research: 一二类买卖点可行性探针(step55)，结论为不可用
用户提出把 B4 的研究思路搬到第一/第二类买卖点，并指定 5m/15m 测。 滞后先于收益测，结论是用户判断正确：B1/B2/B3 滞后中位都是 8~9 根， 三类共用 find_all_bsp 的「中枢 is_sure + 笔 is_sure + sure_time」， 滞后不是区分它们的变量。 收益全负，一类最差：5m 上 B1 PF 0.24 / 胜率 18.6% / t −17.3， S1 PF 0.20 / 胜率 14.8% / t −22.3，15m 同量级。B3 跑出 0.64/0.76、 HANDOFF §4 记的是 0.66，口径校验通过，所以 B1/B2 的数可信。 一类烂得彻底是几何决定的：等 8 根后价格已朝上跑 1.68 ATR，新入场价往下 2 ATR 的止损落在比原始低点还低 0.3 ATR 处，几乎贴着极值。同样的滞后在 顺势突破上只是追高，在逆势反转上是加倍惩罚。 探针里修掉两个会静默出错的地方：cdf.date 是 datetime64[ms] 而 Timestamp.value 是纳秒，手工转 int64 比较会让 searchsorted 全部落到末尾 且不报错（这是之前跑出 0 条的原因）；速率对照未按币归一，拿 5 币的数去 比 10 币的 B4 基线等于凭空打对折。 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
This commit is contained in:
jackyu66git
@@ -974,6 +974,68 @@ mom10 同形状（Q2 最好、Q4 最差），样本内外一致。**势要有—
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> **② 在几十个分组里挑出的最显著那个，默认它是噪声，除非它能在另一个总体上
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> **② 在几十个分组里挑出的最显著那个，默认它是噪声，除非它能在另一个总体上
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> 复现。** p 值不做多重比较校正就等于没做检验。
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> 复现。** p 值不做多重比较校正就等于没做检验。
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### 3.393 一类/二类买卖点：引擎实现下全是负的，一类尤其糟（step55）
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用户提出把 B4 那套研究思路搬到一二类上，并指定用 5m/15m 测。
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**先量滞后，不先跑收益**——`Chan_BSP_TYPE` 的枚举注释里写着 B4 存在的全部意义
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就是「几何位置同 B3/S3，但不等笔确认」，说明这个项目早就付过等笔确认的学费。
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**① 滞后：三类完全一样（用户的判断，实测确认）**
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| 类型 | 5m 滞后中位 | 15m 滞后中位 | 5m 漂移中位 | 占 2ATR 止损 |
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|---|---|---|---|---|
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| B1 | 8 根 | 9 根 | 1.68 ATR | 84% |
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| B2 | 8 根 | 8 根 | 2.03 ATR | 101% |
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| B3 | 8 根 | 9 根 | 1.95 ATR | 98% |
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三类都卡在同一处：`中枢 is_sure` + `笔 is_sure` + `sure_time`。
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**所以滞后不是区分一二三类的变量**，它是 `find_all_bsp` 这个实现的共同属性。
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⚠️ 「漂移为正的占比 100%」是**定义决定的，不是发现**：笔之所以在那里结束，
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正是因为价格从极值反向走了，`bi.end_klc` 就是极值点。有信息量的是幅度不是符号。
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**② 收益：全负，一类是最差的一档**（5m / 15m，5 币，出场用实盘的 2/3/8/2/48）
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| 类型 | 5m 笔数 | 5m 胜率 | 5m 毛R | 5m PF | 5m t值 | 15m PF | 15m t值 |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| **B1** | 623 | **18.6%** | −0.592 | **0.24** | **−17.3** | 0.21 | −18.9 |
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| **S1** | 644 | **14.8%** | −0.675 | **0.20** | **−22.3** | 0.23 | −15.9 |
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| B2 | 293 | 35.8% | −0.104 | 0.73 | −1.4 | 0.85 | −0.8 |
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| S2 | 288 | 36.8% | −0.115 | 0.82 | −1.6 | 0.75 | −2.4 |
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| B3 | 2806 | 33.3% | −0.187 | 0.64 | −8.0 | 0.76 | −5.3 |
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| S3 | 2685 | 35.4% | −0.135 | 0.70 | −5.6 | 0.73 | −4.8 |
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**口径校验通过**：B3 跑出 PF 0.64/0.76，§4 记的引擎 B3 是 0.66 —— 接线是对的，
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所以 B1/B2 的数可以信。
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**③ 一类为什么烂得这么彻底：它的结构自带反向杠杆**
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B1 买点的理想入场是那一笔的低点。等到 `sure_time` 可以动手时，价格已经**朝上
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跑了 1.68 ATR**。于是新入场价往下 2 ATR 的止损，落在**比原始低点还低 0.3 ATR**
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的位置——几乎贴着极值，任何一次回踩都打掉；而 3 ATR 的减半目标从低点算起变成
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了 4.7 ATR。胜率 15~21% 完美对应这个几何：**它低于随机入场**（SL2/TP3 下随机
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约 40%）。
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**这和三类的滞后代价不是一回事。** 三类是顺势突破，等 8 根是「追高一点」；
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一类是逆势抄底，等 8 根是「在反弹了 1.7 ATR 之后才去接刀」——**同样的滞后，
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在反转型信号上是加倍惩罚**。
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**④ 结论与下一步**
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引擎现成的 B1/B2 **不可用**，且原因是结构性的不是参数性的，调参救不回来。
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B3 当年的解法不是调参，是**重新定义成实时判据**（B4：收盘突破 zg → 收盘未跌回
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→ 重新上行，全部当根可判），选样口径随之改变（627 个中枢只认 212 个），
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统计性质才翻正。
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**但这条路未必能照搬到一类**：B4 能实时判，是因为「突破 + 回踩不破 + 重新上行」
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每一步都能用收盘价当根判定。而一类的核心是**背驰**，它要求「知道这一笔已经
