Chan/research/HANDOFF.md

# 缠论信号研究 → 实盘落地：交接文档

> 最后更新：2026-08-27。写给接手这项工作的下一个 agent。
> 读完这份文档应该不需要再翻聊天记录。若确有需要，历史转录在
> `/Users/jack/.cursor/projects/Users-jack-Project-chan/agent-transcripts/`。

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## 0. 一句话现状

策略在回测和多重偏差审计下都站得住（跨 11 个币、7 年、多空对称、无未来函数），
**研究阶段基本结束**；当前唯一的拦路问题是「实盘执行成本能否压进预算」，
下一步是写影子交易器实测滑点，而不是继续调参。

**用户明确要求：不要再跑新的参数优化。** 他的原话是「很多时候回测数据特别好，
一到 dry run 和实盘就歇菜了」。他要的是执行层的验证。

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## 1. 策略的确切定义

这是全文最重要的一节。所有回测数字都基于以下这套口径，改任何一条数字就不可比。

### 1.1 信号生成（三层）

```
第一层  小级别(LTF) 自身的中枢         build_htf_zones(cdf, ltf, chan=chan_l)
第二层  中枢突破后回抽不回，收盘转强 → 入场   find_fast_bsp3(cdf, zones)
第三层  大级别(HTF) 分型方向必须同向        attach_htf_context(...) 后取 h1_agree == 1
可选    中枢阶梯方向过滤（顺向推进）        z_above / z_below，见 1.4
```

用户对「区间套」的定义（务必按这个理解，早期我理解错过）：
**大级别（1h/4h）分型定位转折点 + 小级别（15m/5m/1m）中枢突破形成第三类买卖点。**
不是大级别中枢突破。

### 1.2 `find_fast_bsp3` 的当前默认参数

`research/lib/fast_bsp3.py`：

| 参数 | 默认值 | 含义与注意 |
|---|---|---|
| `scan` | 200 | 中枢成立后向后扫多少根找突破 |
| `pullback_win` | 30 | 回抽窗口 |
| `tol` | **-1.0** | 负值＝禁用「回抽未触及边界就跳过」。**这是最关键的参数**，见 3.2 |
| `max_per_zone` | 1 | 同一中枢只做首次入场，见 4.2 |
| `require_touch` | **False** | 不要求回抽触及中枢边界，见 3.2 |

`tol=-1` + `require_touch=False` 是当前口径，**滞后 2.2 根**。
早期默认（`tol=0.003`, `require_touch=True`）滞后 5.8 根，年化从 906% 掉到 370%。
新旧差异已完整量化在 step34（tol 扫描）与 step33（`require_touch`）里，
旧口径的原始输出已清理——**不需要它，也不要回到旧口径**。

### 1.3 交易执行口径

```python
SL, TP, MAX_BARS = 1.5, 3.0, 48      # ATR 倍数止损/止盈 + 超时根数
run_trades(cdf, entries, SL, TP, MAX_BARS, fee=..., entry_delay=1)
```

- **入场：信号次根开盘价**（`entry_delay=1`），不是信号根收盘价
- 研究口径成本：**4bp 手续费 + 1bp 滑点 = 5bp**（所有带「已扣 5bp」的数字都是这个）
- ATR 取信号根的值（`atr[sig_idx]`），不是入场根

> ⚠️ **TP=3.0 已被证明偏小（step41/42，见 3.5 与 5.3）**，且出场参数要按级别分开定。
> 本文档所有历史数字仍是 TP=3.0 口径，**改口径前不要混用**。

#### 成本模型：不是一刀切的 5bp（用户 2026-08-27 指出）

用户指出「只有开仓才是 taker」。对了一半——**止盈挂限价确实是 maker，
但止损是 stop-market，成交时仍是 taker**（做成 stop-limit 会有急跌不成交的
风险，那种损失远大于省下的费）。所以按出场原因分别计费。

**实际费率档位（用户 2026-08-27 给的，单边）：返佣前 taker 0.040% /
maker 0.016%，API 返 50% → taker 2.0bp / maker 0.8bp。**

| 环节 | 性质 | 单边费率 |
|---|---|---|
| 入场（次根开盘市价） | taker + 滑点 | **2.0bp** |
| 止盈（限价被动成交） | **maker，无滑点** | **0.8bp** |
| 止损（stop-market） | taker + 滑点 | 2.0bp |
| 超时（到点市价平） | taker + 滑点 | 2.0bp |

> ⚠️ **step41/42 首轮跑的时候这里写的是 taker 3.0 / maker 1.0bp**，
> 隐含「原始 taker 6bp、返 50% 得 3bp」的错误前提。真实原始是 4bp。
> **方向是保守的**——taker 高估了 50%，所以那两步跑出来的净收益、
> 滑点余量、均R 全部偏低，不是偏高。`exit_model.py` 已改成实际值，
> 但**本文档里凡是标注「旧费率 3/1bp」的数字尚未逐条重算**。

`SL1.5/TP3/48根` 1m 样本外实测（止盈成交占 60%）：

| 口径 | 平均成本 | 说明 |
|---|---|---|
| 全 taker 双边 | 8.00bp | 最早的口径，双重高估 |
| 混合费率 @ 3/1bp | 6.20bp | step41/42 首轮 |
| **混合费率 @ 实际 2/0.8bp** | **2.00bp** | 当前 |
| 研究口径 固定 5bp | 5.00bp | §2 那批老数字 |

**注意方向变了：研究口径的 5bp 现在是偏保守的。** 实际混合费率只有 2bp。
实现在 `research/lib/exit_model.py`，step41/42 共用。
**分批离场不额外增加费用**（手续费按名义额收，出场 0.5+0.5 总额不变），
而且第一批必然是止盈成交，所以分批在成本上还占便宜。

### 1.4 阶梯过滤（顺向推进）

对应缠论「趋势 vs 盘整」：当前中枢相对前一个中枢是否同向推进。

```python
pg, pdn = z["zg"].shift(), z["zd"].shift()
z["z_above"], z["z_below"] = z["zd"] > pg, z["zg"] < pdn
push = z_above if direction == 1 else z_below
```

加上它 PF 从 2.72 → 3.41（30m/2h）。**用户特别在意这一点**，因为它印证了
缠论对趋势的定义（一个分型后第一个中枢就反转的概率低于出现第二个中枢后反转）。

### 1.5 各级别的确切配对

| 小级别 | 大级别(h1，做同向过滤) | 备注 |
|---|---|---|
| 1m | **5m** | step23 的配置是 `1m:5m:15m`，15m 只记录不过滤 |
| 5m | **30m** | 统计量最强 |
| 15m | **1h** | |
| 30m | **2h** | 单笔质量最高 |

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## 2. 最优配置与核心数字

### 2.1 级别矩阵（step28，同向+阶梯，3 币）

| 组合 | 笔数 | 胜率 | 中位 | PF | t值 |
|---|---|---|---|---|---|
| **5m/30m** | 1321 | 53.1% | +0.31% | 1.98 | **10.16** |
| **30m/2h** | 258 | 65.1% | +1.65% | **3.41** | 8.51 |
| 5m/15m | 1292 | 51.7% | +0.24% | 1.82 | 8.84 |
| 15m/1h | 467 | 56.5% | +0.74% | 2.46 | 7.96 |

选择逻辑：**30m/2h 单笔质量最好，5m/30m 统计显著性最强**。1h 及以上小级别笔数不足。

### 2.2 跨品种样本外（step37）— 最有说服力的一项

参数一个没动，拿 8 个完全没参与调参的币验证：

| 分组 | 笔数 | 年笔数 | 胜率 | 中位 | PF | t值 | 剔10%PF |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 样本内(BTC/ETH/SOL) | 2309 | 334 | 61.4% | +0.531% | 2.86 | +19.11 | 1.77 |
| **样本外(8 个新币)** | 5859 | 884 | 62.9% | +0.592% | **2.73** | **+28.50** | 1.66 |

逐币最弱的 XRP 仍是 PF 2.21 / t 7.64。**没有一个币是负的。**

### 2.3 收益量级——务必用正确口径（step35 第 5 节）

这一条最容易被误读，历史上我自己也一度报错过口径：

| 口径 | 年化 | 回撤 | Sharpe |
|---|---|---|---|
| A 1%风险+20倍上限+复利 | +1323.8% | 8.1% | 10.38 |
| B 1%风险+20倍上限+不复利 | +270.0% | 8.4% | 10.38 |
| **C 固定名义1倍+不复利** | **+194.7%** | 8.4% | 7.95 |
| D 固定名义3倍+不复利 | +584.1% | 25.2% | 7.95 |

**只有 C/D 是可以直接对照的量级。** 那些 906%/1323% 的数字来自复利+杠杆假设。
平均单笔杠杆 2.1x（中位 1.8x）。
**未含资金费率，未含同时持仓的保证金约束。**

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## 3. 已验证成立的结论

### 3.1 没有未来函数（step38，最要紧的一项）

担心的是 `incremental.py` 里那句注释：「最后一笔 is_sure 允许收回」——
中枢生效时刻 `available_ts` 取自笔的 `sure_time`，而那是全量重算得出的。

做法：对每个信号只喂到该根为止的数据（窗口 4000 根），重跑
`TF_DF → 中枢 → fast_bsp3`，看信号是否真的在那一刻存在。

结果：**同根命中 100.0%（抽检 1217 个信号），完全消失 0.0%，假阳性 0.7%。**
偏移中位 +0.0 根。回测口径可信。

### 3.2 滞后是收益的第一驱动（step34）

| 口径 | 笔数 | 滞后(根) | 胜率 | PF | 年化 | Sharpe |
|---|---|---|---|---|---|---|
| **禁用跳过(现用)** | 2309 | **2.2** | 61.4% | 2.86 | +906.1% | 9.02 |
| tol 0 | 2214 | 2.7 | 60.4% | 2.74 | +731.3% | 8.43 |
| tol 0.1% | 2134 | 3.6 | 58.7% | 2.64 | +569.8% | 7.65 |
| tol 0.3%(旧默认) | 2045 | 5.8 | 55.4% | 2.37 | +370.4% | 6.30 |
| tol 1% | 1561 | 9.9 | 48.3% | 1.88 | +112.0% | 3.53 |

滞后与收益严格单调。**这也意味着实盘延迟会直接侵蚀收益**，是下一阶段的核心风险。

### 3.3 其余已排除的偏差

- **中枢生效时刻**（step36 §1）：0% 走 `end_time` 回退分支，全部用 `sure_time`
- **多空对称**（step36 §3）：做多 PF 3.12 / t 14.77，做空 PF 2.62 / t 12.27
  → 不是单纯吃加密货币的上涨 beta
- **时间样本外**（step36 §4）：2019~2022 挑参数，2023~2026 验证 →
  PF 从 3.31 降到 2.44，t 仍 12.29。有衰减但成立
- **滑点脆弱性**（step35 §1）：加到 +30bp 仍 PF 1.73 / t 10.15
- **入场后移**（step35 §2）：后移 1→4 根平滑衰减（PF 3.18→2.53），
  未来函数会呈断崖，这里没有
- **持仓重叠**（step35 §3-4）：单腿平均并发 0.01，组合 9 腿平均并发 0.1，
  有仓位时间仅 8.6%

> ⚠️ **「各笔基本独立」这句原来说得太满，已修正。** 低并发确实成立，
> 但那只说明「时间上不重叠」，不等于「统计上独立」——见下方 3.31。

#### 3.31 新出场口径下的并发，以及信号之间的相关性（1m，8 币样本外，门控后）

分批出场把平均持仓从 9.9 根拉到 29 根，并发必须重算：

| 出场 | 范围 | 平均并发 | 有仓位时间 | 峰值并发 |
|---|---|---|---|---|
| 旧 SL1.5/整仓TP3/48 | 8 币组合 | 0.043 | 4.0% | 6 |
| **新 SL2/分批→8/留损2/48** | 8 币组合 | **0.120** | **10.2%** | **6** |

并发翻近三倍，绝对值仍低。**要紧的是峰值 6**——8 个币里 6 个同时在仓。

**信号在时间上扎堆，且方向高度一致：**

- ±5 分钟内有其他币信号的占 21.6%，±30 分钟 39.6%，±60 分钟 49.6%
- 同一小时内有 ≥2 个币发信号的时段占 20.9%（2262 个小时），
  **其中 92.7% 方向完全一致**，完全对冲的只有 5.8%

**这不是缺陷，是信号在正常工作。** 市场同涨同跌时，同一个中枢突破形态在
各币上同时出现；若 6 个币同时发信号却方向随机，那才说明信号是噪声。

但它有两个后果：

1. **t 值有一定虚高**：有效样本量小于名义的 13929 笔。不足以推翻结论
   （t 值 43 以上），但「各笔基本独立」不再是准确说法
2. **加币不产生分散**，只增加机会数量。组合波动不会随币数下降。
   **仓位不能按「1% 风险 × N 个币」线性放**——峰值 6 仓 × 92.7% 同向，
   8 个币就是 6% 风险压在一个移动上；平均杠杆 3.6x 时峰值 21.6 倍名义额。
   要设并发上限，或按当前并发数缩放单仓风险。
   §10 里「保证金约束未建模」那条在扩币前必须先做

> 好消息：§5.3 报的 12.6% 最大回撤是在真实时间序列上按实际发生顺序算的，
> **亏损扎堆已经体现在里面**，不是用独立假设推出来的。相关性没被漏掉，
> 只是不能再指望「加币能降回撤」。

**11 币全样本复核（step48，2026-08-28）**：1161 笔 / 208 天 / 实盘口径。

相邻两笔的间隔：中位 **122 分钟**，62.8% 超过 1 小时，组合平均每天仅 5.58 笔。
同时持仓数：**90.9% 的时间空仓**，7.5% 只有 1 仓，≥2 仓合计 1.7%，峰值 8。

所以「11 个币会不会同时开」的答案是：**绝大多数时候不会，但左尾是硬的**——
7.4% 的信号与前一笔同分钟、20.7% 在 5 分钟内。而这批的方向：

> 同一分钟出现多笔的时刻共 72 个，**方向完全一致的占 100.0%**（不是 92.7%）。

**这些同时开的仓不是分散，是同一笔押注被拆到几个币上做。**
名义 3 个仓位，实质是 3 倍单向敞口。两条推论：

1. **保证金不是约束，闲置才是。** 91% 时间空仓，峰值并发只占 0.1% 的时间。
   「币多了保证金不够」基本不成立，真问题是资金绝大部分时间在睡觉
2. **并发上限要按「同向净敞口」设，不能按「仓位个数」设。**
   同时开的必然同向，限「最多 3 仓」等于允许 3 倍单向敞口

**扎堆的交易赚不赚钱（step48）**：必须把「同一分钟」和「错开几分钟」分开，
**两者结论相反**，混在一起会得出错误判断。

| 分组 | 笔数 | 胜率 | 毛R | PF | 余量bp |
|---|---|---|---|---|---|
| 真孤立（±5 分钟内无同伴） | 763 (66%) | 65.5% | 0.832 | 2.83 | 11.92 |
| **错开：5 分钟内但不同分钟** | 240 (21%) | **82.1%** | **1.443** | **7.31** | **29.59** |
| 同一分钟撞在一起 | 158 (14%) | 63.3% | 0.777 | 2.20 | 12.35 |

**错开的那批是全样本最好的一档**（毛R 是孤立组的 1.7 倍），而严格同分钟的
反而略差于孤立组。机制上说得通：错开 = 一波行情从某个币扩散开，后发信号是
对先发的确认；同分钟 = 全市场同时被一个冲击打中，那就是追高。

簇级复核（±5 分钟合一簇，每簇算一个观测，排除重复计数）：
多笔簇簇均毛R **1.180** vs 单笔簇 0.832，簇级 R 夏普 **0.848** vs 0.459。
结论在簇级依然成立。多笔簇内全赢 59.5%、全输 10.1%、有赢有输 30.4%
—— 簇内风险不可分散，但偏度有利（赢的簇是输的簇的 6 倍）。

集中度上两类没差别：整簇方向一致 **99.4%**（同分钟 100%、错开 99.2%）。
簇内中位 2 个币、最大 8，跨度中位 2 分钟。**所以「限制最多 N 个并发仓位」
把两类一视同仁是错的，它们期望收益差 1.9 倍。**

