research: 实时版一类(step56)，证明滞后不是病根，一类没有边
step55 判定引擎 B1/S1 不可用后，照 B3→B4 的路子做了实时版：把「中枢已成 / 向下离开 / 背驰 / 触发」四步全换成当根可判的代理，滞后从 8~9 根压到 ≤1 根。 背驰能实时判的关键是进入段面积在中枢确认时已是历史，只有离开段需要逐根累加。 没救回来。5m 上 fastB1 一买 PF 0.38 / 一卖 0.36，15m 同量级，比引擎版的 0.20~0.24 有改善但离 1.0 很远。 真正的价值在对照组和滞后分档两处： - 同数据同出场同管线，fastB3 跑出 PF 1.83~2.06 / t +8.5~+10.7，排除了 「管线接错所以为负」。 - lag ≤1 根（≈买在极值上）那一档 PF 仍只有 0.40。即滞后清零也救不活， §3.393 里「等 8 根导致几何劣势」的解释只对了一半。 结论与 §3.4 消融、§3.391 的 mom60 相互印证：这族信号的 alpha 在顺势延续上， 不在反转上。把反转信号提前，它还是反转信号。一类到此为止。 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
This commit is contained in:
jackyu66git
@@ -1036,6 +1036,56 @@ B3 当年的解法不是调参，是**重新定义成实时判据**（B4：收
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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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> 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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> （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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### 3.394 实时版一类（fast B1/S1）：滞后不是病根，一类没有边（step56）
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§3.393 判定引擎 B1/S1 不可用后，用户要求照 B3→B4 的路子做实时版。做了，
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**没救回来**，但这次实验把病因锁死了。
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`research/lib/fast_bsp1.py` 把引擎 B1 的三个条件全换成当根可判的代理：
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| 引擎条件 | 滞后源 | 实时代理 |
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|---|---|---|
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| 中枢已成 `zs.is_sure` | 无 | `available_ts`（与 B4 同口径） |
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| 一笔向下离开中枢 | 笔端点 | **收盘** < zd |
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| 背驰 `check_bi_div` | 笔端点 | 进入段面积在中枢确认时已是历史；离开段面积从突破根逐根累加 |
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| 触发 `leave_bi.sure_time` | **主要滞后源** | 收盘反向越过前一根极值（沿用 B4 的转强判据） |
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注意一类和三类**方向相反**：中枢向下突破后 B4 做空，fast B1 是在同一段下跌里
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找力竭然后做多。
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**结果（5 币，5m/15m，出场 2/3/8/2/48）**
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| 信号 | 5m 笔数 | 5m 胜率 | 5m PF | 5m t值 | 15m PF | 15m t值 |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| fastB1 一买 | 482 | 22.4% | 0.38 | −9.4 | 0.37 | −10.6 |
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| fastB1 一卖 | 528 | 20.3% | 0.36 | −12.5 | 0.41 | −9.6 |
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| **fastB3 三买**（同管线对照） | 972 | **55.0%** | **1.83** | **+10.6** | 1.84 | +8.5 |
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| **fastB3 三卖**（同管线对照） | 927 | **54.6%** | **1.93** | **+10.5** | 2.06 | +10.7 |
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**对照组是这次实验的全部价值所在**：同一份数据、同一套出场、同一条管线，
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B4 跑出 PF 1.83~2.06 / t +8.5~+10.7。所以 fast B1 的负数不是管线接错了。
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**病根锁定：滞后不是主因。** 引擎版 PF 0.22 → 实时版 0.38，确实有改善，
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但离 1.0 还差得远。更关键的是滞后分档：
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| lag（入场根 − 极值根） | 5m 笔数 | 5m PF |
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|---|---|---|
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| ≤1 根（≈买在极值上） | 472 | 0.40 |
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| 2-3 根 | 390 | 0.36 |
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| 4-6 根 | 125 | 0.29 |
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**即使入场就在极值那一根，PF 仍只有 0.40。** §3.393 里「等 8 根导致几何劣势」
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的解释因此只对了一半：滞后确实在扣分，但**把滞后清零也救不活**——一类在这个
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市场/周期/出场结构下本身就是负边缘的。
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背驰强度有单调性但不够：15m 上最强四分位 PF 0.99、余量 −0.24bp、t −2.0，
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毛收益刚够打平、净收益仍为负；且这是四选一的样本内挑选，不构成可交易的结论。
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**判定：一类到此为止，不再投入。** 这与 §3.4 消融、§3.391 的 `mom60` 结论
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互相印证——这一族信号的 alpha 在**顺势延续**上，不在反转上。fast_bsp 的文档
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头早就写了「B4 不只是 B3 提前几根，两者统计性质符号相反」，一类的实验说明
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反过来也成立：**把反转信号提前，它还是反转信号。**
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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 +1,218 @@
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"""快速一类买卖点（fast B1/S1）——把引擎的 B1/S1 改写成当根可判的形式。
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**动机**：step55 实测引擎 `find_all_bsp` 的 B1/S1 在 5m/15m 上是重亏的
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（PF 0.20~0.24、胜率 15~21%、t −17~−22），而且原因是几何性的：引擎在
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`leave_bi.sure_time` 才发信号，中位滞后 8~9 根，此时价格已朝反弹方向跑了
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1.68 ATR。逆势信号上，这个滞后是加倍惩罚——新入场价往下 2 ATR 的止损落在
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比原始低点还低 0.3 ATR 处，几乎贴着极值。
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B3 当年也是同样的病（PF 0.66），解法不是调参而是**重新定义成实时判据**
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（B4，见 `chanlun/analysis/fast_bsp.py`）。本模块对一类做同样的事。
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引擎 B1 是三个条件的合取（`bsp.py: find_all_bsp` + `check_bi_div`）：
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中枢已成 -> 一笔向下离开中枢 -> 该笔 MACD 面积 < 进入笔面积（底背驰）
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三条都有当根可判的代理，滞后来源只有一处——`leave_bi.is_sure`：
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中枢已成 zs.is_sure -> zones.available_ts（与 B4 同口径，已解决）
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向下离开 leave_bi 端点在 zd 下 -> **收盘** < zd，当根可判
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背驰 整笔面积对比 -> 进入笔面积在中枢确认时已是历史，
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离开段面积从突破根起逐根累加，当根可判
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触发 等笔确认（滞后之源） -> 收盘反向越过前一根极值（沿用 B4 的转强判据）
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**与三类的方向关系相反**：三类顺着突破方向做，一类逆着做。中枢向下突破后，
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B4 会做空，而 fast B1 是在同一段下跌里找力竭然后**做多**。
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⚠️ 先验不利，落地前请先看数：§3.391 实测 `mom60` 最高的四分位是最差的
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（余量只剩 1.44bp），而一类按定义就住在一段已走完的行情末端。本模块是用来
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证伪这个先验的，不是用来假定它不成立的。
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"""
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from __future__ import annotations
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import numpy as np
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import pandas as pd