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结束」——那本身就是事后信息。要做实时版，得先找到一个不依赖笔端点的力竭代理。
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> 另有一个来自 §3.391 的先验值得先算：**一类按定义就发生在一段已走完的行情
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> 末端，也就是 `mom60` 最高的那个区间——而那正是我们实测最差的四分位**
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> （Q4 发现期余量只剩 1.44bp）。真要做实时一类，先验就不利。
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### 3.4 alpha 的来源（step32 消融）
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### 3.4 alpha 的来源（step32 消融）
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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，
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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，
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@@ -0,0 +1,308 @@
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"""Step 55：一/二类买卖点的可行性探针——先量滞后，不急着跑收益。
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用户提出把 B4 那套研究思路搬到一二类上。搬之前必须先过一道闸，理由写在
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`Chan_BSP_TYPE` 的枚举注释里：**B4 存在的全部意义就是"几何位置同 B3/S3，
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但不等笔确认"**。也就是说这个项目早就付过"等笔确认"的学费。
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而一类买卖点是最滞后的一种构造：它要中枢 `is_sure`、要离开笔 `is_sure`、
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还要背驰判定（`check_bi_div` 读 `macd_hist`）。二类更靠后，要在一类之后再走
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两笔。所以真正的问题不是"一二类赚不赚钱"，而是：
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你能在什么时候知道它，那时候价格还在不在。
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`ChanBSP` 给了两个时刻，差值就是答案：
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klc.end_time = leave_bi.end_klc 的收盘时刻，**极值所在**，理想入场点
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sure_time = 笔被确认的时刻，**你最早能动手的时刻**
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本步只回答三件事，跑得快、结论硬：
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1. 一二类各有多少笔（对比 B4 的 5.3 笔/天 / 10 币）
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2. 滞后多少根
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3. 这段等待里价格跑掉多少个 ATR —— 这是"入场价漂移"，直接从余量里扣
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⚠️ 不在本步做收益回测。滞后若不可接受，收益怎么算都是假的：`walk_exits`
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用的是信号根的次根开盘价，而那个价在一二类上根本拿不到。
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"""
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from __future__ import annotations
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import argparse
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import os
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import sys
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import warnings
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from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, as_completed
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from pathlib import Path
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import numpy as np
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import pandas as pd
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warnings.filterwarnings("ignore")
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for v in ("OMP_NUM_THREADS", "OPENBLAS_NUM_THREADS", "MKL_NUM_THREADS"):
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os.environ.setdefault(v, "1")
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HERE = Path(__file__).resolve().parent
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sys.path.insert(0, str(HERE))
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sys.path.insert(0, str(HERE.parent))
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pd.set_option("display.width", 340)
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OUT = HERE / "out" / "step55_bsp12.feather"
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# B4 的对照基线，来自 §3.31 / step48：10 币 1m 实盘口径
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B4_PER_DAY_10SYM = 5.3
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# 出场结构与实盘完全一致，见 live/exit_params.py
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SL, SCALE_AT, RUNNER, RSTOP, MAXB = 2.0, 3.0, 8.0, 2.0, 48
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def collect(sym: str, rows: int, tf: str = "1m") -> pd.DataFrame | None:
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import warnings as _w
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_w.filterwarnings("ignore")
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sys.path.insert(0, str(HERE))
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sys.path.insert(0, str(HERE.parent))
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from chanlun import TF_DF
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from chanlun.core.ChanEnum import Chan_BSP_TYPE
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from lib.data import fetch_ohlcv
