时段（亚/欧/美）是噪声，周日效应真实但与 mom60 过滤不可加

用户问哪个时段更容易盈利。答案分两半：时段这个切法本身无效，换成星期几才
有东西，而那东西不该做成新过滤。

① 亚/欧/美三等分（UTC 0/8/16），毛R 1.127 / 1.006 / 1.079，段间极差 0.122，
置换检验 p=0.0895——随便把 24 小时切三份，9% 的概率能切出这么大的差。更要命
的是美盘两个时期反号：样本外 1.158（最好）→ 发现期 0.885（最差），噪声的
典型指纹。按真实开盘时刻切五段、把欧美重叠单列，结论一样。

这里不是输给 ATR 混淆。亚盘 ATR 中位确实最低（12.5 vs 14.1），本来最该是
混淆源，但控 ATR 后段间极差 0.101/0.108，和无条件的 0.122 几乎一样——时段
不是 ATR 的代理，它本来就小。

② 星期几有信号，集中在周日：毛R 0.893、胜率 66.6%、PF 2.76、余量 13.08bp，
对照周五 1.228 / 74.7% / 4.78 / 23.44。置换检验周日 p=0.0079、周末 p=0.0246，
两个时期方向一致，10 个币里 7 个周末更差（BTC 最甚 -0.336）。但幅度在发现期
塌了大半（-0.168 → -0.039）。

③ 关键在重叠。施加 step53 的 mom60<7 之后，周末差从 -0.132 缩到 -0.058、
周日从 -0.199 缩到 -0.104。重叠不在笔数上（mom60≥7 在周末占 22.9%、工作日
21.3%，几乎一样），是伤害重叠：周末真正亏钱的是那些追已走完行情的单子。
周末流动性薄，追高的代价被放大——这和 §3.391「势不能过头」是同一件事在另一
个维度上的投影。

④ 所以不加。决策表（发现期总R）显示 mom60≥7 + 周日 在 0~20bp 每一档都输给
mom60≥7 单用（5bp: 574 vs 658；10bp: 343 vs 394；15bp: 113 vs 131），叠加
只是白丢 10% 笔数。单用砍周日也要 12bp 以上才赢过等权。

这一步的价值是排除。「美盘流动性好该更赚」这种直觉很难自证伪，跑完才知道它
连随机切分都跑不赢；而顺手捞到的周日效应统计上真实，却因与已有过滤重叠而
不可加——显著和值得做是两件事，中间隔着一张决策表。

分析全部复用 step53 的 feather，未重跑采集。

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

research/HANDOFF.md

@@ -868,6 +868,72 @@ mom10 同形状（Q2 最好、Q4 最差），样本内外一致。**势要有—
 > 但也**不是完全无关于数据**（我看过分位表才取的整）。真上线前应在更早的
 > 时段上确认阈值附近没有断崖式敏感。
 