**簇内顺序：看着是圣杯，其实大半是未来信息（step48）** ⚠️

用户提出研究簇内的币种先后顺序。事后按位次切，落差很大：

| 分组 | 笔数 | 胜率 | 毛R | PF | 余量bp |
|---|---|---|---|---|---|
| （对照）孤立单笔 | 763 | 65.5% | 0.832 | 2.83 | 11.92 |
| 簇内第 1 笔 | 158 | 81.6% | **1.441** | 5.58 | 25.63 |
| 簇内第 2 笔 | 158 | 72.8% | 1.085 | 3.93 | 20.09 |
| 簇内第 3 笔 | 53 | 62.3% | 0.733 | 2.19 | 11.41 |

**但「我是首发」= 「接下来 5 分钟没有别的币再发」，这是未来信息。**
首发赢面大恰恰因为后面真跟出来了别的币（那波行情是真的），
而"会不会跟出来"在下单那一刻不可知。

换成开仓时真正可知的信息（**过去** 5 分钟有无别的币先发）：

| 分组 | 笔数 | 占比 | 胜率 | 毛R | PF | 余量bp |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 无前序 | 979 | 84% | 68.4% | 0.938 | 3.19 | 14.13 |
| 有前序 ≥1 个币先发 | 182 | 16% | 69.8% | **1.021** | 3.71 | **21.88** |

**43% 的落差塌成 8.8%，方向还反过来（跟随略优于首发）。**
但残留不是零，且有一处比毛R 更要紧：**滑点余量 14.13 → 21.88bp，高 55%**。
对 1m 这是实打实的——1m 的生死线就在执行成本上。

「谁在领跑」无稳定结构：首发率 BTC 8.6% ~ DOGE 18.4%，158 次首发摊到 10 个
币平均 15.8 次，这个离散度基本是抽样噪声。

> ⛔ **这个方向的纪律（组合空间大，样本只有 158 个簇，不设约束必然批量产出
> 假发现）**：每一个切法都必须能写成「开仓那一刻我已经知道的信息」。
> 凡用到「这一簇共几个币」「我是第几个」「簇跨度多长」的，都含未来信息，
> 回测漂亮但实盘拿不到。

**✅ 唯一可交易的那条已通过样本外验证（step49）**：10 币 × 80 万根，
2025-02 ~ 2026-08 共 3941 笔，其中发现期（step48 用过的最近 208 天）1161 笔、
样本外 2780 笔。

| | 无前序 | 有前序 | 差 |
|---|---|---|---|
| 样本外 毛R | 1.086 | **1.275** | +0.189 |
| 样本外 余量 | 18.83bp | **24.89bp** | +6.06bp |
| 发现期 余量 | 14.14bp | 21.96bp | +7.82bp |

**逐时段 6/6 全部同向**（余量差 12.52 / 9.10 / 3.82 / 3.89 / 6.95 / 9.25bp，
中位 8.03）。发现期毛R 差只有 0.085，**样本外反而放大到 0.189——不是过拟合
衰减，是发现期恰好偏保守**。占比很稳，各时段 13~19%。

ATR 混淆已排除：`有前序` 的 ATR 确实略高（中位 15.04 vs 13.13bp），但按 ATR
四分位分层后 **4/4 层同向**，层内余量差 3.29 / 8.39 / 5.16 / 4.14bp，与不分层
的 +6.06 同量级。且毛R 本身是 ATR 归一化指标，其 +0.19 不可能是 ATR 假象。

**可用方式**：这 16% 的信号能多容忍约 6bp 执行成本。

> ⛔ **「加仓位权重」这条已被 step51 否掉，见 §3.39。** +6bp 余量在 5bp
> 滑点假设下只值约 0.011R，而这批信号 100% 发生在别的币已有仓位时——
> 加权后峰值并发 7.00 → 8.46、回撤 17.3 → 19.2，按峰值保证金归一是净负的。
> 边际收益买不起它带来的集中度。
>
> 仍未测的出路是**放宽 ATR 门控**（多做几笔，而非每笔做大）：ATR 最低层里
> `有前序` 余量仍有 14.92bp（对照 11.63），提示门控对它们可以更松。
> **尚未回测，先别改。**

> ⚠️ **「同分钟 vs 错开」是看过数据之后才划的切法，不是事先定的。**
> 208 天、158 个簇，post-hoc 切分容易切出噪声。**拿它当仓位规则前必须换一段
> 时间验证。** 目前可确定的只有「扎堆整体更好」（簇级也成立）；
> 「好处全集中在错开那一档」尚待样本外确认。

**❌ 信号根成交量：假设方向是反的，高量入场明显更差（step50）**

用户假设「有资金的趋势才是好趋势」，预期开仓根成交量越大越好。
成交量在信号根收盘时可知，符合上面那条纪律，是合法的可交易切法。
同一批 3941 笔，按信号根相对成交量四分位：

| vr60 分位（当根量 / 前 60 根均量） | 样本外毛R | 样本外余量 | 发现期毛R | 发现期余量 |
|---|---|---|---|---|
| 量最低（中位 0.63） | **1.421** | **27.18bp** | 1.192 | 20.91bp |
| 量中低 | 1.187 | 20.37bp | 1.133 | 19.80bp |
| 量中高 | 1.067 | 18.69bp | 0.841 | 13.30bp |
| 量最高（中位 5.34） | 0.794 | 13.47bp | 0.634 | 7.94bp |

**单调递减，且样本内外、两套量比基准（前 10 根 / 前 60 根）全部同向。**
稳健性达到了 step49 那条的标准：**ATR 四分位 4/4 同向**（层内毛R 差
−0.327 / −0.238 / −0.347 / −0.592），**逐时段 7/7 同向**。不是 ATR 换脸。

机制在出场结构里，**伤害集中在止损命中率**：

| vr60 分位 | 止盈% | 止损% | 超时% | 到 3ATR 减仓率 | 赢时均R | 亏时均R |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 量最低 | 33.5 | 22.5 | 44.0 | 77.6% | 1.830 | −1.098 |
| 量最高 | 26.1 | **45.3** | 28.6 | 60.9% | 1.651 | −1.106 |

亏损幅度四档全是 −1.10（止损就是止损），赢时均R 只降 10%。**止损率翻倍**
是全部损失来源。这里有个判别点：若只是「2 ATR 止损相对突然放大的波动太窄」
的尺度错配，超时单应按原比例分流进止盈和止损两侧；实际是超时（−15.4pp）
**和止盈（−7.4pp）一起**流进止损（+22.8pp）。**方向本身在变差，不只是止损太窄**，
所以对策是回避而非放宽止损。

为什么直觉会反：B4/S4 是**在突破根上进场**的。大量根意味着这一冲已经由别人
的资金完成了，你在它的收盘价接手——高量不是「资金在推你」，是「你在给推
完的人接盘」。用户的直觉在中长周期趋势跟随上成立，但这个入场点站在它的
对面。**「有资金」要能获利，必须在资金到达之前进场，不是同时。**

与 `有前序` 是两件独立的事，不是同一效应换个说法（相关性很弱：有前序组
vr10 中位 1.76 vs 无前序 1.46）。2×2 交叉，最好的一档是两者叠加：

| | 笔数 | 占比 | 毛R | 余量bp |
|---|---|---|---|---|
| 低量 × 有前序 | 253 | 6% | **1.398** | **31.00bp** |
| 低量 × 无前序 | 1717 | 44% | 1.092 | 18.35bp |
| 高量 × 有前序 | 382 | 10% | 1.074 | 19.62bp |
| 高量 × 无前序 | 1589 | 40% | 0.988 | 16.39bp |

> 尚未做的：把量比做成硬过滤（如砍掉最高四分位）要付 25% 的笔数，
> 而 1m 本来就稀疏（10 币约 2.5 笔/天）。**先当仓位权重用，别当开关。**
> （已由 step51 §3.39 定论：该做成开关，不是权重。）

**❌ 但持仓中放量**不是**该平仓的信号——恰恰相反（step52）**

用户接着问：既然入场撞上放量是接盘，那持仓中出现放量根是不是也说明这一波
走完了、该直接平掉？测下来是反的，而且反得比入场那条还干净。

规则：持仓期间任一根 `vr60 ≥ 阈值` 就收盘市价平掉（taker）。同根内优先级
止损（盘中）> 目标（盘中）> 放量平仓（收盘）。10 币 3941 笔：

| 全样本 | 毛R | 净均R | R夏普 | PF | 余量bp | 胜率 | 均持仓 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| **基线（不看量）** | **1.068** | **0.940** | **0.627** | **3.80** | **18.45** | 71.7% | 30.0 |
| vr60≥3 就平 | 0.617 | 0.475 | 0.459 | 2.81 | 7.81 | 69.7% | 11.1 |
| vr60≥5 就平 | 0.858 | 0.723 | 0.568 | 3.37 | 12.85 | 71.7% | 19.8 |
| vr60≥8 就平 | 1.009 | 0.878 | 0.617 | 3.69 | 16.68 | 71.9% | 26.3 |

**阈值越高（触发越少）越接近基线，单调——这条曲线的最优点是「永不触发」。**
样本内外一致。「浮盈才平」的变体把胜率抬到 74.4%（基线 71.7%）但毛R 掉到
0.655，是过早止盈的教科书特征：**胜率上升、期望下降**。

根因在这里。vr60≥5 触发的 1769 笔（45%），若不平，最终：

| | 占比 | 净均R | 对照：全体基线 |
|---|---|---|---|
| 走到 8ATR 止盈 | **45.7%** | +2.640 | 30.1% |
| 最终止损 | **16.6%** | −0.422 | 33.1% |
| 48 根超时 | 37.8% | +1.283 | 36.8% |

**持仓中的放量根标记的是最好的那批单子，不是最差的。** 在那里平掉每笔让出
+0.484R。幸存者偏差已控（触发组平均已活 9.6 根）：按基线持仓 ≥K 根分层后
**5/5 档全部同向**，放量组止盈率约为无量组两倍——

| 存活≥K根 | 放量组止盈率 | 无量组止盈率 | 放量组净均R | 无量组净均R | R差 |
|---|---|---|---|---|---|
| 5 | 41.2% | 19.8% | 1.443 | 0.658 | +0.785 |
| 10 | 42.7% | 21.4% | 1.599 | 0.898 | +0.700 |
| 20 | 34.4% | 20.3% | 1.558 | 1.106 | +0.452 |
| 30 | 24.7% | 15.5% | 1.469 | 1.188 | +0.281 |

**同一个事件，入场时是负的、持仓时是正的，区别只在你站在它的哪一边。**
入场那根放量你是买方，付的是资金已经推到的价；持仓中那根放量是资金来接你的
货，那是兑现不是离场。用户「有资金的趋势才是好趋势」的直觉**成立，
但作用点在持仓期而非入场点**。

> 未测的建设性方向：既然持仓中放量预示止盈率翻倍，或许该**延长 runner 目标 /
> 加仓**而不是平仓。注意基线已经隐含吃到了这部分（它就是拿着不动），
> 所以要多拿必须主动改目标位，**这是新参数，要重新回测**。
> R差 随 K 递减（0.785 → 0.281）说明越晚出现的放量根剩余空间越小，
> 若要做，触发窗口应偏前段。

**TRX 应从币池剔除**：实盘口径 208 天只有 **5 笔**，ATR 门控几乎全刷掉
（与 §5.3「2026 只剩 4.2%」一致）。实际可用是 10 个币，不是 11 个。
逐币每天笔数：DOGE/AVAX/SOL 约 0.66，BTC/LTC 0.45，BNB 0.31，TRX 0.02。

#### 3.32 多空对称：这不是伪装成策略的 beta

用户问「整个市场都是正相关的，是不是很少有独立行情」。市场相关是真的，
但**这个策略不是市场敞口**（1m，8 币样本外，门控后）：

| 方向 | 笔数 | 占比 | 胜率 | 净bp | PF | 均R | t值 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 做多 | 7057 | 50.7% | 71.2% | 35.4 | 4.05 | 0.968 | 43.0 |
| 做空 | 6872 | 49.3% | 71.9% | 40.5 | **4.40** | **1.006** | 43.4 |

做空还略好。所有时段净方向合计仅 +185 笔（总 13929），**长期无方向偏置**。

分年更决定性——若是 beta，2021 年做空该被打爆：

| 年 | 多 均R / PF | 空 均R / PF | 空头占比 |
|---|---|---|---|
| 2021 大牛 | 1.019 / 4.45 | **1.116 / 5.34** | 46.5% |
| 2022 熊 | 0.901 / 3.85 | 0.962 / 4.07 | 53.8% |
| 2026 熊 | 0.863 / 3.33 | 0.793 / 3.42 | 55.9% |

**2021 年做空的 PF 5.34 是整张表最高的一格**，七年里没有一年、
没有一个方向是亏的。空头占比随行情切换（牛市 46.5% → 熊市 55.9%），
说明结构识别在跟着市况调方向。与 §3.3 的 30m 结论（多 PF 3.12 / 空 2.62）一致。

#### 3.33 扩币的筛选标准（两条方向相反的约束）

1. **ATR 分布对门控阈值**（当前 8bp）——够不够扛住固定成本
2. **流动性 / 盘口价差**——滑点能否压进预算

**两条都是及格线，不是「越高越好」的排序依据。**

⚠️ **「那就做 ATR 最大的」是错的**，两个方向都不支持：

**币内**（每个币按自己的 ATR 分位）——严格单调，高 ATR 时刻更差：

| 币内 ATR 分位 | 净均R | R夏普 |
|---|---|---|
| 最低 20% | **1.040** | **0.690** |
| 40-60% | 0.982 | 0.655 |
| 最高 20% | **0.878** | 0.599 |

ATR 飙升往往意味着行情已走过头，噪声大、容易反抽。
（但不必加上限门控：最高分位的 0.878 仍然是好交易，砍掉只是白丢机会。）

**跨币**——看似正相关（ATR vs 净均R r=+0.684），但**剔除 BTC 后掉到 +0.469**，
且其余 9 币的净均R 区间只有 0.935~1.024（极差 0.089）。BTC 自己 0.787，
明显低于所有其他币。BTC 差更可能因为它是最大最有效的市场、结构性机会少，
把它的低 ATR 与低 R 读成因果是过度拟合一个点。

**ATR 唯一真正提供的是 bp 余量**（r=+0.85，剔 BTC 后仍 +0.85）。
但这是**机械关系**——余量按定义随 ATR 缩放。它有用（滑点大致固定在 bp，
余量高就能扛更多滑点），但不代表 ATR 高的币「更赚」。

⚠️ **追高 ATR 还会撞上这份数据看不见的流动性墙。** 现有 11 币全是头部流动性；
高 ATR 通常意味着小市值、盘口更薄，多出来的余量很可能被滑点吃回去。
把在头部币上成立的关系外推到另一个流动性区间，是最容易翻车的那类外推。

现有 11 币的实际情况：BTC ATR 中位 2026 仅 6.5bp、门控刷掉 58.5%、
预算 8.58bp 垫底；TRX 2026 门控后只剩 4.2% 的信号，当前环境基本不能做。

筛选很便宜：拉候选币 1m 数据，只算 ATR 分位数与盘口价差，**不必跑策略**
就能排掉大半。

⚠️ **但样本外的说服力会被稀释**：当前最硬的证据是「8 个币完全没参与调参、
全部为正」。若新币是在同一份历史上筛出来的，它们就不再是样本外。
要保持这个性质，得留一批筛完不看、直接进实盘验证。

#### 3.34 组合最优解：选币的杠杆很小，币数的杠杆在前 6 个

穷举每个 N 的最优子集（1m，门控后，固定日历，只扣手续费不扣滑点）：

| 币数 | 最优子集夏普 | 增量 | 年化R | 若信号独立应有 | 捕获比例 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 9.94 | — | 323 | 9.94 | 100% |
| 2 | 13.15 | +3.21 | 611 | 14.06 | 94% |
| 4 | 16.93 | +1.61 | 1174 | 19.88 | 85% |
| 6 | 18.87 | +0.78 | 1672 | 24.35 | 77% |
| **8** | **19.87** | +0.38 | 2188 | 28.11 | 71% |
| 11 | 20.22 | +0.02 | 2690 | 32.97 | **61%** |

