research: 结构止损对照(step58)，止损确实太紧但不是主因
用户提出 B1 做多的止损可能挂在 B2 低点上方，于是在那次正常回抽处被打掉。 观察成立且比预估严重：入场价到结构极值中位 2.90 ATR，2ATR 止损落在结构位 内侧 0.90 ATR，88.6% 的一类做多价格不用回踩到前低就已出局。 修掉有改善但救不活：结构位外侧 1.5ATR 止损把胜率从 16.7% 抬到 33.1%、 PF 从 0.22 到 0.36，仍深度为负。同口径下反手做空 PF 2.15~2.53。 做这个对照时目标必须随止损等比放大（恒定 1.5R 减半/4R 收尾），否则放宽止损 却不放大目标会把盈亏比压到 1 以下，测出来的「放宽无效」是自证的。故 walk_exits 不能用，自带了逐笔止损的模拟器。 最有说服力的读法是结构+1.5 那档：止损宽达 4.4 ATR 仍有 67% 被打掉，即 三分之二的一类信号会在 48 根内跌破结构低点再多走 1.5 ATR。缠论里「B2 回踩 不破前低」在本市场多数时候不成立，趋势确实越过第二类买卖点继续走原方向。 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
This commit is contained in:
jackyu66git
@@ -1128,6 +1128,38 @@ 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
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**它与 B4 不是一回事**：B4 是突破延续（§3.391 实测 mom10 中位 +3.47 ATR，
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**它与 B4 不是一回事**：B4 是突破延续（§3.391 实测 mom10 中位 +3.47 ATR，
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根本不是回调入场），这个是回调延续。两种入场原型不同，**可能互补**。
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根本不是回调入场），这个是回调延续。两种入场原型不同，**可能互补**。
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**止损位置：真问题，但不是主因（step58）**
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用户提出：B1 做多的止损可能挂在了 B2 低点上方，于是在那次「回踩不破前低」的
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正常回抽处被打掉，而不是等趋势真正走完。查下来**观察成立且比预估更严重**：
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| 量 | 5m 一类 |
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|---|---|
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| 入场价到结构极值（ATR，用入场根 ATR 归一） | 中位 **2.90** |
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| 2ATR 止损在结构位外侧留的余地 | 中位 **−0.90**（在结构**以内**） |
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| **止损落在结构位以内的占比** | **88.6%** |
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即近九成的一类做多，价格连回踩到前低都不需要就已出局。
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修掉之后确实有改善，但救不活。⚠️ 做这个对照时目标必须**随止损等比放大**
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（恒定 1.5R 减半 / 4R 收尾）；放宽止损却不放大目标会把盈亏比压到 1 以下，
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测出来的「放宽无效」是自证的：
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| 方向 | 止损 | 中位宽度 | 胜率 | PF | t值 |
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|---|---|---|---|---|---|
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| 原方向做多 | 固定 2ATR | 2.00 | 16.7% | 0.22 | −31.0 |
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| 原方向做多 | 结构+1.5 | 4.40 | 33.1% | **0.36** | −16.6 |
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| 反手做空 | 固定 2ATR | 2.00 | 65.7% | **2.53** | +14.4 |
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| 反手做空 | 结构+1.5 | 4.40 | 58.2% | 2.15 | +10.7 |
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**结论：趋势确实越过第二类买卖点继续走原方向。** 最有说服力的读法是
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「结构+1.5」那一档——止损宽达 4.4 ATR，仍有 **67% 被打掉**，即三分之二的一类
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信号会在 48 根内跌破结构低点再多走 1.5 ATR。缠论里「B2 回踩不破前低」这条
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在本市场多数时候不成立。
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佐证：反手做空在**最窄的 2ATR 止损上最好**（2.53），放宽反而降到 2.15。
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这与顺势回调入场自洽——价格若重新涨过反弹高点，论点当场失效，不该留余地。
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**仍未验证，落地前必须做完（否则不许上实盘）**
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**仍未验证，落地前必须做完（否则不许上实盘）**
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1. **因果性**。`zs.is_sure` / `bi.sure_time` 在全量数据上算出，§5.41 已知中枢
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1. **因果性**。`zs.is_sure` / `bi.sure_time` 在全量数据上算出，§5.41 已知中枢
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@@ -126,6 +126,10 @@ def collect(sym: str, rows: int, tf: str = "1m") -> pd.DataFrame | None:
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"i_ext": i_ext, "i_sure": 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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"lag_bars": i_sure - i_ext,
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"atr_bp": a / px_ideal * 1e4,
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"atr_bp": a / px_ideal * 1e4,
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# 结构位：笔末 KLC 的实际极值，不是收盘。止损要挂在它外面
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# 才谈得上「守住结构」，用收盘价会把插针那一段漏掉
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"ext_px": float(b.klc.low if d == 1 else b.klc.high),
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"entry_px": px_real,
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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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# 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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"drift_atr": (px_real - px_ideal) * d / a,
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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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"drift_bp": (px_real - px_ideal) * d / px_ideal * 1e4,
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@@ -161,6 +165,8 @@ def collect(sym: str, rows: int, tf: str = "1m") -> pd.DataFrame | None:
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for k in ("g", "r", "c", "b"):