+### 3.392 时段（亚/欧/美）没用，周日有效但已被 mom60 吃掉（step54）
+
+用户问哪个时段更容易盈利。答案分两半：**时段这个切法本身无效，但换成星期几
+就有东西——只是那东西不该做成新过滤。**
+
+**① 亚/欧/美三段：差异在噪声量级，且美盘两个时期反号**
+
+| UTC 0/8/16 三等分 | 笔数 | 毛R | 余量bp | 中位ATRbp | 样本外毛R | 发现期毛R |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 亚盘 | 1249 | 1.127 | 18.18 | 12.5 | 1.153 | 1.057 |
+| 欧盘 | 1414 | 1.006 | 18.43 | 14.1 | 1.044 | 0.926 |
+| 美盘 | 1278 | 1.079 | 18.73 | 13.6 | **1.158** | **0.885** |
+
+**美盘在样本外是最好的一段、在发现期是最差的一段**，这是噪声的典型指纹。
+段间毛R极差 0.122，**置换检验 p = 0.0895**——随便把 24 小时切成三份，
+有 9% 的概率切出这么大的差。按真实开盘时刻切五段（含欧美重叠单列）结论一样。
+
+⚠️ 这里**不是**输给了 ATR 混淆。控 ATR 后段间极差 0.101 / 0.108，和无条件的
+0.122 几乎一样——时段效应不是 ATR 的代理，它只是本来就小。逐小时表里最差的
+20 UTC（0.802）与最好的 22 UTC（1.262）差得很大，但每小时只有 108~275 笔，
+是噪声，别照着挑时辰。
+
+**② 星期几才有信号，集中在周日**
+
+| | 笔数 | 胜率 | 毛R | PF | 余量bp | 样本外毛R | 发现期毛R |
+|---|---|---|---|---|---|---|---|
+| 周五 | 601 | 74.7% | **1.228** | 4.78 | 23.44 | 1.359 | 0.862 |
+| 周四 | 623 | 73.5% | 1.150 | 4.56 | 20.64 | 1.104 | 1.252 |
+| 周日 | 470 | 66.6% | **0.893** | **2.76** | **13.08** | 0.955 | 0.772 |
+| 工作日 | 3133 | 72.6% | 1.095 | 4.01 | 19.38 | 1.151 | 0.959 |
+| 周末 | 808 | 67.9% | 0.963 | 3.08 | 14.86 | 0.983 | 0.920 |
+
+置换检验：周末 vs 工作日 **p = 0.0246**，周日 vs 其余 **p = 0.0079**。
+方向在两个时期一致，10 个币里 7 个周末更差（BTC 最甚 −0.336）。
+⚠️ 但**幅度在发现期塌了大半**（工作日−周末：样本外 −0.168 → 发现期 −0.039）。
+
+**③ 关键：周末的劣势有一半住在 `mom60≥7` 那批单子里，step53 已经砍掉了**
+
+| | 周末 vs 工作日 | 周日 vs 其余 |
+|---|---|---|
+| 过滤前 | −0.132 | −0.199 |
+| **施加 `mom60<7` 后** | **−0.058** | **−0.104** |
+
+注意重叠**不在笔数上**：`mom60≥7` 在周末占 22.9%、工作日 21.3%，几乎一样。
+是**伤害**重叠——周末真正亏钱的是那些追已走完行情的单子。周末流动性薄，
+追高的代价被放大，这跟 §3.391「势不能过头」是同一件事在另一个维度上的投影。
+
+**④ 所以不要加这条过滤。决策表（发现期总R）：**
+
+| 方案 | 保留 | 0bp | 5bp | 8bp | 10bp | 12bp | 15bp |
+|---|---|---|---|---|---|---|---|
+| 等权 | 100% | 946 | 597 | 387 | 247 | 107 | −102 |
+| 砍周日 | 86% | 844 | 543 | 362 | 241 | 120 | −60 |
+| 砍周末 | 78% | 747 | 473 | 309 | 200 | 90 | −74 |
+| 砍欧盘 | 60% | 579 | 363 | 234 | 148 | 61 | −68 |
+| **砍 mom60≥7（§3.391）** | 78% | **921** | **658** | **500** | **394** | **289** | **131** |
+| 砍 mom60≥7 + 周日 | 68% | 804 | 574 | 435 | 343 | 251 | 113 |
+
+**`砍 mom60≥7 + 周日` 在 0~20bp 每一档都输给 `砍 mom60≥7` 单用**——叠加只是
+白丢 10% 的笔数。单用「砍周日」也要到 12bp 以上才赢过等权。
+
+> **这一步的价值是排除，不是发现。** 用户问时段，直觉上「美盘流动性好该更赚」
+> 很难自证伪，跑完才知道它连随机切分都跑不赢。而顺手捞到的周日效应统计上真实
+> （p=0.008），却因为和已有过滤重叠而不可加——**"显著"和"值得做"是两件事，
+> 中间隔着一张决策表。**
+
 ### 3.4 alpha 的来源（step32 消融）
 