**三条结论：**

1. **边际收益在 6~8 币后归零。** 8→11 只换来 +0.35 夏普（+1.8%），
   但年笔数多 500+，成本与运维复杂度是实打实的。
2. ~~**具体选哪几个几乎不重要。**~~ 165 个 8 币组合：最好 19.87（ADA/AVAX/
   DOGE/ETH/LINK/LTC/SOL/XRP）、最差 17.61、中位 18.66，极差 2.26（12%）。
   ⚠️ **这一条已被 §3.37 推翻**——它忽略了盘口冲击。计入后币间差距是 5 倍，
   且排序近乎翻转（AVAX 从必选变成必剔，BTC 反而可用）。**选币很重要。**
3. **相关性吃掉近 40% 的分散化收益**——捕获比例从 100% 单调降到 61%。
   与 3.31 的「92.7% 同向」一致：加币是加机会，不是加分散。

⚠️ **并发保证金不是瓶颈，此前的担心是错的。**（早前按事件平均算出 0.92，
高估了——事件在繁忙时段聚集。时间加权才是对的口径。）

| | 时间加权均并发 | 有仓时间占比 | 有仓时均并发 | p99 | 最大 |
|---|---|---|---|---|---|
| 全样本 11 币 | 0.15 | 12.3% | 1.24 | 2 | 9 |
| 2026 11 币 | 0.11 | 9.1% | 1.26 | 2 | 8 |

**资金 88% 的时间闲置**，扩币在保证金维度有大把余地。峰值 9 仍要按 3.31
的同向假设做限额，但那是尾部风控，不是容量约束。

⚠️ **上表夏普只扣手续费、未扣滑点，绝对值虚高（年化 20 不可信），
只能用于相对比较。** 真正的约束是实测滑点 vs 预算——见 5.3 与 3.35。
按杠杆排序：**滑点是生死（100%）＞ 币数 1→6（+90%）＞ 选哪几个（±12%，基本是噪声）**。

#### 3.36 成本模型的已知缺口：滑点被当成了常数，但它是仓位的函数 ⚠️

**全文所有预算数字都假设滑点是固定 bp，与下单规模无关。这是错的**
（用户 2026-08-28 指出）。且这个错误不是随机的——它系统性偏袒低 ATR 端。

固定分数下单意味着 **名义额 = 风险额 / (2·ATR)，即仓位 ∝ 1/ATR**，
而预算（bp）∝ ATR。**两者方向相反：**

| ATR 桶 bp | 中位杠杆 | 中位名义额（10万本金、每笔冒1%） | 预算 bp |
|---|---|---|---|
| 8-12 | 5.0x | **$502,029** | **13.7** |
| 12-16 | 3.6x | $362,362 | 19.5 |
| 16-22 | 2.7x | $269,999 | 23.1 |
| 22-30 | 2.0x | $198,172 | 29.3 |
| >30 | 1.3x | **$129,065** | **52.1** |

**低 ATR = 单子最大 + 预算最小 + 滑点随单子变大 = 三重挨打。**
所以按固定 bp 算出的逐币/分桶预算，**系统性低估了低 ATR 端的劣势**。

✅ **ATR 门控因此比原论证更有价值**：被刷掉的信号中位杠杆 **8.9x、p90 17.6x**
（保留的是中位 3.2x、p90 5.3x）——门控砍掉的正是最大的单子。
这比「固定成本占比高」是更强的理由。

**三条待办（都属于「数据回来前不做、回来后会后悔」）：**

1. **影子交易要记录信号时刻的盘口快照（≥10 档），不只是成交价。**
   有深度就能离线算任意仓位的冲击成本——**一次测量回答所有资金量级**，
   否则换个规模就得重测。若用极小量或 paper 测，得到的只是
   `价差/2 + 漂移` 这个下界，必然乐观。
2. **资金容量要算出来，不要等实盘暴露。** 预算 20bp 蕴含一个资金上限。
   中位名义额 $32 万、p90 $53 万，在 ADA/LINK/AVAX 的 1m 永续盘口上不是零头。
3. **maker 腿的仓位问题是成交率，不是冲击。** 回测假设 3 ATR 与 8 ATR
   的限价单全额成交。$30 万挂单可能只部分成交，**而部分成交会改变分批出场
   的收益结构**（§3.5 的结论建立在全额成交上）。需在影子数据里验证。

#### 3.37 计入盘口冲击后，币种排序几乎翻转 —— §3.34「选哪几个不重要」作废 ⚠️

Bitget USDT 永续实时盘口（2026-08-28 01:30 HKT，5 次快照取中位）。
**净预算 = 回测预算 − $300k 单边吃单冲击**（$300k ≈ 10万本金 × 中位杠杆 3.2x）：

| 币 | 价差bp | ask深度 | $300k冲击 | 回测预算 | **净预算** | 冲击占预算 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SOL | 0.09 | $3.3M | 2.82 | 28.3 | **25.5** | 10% |
| DOGE | 1.12 | $13.5M | 4.35 | 28.5 | **24.1** | 15% |
| ETH | 0.04 | $19.4M | 0.27 | 20.8 | **20.5** | 1% |
| XRP | 0.68 | $14.9M | 4.82 | 24.5 | **19.7** | 20% |
| BTC | 0.01 | $4.5M | 0.26 | 14.6 | **14.3** | 2% |
| LINK | 0.84 | $2.8M | 12.20 | 26.2 | 14.0 | 47% |
| ADA | 4.62 | $6.3M | 9.70 | 23.5 | 13.8 | 41% |
| LTC | 1.99 | $3.2M | 11.13 | 23.6 | 12.5 | 47% |
| AVAX | 1.33 | $3.0M | 23.65 | 29.0 | **5.3** | **82%** |

**§3.34 的「165 个 8 币组合极差仅 12%、选哪几个不重要」是错的**——那个结论
完全建立在忽略流动性上。计入冲击后币间差距是 **5 倍**（25.5 vs 5.3）。

**排序近乎翻转，根因是 ATR 与流动性负相关**，所以按预算（∝ATR）排出的序
恰好是按流动性排的逆序：

- **AVAX 原始预算最高（29.0）、净预算最低（5.3）**。它在最优 8 币里入选频率
  95%，实际最该剔除。5 次快照 22.3~24.7bp，不是抽样噪声
- LINK / ADA / LTC（入选频率 95%/95%/70%）净预算全掉到 12~14
- **BTC 此前判为「中性」，实际净预算 14.3，反而优于 LINK/ADA/LTC**——
  原始预算最低但冲击几乎为零

这就是 §3.33 定性警告过的「流动性墙」，现已量化，且比预想严重。

✅ **真正的结论：可用币种是资金量的函数，不存在固定的最优币表。**
按 $100k 名义额（≈$32k 本金）重算，净预算回到 ADA 18.0 / LINK 17.2 /
LTC 16.5 / AVAX 11.6——除 AVAX 外全部健康。**扩币前先定本金。**

**当前运行点：本金 < $2k（用户 2026-08-28 确认，目的是先跑通流程）。**
在这个规模上 **§3.37 的重排序不适用**——单笔仅 $6.4k，冲击占预算 1~8%
（连 AVAX 也只有 8%），**9 个币全部可用，§3.34 的「选哪几个不重要」重新成立**。
分水岭在 **$20k~$50k 本金**：以上才需要收缩到 SOL/DOGE/ETH/XRP/BTC
（这 5 个在 $2k~$200k 全区间冲击 ≤21%，是与资金量无关的安全核心）。

冲击占预算比例（按本金，杠杆 3.2x）：

| 币 | $2k | $10k | $20k | $50k | $100k |
|---|---|---|---|---|---|
| BTC / ETH | 0% | 0% | 0% | 0% | 0~2% |
| SOL | 1% | 3% | 4% | 5% | 6% |
| XRP / DOGE | 5~6% | 9~10% | 12% | 15% | 16~17% |
| LINK | 4% | 11% | 16% | **31%** | **46%** |
| LTC | 12% | 22% | **30%** | **41%** | **57%** |
| ADA | 20% | **28%** | **29%** | **38%** | **51%** |
| AVAX | 8% | **28%** | **43%** | **70%** | **91%** |

✅ **小资金无操作性障碍**：Bitget 最小下单量在 $300 本金都不卡，
半仓取整误差最差 2.4%（ETH @ $500），其余 <1%。

⚠️ **但 $2k 跑通 ≠ 验证了策略容量。** 小资金下有两处系统性偏乐观、且不可外推：
(a) 冲击≈0，测出的滑点只剩 `价差/2 + 延迟漂移`，几乎必然通过 15.19bp，
但不能推出 $50k 也通过；(b) **maker 腿成交率也是假的好**——$3.2k 挂单几乎
必然全成，$150k 不一定，而 §3.5 分批出场的收益结构全建立在全额成交上。
**→ 这正是「记录盘口快照」的价值：它是唯一能让小资金数据回答大资金问题的东西。**
只记成交价的话，每上一个资金台阶都得重测一遍。

$2k 阶段真正该盯的只有两件：**延迟与漂移**（与规模无关，结论长期有效）、
**中枢阶梯 + ATR 门控必须在线上生效**（否则测的是另一批信号，与回测不可比）。

⚠️ **三条保留**：(1) 单一时段快照，盘口有日内周期，需跨时段采样；
(2) **信号恰在波动放大时触发，那时盘口更薄——上表是乐观下界**；
(3) 只算了入场 taker 腿，止损/超时同为 taker，maker 腿则是成交率问题。
第 (2) 条意味着这批静态数字**不能替代影子数据**，只是把「该测什么、该剔谁」
提前定下来了。

### 3.35 跨 venue：信号身份不迁移，但总体期望迁移（live 前置测量）

**回测全部跑在 Binance 数据上，实盘要在 Bitget 成交。** 服务器侧的
`research/live/venue_parity.py` 把这件事量了：

| 品种 | Bitget信号 | Binance信号 | 同根重合 |
|---|---|---|---|
| BTC | 47 | 38 | 42.6% |
| ETH | 39 | 35 | 28.2% |
| SOL | 48 | 29 | **14.6%** |

（5m 同向过滤后口径。SOL 差得最多是因为 tick 粗细不同：Bitget 0.001、
Binance 0.01，粗 10 倍会让 `close > high[j-1]` 大量平局不触发，
Bitget 上信号多出 74%。**这是系统性差异，不是随机扰动。**）

`signal_sensitivity.py` 进一步显示 **0.25bp 的数据扰动就能换掉一半信号**。

但 `aggregate_robustness.py` 的结论是：**总体期望不塌**。
加 0.5 / 1 / 2bp 噪声重跑，毛均收益与 PF 都在原区间内摆动，没有单调恶化。

> **脆的是信号身份，不是 alpha。** 这决定了两件事：
> 一、滑点**不能逐笔对照 Binance 回测**，只能对照同一 venue 上的总体毛均收益；
> 二、影子测量必须跑在生产路径上（Bitget 原生数据 + Hummingbot），
> 换个运行时测出来的数就不作数。

同窗口 Bitget vs Binance 毛均收益（210 天、TP=3.0 口径）：
BTC 5.87 vs 6.09、ETH 10.02 vs 12.06、SOL 8.92 vs 9.87bp。
**Bitget 一致略低 0.2~2bp，但没有量级差异，总体口径可迁移。**

⚠️ 上面那批数字用的是 `毛均收益 − 6.0bp`、只有同向过滤、`TP=3.0`，
**不能直接当预算用**，正确的逐币预算见 `lib/shadow_budget.py` 与 5.3。

### 3.38 浅色信号（未过双过滤）在 1m 上不能做——差在毛质量，不在成本（step44）

用户观察「图上很多浅色 b4/s4 的入场价看着也很有优势」。step40 做过同类消融但
只覆盖 15m/30m 且用旧口径（5bp 平摊、1.5/3.0/48），1m 从未验证。

`research/step44_filter_ablation_1m.py`，8 币 × 30 万根，当前最优 1m 出场
（SL2.0 / 3ATR 减半 / runner 8ATR / rstop 留原位 / 48 根），真实费率，
ATR ≥ 8bp 门控后共 2302 笔：

| 口径 | 笔数 | 胜率 | 毛R | 净均R | 剔10%PF | 滑点余量bp |
|---|---|---|---|---|---|---|
| **深色**（同向 ∧ 阶梯） | 955 | 68.3% | **0.933** | 0.798 | 2.35 | **15.07** |
| **浅色**（任一不过） | 1347 | 44.3% | **0.155** | 0.009 | 0.74 | **0.10** |
| — 只过阶梯 | 445 | 52.1% | 0.419 | 0.279 | 1.03 | 4.18 |
| — 只过同向 | 265 | 38.1% | **−0.029** | −0.176 | 0.59 | **−2.15** |
| — 两个都不过 | 637 | 41.4% | 0.046 | −0.103 | 0.62 | −1.64 |

**关键是「毛R」列——那是扣任何成本之前的数字。** 浅色 0.155 vs 深色 0.933，
**差 6 倍**。所以不存在「信号本来不错、被手续费吃掉」这回事：浅色的跟随性
本来就差。浅色扣完手续费只剩 **0.10bp**，任何滑点都会让它亏；逐币 8 个里
4 个已为负（ETH −1.98 / LTC −2.93 / DOGE −1.05 / XRP −0.14），最好的
ADA 也才 2.41bp。

**为什么肉眼看着有优势**：(1) 入场价确实是好的，信号标的是真实局部结构；
(2) 但价格不跟随，毛R 0.155 覆盖不了 2 ATR 的止损——**入场点好 ≠ 价格继续
朝你走**；(3) 44.3% 的胜率意味着近一半确实走对，扫图时看到的就是这些，
走错的当时形态一样好看。

⚠️ **新发现：1m 上阶梯过滤远比同向过滤重要，与 30m 相反。**
只过阶梯 +4.18bp，只过同向 **−2.15bp 且毛R 为负**；而 30m 上同向单独就能把
PF 从 1.59 提到 1.85（§4 step30）。**两个过滤器的相对价值随级别翻转，
不要跨级别套用滤网结论。**

### 3.39 因子化仓位：量因子该做成**开关**不是权重，前序因子根本不该进仓位（step51）

用户提出把 §3.31 的两个分层结论（`有前序` +6bp 余量、低量根 +14bp 余量）
做成仓位/杠杆因子。做了组合层面的评估，结论与分层表给人的印象**不一致**，
两个因子的命运完全相反。

**方法上刻意设的三道约束**（分层结论转仓位规则最容易翻车的地方）：

1. **阈值取整数、权重取整数比，一个参数都不搜。** vr60 切在 1 / 2 / 4，
   权重 1.5 / 1.25 / 0.75 / 0.5。观测到的四分位边界在不同时段并不一致
   （样本外 0.63/1.26/2.28/5.34，发现期 0.62/1.48/3.11/7.97），
   用样本分位数等于在同一批数据上既发现又调参。
2. **权重归一化到均值 1**，各方案投出去的平均资金相同，均R 才可比。
3. **判据是四项一起看**：均R / R夏普 / 最大回撤 / **峰值加权并发**。
   只看均值必然误判——加权一定抬方差，且 `有前序` 按定义就发生在别的币
   已有仓位时，给它加权就是在敞口最集中的时刻加杠杆。

全样本 3941 笔，假定滑点 5bp/taker 腿：

| 方案 | 盈亏平衡滑点 | R夏普 | 最大回撤R | 峰值并发 | 总R/峰值并发 |
|---|---|---|---|---|---|
| 等权（现状） | 16.7bp | 0.420 | 17.3 | 7.00 | 371.4 |
| 仅量因子（加权） | 18.2bp | 0.442 | 12.7 | 7.98 | 367.4 |
| **仅前序因子** | 17.0bp | 0.421 | **19.2** | **8.46** | **312.6** |
| 两因子相乘 | 18.6bp | 0.446 | 14.3 | 9.48 | 314.6 |
| **✅ 硬砍高量档（vr60 ≥ 4 不做）** | **18.6bp** | **0.496** | **11.2** | **6.00** | **389.3** |
| 硬砍 + 前序权重 | 19.0bp | 0.500 | 11.0 | 7.19 | 332.1 |

**① `有前序` 不能做仓位因子——它的边际收益买不起它带来的集中度。**
盈亏平衡滑点只 +0.3bp，但峰值并发 7.00 → 8.46、回撤 17.3 → 19.2，
**按峰值保证金归一后是净负的（371 → 313）**。原因是量纲：+6bp 余量在
5bp 滑点假设下只值约 0.011R，而它 100% 发生在已有并发仓位的时刻。
§3.31 说的「可用于加仓位权重」**到此作废**——那条余量优势是真的，
但兑现方式不是仓位。（可能的出路是对这批放宽 ATR 门控，即多做几笔而非
每笔做大，那条仍未测。）