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from chanlun.analysis.fast_bsp import _resolve_avail_bi, timestamps_ms
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def zones_with_enter_area(zs_list, src: pd.DataFrame,
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avail_bi: int | None = None) -> pd.DataFrame:
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"""区间表 + 进入笔的 MACD 面积与方向。
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这两列**不引入滞后**：进入笔是中枢第一笔的前一笔，中枢确认时它早已收尾。
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背驰判据里唯一需要等待的是离开段，而那一段可以逐根累加。
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面积口径必须和 `ChanBI.cal_macd_hist` 一致：只累加顺方向那一侧的 hist
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并取绝对值（上升笔累加正值，下降笔累加负值的绝对值），故恒非负。
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"""
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ts_of = dict(zip(src["date"].dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
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timestamps_ms(src)))
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i = _resolve_avail_bi(avail_bi)
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rows = []
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for zs in zs_list:
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bis = getattr(zs, "bi_list", [])
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if not bis:
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continue
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key_bi = bis[i] if (i == -1 or len(bis) > i) else bis[-1]
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avail = (ts_of.get(str(getattr(key_bi, "sure_time", "") or ""))
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or ts_of.get(str(getattr(key_bi, "end_time", "") or "")))
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if avail is None:
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||||||
|
continue
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||||||
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enter_bi = getattr(bis[0], "pre", None)
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if enter_bi is None:
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continue
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# dir 用 +1/−1 表示，避免把引擎枚举漏进研究侧
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e_dir = 1 if str(enter_bi.dir).endswith("UP") else -1
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rows.append({
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"zg": float(zs.zg), "zd": float(zs.zd),
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"start_ts": ts_of.get(str(bis[0].start_time), avail),
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"available_ts": int(avail),
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"enter_area": abs(float(enter_bi.macd_hist)),
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"enter_dir": e_dir,
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})
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out = pd.DataFrame(rows)
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if out.empty:
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return out
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return out.sort_values("available_ts").reset_index(drop=True)
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def find_fast_bsp1(
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df: pd.DataFrame,
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zones: pd.DataFrame,
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scan: int = 200,
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leave_win: int = 60,
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min_leave_bars: int = 3,
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max_div: float = 1.0,
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max_per_zone: int = 1,
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diag: dict | None = None,
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) -> pd.DataFrame:
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"""扫描每个中枢，找「离开中枢后力度背驰、随即转向」的入场点。
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zones 需含 zg / zd / available_ts / enter_area / enter_dir，
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即 `zones_with_enter_area` 的输出。
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`min_leave_bars` 要求离开段至少走这么多根才允许触发。没有它的话，转强判据
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会在突破后第一根小反弹就打进去，那时离开段的面积还没累起来，背驰条件几乎
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自动成立——会退化成「随便一个反弹就抄底」。
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`max_div` 是背驰的松紧：离开段面积 / 进入段面积 < max_div 才算背驰。
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1.0 等于引擎的 `macdhist_div < 0`；调小则只认力度衰减更明显的。
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返回列：
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entry_idx 实时可下单的K线
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direction +1 一买 / −1 一卖（**与突破方向相反**）
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bo_idx 离开中枢的突破根
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ext_idx 离开段的极值根
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lag entry_idx − ext_idx，即相对理想入场点的滞后
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div 离开段面积 / 进入段面积，越小背驰越强
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depth 离开段极值越过中枢边界的幅度（相对边界）
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"""
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need = {"zg", "zd", "available_ts", "enter_area", "enter_dir"}
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if zones.empty or not need <= set(zones.columns):
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return pd.DataFrame()
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ts = df["timestamp"].to_numpy()
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close = df["close"].to_numpy(float)
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high = df["high"].to_numpy(float)
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low = df["low"].to_numpy(float)
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||||||
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hist = df["macdhist"].to_numpy(float)
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n = len(df)
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rows = []
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||||||
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def note(key: str) -> None:
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if diag is not None:
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diag[key] = diag.get(key, 0) + 1