 逐条拆掉 `fast_bsp3` 的条件后发现：**alpha 完全来自缠论中枢的上下文定位，
@@ -1009,6 +1075,8 @@ step41 首轮跑的是错误的 3/1bp（见 §1.3），已用实际费率重算
 | **`available_ts` 改取 `bis[2]`（中枢成立即可用）以消除右边缘重画** | 重画确实从 6.5% 降到 1.2%、滞后 2.16→2.01，**但 alpha 被打成零**：实盘口径毛 R 0.933 → **−0.000**（扣费前就没了 edge），PF 3.22→0.80，余量 15.07→−2.20bp，8/8 币全变差。中枢没发育完就下注，支撑/压力还没立住。**「等中枢最后一笔」就是 alpha 本身，重画是必付代价。**推论：任何以「让信号更早确定」为目标的改动，先测毛 R，不要只看重画率和滞后 | step47 §5.42 |
 | **挑「信号根成交量大」的信号（有资金推的趋势）** | **方向完全相反**：vr60 四分位上毛R 单调 1.421→0.794、余量 27.18→13.47bp，样本内外 / 两套量比基准 / ATR 4 分位 4/4 / 逐时段 7/7 全部同向。止损率 22.5%→45.3% 翻倍，且**止盈率同时下降**（说明是方向变差，不是止损太窄）。根因：B4/S4 在突破根上进场，大量根 = 这一冲已经由别人的资金走完，你在收盘价接盘。**低量那一档才是好的**，可反向用作仓位权重 | step50 §3.31 |
 | **持仓中放量就平仓（把成交量当出场信号）** | **方向也是反的,且比入场那条更干净**：毛R 1.068 → 0.617（vr60≥3）/ 0.858（≥5）/ 1.009（≥8），**阈值越高越接近基线，最优点是「永不触发」**。触发的那批若不平，止盈率 45.7%、止损率 16.6%（全体基线 30.1% / 33.1%），**放量根标记的是最好的单子不是最差的**，平掉每笔让出 +0.484R。幸存者偏差已控（按持仓 ≥K 根分层 5/5 同向）。同一事件入场为负、持仓为正——入场时你是买方，持仓时资金是来接你货的 | step52 §3.31 |
+| **按时段交易（亚/欧/美）** | **差异在噪声量级**：段间毛R极差 0.122，置换检验 **p=0.0895**（随便切三份有 9% 概率切出这么大）。**美盘样本外 1.158 最好、发现期 0.885 最差**，两个时期反号。不是 ATR 混淆——控 ATR 后极差 0.101/0.108，和无条件的 0.122 一样，它本来就小 | step54 §3.392 |
+| **砍周日/周末** | 统计上真实（周日 p=0.0079、周末 p=0.0246，7/10 币同向），**但不可加**：伤害的一半住在 `mom60≥7` 那批里，§3.391 已砍。施加 `mom60<7` 后周末差 −0.132 → −0.058。决策表上 `mom60≥7 + 周日` 在 0~20bp **每一档**都输给 `mom60≥7` 单用 | step54 §3.392 |
 | 线段（`Chan_XD`）做大级别 | 滞后太大，且中枢极少 | 早期，用户也这么说 |
 