> ⚠️ **本节推荐的开关（`vr60 ≥ 4 不做`）已被 §3.391 取代。**
> `mom60 ≥ 7 不做` 在盈亏平衡滑点、R夏普、回撤、总R、保留笔数五项上全面更优。
> 本节关于**「开关优于权重」「前序不该进仓位」「优势形态是削尾」**三条方法论
> 结论仍然成立，只是最佳的那个开关换了个因子。

**② 量因子「不做」优于「少做」。** 加权版 R夏普 0.442、硬砍版 0.496；
回撤 12.7 vs 11.2；峰值并发 7.98 vs **6.00**。硬砍付出笔数 −22%
（3941 → 3061）、总R −10%，换来回撤 −35% 和并发 −14%。
**并发下降这一点单独就值**：§3.31 已把峰值敞口列为扩币的前置约束，
砍掉高量档等于同时松开这个约束。

**③ 优势的形态是「削尾」不是「抬均值」。** 均R 差在各滑点档上几乎恒定
（0.085 → 0.082），但**基数在塌**，所以相对优势随成本上升而放大：
15bp 处总R/回撤 2.57 → 11.86（4.6 倍），因为回撤从 150.5 掉到 60.3。
**这两个因子买的是尾部风险，不是收益。**

⚠️ **可操作口径要用发现期的数，不是全样本。** 盈亏平衡滑点样本外 18.2bp、
发现期只有 **13.5bp**（硬砍后 15.6bp）——差距就是 2026 的 ATR 压缩（§5.3）。
发现期才代表当前波动环境。13.5bp 与 `shadow_budget.BUDGET_PORTFOLIO_2026`
的 15.19bp 同量级，互为印证。**影子测量要对标的是 13.5 / 15.6，不是 18.6。**

### 3.391 开仓前那段：量要小、势要有但不能过头（step53）⭐

用户提出看开仓**之前**的量与趋势方向。这是第三个位置——step50 管信号根、
step52 管持仓中，这里管入场前。

**先纠正一个错的心智模型（我和用户都以为的）**：B4/S4 不是回抽后进场。
`mom10` 中位 **+3.47 ATR**，为负的只占 **6%**。也就是说信号触发时，价格在前
10 根里已经顺着你的方向走了三个多 ATR，**你的 2 ATR 止损是架在一段已经走完
的行情后面**。所谓"回抽后转强"里的回抽，幅度远小于它之前那一冲。

这一条也解释了 step50：信号根是突破根，放量 = 追在最后一棒上。

**① 入场前的量：单调，越小越好，且独立于信号根的量**

| vpre10（前 10 根量均值，已 shift(1) 不含信号根） | 样本外毛R | 样本外余量 | 发现期毛R | 发现期余量 |
|---|---|---|---|---|
| Q1 最低（中位 0.61） | **1.474** | **27.25bp** | 1.074 | 17.85bp |
| Q2 | 1.266 | 23.45bp | 1.184 | 19.76bp |
| Q3 | 1.156 | 21.37bp | 1.033 | 18.61bp |
| Q4 最高（中位 2.21） | 0.573 | 8.51bp | 0.510 | 6.04bp |

vpre30 同形状。**控 `vr60` 后仍成立**：信号根低量层里毛R差 −0.284、
高量层 −0.541，与 `vr60` 相关只有 **+0.301**，不是同一件事换个说法。

**② 入场前的动量：驼峰形，不是单调**

| mom60（前 60 根顺向动量，ATR 单位） | 样本外毛R | 样本外余量 | 发现期毛R | 发现期余量 |
|---|---|---|---|---|
| Q1 最低（中位 0.33） | 1.252 | 22.60bp | 1.180 | 19.47bp |
| **Q2（中位 3.14）** | **1.473** | **28.68bp** | **1.355** | **26.26bp** |
| Q3 | 1.141 | 20.49bp | 0.981 | 16.23bp |
| Q4 最高（中位 8.33） | 0.603 | 8.65bp | **0.284** | **1.44bp** |

mom10 同形状（Q2 最好、Q4 最差），样本内外一致。**势要有——完全没动过的 Q1
也不如 Q2；但不能过头——Q4 在发现期余量只剩 1.44bp，等于不能做。**

⚠️ 驼峰形意味着**中位数二分法会把它测没**：控制表里 mom10 在"信号根低量"层
的毛R差是 +0.044（看着无效），那是因为二分把 Q1+Q2 和 Q3+Q4 各自平均了。
**对非单调因子不要用中位数分层做检验。**

**③ 逆向进场（真回抽）很差，但只占 6%**

| | 笔数 | 占比 | 毛R | 余量bp |
|---|---|---|---|---|
| 顺向 × 缩量 | 1851 | 47% | **1.350** | **24.63** |
| 顺向 × 放量 | 1872 | 48% | 0.855 | 14.35 |
| 逆向 × 缩量 | 119 | 3% | 0.615 | 7.81 |
| 逆向 × 放量 | 99 | 3% | 0.362 | 3.61 |

**④ `mom60≥7 不做` 全面优于 §3.39 定的 `vr60≥4 不做` —— 换开关**

发现期（当前波动环境），阈值取整数不搜参：

| 方案 | 保留 | 盈亏平衡滑点 | R夏普 | 回撤R | 总R |
|---|---|---|---|---|---|
| 等权（现状） | 100% | 13.5bp | 0.325 | 16.8 | 596.6 |
| 砍 vr60≥4（§3.39 的建议） | 69% | 15.6bp | 0.411 | 10.8 | 514.9 |
| **✅ 砍 mom60≥7** | **78%** | **17.5bp** | **0.476** | **7.7** | **657.7** |
| 砍 vr60≥4 + mom60≥7 | 58% | 18.3bp | 0.515 | 8.0 | 527.8 |
| 三个都砍（+vpre10≥1.5） | 42% | 20.0bp | 0.593 | 6.5 | 430.4 |

**`砍 mom60≥7` 在每一项上都赢过 `砍 vr60≥4`，还多留 9 个点的笔数。**
更要紧的是它**总R 比不砍还高**（657.7 vs 596.6）：被砍掉那 22% 的单子期望为负，
砍掉不是花钱买稳健，是纯赚。样本外同向（21.4bp / 0.588 / 1923.6，
对照砍 vr60 的 19.8 / 0.529 / 1820.8）。

**选哪个方案取决于真实滑点，这是决策表**（发现期总R）：

| 真实滑点 | 0bp | 5bp | 8bp | 10bp | 12bp | 15bp | 18bp | 20bp |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 等权 | **946** | 597 | 387 | 247 | 107 | −102 | −312 | −452 |
| 砍 mom60≥7 | 921 | **658** | **500** | **394** | **289** | 131 | −28 | −133 |
| 三个都砍 | 574 | 430 | 344 | 287 | 229 | **143** | **57** | −0 |

**5~12bp 区间 `砍 mom60≥7` 通吃**，那正是最可能的落点。只有真实滑点 ≥15bp
才该上"三个都砍"，而那时策略本身已经在生死线上。**影子测量出数之前不用选，
但要知道选项长这样。**

> 阈值 `mom60 ≥ 7`、`vpre10 ≥ 1.5` 是贴着 Q4 边界取的整数，不是搜出来的，
> 但也**不是完全无关于数据**（我看过分位表才取的整）。真上线前应在更早的
> 时段上确认阈值附近没有断崖式敏感。

### 3.392 时段（亚/欧/美）没用，周日有效但已被 mom60 吃掉（step54）

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

**① 亚/欧/美三段：差异在噪声量级，且美盘两个时期反号**

| UTC 0/8/16 三等分 | 笔数 | 毛R | 余量bp | 中位ATRbp | 样本外毛R | 发现期毛R |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 亚盘 | 1249 | 1.127 | 18.18 | 12.5 | 1.153 | 1.057 |
| 欧盘 | 1414 | 1.006 | 18.43 | 14.1 | 1.044 | 0.926 |
| 美盘 | 1278 | 1.079 | 18.73 | 13.6 | **1.158** | **0.885** |

**美盘在样本外是最好的一段、在发现期是最差的一段**，这是噪声的典型指纹。
段间毛R极差 0.122，**置换检验 p = 0.0895**——随便把 24 小时切成三份，
有 9% 的概率切出这么大的差。按真实开盘时刻切五段（含欧美重叠单列）结论一样。

⚠️ 这里**不是**输给了 ATR 混淆。控 ATR 后段间极差 0.101 / 0.108，和无条件的
0.122 几乎一样——时段效应不是 ATR 的代理，它只是本来就小。逐小时表里最差的
20 UTC（0.802）与最好的 22 UTC（1.262）差得很大，但每小时只有 108~275 笔，
是噪声，别照着挑时辰。

**② 星期几才有信号，集中在周日**

| | 笔数 | 胜率 | 毛R | PF | 余量bp | 样本外毛R | 发现期毛R |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 周五 | 601 | 74.7% | **1.228** | 4.78 | 23.44 | 1.359 | 0.862 |
| 周四 | 623 | 73.5% | 1.150 | 4.56 | 20.64 | 1.104 | 1.252 |
| 周日 | 470 | 66.6% | **0.893** | **2.76** | **13.08** | 0.955 | 0.772 |
| 工作日 | 3133 | 72.6% | 1.095 | 4.01 | 19.38 | 1.151 | 0.959 |
| 周末 | 808 | 67.9% | 0.963 | 3.08 | 14.86 | 0.983 | 0.920 |

置换检验：周末 vs 工作日 **p = 0.0246**，周日 vs 其余 **p = 0.0079**。
方向在两个时期一致，10 个币里 7 个周末更差（BTC 最甚 −0.336）。
⚠️ 但**幅度在发现期塌了大半**（工作日−周末：样本外 −0.168 → 发现期 −0.039）。

**③ 关键：周末的劣势有一半住在 `mom60≥7` 那批单子里，step53 已经砍掉了**

| | 周末 vs 工作日 | 周日 vs 其余 |
|---|---|---|
| 过滤前 | −0.132 | −0.199 |
| **施加 `mom60<7` 后** | **−0.058** | **−0.104** |

注意重叠**不在笔数上**：`mom60≥7` 在周末占 22.9%、工作日 21.3%，几乎一样。
是**伤害**重叠——周末真正亏钱的是那些追已走完行情的单子。周末流动性薄，
追高的代价被放大，这跟 §3.391「势不能过头」是同一件事在另一个维度上的投影。

**④ 所以不要加这条过滤。决策表（发现期总R）：**

| 方案 | 保留 | 0bp | 5bp | 8bp | 10bp | 12bp | 15bp |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 等权 | 100% | 946 | 597 | 387 | 247 | 107 | −102 |
| 砍周日 | 86% | 844 | 543 | 362 | 241 | 120 | −60 |
| 砍周末 | 78% | 747 | 473 | 309 | 200 | 90 | −74 |
| 砍欧盘 | 60% | 579 | 363 | 234 | 148 | 61 | −68 |
| **砍 mom60≥7（§3.391）** | 78% | **921** | **658** | **500** | **394** | **289** | **131** |
| 砍 mom60≥7 + 周日 | 68% | 804 | 574 | 435 | 343 | 251 | 113 |

**`砍 mom60≥7 + 周日` 在 0~20bp 每一档都输给 `砍 mom60≥7` 单用**——叠加只是
白丢 10% 的笔数。单用「砍周日」也要到 12bp 以上才赢过等权。

> **这一步的价值是排除，不是发现。** 用户问时段，直觉上「美盘流动性好该更赚」
> 很难自证伪，跑完才知道它连随机切分都跑不赢。而顺手捞到的周日效应统计上真实
> （p=0.008），却因为和已有过滤重叠而不可加——**"显著"和"值得做"是两件事，
> 中间隔着一张决策表。**

### 3.4 alpha 的来源（step32 消融）

逐条拆掉 `fast_bsp3` 的条件后发现：**alpha 完全来自缠论中枢的上下文定位，
不是「回抽结束、收盘转强」那个触发动作本身。** 触发条件只负责压低滞后。

这个结论回答了用户当时的问题（「如果有这个，那就可以去判断任何笔的端点了」）：
**不能**。脱离中枢上下文，那个触发条件没有预测力。

### 3.5 出场：TP=3.0 把右尾截早了（step41）

起因是用户看图指出「止盈没做好」。查下来确实如此。

先量 MFE（每笔在被止损打掉之前最远走到几个 ATR）：

| 分组 | 级别 | 笔数 | 中位 MFE | ≥3ATR | ≥5ATR | ≥8ATR |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 样本内 | 15m/30m/5m | 2309 | 3.66 / 4.30 / 4.27 | 55~62% | 41~45% | 23~28% |
| 样本外 | 15m/30m/5m | 5859 | 4.08 / 3.80 / 4.30 | 57~61% | 42~45% | 25~28% |

**中位数就已经高于 TP=3**，样本内外一致。抬高 TP 的样本外结果：

| 出场 | 胜率 | 均收益 | 中位 | PF | t值 | 剔10%PF | 均持仓 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| tp3（现用） | 62.6% | +0.559% | +0.588% | 2.71 | +28.31 | 1.64 | 11.2 |
| tp4 | 58.7% | +0.692% | +0.579% | 2.95 | +29.24 | 1.71 | 15.3 |
| **tp5** | 56.5% | **+0.783%** | +0.485% | **3.12** | **+29.36** | **1.75** | 18.8 |
| tp6 | 55.3% | +0.860% | +0.369% | 3.28 | +29.17 | 1.77 | 21.7 |
| tp8 | 54.1% | +0.983% | +0.284% | 3.56 | +28.27 | 1.78 | 25.7 |

- **8 个样本外币逐个看，均收益与 PF 全部提升**；2020~2026 七年 PF 也全部提升
- 剔掉最好 10% 后 PF 仍从 1.64 升到 1.75 → 不是几笔暴利撑起来的
- t 值在 tp5 见顶（+29.36）后走平，tp6/tp8 靠的是越来越薄的右尾
- 基线复现校验：step41 的 tp3 = 5859 笔 / PF 2.71 / t +28.31 / 剔10% 1.64，
  对上 §2.2 的 2.73 / +28.50 / 1.66，差在千分位（同根内止损与新高并存时保守
  假定止损先到），说明对比是在正确基线上做的

**代价不是零**：胜率 62.6%→56.5%，中位 +0.588%→+0.485%（过半单子变差，
输在「摸到 3ATR 没走到 5ATR 又反手止损」那批），**平均持仓 11.2→18.8 根**，
§3.3 的并发数据需重算。心理上也更难拿。

#### 分批离场更优（用户提的方案，改一处后成立）

用户方案：到 3 ATR 平一半 + 止损移到开仓价，剩下跑到大目标。
**前两步对，「止损移到开仓价」是错的。** 用户随后要求把剩余半仓的止损位
也扫一遍（0 / 0.5 / 1 / 1.5 / 2 ATR），结果**严格单调，三组初始 SL 全一致**：

样本外 5859 笔，初始 SL1.5、分批→8 ATR、48 根：

| 剩余半仓止损位 | 净均收益 | 中位 | PF | t值 | 剔10%PF |
|---|---|---|---|---|---|
| 保本损（0） | +0.611% | +0.420% | 2.81 | +25.66 | 1.50 |
| 留损 0.5 ATR | +0.688% | +0.455% | 3.03 | +27.65 | 1.65 |
| 留损 1.0 ATR | +0.732% | +0.475% | 3.17 | +28.64 | 1.74 |
| **留损 1.5 ATR（不动）** | +0.754% | +0.498% | 3.23 | +29.25 | 1.79 |
| 留损 2.0 ATR（放宽） | +0.762% | +0.510% | 3.25 | +29.48 | 1.81 |

**没有中间最优点，越松越好，但增量在「不动」处饱和**：
保本→0.5 加 0.077%，0.5→1 加 0.044%，1→1.5 加 0.022%，1.5→2 只加 0.008%。
所以**止损保持原位即可，放得比原止损更宽是拿实打实的风险换千分之一的收益**。