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for zone_i, (_, z) in enumerate(zones.iterrows()):
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note("中枢总数")
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zg, zd = float(z["zg"]), float(z["zd"])
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e_area, e_dir = float(z["enter_area"]), int(z["enter_dir"])
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if zg <= zd or not np.isfinite(e_area) or e_area <= 0:
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||||||
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note("×无效中枢或进入段无面积")
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||||||
|
continue
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||||||
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start = int(np.searchsorted(ts, z["available_ts"], side="left"))
|
||||||
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if start >= n - 2:
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note("×中枢太靠后")
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continue
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||||||
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scan_end = min(start + scan * max_per_zone, n)
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||||||
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cursor = start
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||||||
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for occ in range(1, max_per_zone + 1):
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if cursor >= n - 2:
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break
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was_inside = False
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||||||
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bo_idx, d = None, 0
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for j in range(cursor, scan_end):
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c = close[j]
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||||||
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if zd <= c <= zg:
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||||||
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was_inside = True
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||||||
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continue
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||||||
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if not was_inside:
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||||||
|
continue
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||||||
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bo_idx, d = j, (1 if c > zg else -1)
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||||||
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break
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||||||
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if bo_idx is None:
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if occ == 1:
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note("×窗口内未离开中枢")
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break
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# 引擎要求 enter_bi.dir == leave_bi.dir 才比面积，否则背驰无从谈起
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if e_dir != d:
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note("×进入段与离开段不同向")
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cursor = bo_idx + 1
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continue
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||||||
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||||||
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area = 0.0
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ext = low[bo_idx] if d == -1 else high[bo_idx]
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ext_idx = bo_idx
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entry_idx, div_at = None, np.nan
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for j in range(bo_idx, min(bo_idx + leave_win + 1, n)):
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h = hist[j]
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# 与 ChanBI.cal_macd_hist 同口径：只取顺方向一侧，取绝对值
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if d == -1 and h < 0:
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area -= h
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elif d == 1 and h > 0:
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area += h
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if (low[j] < ext) if d == -1 else (high[j] > ext):
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ext, ext_idx = (low[j] if d == -1 else high[j]), j
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if j < bo_idx + min_leave_bars:
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continue
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||||||
|
# 收盘回到中枢内 -> 这不是一次有效的离开，弃掉
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if zd <= close[j] <= zg:
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||||||
|
note("×离开段收盘回到中枢内")
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break
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||||||
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if area >= e_area * max_div:
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||||||
|
continue # 力度未衰减，不是背驰
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go = close[j] > high[j - 1] if d == -1 else close[j] < low[j - 1]
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if go:
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entry_idx, div_at = j, area / e_area
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|
break
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if entry_idx is None:
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||||||
|
if occ == 1:
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||||||
|
note("×未在窗口内背驰转向")
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|
cursor = bo_idx + 1
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||||||
|
continue
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||||||
|
if occ == 1:
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||||||
|
note("√成交")
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edge = zd if d == -1 else zg
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rows.append({
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||||||
|
"entry_idx": entry_idx, "direction": -d,
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||||||
|
"bo_idx": bo_idx, "ext_idx": ext_idx,
|
||||||
|
"lag": entry_idx - ext_idx,
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|
"div": div_at,
|
||||||
|
"depth": abs(ext - edge) / edge,