 ---
@@ -2051,6 +2119,7 @@ API 限流风险隔离三个好处。
 | 51 | **因子化仓位**（把 49/50 做成权重）→ 量因子该做成**开关**不是权重（硬砍 vs 加权：R夏普 0.496/0.442、并发 6.00/7.98）；**前序因子不该进仓位**，边际收益买不起集中度。优势形态是削尾不是抬均值 |
 | 52 | **持仓中放量出场**（用户提议）→ 反的，最优点是永不触发；放量根标记的是止盈率翻倍的好单。自带模拟器与 `walk_exits` 逐笔对拍，10/10 币通过 |
 | 53 | **开仓前的量与趋势方向**（用户提议）⭐ → 前段量单调（越小越好，独立于信号根量）；前段动量**驼峰形**（Q2 最好、Q4 最差）。`砍 mom60≥7` 全面优于 §3.39 的 `砍 vr60≥4`，且总R 比不砍还高。附滑点决策表 |
+| 54 | **开仓时段（亚/欧/美）**（用户提议）→ **无效**，置换检验 p=0.09 且美盘两期反号。星期几有效（周日 p=0.008）但与 `mom60` 过滤伤害重叠，叠加在每一档滑点上都更差。**排除型结论** |
 
 输出都在 `research/out/`。**2026-08-27 清理过一轮**：step1~20 的输出（早期方法论
 已被推翻，含未来函数偏差）与旧口径备份一并删除，只留支撑当前结论的证据。