机理与移动止损失败同源（§4）：回抽到成本价是突破后的正常结构，不是信号失效。
信号已用「摸到 3 ATR」自证，此时收紧止损等于用最坏价格淘汰掉最好的单子。

**胜率与整仓 TP3 完全相同是结构决定的**：摸到 3 ATR 的单子在分批下必然是赢家
（半仓 +3 ATR，剩余半仓最坏 −1.5 ATR，净 +0.75 ATR）。这正是分批相对整仓
高 TP 的价值——同一批单子在整仓 TP5 下会变成 −1.5 ATR 的亏损。

#### 初始 SL 扫描：必须用 R 倍数口径，否则会把仓位差异算成策略优势

用户要求扫 1 / 1.5 / 2 ATR 初始止损。**百分比收益会误导**：SL 越宽每笔风险越大，
固定风险仓位下仓位越小，raw % 里 SL2 看着比 SL1.5 好 68%，其中大半是仓位效应。

样本外，分批→8 ATR、留损=初始 SL、48 根，§2.3 的 1%风险 + 20倍上限 + 复利：

| 配置 | 均R | R夏普 | 最差1%R | 平均杠杆 | 最大回撤(样本外/内) | Sharpe(外/内) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 现用 SL1.5 整仓TP3 | +0.722 | 0.494 | −1.55 | 1.97x | 12.1% / 11.9% | 14.79 / 8.33 |
| SL1.0 分批→8 | +1.023 | 0.381 | −1.93 | 2.70x | 16.0% / 14.7% | 11.36 / 6.72 |
| **SL1.5 分批→8** | **+1.023** | 0.530 | −1.55 | 1.97x | 13.5% / 9.4% | 15.79 / 9.30 |
| **SL2.0 分批→8** | +0.943 | **0.638** | **−1.37** | 1.53x | 13.1% / **6.4%** | **19.00 / 11.35** |

- **SL=1.0 明确最差**：均R 与 SL1.5 打平，但 R夏普 只有 0.381、回撤最大、
  最差单笔 −1.93R。止损太紧被噪声打掉，和 §3.2「滞后是第一驱动」是一类问题
- **SL=1.5 期望值最高**（均R 1.023），**SL=2.0 风险调整最好**
  （R夏普 0.638、回撤 6.4%、Sharpe 11.35，样本内外一致）
- SL2 只让出 8% 的单位风险期望，换来 20% 更高的 R夏普和更好的最差单笔。
  **纠正一次误判：修正仓位效应后 SL=2.0 仍然占优，不是纯粹的仓位错觉**
- 按剔10%PF 排全网格，前 14 名全是 SL=2 的分批配置，
  第一名 `SL2 分批→8ATR 留损2 48根`：剔10%PF 2.26（现用 1.59）、
  净 +0.920%、PF 3.84、滑点余量 61.79bp（现用 40.05bp）
- 该配置样本外 **8/8 币、7/7 年**对现用全面提升，无例外

> 上表的年化数字是 §2.3 的口径 A（复利+杠杆），且把 8 个币当一个账户串起来算，
> 严重虚高，**故意不记录**。只有回撤、Sharpe、R 这些比值可以横向比。

#### 换成实际费率（2/0.8bp）后：几乎没变

step41 首轮跑的是错误的 3/1bp（见 §1.3），已用实际费率重算分析段
（feather 存的是毛收益+出场原因，不必重跑模拟）：

| 组 | 口径 | 平均费 | 净均收益 | 余量bp | 剔10%PF | 均R |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 样本外 | 现用 SL1.5/TP3/48 | 3.00→**2.00bp** | 0.579→**0.589%** | 41.34→**42.05** | 2.01→2.05 | 0.790→0.811 |
| 样本外 | 最优 SL2 分批→8 留损2/48 | 4.45→**3.01bp** | 0.941→**0.955%** | 62.17→**63.13** | 2.69→2.75 | 0.975→0.998 |
| 样本内 | 最优 SL2 分批→8 留损2/48 | 4.43→**2.99bp** | 0.866→**0.881%** | 57.15→**58.10** | 2.91→2.98 | 0.960→0.984 |

**结论一个都没变，量级也没变**（余量动了 2%）。原因还是那条：
成本固定在 bp、目标随 ATR 缩放，所以**费率只对 1m 有杠杆**——
同一次改动在 1m 上把均R 抬了 8%，在这里只有 2%。

#### ATR 门控在这三条腿上是惰性的

1m 上有效的 `ATR ≥ 8bp` 门控（见 5.3），搬到这里几乎不触发：

| 级别 | ATR中位 | <8bp 占比 | 门控后保留 | 均R 变化 |
|---|---|---|---|---|
| 5m | 33.6bp | 2.60% | 97.4% | 1.007 → 1.006 |
| 15m | 60.2bp | 0.16% | 99.8% | 0.995 → 0.992 |
| 30m | 82.5bp | 0.00% | 100% | 0.947 → 0.947 |

**无害也无用**，所以可以当全局规则统一写进执行层，不必按级别分叉：
`ATR ≥ 5 + 1.1 × taker费(bp)`，当前费率下即 ≥ 8bp。
它只在 1m 上真正起作用（那里 21.5% 的信号在阈值以下）。

---

## 4. 已验证无效 / 不要重做的方向

| 方向 | 结论 | 出处 |
|---|---|---|
| 动态止盈（小级别三买后等大级别三买再调止盈） | 无效。持仓期太短（8~13 根），大级别确认来得太罕见 | step27 |
| 移动止损（1.5 ATR 跟踪距离） | 明显劣于固定 TP：样本外 PF 2.32、剔10%PF 0.94（TP=3 是 2.71/1.64）。突破后的正常回抽就能把它洗出去，和 §3.2「滞后是第一驱动」同源 | step41 |
| **分批后收紧剩余半仓的止损（保本损及一切更紧的位置）** | 直觉上该做，数据上是负的。止损位 0/0.5/1/1.5/2 ATR 严格单调，越紧越差，三组初始 SL 全一致：保本损比不动少赚 0.14%/笔，剔10%PF 从 1.79 塌到 1.50。与移动止损同源——回抽到成本价是正常结构，不是信号失效。**分批要做，止损保持原位** | step41 §3.5 |
| 初始止损收到 1.0 ATR | 5m/15m/30m 上均R 与 1.5 打平但 R夏普 只有 0.381（1.5 是 0.530）、回撤 16.0%、最差单笔 −1.93R。**1m 上更极端**：剔10%PF 0.78~0.99、中位收益 −0.122%、回撤 25.5%。1 ATR 就是噪声宽度 | step41/42 |
| 同一中枢重复入场（二次、三次） | 质量骤降，**只做首次** | step25 |
| 缠论引擎原生 `find_all_bsp` 的 B3/S3 | 统计上呈逆势、显著亏损：胜率 27.4%（低于 SL1.5/TP3.0 的随机基准 33%）、PF 0.66、t −18.76。**不是滞后造成的**——同一组过滤器把 B4 从 1.59 提到 2.26，对它无效（0.66→0.71），且入场后移 1~4 根只是平滑衰减。它几乎不筛（627 个中枢发 625 个信号），把「价格早已离开、再没回来」的历史区间也当信号发出来。B4/S4 因此单独立类，不是它的提前版 | step30/31 |
| 刷交易额换 VIP 费率 | 成本收益不划算，见 5.3。**但前提已变**：该结论算于「原始 taker 6bp、全 taker、TP=3.0、无门控」，四个前提现在全不成立（实际 2/0.8bp、混合费率、分批出场、有 ATR 门控）。已在返 50% 的档位上，继续压缩的空间本就有限，但**若要重估需重跑，不要直接引用旧结论** | step23 |
| **按 ATR 从大到小选币 / 追高 ATR 时刻** | 门控之上 ATR 高不加分。**币内严格单调递减**：ATR 最低 20% 分位净均R 1.040，最高 20% 只有 0.878。跨币看似正相关（r=+0.684）但**剔除 BTC 后掉到 +0.469**，其余 9 币极差仅 0.089。ATR 唯一真正给的是 bp 余量（机械关系）。且追高 ATR 会撞上流动性墙——现有 11 币全是头部流动性，外推到小市值币时多出的余量会被滑点吃回去。**ATR 是及格线不是排序键** | §3.33 |
| **`available_ts` 改取 `bis[2]`（中枢成立即可用）以消除右边缘重画** | 重画确实从 6.5% 降到 1.2%、滞后 2.16→2.01，**但 alpha 被打成零**：实盘口径毛 R 0.933 → **−0.000**（扣费前就没了 edge），PF 3.22→0.80，余量 15.07→−2.20bp，8/8 币全变差。中枢没发育完就下注，支撑/压力还没立住。**「等中枢最后一笔」就是 alpha 本身，重画是必付代价。**推论：任何以「让信号更早确定」为目标的改动，先测毛 R，不要只看重画率和滞后 | step47 §5.42 |
| **挑「信号根成交量大」的信号（有资金推的趋势）** | **方向完全相反**：vr60 四分位上毛R 单调 1.421→0.794、余量 27.18→13.47bp，样本内外 / 两套量比基准 / ATR 4 分位 4/4 / 逐时段 7/7 全部同向。止损率 22.5%→45.3% 翻倍，且**止盈率同时下降**（说明是方向变差，不是止损太窄）。根因：B4/S4 在突破根上进场，大量根 = 这一冲已经由别人的资金走完，你在收盘价接盘。**低量那一档才是好的**，可反向用作仓位权重 | step50 §3.31 |
| **持仓中放量就平仓（把成交量当出场信号）** | **方向也是反的,且比入场那条更干净**：毛R 1.068 → 0.617（vr60≥3）/ 0.858（≥5）/ 1.009（≥8），**阈值越高越接近基线，最优点是「永不触发」**。触发的那批若不平，止盈率 45.7%、止损率 16.6%（全体基线 30.1% / 33.1%），**放量根标记的是最好的单子不是最差的**，平掉每笔让出 +0.484R。幸存者偏差已控（按持仓 ≥K 根分层 5/5 同向）。同一事件入场为负、持仓为正——入场时你是买方，持仓时资金是来接你货的 | step52 §3.31 |
| **按时段交易（亚/欧/美）** | **差异在噪声量级**：段间毛R极差 0.122，置换检验 **p=0.0895**（随便切三份有 9% 概率切出这么大）。**美盘样本外 1.158 最好、发现期 0.885 最差**，两个时期反号。不是 ATR 混淆——控 ATR 后极差 0.101/0.108，和无条件的 0.122 一样，它本来就小 | step54 §3.392 |
| **砍周日/周末** | 统计上真实（周日 p=0.0079、周末 p=0.0246，7/10 币同向），**但不可加**：伤害的一半住在 `mom60≥7` 那批里，§3.391 已砍。施加 `mom60<7` 后周末差 −0.132 → −0.058。决策表上 `mom60≥7 + 周日` 在 0~20bp **每一档**都输给 `mom60≥7` 单用 | step54 §3.392 |
| 线段（`Chan_XD`）做大级别 | 滞后太大，且中枢极少 | 早期，用户也这么说 |

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## 5. 实盘落地的现状与关键约束

### 5.1 交易所：这是当前最大的未决项 ⚠️

用户实际用 **Bitget**（`手续费.xlsx` 在项目根目录）：

| VIP | maker | taker | 升级门槛(月交易额) |
|---|---|---|---|
| 1 | 0.020% | 0.060% | 0 |
| 2 | 0.016% | 0.040% | $3M |
| 3 | 0.014% | 0.0375% | $20M |

返还比例：**手动 60%、API 50%**。

**框架支持情况（已查证，2026-08）：**

| 框架 | Bitget 永续 | 说明 |
|---|---|---|
| freqtrade（本地已装 2025.4-dev） | ❌ | 源码里搜不到一处 `bitget`；`SUPPORTED_EXCHANGES` = binance/bingx/bitmart/bybit/gate/htx/hyperliquid/kraken/okx |
| NautilusTrader | ❌ | `nautilus-bitget` 是 0.0.0 空壳无 API；官方适配器列表（2026-06-30）无 Bitget。Bitget 只出现在第三方 Tardis 历史数据里 |
| **Hummingbot** | ✅ | `bitget_perpetual` v2.0 连接器，2026 年 Bitget 官方合作。支持单向/对冲、限价/市价，有 Perp Candles Feed |

**用户最后问的就是「还有没有其他框架支持 Bitget」，答案是 Hummingbot——
这个问题还没得到他的回应，需要先确认交易所再定框架。**

其他信息：Hummingbot V2 的 `PositionExecutor` 结构恰好匹配我们的
「入场 + 止损 + 止盈 + 超时」，架构上契合。用户的费率表里还有一列空着的 `HL`
（Hyperliquid），而 Hyperliquid 在 freqtrade 和 Nautilus 都是原生支持的。

### 5.2 网络：Bitget 必须走代理 ⚠️

```
直连  失败 NetworkError: bitget GET https://api.bitget.com/api/v2/spot/public/coins
代理  OK 2.39s  (http://127.0.0.1:7897)
```

盘口实测（BTC/USDT:USDT 永续）：bid 79492.7 / ask 79492.8，
**价差仅 0.01bp，100 档深度**。即时价差成本可忽略。

**但代理会把延迟从几百毫秒放大到秒级，而 1m 那条腿的滑点预算只有 3.9bp。
实盘这条腿最终必须落到境外 VPS，否则测出来的滑点是代理的账，不是策略的账。**

### 5.3 1m 那条腿的经济性（用户的核心问题）

用户原话：「1m 测的是返佣后是否能够不亏钱」，配合「一边刷交易额，一边走大点周期」。

1m 同向信号实测：**3578 笔 / 2.28 年 / 3 币 = 524 笔/年/币，
毛均收益 +0.0991%，胜率 54.2%，平均持仓仅 8.3 分钟。**

按 Bitget 真实费率算滑点预算：

> ⚠️ **下表的费率档位是错的**：它假设原始 taker 0.12%、返 50% 得 0.060% 双边。
> 实际是原始 taker 0.040% / maker 0.016%，返 50% 后 taker 2.0bp / maker 0.8bp
> （见 §1.3）。整张表连同下面那张「四条腿对比」都**只保留跨级别的相对关系**，
> 绝对数字全部作废。

| 档位 | 双边费率 | PF=1 滑点上限 | t>2 实用上限 |
|---|---|---|---|
| VIP1 taker + API 返50% | 0.060% | **3.9bp** | ~2.5bp |
| VIP1 taker + 手动返60% | 0.048% | 5.1bp | ~3.8bp |
| VIP2 taker + API 返50% | 0.040% | 5.9bp | ~4.5bp |
| VIP1 maker + API 返50% | 0.020% | 7.9bp | ~6.5bp |

**四条腿的滑点余量对比**（VIP1 taker + API 返50%，即双边费率 0.060%）：

| 级别 | 笔数 | 毛均收益 | 平均持仓 | 滑点余量 |
|---|---|---|---|---|
| **1m** | 3578 | +0.0991% | 8.3 根 | **3.91bp** |
| 5m | 1984 | +0.3253% | 9.7 根 | 26.53bp |
| 15m | 689 | +0.4436% | 12.1 根 | 38.36bp |
| 30m | 340 | +0.9504% | 11.7 根 | **89.04bp** |

**1m 和 30m 的余量差 23 倍。**

> **重要判断：1m 若失败，绝不能拿它去否定 5m/30m。**
> 三条腿的成本敏感度不在一个量级上。

#### ⚠️ 上面的 3.91bp 已被 step42 推翻：那是 30m 的参数套在 1m 上量出来的

用户指出：`SL1.5/TP3.0/MAXB48` 是在 5m/15m/30m 上定的，1m 不该混用。
**成本固定 5bp，而目标随 ATR 缩放**，1m 的 3 ATR 只有 0.39%、30m 是 1.87%，
成本占比差 5 倍，最优 TP 不可能相同。查证后确实如此，而且原因比成本更根本：

| 级别 | MFE 中位 | ≥6 ATR | ≥10 ATR |
|---|---|---|---|
| **1m** | **5.16 ATR** | **46.1%** | **28.6%** |
| 5m | 4.29 | 37.8% | 18.6% |
| 15m | 3.98 | 34.7% | 17.0% |
| 30m | 3.94 | 36.6% | 18.7% |

**1m 以 ATR 计的右尾是其他级别的两倍。** 机理：1m 的 ATR 量的是分钟级噪声，
但信号一旦成立抓到的是几小时级别的趋势，所以「行程 / ATR」比值天然更大；
30m 的 ATR 本身已经吃进了一部分趋势。所以 TP=3 ATR 在 1m 上是个远比在 30m 上
更紧的目标——**这不是调参问题，是量纲问题**。

