修掉 gzip 追加会毁掉整个文件的数据丢失，并分开买卖两侧的成交分布曲线

两件事，都是「静默出错」那一类。

一、BookLog/TapeLog 追加到同一个 .gz，进程被 SIGKILL 时当前成员停在 deflate
块中间，下一轮追加的新成员接在垃圾字节之后。顺序解压在损坏点抛 invalid
block type，该点之后全部读不出来——包括后续每轮写进去的。而读侧的异常处理
把这个当成「正常的尾部截断」静默跳过，于是只读出 21 行还不报错。
原 docstring 里写的「只丢最后一个缓冲块，不会毁掉整个文件」是错的，已证伪。

写侧改成每轮运行一个文件；读侧按 gzip 成员边界扫描、坏成员单独跳过并出声
报告，同时把同前缀的多轮文件一并读入。旧损坏文件因此多恢复出 31/21 条
（tape）与 132/95 条（books）。

二、tape_shape 只统计主动买、只自区间顶部累积，这条曲线只适用于多头止盈。
exit_fill 两侧共用它，等于把空头的可成交量按多头分布高估。实测二者不对称：
主动买在顶部 20% 内已占 40%，主动卖在底部 20% 内只有 18%。分成 SHAPE_F 与
SHAPE_F_SHORT，avail_at 按方向查各自曲线。

两条曲线只有 45 根成交流样本，所以补了 --sensitivity：把空头可成交量砍一半，
10 万仓位下 BTC/ETH 预算完全不动、SOL 动 0.07bp。结论不依赖这 45 根样本。
顺带撤掉 step43 docstring 里已作废的「成交率 30%/16%/1.5%」。

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

research/step43_fill_aware_budget.py

@@ -1,17 +1,29 @@
 """Step 43：把「限价单全额成交」的假设换成按成交量结算，重算滑点预算。
 
-step42 的预算（BTC 8.58 / ETH 20.64 / SOL 16.83bp）建立在一个假设上：挂在
-3ATR 与 8ATR 的止盈限价单全额成交在目标价。影子交易的成交流数据推翻了它——
-真实仓位下全额成交率只有 30%/16%/1.5%（32 万仓位）。
+step42 的预算建立在一个假设上：挂在 3ATR 与 8ATR 的止盈限价单全额成交在目标
+价。本脚本把它换成按成交流实测的成交量结算，让预算变成**仓位规模的函数**。
 
-预算因此不再是一个常数，而是**仓位规模的函数**。规模越大，止盈越难成交，
-越多仓位被拖到止损或超时（taker，且吃滑点），预算越低。这条曲线与「冲击
-反推的容量」是两个不同的约束，而后者宽松得多（100~500 万 vs 数万）。
+## 结论（2026-08-28）
+
+**主口径 10 万 USDT 下成交率不是绑定约束。** 预算相对全额成交假设的降幅：
+BTC 0% / ETH 0% / SOL 1.1%；即便到 100 万也只有 2.6% / 0.9% / 8.0%。
+
+⚠ 此前一版本文档写「真实仓位下全额成交率只有 30%/16%/1.5%」，那是
+shadow_depth.composite_fill 的口径——只算首次触及那一根的可成交量，而真实
+挂单在那儿常驻最多 48 根、每根都在成交。该数系统性偏悲观，已撤回。
+
+另一个约束是冲击反推的容量上限（100~500 万），比成交率宽松得多。两者都不
+绑定，所以 10 万仓位上限制来自别处，不是流动性。
+
+结论对成交分布曲线**不敏感**：把空头侧可成交量砍一半，10 万仓位下 BTC/ETH
+预算完全不动、SOL 动 0.07bp。见 `--sensitivity`。这一点重要，因为那两条曲线
+目前只有 45 根成交流样本。
 
 数据用 Bitget 210 天 1m，与影子测量同源同交易所。全量 366 万根峰值 24.5GB，
 本机 15GB 跑不动；210 天 30 万根峰值约 2GB。
 
     python research/step43_fill_aware_budget.py --syms BTC,ETH,SOL
+    python research/step43_fill_aware_budget.py --sensitivity
 """
 from __future__ import annotations
 
@@ -92,13 +104,55 @@ def signals_for(sym: str, cache: Path) -> tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
     return cdf, sig
 
 
+def sensitivity(syms: list[str], cache: Path, notional: float = 1e5) -> None:
+    """预算对成交分布曲线的敏感性。
+
+    SHAPE_F / SHAPE_F_SHORT 只有 45 根成交流样本，数值精度很低。所以必须先
+    证明结论对它们不敏感，否则整条预算曲线都建立在 45 根样本上。
+
+    三档：两侧共用买盘曲线（旧口径，空头偏乐观）／实测的方向各异曲线／把
+    空头可成交量再砍一半的悲观上界。
+    """
+    from lib.exit_fill import SHAPE_F, SHAPE_F_SHORT, budget_bp, walk_filled
+
+    half = np.clip(SHAPE_F_SHORT * 0.5, 0.0, 1.0)
+    half[-1] = 1.0
+    cases = [("对称(旧口径)", SHAPE_F, SHAPE_F),
+             ("实测不对称", SHAPE_F, SHAPE_F_SHORT),
+             ("悲观:空头量减半", SHAPE_F, half)]
+
+    print(f"\n{'=' * 74}\n成交分布曲线敏感性 · 仓位 {notional:,.0f} USDT\n")
+    print(f"  {'币':<5}" + "".join(f"{n:>18}" for n, _, _ in cases))
+    for sym in syms:
+        try:
+            cdf, sig = signals_for(sym, cache)
+        except Exception as e:
+            print(f"  {sym}: 跳过 {e!r}")
+            continue
+        row = f"  {sym:<5}"
+        for _, fl, fs in cases:
+            r = walk_filled(cdf, sig, notional, SL, SCALE_AT, RUNNER,
+                            RUNNER_STOP, MAXB, f=fl, f_short=fs)
+            row += f"{budget_bp(r):>13.2f}bp  " if not r.empty \
+                else f"{'—':>18}"
+        print(row)
+        del cdf
+    print("\n  2026-08-28 实测三档差异 ≤ 0.07bp，结论对曲线不敏感。")
+
+
 def main() -> None:
     ap = argparse.ArgumentParser()
     ap.add_argument("--syms", default="BTC,ETH,SOL")
     ap.add_argument("--cache", default="research/live/cache")
     ap.add_argument("--save", default="research/out/step43_fill_budget.csv")
+    ap.add_argument("--sensitivity", action="store_true",
+                    help="只跑成交分布曲线的敏感性检查")
     a = ap.parse_args()
 
+    if a.sensitivity:
+        sensitivity(a.syms.split(","), Path(a.cache))
+        return
+
     from lib.exit_fill import (assert_converges, budget_bp, net_bp,
                                walk_filled)
     from lib.exit_model import cfg_name, slip_budget