research/step54_session.py

@@ -0,0 +1,352 @@
+"""Step 54：开仓时刻落在哪个时段——亚盘 / 欧盘 / 美盘谁更赚。
+
+用户问的是时段，但这个问题有两个必须先堵的坑，否则很容易得出一个假的结论：
+
+  ① ATR 混淆。亚盘波动天然低，而低 ATR 的信号因固定成本吃亏是已知结论
+    （HANDOFF §3.5：余量 = 净收益 / taker名义额，ATR 越小分母越小）。
+    所以"亚盘差"完全可能只是"亚盘 ATR 低"换个说法。必须在 ATR 分层内部再看。
+  ② mom60 混淆。step53 刚定论 mom60 是强因子（Q4 最差），而美盘开盘那几个
+    小时最容易出现已经走完一大段的行情。不控的话时段会借它的力。
+
+所以本步的顺序是：先逐小时看（不设边界，边界是人定的、最容易带出想要的结论），
+再聚合成时段，最后在 ATR 与 mom60 的分层内部复核。
+
+样本内外沿用 step53 的切法（IS_START），任何只在一边成立的都不认。
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import os
+import sys
+import warnings
+from pathlib import Path
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+
+warnings.filterwarnings("ignore")
+for v in ("OMP_NUM_THREADS", "OPENBLAS_NUM_THREADS", "MKL_NUM_THREADS"):
+    os.environ.setdefault(v, "1")
+
+HERE = Path(__file__).resolve().parent
+sys.path.insert(0, str(HERE))
+sys.path.insert(0, str(HERE.parent))
+pd.set_option("display.width", 340)
+
+SL = 2.0
+GATE_BP = 8.0
+SRC = HERE / "out" / "step53_pre_entry.feather"
+IS_START = pd.Timestamp("2026-01-30", tz="Asia/Shanghai")
+
+# 时段用 UTC 定义。三段等分是加密市场的通行切法，且不重叠——重叠定义会让
+# 同一笔进两个桶，比较就没有意义了。真实的开盘时刻（伦敦 08:00、纽约 13:30）
+# 落在段内而非段首，所以另有一张逐小时表兜底，防止边界把结论切出来
+SESSIONS = [("亚盘", 0, 8), ("欧盘", 8, 16), ("美盘", 16, 24)]
+# 稳健性对照：按真实开盘时刻切，并把欧美重叠那段单列
+SESSIONS_ALT = [("亚盘", 0, 7), ("欧盘", 7, 13), ("欧美重叠", 13, 17),
+                ("美盘", 17, 21), ("淡时段", 21, 24)]
+
+
+def stat(g: pd.DataFrame, lab: str, denom: int) -> dict:
+    if len(g) < 40:
+        return {"分组": lab, "笔数": len(g), "备注": "样本不足"}
+    w, o = g.net[g.net > 0].sum(), -g.net[g.net <= 0].sum()
+    return {"分组": lab, "笔数": len(g), "占比": f"{len(g)/denom*100:.0f}%",
+            "胜率": f"{(g.net > 0).mean()*100:.1f}%",
+            "毛R": round(g.gR.mean(), 3), "净均R": round(g.R.mean(), 3),
+            "PF": round(w / o, 2) if o > 0 else np.inf,
+            "余量bp": round(g.net.mean() / g.tn.mean() * 1e4, 2),
+            "中位ATRbp": round(g.atr_bp.median(), 1)}
+
+
+def label_session(h: pd.Series, table) -> pd.Series:
+    out = pd.Series("?", index=h.index, dtype=object)
+    for name, a, b in table:
+        out[(h >= a) & (h < b)] = name
+    return out
+
+
+def hourly(d: pd.DataFrame) -> None:
+    """逐小时。先看这个再谈时段——时段边界是人定的，逐小时不是。"""
+    print("\n" + "=" * 100)
+    print("########## 一、逐小时（UTC），不设时段边界 ##########")
+    rows = []
+    for h, g in d.groupby("utc_h"):
+        oos, ins = g[g.date < IS_START], g[g.date >= IS_START]
+        rows.append({
+            "UTC时": h, "北京时": (h + 8) % 24, "笔数": len(g),
+            "毛R": round(g.gR.mean(), 3),
+            "净均R": round(g.R.mean(), 3),
+            "余量bp": round(g.net.mean() / g.tn.mean() * 1e4, 2),
+            "中位ATRbp": round(g.atr_bp.median(), 1),
+            "样本外毛R": round(oos.gR.mean(), 3) if len(oos) >= 30 else None,
+            "发现期毛R": round(ins.gR.mean(), 3) if len(ins) >= 30 else None,
+        })
+    t = pd.DataFrame(rows)
+    print(t.to_string(index=False))
+    print(f"\n每小时平均只有 {len(d)/24:.0f} 笔，单个小时的数是噪声，"
+          f"看形状不要看单点。")
+
+
+def sessions(d: pd.DataFrame, table, title: str) -> None:
+    print("\n" + "=" * 100)
+    print(f"########## {title} ##########")
+    d = d.copy()
+    d["seg"] = label_session(d.utc_h, table)
