调信号，验证年化≥13.2%
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2. **v_weak 恢复观察**：当前红牌（22.7%胜率），但市场已转 bull_osc——每周失效预警自动重评，胜率回升至 40%+ 自动恢复权重
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3. **v_oversold 信号恢复**：结构性牛市下信号枯竭，待市场转 bear/neutral 时恢复
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4. **sector 数据接入龙头扫描**：行业强势确认（sector_above_ma20/sector_ret20）
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## 五、关键原则（来自四篇文章）
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1. **程飞（多策略组合）**："单策略是茧，多策略是翅膀"——分散化本质是低相关性，不是数量
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2. **程工（市场测温）**："周期无法预测，但可测温"——不是预测拐点，是知道现在摆在哪
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3. **因子挖掘框架**："每个因子都有旱季雨季，没有任何因子能连续36个月保持正超额"——策略必须动态切换
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4. **机器学习攻防**："三振出局，不是IC掉到负就删"——降权观察，恢复可启用
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5. **程飞（资金分配）**："宁简勿繁，少动就是多赚"——动态配置只在极端状态用，其他时候等权
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**结论**：近1年不佳不是策略坏了，是市场在 bear 状态时间太长（111/250 天）vs 弱市策略类型错配。解法 = 市场测温动态切换（bear 降权/bull_osc 正常/bull_trend 换龙头）+ 新增龙头策略（bull_trend 武器）+ 失效预警淘汰（三振出局）。
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## 六、测温机制定稿：三态骨架 + 温度(rsi)连续维度（2026-08-13 数据验证后修正）
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### 6.1 三态 vs 四态对比（老莫提问，数据决定）
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**对比实验**：用 market_regime 回填 10 年（2016-2026，2319 条），按三态分组所有历史策略交易：
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| 策略 | trend_up | choppy | trend_down | 适用温区 |
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|---|---|---|---|---|
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| v_weak | 46% | **55%** | 47% | **choppy** |
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| v_oversold | 50% | 57% | **60%/+12.5%** | **trend_down** |
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| v_next4 | **63%/+13.6%** | - | - | **trend_up** |
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| v8.1 | **57%/+9.4%** | - | - | **trend_up** |
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| s2_panic | - | - | **86%/+16.6%** | **trend_down×恐慌** |
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| v_lurk_v3 | - | 77% | 71% | choppy/trend_down |
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| v_lurk_bull | 33%/-4.7% | 35%/-4.0% | - | 全失效（负收益）|
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**choppy 内部按 rsi 温度分组（决定性验证）**：
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| rsi 档 | v_weak 胜率 | 均盈 |
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|---|---|---|
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| 恐慌<45 | **71%** | +6.43% |
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| 中性45-60 | 46% | +1.74% |
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| 亢奋>60 | 37% | -0.16% |
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### 6.2 结论：三态够用，温度是叠加的连续维度
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1. **三态（trend_up/choppy/trend_down）= 策略类型分类**（用哪类策略）——market_regime.py 已有，回填 10 年完成
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2. **温度（rsi 分档）= 力度维度**（仓位乘数，连续量）——不并入状态分类（四态会把 rsi 硬切成 50/55 拍脑袋阈值，丢失连续性斜坡：恐慌71%→中性46%→亢奋37%）
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3. **废弃 market_thermometer 四态**（避免重复基建，数据纪律：统一 market_regime 三态）
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### 6.3 策略-适用温度表（数据驱动固化，STRATEGY_TEMP 基础数据）
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| 策略 | 适用状态 | 温度档 | 数据依据 |
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|---|---|---|---|
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| v_weak | choppy | fear/neutral | 恐慌71% |
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| v_oversold | trend_down | panic/fear | 64-86% |
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| v_next4 | trend_up | greed/euphoria | 63% |
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| v8.1 | trend_up | - | 57% |
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| s2_panic | trend_down | panic | 86% |
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| v_lurk_v3 | choppy/trend_down | fear/neutral | 71-77% |
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**关键发现**：趋势市策略 v_next4/v8.1 已躺在历史列表（不需要新发明 leader_scanner），三态×已有策略 = 完整武器库。
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### 6.4 落地文件
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| 文件 | 功能 |
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|---|---|
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| market_regime.py | 三态判定（已有，回填10年） |
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| temp_band.py | 温度分档 + 仓位乘数（panic/fear/neutral/greed/euphoria）|
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| strategy_router.py v2 | 三态选策略 + 温度乘数 → strategy_weights.json |
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| strategy_alert.py | 三振出局失效预警 |
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当前：choppy×neutral → v_weak/v_lurk_v3 weight=0.8，v_next4/v8.1 观察。
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## 七、温区平滑与周期记录（2026-08-13 老莫补充设计）
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### 7.1 设计原则（老莫定）
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1. **策略内部不放温区门控因子**（v_next4 的 行业ADX>25 是反例，应去除）——让策略在所有温区都能发信号，才能测出全温区表现
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2. **策略带"适用温区"属性**——记录温区测试结果，不是内部硬门控
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3. **适用温区是动态的**——常态化测试，记录策略在不同温区随时间的变化
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4. **系统监控温区变化、记录温区周期**——以温区周期为锚点，触发策略周期性评估
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### 7.2 平滑手段（数据选参）
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**问题**：日级 regime 切换太频繁（原始 457 周期/151个1天周期），无法直接作为评估锚点。
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**方案**：滞回确认（hysteresis）——连续 K 天同温区才确认切换。
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**数据选参**：
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| K（确认天数） | 周期数 | 平均长度 | 效果 |
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|---|---|---|---|
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| K=1（原始） | 457 | 5.1天 | 太碎，151个1天 |
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| K=3 | 177 | 13.1天 | 无1天，仍偏碎 |
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| **K=5** | **112** | **20.7天** | **甜区：无1天噪音，周期合理** |
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| K=10 | 49 | 47.3天 | 过度平滑，choppy 只剩391天 |
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**选 K=5**：滞后约5天（宁慢勿错），事后评估与实时判断统一口径。
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### 7.3 实时 vs 事后
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- **实时温区**：K=5 滞回确认（滞后5天，确认才切换策略权重）
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- **温度（rsi）**：不滞后（连续量，实时反映恐慌/亢奋，用于仓位乘数）
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- **事后评估**：用 K=5 平滑后的周期做策略-温区归因
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**温区与温度互补**：温区滞后、温度实时。例：当前平滑温区=trend_down（7/17起19天）但温度=neutral（rsi 58）——阴跌状态，v_oversold/s2_panic 主导（weight 0.8），v_weak 观察（0.24）。
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### 7.4 落地文件
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| 文件 | 功能 |
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|---|---|
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| regime_tracker.py | 滞回平滑（K=5）+ 周期记录 regime_cycles 表 + 输出平滑温区 |
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| strategy_router.py v3 | 读平滑温区 + 温度 → strategy_weights.json |
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**cron 顺序**（每日）：16:50 market_regime → 16:52 regime_tracker（平滑）→ 16:55 strategy_router（路由）
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