（MFE 本身也随初始止损变化，止损越松活得越久、右尾越长：
1m 上 SL1.0 中位 2.37 ATR、SL1.5 是 5.16、SL2.0 是 6.73。
所以 TP 和 SL 必须一起定，不能固定一个扫另一个。）

#### 1m 全网格重测（step42，11 币 × 7 年，25476 笔）

> ⚠️ 本小节的表用的是**旧费率 3/1bp**（跑的时候费率档位写错了，见 §1.3）。
> 实际是 2/0.8bp，所以下面所有净收益、余量、均R **都偏保守**。
> 用实际费率重算的版本在再下一小节，**决策请用那一版**。

扫描空间：`SL ∈ {1.0, 1.5, 2.0}` × `TP ∈ {2,3,4,5,6,8,10,12}` ×
`MAXB ∈ {48, 96}` × 分批（3 ATR 减半 → 剩余目标 {5,6,8,不设} × 留损 {0,0.5,1,1.5,2}）。

**结论与 5m/15m/30m 同向，但幅度更大，且 1m 上没有取舍——最优解在每个指标上都赢。**

样本外（8 个未调参币，17734 笔）：

| 口径 | 胜率 | 毛bp | 净均收益 | 中位 | PF | 剔10%PF | **滑点余量** | 均R | R夏普 | 最大回撤 | 均持仓 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 现用 SL1.5 / 整仓TP3 / 48根 | 60.8% | 20.27 | +0.141% | +0.169% | 2.09 | 1.24 | **11.06bp** | +0.434 | 0.274 | 14.7% | 9.7 |
| SL1 分批→8ATR 留损1 / 48根 | 45.9% | 20.29 | +0.133% | −0.122% | 2.01 | 0.96 | 9.07bp | +0.649 | 0.225 | 25.5% | 17.5 |
| SL1.5 分批→8ATR 留损1.5 / 48根 | 58.9% | 28.60 | +0.219% | +0.132% | 2.70 | 1.49 | 15.12bp | +0.781 | 0.376 | 14.1% | 23.7 |
| **SL2 分批→8ATR 留损2 / 48根** | 67.6% | 34.90 | **+0.284%** | +0.233% | **3.41** | **2.01** | **20.12bp** | **+0.792** | **0.500** | **12.6%** | 28.4 |

（滑点余量口径已改：分子是毛收益减实际手续费，分母是 taker 名义额，
即**每条 taker 腿能承受多少滑点**。旧表按双边固定 6bp 扣、不除 taker 腿，
所以数字偏大——上一版写的 14.27bp 就是旧口径，与 11.06bp 是同一件事的两种算法。）

- **滑点余量 11.06 → 20.12bp，接近翻倍**；均 R +0.434 → +0.792（+82%）
- **8/8 样本外币、7/7 年份全部提升**，无例外。最弱的 2026 年：
  现用余量 4.69bp / 剔10%PF 0.92（已跌破 1），最优 9.84bp / 1.45
- 样本内同向：净 +0.100% → +0.221%，剔10%PF 1.07 → 1.72，回撤 19.7% → 10.2%
- **`MAX_BARS=48` 不用改**：1m 上 96 根在同配置下一致略差（剔10%PF 2.01 → 1.95），
  这点与 5m/15m/30m 不同，是 1m 唯一沿用原参数的地方
- 纯整仓高 TP（TP8/TP10）毛收益更高（44~47bp）但胜率跌到 59~60%、
  中位收益反而更低；分批版 PF 与剔10%PF 更好，是更稳的那一侧

**1m 上 SL=1.0 是废的**（比其他级别更明确）：剔10%PF 只有 0.78~0.99，
中位收益 −0.122%（一半以上的交易是亏的），最差 1% 到 −3.69R，回撤 25.5%。
1 ATR 在 1m 上就是噪声宽度，止损放在噪声里必然被反复扫。

**减仓后剩余半仓的止损位——三组初始 SL 下都是同一条单调曲线：**

| 初始SL | 保本损(0) | 留损0.5 | 留损1 | 留损1.5 | 留损2 |
|---|---|---|---|---|---|
| SL1.0 剔10%PF | 0.78 | 0.91 | 0.96 | 0.98 | **0.99** |
| SL1.5 剔10%PF | 1.23 | 1.38 | 1.45 | 1.49 | **1.50** |
| SL2.0 剔10%PF | 1.68 | 1.86 | 1.95 | 2.00 | **2.01** |

**越松越好，到「不动」（= 初始 SL）为止基本饱和**，再放宽只有 +0.01 的边际。
保本损在 SL2 上直接砍掉 0.33 的剔10%PF，是全表最差的一档。
结论与 5m/15m/30m 完全一致：**减仓后不要动止损**。

#### 逐年余量在衰减——那是波动率压缩，不是 alpha 衰减

用户看到余量逐年递减后提的假设：「是不是跟波动率有关，2026 是熊市、2025 是牛市」。
**查证成立，而且相关性高到接近恒等式。**

`余量bp` 与 `当年 ATR 中位数` 的跨年相关系数 **r = +0.989**（n=7）。

| 年 | ATR中位 | 毛bp | **毛/ATR** | 余量bp(旧费率) | 均R |
|---|---|---|---|---|---|
| 2020 | 16.3 | 39.8 | 2.44 | 23.98 | 0.939 |
| 2021 牛 | **22.1** | 58.7 | 2.65 | **36.49** | 1.031 |
| 2022 | 15.4 | 36.5 | 2.37 | 21.30 | 0.876 |
| 2023 | 9.8 | 24.9 | 2.53 | 13.88 | 0.846 |
| 2024 | 11.7 | 31.3 | 2.67 | 18.07 | 0.877 |
| 2025 | 11.6 | 27.8 | 2.40 | 15.76 | 0.883 |
| 2026 熊 | **8.8** | 19.8 | 2.26 | **10.28** | 0.713 |

**关键是「毛/ATR」列：2.26~2.67，七年无趋势。** 信号质量以 ATR 计几乎没衰减。
衰减的是 ATR 本身——2021 的 22.1bp 压到 2026 的 8.8bp，掉了 60%。
余量是 bp 口径，自然跟着掉。这就是 §5.3 的论证从跨级别搬到跨时间：
**成本固定在 bp，目标随 ATR 缩放**。低波动年份等于「1m 变得更像 1m」。

保留意见：2026 的毛/ATR 2.26 与余量/ATR 1.17 都是七年最低，
**可能还有一点真衰减**，但 8 个月 1682 笔分不出是噪声还是趋势。

#### ATR 门控：低 ATR 的信号毛质量不差，是被固定成本吃掉的

按信号根 ATR 分桶看**毛** R（零成本口径），结论与直觉相反：

| ATR桶 | 毛R | 净R @2/0.8bp | 净R @6/2bp |
|---|---|---|---|
| <6bp | **1.156** | — | 0.025 |
| 6-8 | **1.160** | — | 0.527 |
| 8-10 | 1.227 | — | 0.736 |
| 12-15 | 1.203 | — | 0.870 |
| >30 | **0.940** | — | 0.829 |

**低 ATR 桶的毛 R 不但不差，还是最高的一批**（1.16 vs 高 ATR 桶的 0.94）。
断崖只在扣费之后出现。所以「低波动时段信号变差」是错的说法，
正确说法是**固定成本在低波动时占比过大**。

**推论：门控阈值是费率的函数，不是市场常数。** 换 VIP 档 / 换返佣 /
换交易所都要重算，不能抄：

| 单边 taker | 最优 ATR 阈值 |
|---|---|
| 0（假想） | 5bp |
| 1.5bp | 8bp |
| 3bp | 9bp |
| 6bp | 12bp |

大致 `阈值 ≈ 5 + 1.1 × taker费(bp)`，亚线性。

#### 实际费率（2/0.8bp）下的最终口径——**决策用这一版**

| 口径 | 笔数 | 平均费 | 净bp | 余量bp | PF | 剔10%PF | 均R | R夏普 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 现用 SL1.5/TP3/48 | 17734 | 2.00bp | 18.3 | 13.06 | 2.73 | 1.96 | 0.702 | 0.482 |
| 最优 SL2 分批→8 留损2/48 | 17734 | 2.99bp | 31.9 | 21.45 | 4.18 | 2.85 | 0.958 | 0.639 |
| **最优 + ATR≥8bp 门控** | 13929 | 3.00bp | 36.5 | **25.39** | **4.23** | **2.98** | **0.987** | **0.662** |

逐年（最优 + 8bp 门控，样本外）：

| 年 | ATR中位 | 无门控余量 | 门控余量 | 保留% | 笔/周 | 剔10%PF | 均R |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2021 牛 | 22.1 | 37.47 | 37.80 | 98.6% | 55.5 | 3.41 | 1.064 |
| 2023 | 9.8 | 14.84 | **19.45** | 63.5% | 28.4 | 2.84 | 0.982 |
| 2025 | 11.6 | 16.73 | 20.79 | 71.2% | 45.5 | 3.11 | 1.007 |
| 2026 熊 | 8.8 | 11.21 | **15.19** | 55.4% | 27.5 | 2.51 | 0.824 |

- **门控是自适应的**：高波动年份几乎不触发（2021 保留 98.6%），
  低波动年份才发力（2026 保留 55.4%、余量 +36%）。不是拟合出来的常数
- **费率降低后门控的边际价值也降低**：旧费率下门控带来 +5.6% 均R，
  实际费率下只有 +3.0%。阈值曲线在 5~12bp 之间很平（均R 0.972~0.987），
  **8bp 是峰值但不敏感**，不必纠结精确值
- **影子交易判据：14~15bp**（2026 最差年份口径）。近两年合计是 19.17bp，
  全样本外 25.39bp。**用 2026 那个数做及格线，别用平均值**

**与旧 3.91bp 的差距来源未完全对齐**：旧数字来自 step23（2.28 年数据、
3578 笔、毛均收益 0.0991%），本步是 7 年、25476 笔、毛均收益 0.2027%，
且滤网口径可能不同（§5.3 原文写的是「1m 同向信号」，未提阶梯），
费率口径也已改成混合 maker/taker。**在重新对齐之前，两个数字不要混用。**

风险点：入场条件恰好是「收盘突破转强」，那一刻价格正朝我们的方向跑，
所以延迟造成的是**系统性的追高/追低，不会正负抵消**。这正是
「回测漂亮、实盘歇菜」最常见的具体机制。

### 5.4 实时计算窗口（step39，已跑完）

`research/step39_pit_1m.py`（新写，**已跑完**：3 币 × 每币 60 信号 = 180 笔抽检）：

| 窗口(根) | 覆盖天数 | 同根命中 | ±3根内 | 完全消失 | 同向过滤也成立 | 假阳性 | 耗时中位 | 耗时P95 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| **2000** | 1.4 | **100.0%** | 100.0% | 0.0% | 100.0% | **0.0%** | **0.20s** | 0.22s |
| 4000 | 2.8 | 100.0% | 100.0% | 0.0% | 100.0% | 0.0% | 0.40s | 0.42s |
| 8000 | 5.6 | 100.0% | 100.0% | 0.0% | 100.0% | 0.0% | 0.81s | 0.84s |
| 16000 | 11.1 | 100.0% | 100.0% | 0.0% | 100.0% | 0.0% | 1.68s | 1.81s |

分币种（最大窗口）：BTC/ETH/SOL 各 60 笔全部 100% 命中，零偏移。

**结论：1m 在 2000 根窗口（1.4 天）就已完全饱和，单次计算 0.20s，假阳性 0%。**
比 15m/30m 的 step38 结果还干净（那里有 0.7% 假阳性）。耗时对窗口严格线性
（约 0.105ms/根），所以没有任何理由带更长的历史。

⚠️ **「假阳性 0%」是 n=180 的结果，不足以排除 0.5% 量级的重画**
（2026-08-28 更正）。若真实率为 0.5%，180 笔里期望仅出现 0.9 次——
**0% 与 0.5% 在该样本量下无法区分**。

实测反例：web 端 BTC 1m（10 万根窗口），同一份数据分别截到本地 22:25 与
02:08 两个视角，212 个信号中 **1 个消失**（08-27 22:19 的 B4，约 0.47%），
与 15m/30m 的 0.7% 同量级。用户在界面上先看到、后消失，即此现象。

**缓解事实：消失的那个 `htf_agree=False, ladder_ok=False`，是浅色 b4，
本就不交易。** 真正要回答的是「**双过滤通过的深色信号会不会重画**」——
step39 报的「同向过滤也成立 100%」同样基于 n=180，同样不足以排除低频事件。

⚠️ **step39 的「假阳性」测法本身是无效的**：它从全序列随机抽非信号点，看时点
重建会不会凭空冒信号。1m 信号密度约 474 根 1 个，180 个随机点期望只撞上
0.38 个——**测出 0% 几乎不含信息量**。重画只发生在「差一点就成型」的结构附近，
不在随机点上。

#### 5.41 重画的根因：`available_ts` 取的是中枢**结束**而非**形成** ⚠️⚠️

代码审计（比逐根跑数据快得多）：`find_fast_bsp3` 给定 `zones` 后严格因果
（只用 `close[j]` / `high[j-1]`），加未来K线动不了已成型的入场点。
**重画只可能来自 `zones` 表被修订。**

`zones_from_zs_list` 里：

```python
last_bi = bis[-1]                      # ← 中枢的最后一笔
avail = ts_of.get(sure_key) or ...     # available_ts = 它的确认时刻
```

**用户 2026-08-28 指出的缠论定义问题**：中枢**形成**只需三笔有重叠区间；
**结束**才需要「离开且不返回的笔」确认。判信号只需形成，不必等结束。
而 `bis[-1]` 只有中枢走完才知道是哪一笔——**取的是结束时刻**。

实测（BTC 1m，30 万根，1651 个中枢）：

| 中枢笔数 | 占比 |
|---|---|
| 恰好 3 笔 | 25.5% |
| **>3 笔** | **74.5%**（中位 5、均值 8.1、最大 89） |

**「最后一笔确认」比「第三笔确认」晚：中位 62 分钟、p75 142、p90 247、最大 1739。**
1m 上 62 分钟就是 62 根 K 线。

**三个后果：**

1. **这就是重画源。** 中枢每吸收一笔，`bis[-1]` 就后移一次。300 时点抽样、
   3284 个「当时已生效」的中枢：完全一致 84.4%，**确认时刻被改 6.5%
   （推后 198 个 vs 提前 17 个，中位 +100 分钟、p90 +413）**，中枢消失 9.0%，
   阶梯翻转 2.6%。用户看到的 08-27 22:19 B4 消失即此。
2. **它解释了 docstring 里那个 34%。** 「627 个中枢只认 212 个（34%），被拒的
   多数是『中枢确认时价格早已离开、此后再没回来』」——**「价格早已离开」不是
   市场现象，是这个定义造出来的**：中枢正是被离开笔终结的，所以扫描起点天然
   落在离开之后；代码又要求 `was_inside`，于是只能等价格**再次回到中枢再突破
   一次**。那 66% 多半不是没机会，是第一次离开时还没开始看。
3. **方向对回测有利、对实盘不利。** 全量的 `available_ts` 系统性更晚 →
   回测扫描起点比实盘晚 → **回测偏保守，不是被高估**；但实盘会产出更多、更早
   的信号，这部分质量不在回测统计里。

**关键性质：`bis[2]` 是不变量，`bis[-1]` 不是。** 用户 2026-08-28 补充的
判断——「只有没确认的才会重画，确认的都不会」——与实测一致：6.5% 的改动
**不是已确认的笔被推翻**，而是中枢又吸收了新笔、`bis[-1]` 变成了另一根笔。
原来那根笔本身没变。而中枢一旦由三笔构成，第三笔就固定，不随延伸改变。

**A/B 实测（BTC 1m，300 时点，3284 个已生效中枢）：**

| 口径 | 完全一致 | 确认时刻被改 | 中枢消失 | 改动中位 |
|---|---|---|---|---|
| 现行 `bis[-1]`（中枢结束） | 84.4% | **6.5%** | 9.0% | +100 分 |
| 改用 `bis[2]`（中枢形成） | 89.7% | **1.2%** | 9.0% | +16 分 |