+    order = [n for n, _, _ in table]
+    for lab, part in (("全样本", d), ("样本外", d[d.date < IS_START]),
+                      ("发现期", d[d.date >= IS_START])):
+        rows = [stat(part[part.seg == n], n, len(part)) for n in order]
+        print(f"\n--- {lab}（{len(part)} 笔）---")
+        print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))
+
+
+def control(d: pd.DataFrame, col: str, name: str, table) -> None:
+    """在混淆变量的高/低两半内部各看一次时段。
+
+    时段若只是 ATR（或 mom60）的代理，分层后段间差异会塌掉。
+    """
+    x = d[d[col].notna() & np.isfinite(d[col])].copy()
+    x["seg"] = label_session(x.utc_h, table)
+    x["层"] = np.where(x[col] >= x[col].median(), f"{name}高", f"{name}低")
+    order = [n for n, _, _ in table]
+    rows = []
+    for lay, g in x.groupby("层"):
+        r = {"控制层": lay, "笔数": len(g)}
+        for n in order:
+            s = g[g.seg == n]
+            r[n] = round(s.gR.mean(), 3) if len(s) >= 40 else None
+        vals = [r[n] for n in order if r[n] is not None]
+        r["极差"] = round(max(vals) - min(vals), 3) if len(vals) > 1 else None
+        rows.append(r)
+    print(f"\n--- 控 {name}（{col}）后的段间毛R ---")
+    print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))
+
+
+def permutation(d: pd.DataFrame, table, n_iter: int = 20_000,
+                seed: int = 0) -> None:
+    """段间极差有没有超出随机分组的水平。
+
+    24 个小时聚成 3 段，本来就会因为噪声产生一定的段间差异。不做这一步就没法
+    区分"时段有效"与"任意切三份都能切出这么大的差"。
+    """
+    rng = np.random.default_rng(seed)
+    seg = label_session(d.utc_h, table).to_numpy()
+    g = d.gR.to_numpy()
+    order = [n for n, _, _ in table]
+    obs_means = np.array([g[seg == n].mean() for n in order])
+    obs = obs_means.max() - obs_means.min()
+    cnt = 0
+    for _ in range(n_iter):
+        p = rng.permutation(seg)
+        m = np.array([g[p == n].mean() for n in order])
+        if m.max() - m.min() >= obs:
+            cnt += 1
+    print(f"\n置换检验：实测段间毛R极差 {obs:.3f}，"
+          f"随机打乱 {n_iter} 次里有 {cnt/n_iter*100:.2f}% 达到或超过它 "
+          f"→ p = {cnt/n_iter:.4f}")
+
+
+NAMES = ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"]
+
+
+def weekday(d: pd.DataFrame) -> None:
+    print("\n" + "=" * 100)
+    print("########## 四、星期几（按 UTC）##########")
+    rows = []
+    for k, g in d.groupby("utc_dow"):
+        oos, ins = g[g.date < IS_START], g[g.date >= IS_START]
+        r = stat(g, NAMES[k], len(d))
+        # 样本内外必须并排看。时段那一节正是靠这一列拆穿"美盘最好"的
+        r["样本外毛R"] = round(oos.gR.mean(), 3) if len(oos) >= 30 else None
+        r["发现期毛R"] = round(ins.gR.mean(), 3) if len(ins) >= 30 else None
+        rows.append(r)
+    print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))
+
+    print("\n--- 工作日 vs 周末 ---")
+    for lab, part in (("全样本", d), ("样本外", d[d.date < IS_START]),
+                      ("发现期", d[d.date >= IS_START])):
+        we = part.utc_dow >= 5
+        t = pd.DataFrame([stat(part[~we], "工作日", len(part)),
+                          stat(part[we], "周末", len(part))])
+        print(f"\n{lab}（{len(part)} 笔）")
+        print(t.to_string(index=False))
+
+
+def weekend_controls(d: pd.DataFrame) -> None:
+    """周末效应是不是 ATR / mom60 / 币种 的代理。
+
+    周末 ATR 中位比工作日低 1bp，而低 ATR 吃亏是已知的，所以必须分层复核。
+    """
+    print("\n" + "=" * 100)
+    print("########## 五、周末效应的混淆检查 ##########")