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for k in ("g", "r", "c", "b"):
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r["f_" + k] = rf[f"{cfg}_{k}"].to_numpy()
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r["f_" + k] = rf[f"{cfg}_{k}"].to_numpy()
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r["atr_pct"] = atr[r.i_sure.values] / cl[r.i_sure.values]
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r["atr_pct"] = atr[r.i_sure.values] / cl[r.i_sure.values]
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# 原始 ATR，供结构止损换算用。atr_pct 除过价格，换不回来
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r["atr_at_entry"] = atr[r.i_sure.values]
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return r
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return r
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except Exception as e:
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except Exception as e:
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print(f" {sym} 失败: {e!r}", flush=True)
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print(f" {sym} 失败: {e!r}", flush=True)
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@@ -0,0 +1,190 @@
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"""结构止损：一类做多是被「止损太紧」打死的，还是趋势真的继续？
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用户的观察：B1 做多的入场价 P 在结构低点 L 上方约 1.68 ATR，而固定止损是
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P − 2 ATR —— **只在 L 下方 0.32 ATR**。缠论里 B2 正是「回踩不破 L」的那次
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机会，属于预期之内的正常回抽。止损只留 0.32 ATR，一根插针就打掉，而那恰恰
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是该加仓的位置。
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这与「趋势继续向下」是两个不同的失败模式，且**预测相反**：
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止损太紧 把止损放到 L 下方足够远 -> 多头应被救活
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趋势继续 放宽止损只是亏得更多，且反手做空应持续为正
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本脚本用逐笔的结构止损（挂在 L 外侧 margin 个 ATR）重跑，直接区分这两者。
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`walk_exits` 只支持全局固定止损，故这里自带模拟器；出场结构与实盘一致：
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减半于 SCALE_AT、剩余半仓目标 RUNNER、剩余半仓止损回到初始止损、MAXB 超时。
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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
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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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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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from lib.data import fetch_ohlcv # noqa: E402
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from lib.exit_model import fee_of, taker_notional # noqa: E402
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SRC = HERE / "out" / "step55_bsp12.feather"
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SCALE_AT, RUNNER, MAXB = 3.0, 8.0, 48
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def simulate(cdf: pd.DataFrame, trades: pd.DataFrame,
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stop_atr: np.ndarray, r_scale: bool = True) -> pd.DataFrame:
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"""逐笔止损宽度的出场模拟。stop_atr 是每笔各自的初始止损（ATR 倍数）。
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与 `lib.exit_model.walk_exits` 的结构对齐：先减半仓于 SCALE_AT，剩余半仓
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看 RUNNER 或回到初始止损；未减仓则整仓在止损/超时了结。同根内止损优先于
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获利目标 —— 分辨不了根内先后时，按不利的一侧算，不给回测送分。
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`r_scale=True` 时目标按 **R 倍数**而非 ATR 固定值放置：实盘的 2/3/8 等于
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在 1.5R 减半、4R 收尾，放宽止损却不放大目标会把盈亏比压到 1 以下，
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那样测出来的「放宽无效」是自证的。默认按 R 等比放大才是公平对照。
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"""
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k_scale = SCALE_AT / 2.0 if r_scale else None
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k_run = RUNNER / 2.0 if r_scale else None
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high = cdf["high"].to_numpy(float)
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low = cdf["low"].to_numpy(float)
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open_ = cdf["open"].to_numpy(float)
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close = cdf["close"].to_numpy(float)
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n = len(cdf)
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out = []
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ent = trades.entry_idx.astype(int).to_numpy()
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dirs = trades.direction.astype(int).to_numpy()
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atrs = trades.atr_at_entry.to_numpy(float)
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for k in range(len(trades)):
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s, d, a, sl = ent[k], dirs[k], atrs[k], stop_atr[k]
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e = s + 1
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if e >= n - 1 or not np.isfinite(sl) or sl <= 0 or not np.isfinite(a):
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out.append((np.nan, "skip", 0, 0))