**`bis[2]` 把该重画源压到 1/5。** 两种口径全量中枢数都是 1651——纯粹改变
「何时可用」，不增删中枢。

**改成「第三笔确认」的预期收益**：消除该重画源（第三笔确认后不再变）、
符合缠论定义、滞后大幅下降（§3.2 已证滞后是收益第一驱动）。

⚠️ **剩下 9.0% 的「中枢消失」两种口径完全相同，是另一个源，与笔确认无关**，
且在改用 `bis[2]` 后成为主要重画来源。最可能是**窗口左边界效应**：2000 根窗口
截断笔结构，造出全量视角里不存在的中枢。

⚠️⚠️ **由此牵出一个此前未记录的口径差：回测用全量历史建中枢，实盘用 2000 根
窗口。** 若那 9% 确由左边界造成，则它不是重画，而是**回测与实盘看到的中枢集合
本就不同**——比重画更根本。**待查。**

⚠️ **但不要直接改。** 这会换掉整个信号总体，本文档所有数字都绑定当前实现。
反向风险明确：中枢形成即可用意味着会去做「仍在形成中」的中枢的突破，
价格可能再回来——**信号变多但质量可能变差**。必须 A/B 实测。

> ⛔ **A/B 已跑完（step47，2026-08-28）：`bis[2]` 作废，不要再试。**
> 详见 §5.42。它把重画压到 1/5 的同时，把毛 R 从 0.933 打到 −0.000——
> **alpha 归零，不是成本问题。** 下面这段「待办」保留仅作推理记录。

**（已完成）`available_ts = bis[2].sure_time` vs `bis[-1].sure_time` 的完整 A/B**
（信号数、滞后、PF、剔10%PF、滑点预算），以及深色信号的
大样本重画审计（脚本已写：`research/step45_repaint.py`）。

对实盘的影响有限但真实：实盘会比回测多开极少量的仓，这部分质量不在回测统计里。
**但出场（止损/止盈/超时）不依赖信号是否仍在图上，不会出现「信号消失、仓位卡住」。**

**这一步顺带解决了一个更重要的问题**：1m 的回测口径本身是可信的，
`is_sure` 回撤对 1m 同样没有影响。**1m 现在唯一的风险就剩执行成本。**

⚠️ **延迟预算的分解**（这直接决定 1m 生死）：

| 环节 | 实测 | 说明 |
|---|---|---|
| 信号计算 | **0.20s** | 2000 根窗口，可控 |
| 走代理访问 Bitget | **约 2.4s** | 单次 REST 往返（含建连），**这才是瓶颈** |

计算只占延迟的一小部分，**网络是主要来源**。所以影子交易器必须：
用 **WebSocket 订阅**而非轮询 REST 拉 K 线，并尽快把实盘迁到境外 VPS。
否则测到的滑点全是代理的账。

#### 5.42 A/B 判决：`bis[2]` 把 alpha 打成零，重画是必付代价（step47）⛔

8 个样本外币 × 30 万根 1m，两组共用同一个 TF_DF，只切 `available_ts` 的取法。
实盘口径（深色 ∧ ATR≥8bp）：

| | `bis[-1]` 现行 | `bis[2]` 中枢成立 |
|---|---|---|
| 笔数 | 955 | 989 |
| 滞后 | 2.16 | 2.01 |
| 胜率 | 68.3% | 40.2% |
| **毛 R** | **0.933** | **−0.000** |
| 净均 R | 0.798 | −0.147 |
| R 夏普 | 0.532 | −0.107 |
| PF | 3.22 | 0.80 |
| 剔10% PF | 2.35 | 0.55 |
| 滑点余量 | **15.07bp** | **−2.20bp** |

**判决依据是「毛 R 0.933 → −0.000」这一行**：扣任何费用之前 edge 就没了，
所以不是成本、不是门控、不是出场参数的问题，是信号本身不再有预测力。
逐币 8/8 全部变差，只有 BTC 勉强为正（0.617 → 0.116）。

**为什么**：`bis[2]` 只要三笔重叠就认为中枢可用，此时中枢尚未发育，
支撑/压力还没立住。`bis[-1]` 那段「等待」不是可以优化掉的延迟——**它就是 alpha 本身**。

由此得到一条一般性结论，值得推广到别的"降延迟"想法上：

> 右边缘重画不是 bug，是这个信号质量的**必付代价**。任何以「让信号更早确定」
> 为目标的改动，都要先测毛 R，**不能只测重画率或滞后**。
> §5.41 只测了稳定性就给出「唯一能同时改善收益与稳定性」的判断，是过早的。

顺带交叉验证：现行口径本次算出滑点余量 **15.07bp**，与 §5.3 里 2026 组合口径的
15.19bp 基本吻合——两条独立路径得到同一个数，该预算值可信。

脚本 `research/step47_avail_bi_ab.py`；开关在 `chanlun/analysis/fast_bsp.py`
的 `AVAIL_BI_INDEX`（环境变量 `CHAN_AVAIL_BI`），**默认 −1，保持现行口径**。

### 5.5 增量更新已验证：一致且快 12 倍（2026-08-28）

`pipeline/builders/incremental.py` 此前一直标着「需重新验证」。已验完。

**一致性：400 根、每 20 根与全量重算对拍一次（共 20 次），
笔数 / 中枢 zg·zd / 信号 entry_idx 全部相同，无漂移。**

**耗时（本机 arm64 单线程，1m 2000 根窗口）：**

| 环节 | 增量 | 全量重算 | |
|---|---|---|---|
| TF_DF / `append_bar` | 14.0ms | 192.5ms | |
| 中枢 + `find_fast_bsp3` | 7.6ms | 10.1ms | |
| **1m 侧合计** | **21.7ms** | 202.6ms | 9.3x |
| 5m 侧（`append_bar` 7.1 + 分型线 2.9） | 10.0ms/次 | 84.4ms | 每 5 根一次 → 摊 **2.0ms** |
| **完整一根** | **≈24ms** | **286ms** | **≈12x** |

⚠️ **必须定期重建窗口，否则增量的优势会被自己吃掉。**
`append_bar` 不是 O(1)——`pd.concat`、`add_indicators`、`cal_bi_list` 三处
仍是全量 O(n)，而 dataframe 只增不减：

| | 1200 根后行数 | 中位 | 前100根 → 后100根 |
|---|---|---|---|
| 不裁剪 | 3200 | 16.3ms | 13.9 → **19.4（+40%）** |
| **每 500 根重建** | 2199 | 14.4ms | 14.2 → **14.0（持平）** |

`IncrementalBuilderMixin` 没有裁剪接口，做法是**每约 500 根用最近 2000 根
重新 `init_stream`**。单次约 192ms，摊到每根 0.4ms，可忽略。

**下一个数量级的线索（用户 2026-08-28 指出）**：`add_indicators`
算了很多本策略用不到的指标。它在 `append_bar` 里是**每根全表重算**的，
所以浪费不是一次性的，而是每分钟一次、且随窗口长度线性放大。
改它会动到 `dataframe` 的列集合，web 与回测都依赖，需整体评估。

> 后续实测（见 §5.6）**推翻了这条线索的份量**：`add_indicators` 只占全量
> 构建的 1.3%，talib 是向量化 C，便宜。真正的浪费在 `ChanKLU.set_indicators`
> 和 `ChanKLC.cal_all_ema_status`。方向对（确实有大量无用计算），位置错了。

**这是延迟这块唯一有数量级收益的方向**：`find_fast_bsp3` 本身只占 0.75ms
（全链路的 0.3%），优化信号代码毫无意义；95% 的时间花在 TF_DF 从头重建
2000 根上，而实盘每分钟只新增 1 根——**重算了 1999 根没变的东西**。

> 服务器侧实测 1m 那条腿 695ms（本机同口径 202.6ms，慢 3.4x）。若两条腿
> 同比例，那边完整链路约 980ms，**已超 §6 定的 800ms lag 告警线，且尚未计
> 任何网络耗时**。改用增量后应降至约 82ms。⚠️ 该外推假设两条腿慢的比例一致，
> 服务器侧应直接实测一次完整链路。
>
> **§5.6 优化后本机复测（同口径 2001 根、单线程、从头算一遍）**：
>
> | 口径 | 优化前 | 现在 full | 现在 lean |
> |---|---|---|---|
> | 1m 腿 | 202.6ms | **71.8ms** | **50.0ms** |
> | 完整链路（两腿+信号+过滤） | 286ms | **178.4ms** | **120.5ms** |
> | 增量 `append_bar` | 24ms/根 | — | **13.6ms/根** |
>
> 按 3.4x 换算到服务器：完整链路 980ms → 约 **611ms(full) / 413ms(lean)**，
> **即使完全不上增量也已落回 800ms 告警线以内**；上增量约 46ms。
> ⚠️ 但 3.4x 是在**优化前的代码**上量的。优化把工作从逐行 Python 对象操作挪到
> numpy 批量操作，若服务器慢在 CPU 主频则比值成立，若慢在内存带宽则未必。
> **服务器侧必须直接实测，不要只信这个换算。**

> 为什么这一步必要：step38 只验证了 15m/30m，从没验证 1m。而窗口 4000 根
> 对 15m 是 41 天、对 1m 只有 2.8 天，中枢的左边界效应完全不是一个量级。
> 窗口同时牵动两头：太短则中枢被截断信号不符，太长则算得慢延迟大滑点高。

### 5.6 引擎提速 2.6~3.6x，逐位一致（2026-08-28）

先建了 `step46_engine_parity.py` 作为安全网：对 5 个用例（BTC 1m/5m、ETH 5m、
SOL 15m、XRP 30m，各 2 万根）固化 klc/笔/中枢/信号/被消费列的哈希。
**没有它不要碰引擎**——行为变化是静默的，不报错、不崩，只是信号悄悄换一批，
而 HANDOFF 全部数字都绑在当前实现上。

三处改动，每处都过了对拍：

| 改动 | 原因 | 效果 |
|---|---|---|
| `cal_kl_data` 预取 ndarray，不再 `df.iloc[i]` | 每根新建 40 列 Series + 在其上做几十次逐键查找 | 这一处就占构建的 **96%**，2 万根 1946ms → 824ms |
| `ChanKLC.cal_all_ema_status` 改惰性 | 每 KLC 立即重算，占 25%，而**全仓无任何读取方** | 调用 14322 → 2248 次 |
| 删 `get_klc_list` 里的 `ema_up_list/ema_down_list` | 累加一整轮后直接丢弃，纯死代码 | — |

另外加了 `TF_DF(..., lean=True)`：只构建到中枢，跳过线段/走势中枢/整套 MACD
状态机（这些只服务 `bsp_list` 和 web 展示，笔与中枢不依赖）。
**已验证 lean 与 full 的笔/中枢/信号在 5 个用例上完全一致。**

结果（2 万根 5m）：**full 1946 → 754ms（2.6x），lean → 543ms（3.6x）**。
增量路径在两种模式下都仍与全量逐位一致；web API 全字段正常（full 模式一字未动）。

验证做了四层，每改一处都重跑：

1. **对拍基线**（上表所列全部哈希项），full 模式三处改动后全部一致
2. **lean ≡ full**：笔/中枢/信号在 5 个用例上完全相同
3. **增量路径**：`init_stream` + `append_bar` 追加 150~200 根 vs 全量重建，
   lean/full 两种模式都逐位一致
4. **web 冒烟**：真实 HTTP 请求，`bsp_list` 168 / `seg_list` 177 / `zs_list` 17 /
   `klc_trend` 齐全

**大样本对拍（20 万根 × 5 用例）**：用 `git stash` 切回改动前的原始代码存基线，
再切回优化版对拍，**逐位一致**。这是真正的改前/改后比对，不是自己跟自己比。
同一批工作量 **99.9s → 43.3s（full 模式 2.3x）**，与 2 万根时的 2.6x 一致，
说明提速不随规模衰减。复现：

```bash
git stash push -- chanlun/
python step46_engine_parity.py --save  --rows 200000 --out step46_baseline_big.json
git stash pop
python step46_engine_parity.py --check --rows 200000 --out step46_baseline_big.json
```

关键认识订正：

- **缩放是线性的，不是 O(n²)**。中途一度量到"数据 6 倍、耗时 44 倍"，是我自己
  开的 `tracemalloc` 污染了计时。干净重测每翻倍 ×2.06~2.20，16 万根 lean 4.2s。
- **`add_indicators` 只占 1.3%**，删无用指标在这里几乎省不到时间。
  它有 11 个列（`bbup365`/`bblow30`/`bbp302` 等）Python 与前端都无人读取，
  但它们不进 KLU，唯一成本是 web 响应体积（约占 45 列中的 11 列）。
- 实盘延迟已不是瓶颈：`append_bar` 约 32ms/根。
  **继续优化只对研究吞吐有意义。**

  > 「对 800ms 告警线有 25 倍余量」这个说法要小心，两处口径不对：单币的
  > `append_bar` 不是信号总延迟（`compute()` 全程 108ms，chan 构建只占约
  > 22ms），而多币是同一秒一起收盘、要串行清空的（十币 247ms）。另外
  > 800ms 哨兵测的是**数据到达**（本地接收 − K线收盘，实测 268~898ms），
  > 计算是叠加在它之上，不共享那条预算。见 §5.6。

剩余热点（lean、8 万根口径）：`cal_trend` 与 `set_indicators_from` 各约 0.36~0.59s。
它们带序列状态（`last_trend` + 近 5 根窗口），向量化风险高，收益约 20%，暂不做。

> **更正（2026-08-28）**：原先此处写「`cal_trend` 不能跳过——`bi.py:221` 读
> `klc.trend`，笔的计算依赖它」。**这条不成立。** `bi.py:221` 在 `cal_trend`
> **自己**的循环里，读的是它自身的序列状态（前几根已处理 KLC 的 trend），
> 不是 `cal_bi_list` 的依赖。
>
> 实测定论：`init_stream/append_bar` 从不调 `cal_trend`（它只在
> `get_klc_list` 里），所以增量追加出来的 klc 其 `trend` 恒为 `UNKNOWN`，
> 而批量构建的有值。`verify_incr_parity.py` 三币 1,800 根对拍两者**逐字段
> 相同**。所以 `cal_bi_list` 不依赖 `klc.trend`，`cal_trend` 对「bi → 中枢
> → fast_bsp」这条链是可跳的。
>
> 这处偏差值得记：它是读代码读出来的（把一个函数的内部自引用误当成外部
> 依赖），而对拍一次就定论了。同类判断优先用对拍。

### 5.7 增量在影子路径上的落地（2026-08-28）

`shadow_signal.compute` 已改为按 `(symbol, timeframe)` 缓存流式对象。

**前提必须先验。** `init_stream/append_bar` 没有 trim，`dataframe` 靠
`pd.concat` 无界增长，所以增量必然让窗口每根 +1，只能周期性重建拉回，两次
重建之间窗口是 `[W, W+500]` 而非恒定 `W`。若 `compute()` 输出随窗口长度变，
增量就等于静默换掉一批信号。`verify_window_sens.py` 三币 75 个信号窗口、
`+200/+500/+1000` 三档逐字段一致，前提成立。注意 §5.4 说的是「命中率在
2000 根**饱和**」——饱和不等于不变，那是两回事。

**重建不要用 `init_stream`。** 它逐行 `dataframe.iloc[idx]`，正是提速刚修掉
的反模式：2001 根要 238.5ms，批量 `TF_DF(df, lean=True)` 只 74.3ms，慢
3.2 倍。第一版用它重建，十币启动时各来一次，清空反而从 560ms 涨到 1686ms。
`append_bar` 能接在批量构建的对象上，`_ensure_stream_state` 会补出
`_klc_feed_last_klu`。

**实测（2001 根窗口）：** `append_bar` 21.8ms vs 批量 lean 重建 77.7ms =
3.56x。拆解 = `add_indicators` 全表 7.5ms（34%，为加一根重算 2001 行）+
`cal_bi_list` 整表重扫 11.1ms（51%）+ `concat` 1.4ms。这两项都在引擎侧，是
下一步提速的着力点。

**十币 / 2 核的效果：** 清空 560→247ms，排队 92→10ms，纯计算 219→108ms，
内存 597→598MiB（20 条缓存流的开销在噪声里）。

~~**瓶颈已经换位置了：** `inner_ms` 108ms 里 chan 构建只占约 22ms，其余 86ms
是 `build_htf_zones` / `find_fast_bsp3` / `attach_htf_context`。~~