+    x = d.copy()
+    x["周末"] = np.where(x.utc_dow >= 5, "周末", "工作日")
+    for col, name in (("atr_bp", "ATR"), ("mom60", "前60根动量"),
+                      ("vpre10", "前10根量")):
+        g = x[x[col].notna() & np.isfinite(x[col])].copy()
+        g["层"] = np.where(g[col] >= g[col].median(), f"{name}高", f"{name}低")
+        rows = []
+        for lay, s in g.groupby("层"):
+            wd, we = s[s.周末 == "工作日"], s[s.周末 == "周末"]
+            if min(len(wd), len(we)) < 40:
+                continue
+            rows.append({"控制层": lay, "工作日毛R": round(wd.gR.mean(), 3),
+                         "周末毛R": round(we.gR.mean(), 3),
+                         "差": round(we.gR.mean() - wd.gR.mean(), 3),
+                         "工作日余量": round(wd.net.mean()/wd.tn.mean()*1e4, 2),
+                         "周末余量": round(we.net.mean()/we.tn.mean()*1e4, 2)})
+        print(f"\n--- 控 {name} ---")
+        print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))
+
+    print("\n--- 逐币：周末差是普遍的还是少数币带的 ---")
+    rows = []
+    for sym, s in x.groupby("sym"):
+        wd, we = s[s.周末 == "工作日"], s[s.周末 == "周末"]
+        if min(len(wd), len(we)) < 25:
+            continue
+        rows.append({"币": sym, "工作日笔数": len(wd), "周末笔数": len(we),
+                     "工作日毛R": round(wd.gR.mean(), 3),
+                     "周末毛R": round(we.gR.mean(), 3),
+                     "差": round(we.gR.mean() - wd.gR.mean(), 3)})
+    t = pd.DataFrame(rows).sort_values("差")
+    print(t.to_string(index=False))
+    neg = (t["差"] < 0).sum()
+    print(f"\n{neg}/{len(t)} 个币周末更差")
+
+
+def overlap_with_mom60(d: pd.DataFrame) -> None:
+    """周末的劣势是不是已经被 step53 的 `mom60≥7` 过滤吃掉了。
+
+    这是决定"要不要再加一条时间过滤"的关键：两个过滤若砍的是同一批单子，
+    叠加只会白丢笔数。控制表已有暗示——mom60 低的那层周末差只有 -0.069，
+    高的那层 -0.169。
+    """
+    print("\n" + "=" * 100)
+    print("########## 六、周末效应与 mom60 过滤的重叠 ##########")
+    x = d.copy()
+    x["周末"] = np.where(x.utc_dow >= 5, "周末", "工作日")
+    x["周日"] = np.where(x.utc_dow == 6, "周日", "其余")
+
+    print("\n--- 高动量（mom60≥7，step53 要砍的那批）在各组里的占比 ---")
+    for col in ("周末", "周日"):
+        t = x.groupby(col).apply(
+            lambda g: pd.Series({
+                "笔数": len(g),
+                "mom60≥7占比": f"{(g.mom60 >= 7).mean()*100:.1f}%",
+                "中位mom60": round(g.mom60.median(), 2)}))
+        print(t.to_string())
+
+    print("\n--- 施加 mom60<7 之后，周末差还剩多少 ---")
+    rows = []
+    for lab, sub in (("过滤前（全部）", x),
+                     ("过滤后（mom60<7）", x[x.mom60 < 7])):
+        for col in ("周末", "周日"):
+            a = sub[sub[col] == sub[col].unique()[0]]
+            hi = sub[sub[col].isin(["周末", "周日"])]
+            lo = sub[sub[col].isin(["工作日", "其余"])]
+            if min(len(hi), len(lo)) < 40:
+                continue
+            rows.append({
+                "口径": lab, "对比": f"{col} vs 其余",
+                "差组笔数": len(hi), "差组毛R": round(hi.gR.mean(), 3),
+                "对照毛R": round(lo.gR.mean(), 3),
+                "毛R差": round(hi.gR.mean() - lo.gR.mean(), 3),
+                "差组余量": round(hi.net.mean()/hi.tn.mean()*1e4, 2),
+                "对照余量": round(lo.net.mean()/lo.tn.mean()*1e4, 2)})
+    print(pd.DataFrame(rows).drop_duplicates().to_string(index=False))
+
+