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||||||
|
"zg": zg, "zd": zd,
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||||||
|
"width_pct": (zg - zd) / close[bo_idx],
|
||||||
|
"occ": occ, "zone_i": zone_i,
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||||||
|
})
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||||||
|
cursor = entry_idx + 1
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||||||
|
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||||||
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out = pd.DataFrame(rows)
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||||||
|
if out.empty:
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||||||
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return out
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||||||
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return (out.sort_values(["entry_idx", "occ", "zone_i"])
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||||||
|
.drop_duplicates("entry_idx", keep="first")
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||||||
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.reset_index(drop=True))
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@@ -0,0 +1,194 @@
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|
"""实时版一类买卖点（fast B1/S1）能否翻正。
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step55 已判定引擎的 B1/S1 不可用（5m PF 0.24/0.20、胜率 18.6%/14.8%、
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t −17/−22），且病根是滞后 8~9 根带来的几何劣势，不是参数。B3 当年同病
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（PF 0.66），靠重新定义成实时判据翻到 1.59（B4）。本脚本对一类做同样的尝试。
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对照组三条，缺一不可：
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引擎 B1/S1 step55 的数，说明「不改判据」是什么下场
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fast B1/S1 本次
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fast B3/S3 同一份数据、同一套出场跑 B4，确认管线本身能跑出正数
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—— 少了它，fast B1 若为负就分不清是判据不行还是管线接错了
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"""
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|
from __future__ import annotations
|
||||||
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|
||||||
|
import argparse
|
||||||
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import sys
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||||||
|
import warnings
|
||||||
|
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, as_completed
|
||||||
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
import pandas as pd
|
||||||
|
|
||||||
|
warnings.filterwarnings("ignore")
|
||||||
|
HERE = Path(__file__).resolve().parent
|
||||||
|
sys.path.insert(0, str(HERE))
|
||||||
|
sys.path.insert(0, str(HERE.parent))
|
||||||
|
|
||||||
|
OUT = HERE / "out" / "step56_fast_bsp1.feather"
|
||||||
|
SL, SCALE_AT, RUNNER, RSTOP, MAXB = 2.0, 3.0, 8.0, 2.0, 48
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def collect(sym: str, rows: int, tf: str) -> pd.DataFrame | None:
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from chanlun import TF_DF
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from chanlun.analysis.fast_bsp import (
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ensure_timestamp,
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find_fast_bsp3,
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zones_from_zs_list,
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)
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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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from lib.fast_bsp1 import find_fast_bsp1, zones_with_enter_area
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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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chan = TF_DF(df, 1, tf)
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cdf = ensure_timestamp(chan.dataframe)
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zs_list = chan.cal_bi_zs_list_pure(chan.bi_list)
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if not zs_list:
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return None
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atr = cdf["atr"].to_numpy(float)
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cl = cdf["close"].to_numpy(float)
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cfg = cfg_name(SL, RUNNER, MAXB, RSTOP)
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parts = []
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d1 = {}
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s1 = find_fast_bsp1(cdf, zones_with_enter_area(zs_list, cdf), diag=d1)
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if not s1.empty:
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s1["kind"] = "fastB1"
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parts.append(s1)
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# 同数据同出场跑一遍 B4，作为「管线能出正数」的存在性证明
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s3 = find_fast_bsp3(cdf, zones_from_zs_list(zs_list, cdf))
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if not s3.empty:
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s3["kind"] = "fastB3"
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parts.append(s3)
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if not parts:
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return None
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r = pd.concat(parts, ignore_index=True)
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r = r[(r.entry_idx < len(cdf) - 2)
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& np.isfinite(atr[r.entry_idx.values])
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& (atr[r.entry_idx.values] > 0)].reset_index(drop=True)
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if r.empty:
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return None
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res = walk_exits(cdf, r[["entry_idx", "direction"]], [SL], [RUNNER],
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[MAXB], scale_at=SCALE_AT, runners=(RUNNER,),
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runner_stops=(RSTOP,))
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if len(res) != len(r):
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return None
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for k in ("g", "r", "c", "b"):
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r[k] = res[f"{cfg}_{k}"].to_numpy()
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r["sym"], r["tf"] = sym, tf