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from lib.exit_model import cfg_name, walk_exits
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try:
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df = fetch_ohlcv(f"{sym}/USDT:USDT", tf, rows)
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if df is None or len(df) < 5_000:
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return None
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# 必须走 full：check_bi_div 读 macd_hist，那只在 full 下算。
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# 而 TF_DF 自己**不填** bsp_list——web 的 analyze.py 是显式调
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# find_all_bsp 的，这里照抄那条链，口径才对得上
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chan = TF_DF(df, 1, tf, lean=False)
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cdf = chan.dataframe
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bi_zs = chan.cal_bi_zs_list_pure(chan.bi_list)
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if not bi_zs:
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return None
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bsp = chan.find_all_bsp(chan.bi_list, bi_zs)
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if not bsp:
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return None
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# 索引映射有两个坑，都会静默给出错的下标：
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# ① cdf.date 带时区（Asia/Shanghai），而 KLC 上的时间是**字符串**且
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# 不带时区。它们本就是同一个时钟的墙上时间，所以去 tz 而不是硬贴。
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# ② cdf.date 的单位是 datetime64[ms]，`astype("int64")` 给的是毫秒，
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# 而 `Timestamp.value` 是纳秒，差 1e6 倍——手工转整数会让
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# searchsorted 全部落到末尾，且不报错。交给 DatetimeIndex 自己比。
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dser = pd.to_datetime(cdf["date"])
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if dser.dt.tz is not None:
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dser = dser.dt.tz_localize(None)
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didx = pd.DatetimeIndex(dser)
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def to_i(ts) -> int:
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t = pd.Timestamp(ts)
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if t.tz is not None:
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t = t.tz_localize(None)
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return int(didx.searchsorted(t))
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op = cdf["open"].to_numpy(float)
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cl = cdf["close"].to_numpy(float)
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atr = cdf["atr"].to_numpy(float)
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n = len(cdf)
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want = {Chan_BSP_TYPE.B1: ("B1", 1), Chan_BSP_TYPE.S1: ("S1", -1),
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Chan_BSP_TYPE.B2: ("B2", 1), Chan_BSP_TYPE.S2: ("S2", -1),
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||||||
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Chan_BSP_TYPE.B3: ("B3", 1), Chan_BSP_TYPE.S3: ("S3", -1)}
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rec = []
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for b in bsp:
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tag = want.get(b.type)
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if tag is None or b.sure_time is None:
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continue
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name, d = tag
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# 极值根：笔末 KLC 的收盘时刻。KLC 是合并后的，取它覆盖的最后一根
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i_ext, i_sure = to_i(b.klc.end_time), to_i(b.sure_time)
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if not (0 <= i_ext < n and 0 <= i_sure < n):
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continue
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a = atr[i_ext]
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if not np.isfinite(a) or a <= 0:
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continue
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# 理想价：极值根收盘。可执行价：确认根的**次根开盘**——与
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# walk_exits / 实盘的口径一致（信号根收盘后才下单）
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px_ideal = cl[i_ext]
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j = min(i_sure + 1, n - 1)
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px_real = op[j]
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rec.append({
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"sym": sym, "tf": tf, "type": name, "dir": d,