+def perm_binary(d: pd.DataFrame, mask: np.ndarray, lab: str,
+                n_iter: int = 20_000, seed: int = 0) -> None:
+    """两组均值差的置换检验。"""
+    rng = np.random.default_rng(seed)
+    g = d.gR.to_numpy()
+    obs = g[mask].mean() - g[~mask].mean()
+    n = int(mask.sum())
+    cnt = 0
+    for _ in range(n_iter):
+        idx = rng.permutation(len(g))[:n]
+        m = np.zeros(len(g), bool)
+        m[idx] = True
+        if abs(g[m].mean() - g[~m].mean()) >= abs(obs):
+            cnt += 1
+    print(f"\n置换检验（{lab}）：实测毛R差 {obs:+.3f}，"
+          f"随机分组 {n_iter} 次里 {cnt/n_iter*100:.2f}% 达到或超过 "
+          f"→ p = {cnt/n_iter:.4f}")
+
+
+def decision(d: pd.DataFrame, cuts: dict) -> None:
+    """若砍掉某些时段，在不同真实滑点下的总R。
+
+    沿用 step53 的决策表口径：砍掉一批信号既省成本也丢收益，哪边大取决于
+    真实滑点，所以必须按滑点扫一遍，不能只报一个数。
+    """
+    print("\n" + "=" * 100)
+    print("########## 七、把时段做成过滤的决策表（发现期总R）##########")
+    ins = d[d.date >= IS_START]
+    slips = [0, 5, 8, 10, 12, 15, 18, 20]
+    rows = []
+    for lab, mask in cuts.items():
+        m = mask(ins)
+        sub = ins[m]
+        r = {"方案": lab, "保留": f"{m.mean()*100:.0f}%"}
+        for s in slips:
+            # 滑点只打在 taker 腿上，口径与 lib.exit_model 一致
+            net = sub.net - sub.tn * s / 1e4
+            r[f"{s}bp"] = round((net / (SL * sub.atr_pct)).sum(), 0)
+        rows.append(r)
+    print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))
+
+
+def main() -> None:
+    ap = argparse.ArgumentParser()
+    ap.add_argument("--src", default=str(SRC))
+    args = ap.parse_args()
+
+    from step50_volume import prep
+
+    d = pd.read_feather(args.src)
+    d["date"] = pd.to_datetime(d["date"])
+    d = prep(d[(d.htf == 1.0) & d.lad & (d.atr_bp >= GATE_BP)].copy())
+    utc = d.date.dt.tz_convert("UTC")
+    d["utc_h"] = utc.dt.hour
+    d["utc_dow"] = utc.dt.dayofweek
+
+    span = (d.date.max() - d.date.min()).days
+    print(f"实盘口径 {len(d)} 笔 · {d.sym.nunique()} 币 · 跨 {span} 天 "
+          f"({d.date.min():%Y-%m-%d} → {d.date.max():%Y-%m-%d})")
+    print(f"样本外 {(d.date < IS_START).sum()} · "
+          f"发现期 {(d.date >= IS_START).sum()}")
+    print("⚠️ 持仓最长 48 分钟，跨段的笔按**入场时刻**归属——那是唯一可操作的口径")
+
+    hourly(d)
+    sessions(d, SESSIONS, "二、三段等分（UTC 0/8/16）")
+    permutation(d, SESSIONS)
+    sessions(d, SESSIONS_ALT, "三、稳健性对照：按真实开盘时刻切五段")
+
+    print("\n" + "=" * 100)
+    print("########## 混淆检查：时段是不是 ATR / mom60 的代理 ##########")
+    for col, name in (("atr_bp", "ATR"), ("mom60", "前60根动量"),
+                      ("vpre10", "前10根量")):
+        control(d, col, name, SESSIONS)
+
+    weekday(d)
+    perm_binary(d, (d.utc_dow >= 5).to_numpy(), "周末 vs 工作日")
+    perm_binary(d, (d.utc_dow == 6).to_numpy(), "周日 vs 其余")
+    weekend_controls(d)
+    overlap_with_mom60(d)
+
+    decision(d, {
+        "等权（现状）": lambda x: np.ones(len(x), bool),
+        "砍周日": lambda x: (x.utc_dow != 6).to_numpy(),
+        "砍周末": lambda x: (x.utc_dow < 5).to_numpy(),
+        "砍欧盘": lambda x: ((x.utc_h < 8) | (x.utc_h >= 16)).to_numpy(),
+        "砍 mom60≥7（step53 基准）": lambda x: (x.mom60 < 7).to_numpy(),
+        "砍 mom60≥7 + 周日": lambda x: ((x.mom60 < 7) &
+                                        (x.utc_dow != 6)).to_numpy(),
+    })
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()