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r["atr_pct"] = atr[r.entry_idx.values] / cl[r.entry_idx.values]
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||||||
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r["date"] = cdf["date"].to_numpy()[r.entry_idx.values]
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r["diag"] = str(d1)
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return r
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except Exception as e: # noqa: BLE001
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print(f" {sym} {tf} 失败: {type(e).__name__}: {e}", flush=True)
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return None
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def stats(g: pd.DataFrame) -> dict:
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from lib.exit_model import fee_of, taker_notional
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net = g.g.values - fee_of(g.r.values, g.c.values)
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gR = g.g.values / (SL * g.atr_pct.values)
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R = net / (SL * g.atr_pct.values)
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||||||
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tn = taker_notional(g.r.values, g.c.values)
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w, o = net[net > 0].sum(), -net[net <= 0].sum()
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return {
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"笔数": len(g), "胜率": f"{(net > 0).mean()*100:.1f}%",
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"毛R": round(gR.mean(), 3), "净均R": round(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(R.mean() / R.std(ddof=1), 3),
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"余量bp": round(net.mean() / tn.mean() * 1e4, 2),
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"中位持仓": int(np.median(g.b.values)),
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"t值": round(gR.mean() / (gR.std(ddof=1) / np.sqrt(len(g))), 2),
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}
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def report(d: pd.DataFrame) -> None:
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for tf, x in d.groupby("tf"):
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span = (pd.to_datetime(x.date).max()
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- pd.to_datetime(x.date).min()).total_seconds() / 86400
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print("\n" + "#" * 92)
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print(f"########## {tf} · {x.sym.nunique()} 币 · 跨 {span:.0f} 天"
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f" ##########")
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rows = []
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for (kind, dirn), g in x.groupby(["kind", "direction"]):
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if len(g) < 40:
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continue
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nm = {"fastB1": ("一买", "一卖"), "fastB3": ("三买", "三卖")}[kind]
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rows.append({"信号": f"{kind} {nm[0 if dirn == 1 else 1]}",
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|
"每币每天": round(len(g) / span / x.sym.nunique(), 3),
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**stats(g)})
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if rows:
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print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))
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print("\n对照 · step55 引擎原生（同周期同出场）：")
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print(" 5m B1 PF 0.24 胜率 18.6% t −17.3 ｜ S1 PF 0.20 胜率 14.8% "
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|
"t −22.3")
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print(" 15m B1 PF 0.21 t −18.9 ｜ S1 PF 0.23 t −15.9")
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||||||
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f1 = x[x.kind == "fastB1"]
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if len(f1) >= 60:
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print("\n背驰强度分档（div = 离开段面积/进入段面积，越小背驰越强）：")
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q = pd.qcut(f1["div"], 4, labels=["Q1最强", "Q2", "Q3", "Q4最弱"],
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duplicates="drop")
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print(pd.DataFrame([{"档": k, **stats(v)}
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for k, v in f1.groupby(q, observed=True)
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||||||
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if len(v) >= 20]).to_string(index=False))
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||||||
|
print("\n滞后分档（lag = 入场根 − 离开段极值根）：")
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||||||
|
b = pd.cut(f1["lag"], [-1, 1, 3, 6, 12, 1e9],
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||||||
|
labels=["≤1根", "2-3根", "4-6根", "7-12根", ">12根"])
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||||||
|
print(pd.DataFrame([{"档": k, **stats(v)}
|
||||||
|
for k, v in f1.groupby(b, observed=True)
|
||||||
|
if len(v) >= 20]).to_string(index=False))
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||||||
|
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||||||
|
dg = d[d.kind == "fastB1"].diag.dropna()
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if len(dg):
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|
print("\n" + "=" * 92)
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print("fast B1 漏斗（首个中枢样本）：", dg.iloc[0])
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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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||||||
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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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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"[实时版一类] {len(syms)} 币 × {tfs} × {args.rows} 根\n",
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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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||||||
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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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OUT.parent.mkdir(exist_ok=True)
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d.to_feather(OUT)
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report(d)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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