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||||||
|
"date_ext": dser.iloc[i_ext], "date_sure": dser.iloc[i_sure],
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||||||
|
"i_ext": i_ext, "i_sure": i_sure,
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||||||
|
"lag_bars": i_sure - i_ext,
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||||||
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"atr_bp": a / px_ideal * 1e4,
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||||||
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# 等待期间价格顺着信号方向跑掉了多少（正 = 你追高/追空，吃亏）
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||||||
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"drift_atr": (px_real - px_ideal) * d / a,
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||||||
|
"drift_bp": (px_real - px_ideal) * d / px_ideal * 1e4,
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||||||
|
})
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if not rec:
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return None
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r = pd.DataFrame(rec)
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# 入场口径与实盘一致：确认根收盘后下单，walk_exits 用 entry_idx+1 的
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# 开盘价，ATR 取 entry_idx 那根。所以 entry_idx = i_sure，**不是**
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# i_ext——用极值根等于假设你能买在笔的低点，那是未来函数
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r = r[(r.i_sure < len(cdf) - 2) & np.isfinite(atr[r.i_sure.values])
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||||||
|
& (atr[r.i_sure.values] > 0)].reset_index(drop=True)
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||||||
|
if r.empty:
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||||||
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return None
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||||||
|
sig = pd.DataFrame({"entry_idx": r.i_sure.values,
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||||||
|
"direction": r.dir.values})
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||||||
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res = walk_exits(cdf, sig, [SL], [RUNNER], [MAXB], scale_at=SCALE_AT,
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runners=(RUNNER,), runner_stops=(RSTOP,))
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cfg = cfg_name(SL, RUNNER, MAXB, RSTOP)
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if len(res) != len(r):
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print(f" {sym} {tf} 长度不齐 {len(res)} vs {len(r)}，跳过",
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flush=True)
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return None
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||||||
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for k in ("g", "r", "c", "b"):
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||||||
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r[k] = res[f"{cfg}_{k}"].to_numpy()
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||||||
|
r["atr_pct"] = atr[r.i_sure.values] / cl[r.i_sure.values]
|
||||||
|
return r
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||||||
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except Exception as e:
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||||||
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print(f" {sym} 失败: {e!r}", flush=True)
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||||||
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return None
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||||||
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||||||
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||||||
|
def report(d: pd.DataFrame, span_days: float, n_sym: int) -> None:
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||||||
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print("\n" + "=" * 100)
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||||||
|
print(f"########## 一、笔数：够不够做 ##########")
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||||||
|
t = d.groupby("type").agg(笔数=("lag_bars", "size"))
|
||||||
|
t[f"{n_sym}币每天"] = (t["笔数"] / span_days).round(2)
|
||||||
|
# 必须按币归一再比。B4 那个 5.3 是 10 币的合计，直接拿 5 币的数去除
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||||||
|
# 等于凭空把速率打对折
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||||||
|
t["每币每天"] = (t["笔数"] / span_days / n_sym).round(3)
|
||||||
|
t["对B4倍数"] = (t["笔数"] / span_days / n_sym /
|
||||||
|
(B4_PER_DAY_10SYM / 10)).round(2)
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||||||
|
print(t.to_string())
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||||||
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print(f"\n对照基线：B4 在 1m 上 10 币 {B4_PER_DAY_10SYM} 笔/天 = "
|
||||||
|
f"**{B4_PER_DAY_10SYM/10:.3f} 笔/币/天**。"
|
||||||
|
f"本表 {n_sym} 币 / 跨 {span_days:.0f} 天。")