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continue
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tgt = sl * k_scale if r_scale else SCALE_AT
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run = sl * k_run if r_scale else RUNNER
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entry = open_[e]
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end = min(e + MAXB, n - 1)
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half_done = False
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g, why, bars = None, "timeout", end - e
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for j in range(e, end + 1):
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adv = (high[j] - entry) / a if d == 1 else (entry - low[j]) / a
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ret = (entry - low[j]) / a if d == 1 else (high[j] - entry) / a
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if ret >= sl: # 同根内止损优先
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g = ((-sl * a) / entry) * (0.5 if half_done else 1.0)
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if half_done:
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g += (tgt * a / entry) * 0.5
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why, bars = "stop", j - e
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break
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if not half_done and adv >= tgt:
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half_done = True
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if half_done and adv >= run:
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g = (tgt * 0.5 + run * 0.5) * a / entry
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why, bars = "target", j - e
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break
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||||||
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if g is None:
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px = close[end]
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r = (px - entry) * d / entry
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g = (tgt * a / entry) * 0.5 + r * 0.5 if half_done else r
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why, bars = ("timeout_half" if half_done else "timeout"), end - e
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out.append((g, why, int(half_done), bars))
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return pd.DataFrame(out, columns=["g", "r", "c", "b"])
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def stats(g: pd.Series, r: pd.Series, c: pd.Series, atr_pct: np.ndarray,
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sl_used: np.ndarray) -> dict:
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net = g.values - fee_of(r.values, c.values)
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# R 用每笔自己的止损宽度归一，否则宽止损会被系统性低估风险
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denom = sl_used * atr_pct
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R = net / denom
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tn = taker_notional(r.values, 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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"净均R": round(np.nanmean(R), 3),
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"PF": round(w / o, 2) if o > 0 else np.inf,
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"余量bp": round(net.mean() / tn.mean() * 1e4, 2),
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"t值": round(np.nanmean(R) / (np.nanstd(R, ddof=1)
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/ np.sqrt(len(R))), 2),
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}
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def main() -> None:
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ap = argparse.ArgumentParser()
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ap.add_argument("--tf", default="5m")
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ap.add_argument("--rows", type=int, default=200_000)
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args = ap.parse_args()
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d = pd.read_feather(SRC)
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if "ext_px" not in d.columns:
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print("step55 数据缺 ext_px/entry_px，先重跑 step55")
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return
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d = d[(d.tf == args.tf) & d.type.isin(["B1", "S1"])].copy()
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print(f"[结构止损] {args.tf} · 一类 {len(d)} 笔\n")
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print("=" * 92)
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print("########## 一、几何：固定 2ATR 止损离结构位有多远 ##########")
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# 入场价到结构极值的距离，用入场根的 ATR 归一（与 walk_exits 同口径）
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d["to_ext"] = (d.entry_px - d.ext_px) * d.dir / d.atr_at_entry
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d["margin_2atr"] = 2.0 - d.to_ext
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print(f"入场价到结构极值 (ATR) 中位 {d.to_ext.median():.2f} "