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n" + "=" * 100)
|
||||||
|
print("########## 二、滞后：从极值到可动手，差多少根 ##########")
|
||||||
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rows = []
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||||||
|
for name, g in d.groupby("type"):
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||||||
|
q = g.lag_bars.quantile([0.25, 0.5, 0.75, 0.9]).round(1)
|
||||||
|
rows.append({"类型": name, "笔数": len(g),
|
||||||
|
"滞后中位": q[0.5], "P25": q[0.25], "P75": q[0.75],
|
||||||
|
"P90": q[0.9], "均值": round(g.lag_bars.mean(), 1),
|
||||||
|
"最大": int(g.lag_bars.max())})
|
||||||
|
print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))
|
||||||
|
print("\n1m 上 1 根 = 1 分钟。B4 的滞后是 0 根——它在信号根收盘即可下单。")
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n" + "=" * 100)
|
||||||
|
print("########## 三、等待的代价：价格跑掉了多少 ##########")
|
||||||
|
print("drift 为正 = 等待期间价格顺着信号方向走了，你只能追；这一段直接从"
|
||||||
|
"余量里扣")
|
||||||
|
print("⚠️ 「追不上占比」必然是 100%，那是定义决定的不是实测发现：笔之所以"
|
||||||
|
"在那里结束，\n 正是因为价格从那个极值反向走了——`bi.end_klc` 是极值"
|
||||||
|
"点，之后必然朝信号方向偏离。\n **有信息量的是幅度，不是符号。**")
|
||||||
|
rows = []
|
||||||
|
for name, g in d.groupby("type"):
|
||||||
|
q = g.drift_atr.quantile([0.25, 0.5, 0.75]).round(2)
|
||||||
|
rows.append({
|
||||||
|
"类型": name, "笔数": len(g),
|
||||||
|
"漂移中位(ATR)": q[0.5], "P25": q[0.25], "P75": q[0.75],
|
||||||
|
"漂移均值(ATR)": round(g.drift_atr.mean(), 2),
|
||||||
|
"漂移均值(bp)": round(g.drift_bp.mean(), 1),
|
||||||
|
"中位ATR(bp)": round(g.atr_bp.median(), 1),
|
||||||
|
"追不上占比": f"{(g.drift_atr > 0).mean()*100:.0f}%"})
|
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print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))
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print("\n" + "=" * 100)
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print("########## 四、和止损宽度比：漂移吃掉多少风险预算 ##########")
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print("实盘止损是 2 ATR。若漂移中位已经是 1 ATR，等于你的止损只剩一半，"
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"而目标位还在原处——盈亏比被腰斩。")
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rows = []
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for name, g in d.groupby("type"):
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rows.append({
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"类型": name,
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"漂移/止损(2ATR)": f"{g.drift_atr.median()/2*100:.0f}%",
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"漂移超过 1ATR 占比": f"{(g.drift_atr > 1).mean()*100:.0f}%",
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"漂移超过 2ATR（已穿止损）": f"{(g.drift_atr > 2).mean()*100:.0f}%"})
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print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))
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def profit(d: pd.DataFrame) -> None:
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"""各类买卖点按实盘出场结构的实际表现。
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B3 是校验锚：HANDOFF §4 已记引擎 `find_all_bsp` 的 B3/S3 是系统性亏损
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（PF 0.66、胜率 27.4%、t −18.76）。若这里 B3 跑出个漂亮数字，说明口径接错了，
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先别信 B1/B2 的结果。
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"""
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from lib.exit_model import fee_of, taker_notional
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if "g" not in d.columns:
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print("\n（本次数据无回测列，跳过收益段；删掉 out/step55_bsp12.feather "
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"重跑可得）")
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return
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x = d.dropna(subset=["g"]).copy()
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x["net"] = x.g.values - fee_of(x.r.values, x.c.values)
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x["gR"] = x.g.values / (SL * x.atr_pct.values)
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||||||
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x["R"] = x.net.values / (SL * x.atr_pct.values)
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||||||
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x["tn"] = taker_notional(x.r.values, x.c.values)
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print("\n" + "=" * 100)
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print("########## 五、按实盘出场结构（2/3/8/2/48）的实际表现 ##########")
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rows = []
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for name, g in x.groupby("type"):
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if len(g) < 40:
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continue
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w, o = g.net[g.net > 0].sum(), -g.net[g.net <= 0].sum()
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rows.append({
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"类型": name, "笔数": len(g),
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"胜率": f"{(g.net > 0).mean()*100:.1f}%",
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"毛R": round(g.gR.mean(), 3), "净均R": round(g.R.mean(), 3),
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"PF": round(w / o, 2) if o > 0 else np.inf,
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"R夏普": round(g.R.mean() / g.R.std(ddof=1), 3),
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"余量bp": round(g.net.mean() / g.tn.mean() * 1e4, 2),
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"中位持仓": int(g.b.median()),
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"t值": round(g.gR.mean() / (g.gR.std(ddof=1) / np.sqrt(len(g))), 2),
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})
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print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))
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print("\n⚠️ B3 是口径校验锚：HANDOFF §4 记的是 PF 0.66 / 胜率 27.4%。"
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"这里若明显更好，先怀疑接错了再信 B1/B2。")
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def main() -> None:
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|
ap = argparse.ArgumentParser()
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|
ap.add_argument("--symbols", default="BTC,ETH,SOL,LINK,DOGE")
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|
ap.add_argument("--tfs", default="5m,15m",
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help="要测的周期。1m 上滞后的绝对根数与长周期相同，"
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"但每根值的钱不同，所以周期是关键变量")
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ap.add_argument("--rows", type=int, default=200_000)
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ap.add_argument("--workers", type=int, default=3)
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||||||
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ap.add_argument("--reuse", action="store_true")
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args = ap.parse_args()
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if args.reuse and OUT.exists():
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d = pd.read_feather(OUT)
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else:
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syms = [s.strip() for s in args.symbols.split(",")]
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|
tfs = [t.strip() for t in args.tfs.split(",")]
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print(f"[一二类可行性探针] {len(syms)} 币 × {tfs} × {args.rows} 根"
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f"（full 模式，find_all_bsp 要 macd_hist）\n", flush=True)
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parts = []
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with ProcessPoolExecutor(max_workers=args.workers) as ex:
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fut = {ex.submit(collect, s, args.rows, t): (s, t)
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for s in syms for t in tfs}
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for i, f in enumerate(as_completed(fut), 1):
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r = f.result()
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s, t = fut[f]
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print(f" [{i}/{len(fut)}] {s} {t} "
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f"{0 if r is None else len(r)}", flush=True)
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if r is not None:
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parts.append(r)
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if not parts:
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print("无结果")
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return
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d = pd.concat(parts, ignore_index=True)
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d.to_feather(OUT)
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d["date_ext"] = pd.to_datetime(d["date_ext"])
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for tf, x in d.groupby("tf"):
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span = (x.date_ext.max() - x.date_ext.min()).total_seconds() / 86400
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print("\n" + "#" * 100)
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print(f"########## {tf} —— {len(x)} 个买卖点 · "
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f"{x.sym.nunique()} 币 · 跨 {span:.0f} 天 ##########")
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report(x, span, x.sym.nunique())
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profit(x)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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