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f"P25 {d.to_ext.quantile(.25):.2f} P75 {d.to_ext.quantile(.75):.2f}")
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print(f"2ATR 止损在结构位外侧留的余地 (ATR) 中位 "
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f"{d.margin_2atr.median():.2f}")
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inside = (d.margin_2atr <= 0).mean()
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print(f"**止损落在结构位以内（还没到极值就被打掉）的占比：{inside*100:.1f}%**")
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print(" —— 这部分交易，价格连回踩到前低都不用，就已经出局了。")
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print("\n" + "=" * 92)
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print("########## 二、把止损挂到结构位外侧，多头能不能救活 ##########")
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print("margin = 止损挂在结构极值外侧几个 ATR。对照组是现行的固定 2 ATR。")
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from chanlun import TF_DF
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rows = []
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cache = {}
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for sym in sorted(d.sym.unique()):
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df = fetch_ohlcv(f"{sym}/USDT:USDT", args.tf, args.rows)
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||||||
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cache[(sym, args.tf)] = TF_DF(df, 1, args.tf).dataframe
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print("目标随止损等比放大，恒定 1.5R 减半 / 4R 收尾，与实盘的 2/3/8 同构。")
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for flip in (False, True):
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for label, margin in [("固定2ATR", None), ("结构+0.25", 0.25),
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("结构+0.5", 0.5), ("结构+1.0", 1.0),
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("结构+1.5", 1.5)]:
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gs, rs, cs, ap_, sl_ = [], [], [], [], []
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||||||
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for sym, x in d.groupby("sym"):
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cdf = cache[(sym, args.tf)]
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||||||
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x = x.reset_index(drop=True)
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t = pd.DataFrame({
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"entry_idx": x.i_sure.values,
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"direction": (-x.dir.values if flip else x.dir.values),
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"atr_at_entry": x.atr_at_entry.values})
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# 反手时结构位在**盈利**方向，不能拿它当止损；止损改挂在
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# 入场价另一侧同样宽度处，否则两组比的不是同一个东西
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sl = (np.full(len(x), 2.0) if margin is None
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else (x.to_ext.values + margin))
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res = simulate(cdf, t, sl)
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ok = res.g.notna().values
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gs.append(res.g[ok])
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rs.append(res.r[ok])
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cs.append(res.c[ok])
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ap_.append((x.atr_at_entry.values / x.entry_px.values)[ok])
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sl_.append(sl[ok])
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rows.append({"方向": "反手" if flip else "原方向", "止损": label,
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"中位宽度ATR": round(float(np.median(
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np.concatenate(sl_))), 2),
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**stats(pd.concat(gs, ignore_index=True),
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||||||
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pd.concat(rs, ignore_index=True),
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||||||
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pd.concat(cs, ignore_index=True),
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||||||
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np.concatenate(ap_), np.concatenate(sl_))})
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||||||
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print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))
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print("\n判读：若「止损太紧」是主因，放宽到结构位外侧应让原方向 PF 越过 1。"
|
||||||
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"\n若原方向放宽后仍在 1 以下、而反手始终显著为正，"
|
||||||
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"说明趋势确实在继续，\n那么该做的是反手，加宽止损只是少亏一点。")
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||||||
|
|
||||||
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if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
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Reference in New Issue
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