⚠️ **上面这段是错的，2026-08-28 撤回，见 §5.72。** 那个 86ms 不是测出来的，
是减出来的：22ms 是孤立环境下 1m 腿的 `append_bar`，108ms 是跑着的十币采集器
里的 `inner_ms`。一个无争抢一个有争抢，还漏了 5m 腿，这个减法不成立。
实测信号链合计只有 16~21ms，`build_htf_zones` 是其中最大的一项（13ms），
`find_fast_bsp3` / attach 合计不到 2%。

#### 5.71 第二轮引擎优化（2026-08-28，服务端反馈驱动）

承上——§5.7 末尾点的那两个引擎侧热点（`add_indicators` 全表重算 34%、
`cal_bi_list` 整表重扫 51%）。逐个查下来，**四处都是"算了没人要的东西"，
不是算法本身慢**：

| 改动 | 性质 |
|---|---|
| `cal_trend` 挂到 lean 下 | 见上面那条更正——它不是笔的依赖。web 走非 lean，`klc_trend` 图层不受影响 |
| `check_fx_pattern` 删掉拼完就丢的字符串 | 它把 `klu.to_string()` 拼成 `p` 只为一行注释掉的 print。2000 根上近 3 万次 f-string + 6 万次 enum 格式化，在 `cal_bi_list` 内层。`klu.pattern` 只被 `cal_klu_pattern` 自己的双K/三K 判定读，不出模块、不进 web，故整个调用 lean 下也跳 |
| `ChanBI.add_klc` 去二次方 | 去重原本线性扫 `klc_list`，且**每加一根就把整笔所有 KLU 的 macdhist 重累一遍** → 往一笔加 k 根是 O(k²)。改下标集合 + `macd_hist`/`macd_div` 惰性求值。这两个值只有背驰判定（`bsp.py`）读，lean 下 bsp 根本不算 |
| `add_indicators` 批量挂列 | 2001 行上 TA 计算合计只有 2.5ms，而 30 多次 `df['x']=` 要 3.6ms——**开销大头是 BlockManager 逐列插入，不是计算**。改为一次 concat。`cal_volume_ratio` 里为算一列 rolling 而 `dataframe.copy()` 整张 40 列表，一并去掉 |

实测（本机，2001 根窗口）。**注意这组数和 §5.7 的 21.8ms 不同机**——本机基线
就是 13.9ms，服务端约慢 1.4~1.6 倍，别把两边的绝对值直接比：

| | 改前 | 改后 |
|---|---|---|
| `append_bar` | 13.9ms | **6.6ms** |
| └ `rebuild_bi_zs` | 8.7ms | 2.8ms |
| └ `add_indicators` | 4.4ms | 3.5ms |
| `TF_DF` lean | 49.8ms | **32.9ms** |
| `TF_DF` full | 72.7ms | 64.9ms |

**对拍**（`git worktree` 检出改动前的提交，同一份 BTC 1m 4000 根，
lean/full 两模式 × klc/klu/bi/zs/seg/bsp/指标列/列序，38 项指纹）：

- **full 模式 19 项全部一致** → web 那条路一个字节没动。
- **lean 模式差 2 项，且正是设计要它差的两项**：`klc.trend`（跳了
  `cal_trend`，现恒为 `UNKNOWN`）与 `klu.pattern`（跳了 `cal_klu_pattern`）。
- **lean 下的 `bi`/`zs`/`seg`/`bsp`/`dataframe` 全部一致** ——
  这就是"这两个字段没人读"那句断言的实测证据：把它们打空，下游一位不变。

⚠️ 别把这写成"完全一致"。有两项按设计就该变，写成全等会掩盖掉真正要担保的
那件事：**变的只有这两个已确认无人消费的字段。** full 模式的 `bsp_list` 是
`macd_hist` 的唯一消费者，它没变才说明惰性求值是对的。

**剩下没做的：`add_indicators` 仍是全表重算**（为加一根算 2001 行）。
EMA/MACD/ATR 是递推的、BB/SMA/量比是窗口的，理论上都能 O(1) 更新到精确值，
但 Wilder RSI 需要额外维护 `avg_gain`/`avg_loss` 状态（从输出反推不出来）。
做完 `append_bar` 可到 3~4ms。**风险在于一处不精确就静默换掉一批信号，
要做必须先扩对拍。**

**瓶颈已经换位置了。** 本机分档（`research/live/probe_inner.py`，与服务端
同口径）：`TF_DF` 两条腿占 70%、`build_htf_zones` 13%、`htf_fx_timeline` 6%、
`find_fast_bsp3`+ladder+attach 合计不到 2%。但服务端报的是 chan 构建 22ms /
信号链 86ms，按机器差（×1.36）解释不了四倍差距。
**曾怀疑是 payload 反序列化，实测 `_rebuild` 只有 1.0ms，假设不成立。**
两边跑同一个探针对分档表，才能定位那 86ms。

**→ 已定位，见 §5.72：那 86ms 不存在，是服务端的减法错了。分档两边一致。**

#### 5.72 那 86ms 不存在：`inner_ms` 是地板 30ms + 缓存浪费 37ms + 争抢 1.5x

服务端跑了同一个 `probe_inner.py`（2 核，采集器十币在跑）。**分档占比两边
对得上，四倍差距是伪命题：**

| | 本机 | 服务端 |
|---|---|---|
| `TF_DF` 两条腿 | 70% | **68~74%** |
| `build_htf_zones` | 13% | 10~12% |
| `htf_fx_timeline` | 6% | 5% |
| `find_fast_bsp3`+ladder+attach | <2% | **<2%** |
| 信号链合计 | — | **16~21ms**（不是 86ms） |

服务端那个 22/86 是无效减法（见 §5.7 的撤回批注）。

**但对完表冒出一个真问题：** 探针里全量 `TF_DF` 合计 106~126ms，而采集器走
增量报的 `inner_ms` 也是 100ms 中位——增量该快得多，两个数却一样。差额去哪了？
排查顺序与结论：

| 假设 | 实测 | 判定 |
|---|---|---|
| `_rebuild` 反序列化贵 | 两腿合计 **1.6ms** | ✗ |
| 某些币结构复杂 | 十币中位 92~105ms，几乎一致 | ✗ |
| 周期性全量重建拉高中位 | 占 21.5%，且只贵 1.5x（133 vs 91ms） | 部分 |
| 批内后段被拖慢 | `inner_ms` 对批内次序相关 **−0.083**，是平的 | ✗ |
| **CPU 争抢** | 见下 | **✓ 主因** |

「批内平坦」一度被我读成争抢的反证，其实反了：**两个 worker 在整段突发期都
满载时，批内每个币被拖慢的程度一样，平坦正是均匀争抢的表现。**

用外生指标（到达密集度，仅由 `t_data_ms` 决定，不含 `inner_ms`）：

| ±250ms 内到达币数 | 1 | 2 | 4 | 6 | 8 |
|---|---|---|---|---|---|
| `inner_ms` 中位 | 67ms | 80ms | 94ms | 105ms | 117ms |

⚠️ **第一版用 `beg = t_signal_ms − inner_ms` 反推并发区间，得到相关 0.533，
这个数是废的**——`inner_ms` 越大区间越宽、重叠自然越多，相关性有一部分是构造
出来的。换外生指标后相关降到 0.271。**凡是用被解释变量去构造解释变量的，先
怀疑循环。**

注入合成负载复现（离线，2 核）：

| 背景 | `compute` | 放大 |
|---|---|---|
| 空闲 | 29.9ms | 1.00x |
| 1 个满载进程 | 41.7ms | 1.39x |
| 2 个满载进程 | 80.2ms | 2.68x |
| 3 个满载进程 | 85.4ms | 2.86x |

⚠️ **别拿这张表算争抢倍数——那个 29.9ms 基线是废的。** 它每次喂同一个窗口，
`append_bar` 发现没有新根、一根没追（实测 6 次调用 stream 长度 2001→2001 零
增长），测到的只是信号链本身。拿它去比在场的 `inner_ms` 得出「3.3 倍争抢」，
**又是一次口径不对齐——和被撤回的 22/86 同一类错，隔了一小时又犯一次。**

口径对齐后：**在场每次调用平均追加 2.81 根**，因为 2 个 worker 各存一份缓存，
各自漏掉对方处理过的根（`stream_bars` 逐根 delta 在 ±1~±4 对称分布，正是两个
独立计数器的指纹；**真重建只占 0.31%**，此前算的 21.5% 是把换 worker 的小幅
回退误判成重建）。而 `add_indicators` 每次追加都全表重算，所以追加成本随根数
近线性涨：

| 离线每次追加 | 1 根 | 2 根 | 3 根 | 4 根 |
|---|---|---|---|---|
| `compute` | **45.0ms** | 55.7ms | 70.1ms | 85.9ms |

在场平均 2.81 根 → 离线插值 **67.3ms**；在场 `inner_ms` 中位 **100ms**。

**结论（已按口径修正）：** `inner_ms` 100ms 拆成

| 档 | 耗时 | 性质 |
|---|---|---|
| 信号链 + `_rebuild` | ~30ms | 真实计算，追 0 根时的地板 |
| 追加 2.81 根（含 5m 腿） | ~37ms | **其中约 22ms 是缓存重复的浪费** |
| 2 核争抢 | ~33ms | **1.49x**，不是 3.3x |

⚠️ 争抢是 1.5 倍而非 3.3 倍，所以「加核」的收益比上一版写的小得多。

**新发现的便宜杠杆：按币绑定 worker。** 现在 symbol 落到哪个 worker 是随机的，
每个 worker 的缓存都只见到自己处理过的根，于是人人都要追 2.81 根。若把每个
symbol 固定到同一个 worker（symbol hash → worker），每次只追 1 根：离线
67.3 → 45.0ms，在场约省 22ms × 1.49 ≈ **33ms/币，占 inner_ms 三分之一**。
代价是失去负载均衡，但十币两 worker 本来就是静态五五分。

`add_indicators` 增量化（§5.71 末尾那条未做项）会同时压掉追加档的大头，
两件事叠加。

⚠️ 这和 §5.7 心跳里「币数 > 核数时加 worker 无用」不矛盾但要分清：**加 worker
确实无用（worker 已等于核数）；加核有用但只值 1.5 倍那部分。** 原判定把两者
混成一句了。

---

## 6. 接下来要做的事（按优先级）

### ~~第 1 步：跑完 step39，确定实时窗口~~ ✅ 已完成

**结果见 5.4 节。结论：影子交易器用 2000 根 1m 窗口，单次计算 0.20s。**
完整输出在 `research/out/step39.log` 与 `step39_pit_1m.csv`，无需重跑。

（若日后要重跑：`python research/step39_pit_1m.py --symbols BTC,ETH,SOL
--probe 60 --workers 3`，约 4 分钟。瓶颈不在窗口重建，而在 `run_one` 开头
那次 120 万根 1m 的全量 `TF_DF`。）

### ~~第 2 步：向用户确认交易所~~ ✅ 已定：Bitget + Hummingbot

他已选定**先只上 1m**（在我问「先从哪条腿落地」时选的 `1m_first`）。

#### 延迟已实测完成（2026-08-27，服务器侧）

四路对照（宿主机 ccxt.pro / 宿主机原始 WS / 容器原始 WS / 容器 Hummingbot，
同一批 K 线对齐），把最初测到的「Hummingbot 慢 1030ms」拆开了：

- 容器网络 2~18ms
- **Hummingbot 自身处理开销 −10~−30ms（不慢反快）**
- 剩下 1350~1480ms 全在上游连接器的一个 bug 上

**Bug**：Bitget 换根时推的是带两根 K 线的消息 `[上一根, 新一根]`，
而上游解析写的是 `data["data"][0]`，拿到的是上一根；新一根要等下一条
单元素消息、约 1.1 秒后才进 deque。ccxt 遍历全部元素，所以没这问题。

**修法**：不能简单改成 `[-1]`——那样上一根的收盘价会永远停在换根前
约 1 秒的那次推送上，而我们的信号对 0.25bp 的扰动都会换掉一半结果，
收盘价偏一个 tick 不可接受。正确做法是处理消息里的**全部元素**：
前面的就地写回，最后一根交基类 append。

20 分钟 / 60 根配对验证：

| 币 | 上游 lag | 补丁后 lag | 上游漂移 | 补丁后漂移 |
|---|---|---|---|---|
| BTC | 1454ms | **547ms** | 0.81bp | **0.50bp** |
| ETH | 1683ms | **506ms** | 1.20bp | **0.66bp** |
| SOL | 1408ms | **642ms** | 1.29bp | **0.87bp** |

补丁后与原始 WS 只差 5~14ms，贴着理论下限；19 根已收盘 K 线 OHLCV 逐根相同。

**漂移 0.50~0.87bp 对 15.19bp 的预算只用掉 6%，延迟这一关过了。**

⚠️ 但这是**无条件漂移**（60 根里绝大多数是普通换根），而我们只在
「收盘突破转强」那一刻入场，那一刻价格正朝我们方向跑。§3.2 已量化
滞后与收益严格单调且是系统性追高。**信号根上的条件漂移预计显著更高，
影子测量必须按信号根条件化统计**，见第 3 步。
另外测的是 BTC/ETH/SOL——既是流动性最好的，又恰好是样本内那三个；
真正要跑的 8 个样本外币盘口更薄，至少补测 TRX 和 ADA。

#### 容器内可行性（同批确认）

Python 3.13.14 + pandas 3.0.5 + numpy 2.4.6，与本机 `.venv` 的 pandas 同版本。
同一份切片喂进去，三个币的**信号下标、中枢数、中枢 checksum 全部逐一相同**，
容器内 0.26s/币 比本机 0.29s 还快。**chanlun 直接挂载进容器即可，
不需要另起信号服务。**（装进现有 `.venv` 走不通：Hummingbot 要
`numba>=0.61.2` 和 `aiohttp<3.14`，与本机 Python 3.14 冲突。）

2000 根 1m 够取：单次上限 1000、分两页，1m 限 30 天。

#### 补丁落地方式：子类覆盖（已定）

不改镜像，用子类覆盖连接器的解析方法，升级 Hummingbot 不冲突。

⚠️ **这个方案有一个缺口必须堵**：如果上游把被覆盖的方法改名，
子类覆盖会变成**死代码，静默退回 1.4s，不报任何错**。
所以启动时要断言基类上确实存在该方法名（有条件的话连签名一起校验），
把静默失效转成启动即失败。

⚠️ **无论用哪种补丁方式，都要有运行时 lag 探针**——补丁机制只防得住
「上游代码变了」，防不住 Bitget 再改一次消息格式：

- 每根 K 线收盘记 `本地接收时间 − K线收盘时间`
- 最近 30 根取滚动中位数
- **中位数 > 800ms 告警并停止开新仓**（补丁后实测 506~642ms，
  理论下限约 500ms；800ms 留足抖动余量又能对 1.4s 的退化一刀切死）

要停开仓而不只是打日志，因为损失是**经济性且静默的**——
不会崩、不会报错，只会让收益慢慢变差，几周后才从统计里看出来。

### 第 3 步：写影子交易器测滑点（核心工作）

**关键判断：测滑点不需要任何交易框架。** 完整框架解决的是「如何可靠下单」，
而当前的未知量是「成交价会差多少」。所以先写一个不下单的影子跑法：

```
每根 1m 收盘 → 拉最新 K 线 → 算信号（窗口取第 1 步的结论）
           → 信号触发时抓真实盘口(bid/ask + 深度)
           → 按仓位吃单深度算出真实成交价
           → 等下一根 K 线出来，取其开盘价（回测假设的成交价）
           → 两者相减 = 真实滑点
```

**必须把时间戳拆开记录**，否则不知道该优化哪里：

| 时间戳 | 含义 |
|---|---|
| `t_close` | K 线收盘时刻 |
| `t_data` | 数据到手时刻 → 拉取延迟 |
| `t_signal` | 信号算完时刻 → 计算延迟 |
| `t_book` | 盘口快照时刻 → 下单时点 |

滑点应分解成三块：**延迟漂移**（`t_book` 中间价 − 次根开盘价）、
**盘口价差**（ask − 中间价）、**深度冲击**（加权成交价 − ask）。
延迟漂移已单独测过（第 2 步，0.50~0.87bp 无条件），
但**信号根上的条件漂移才是要测的量**。

#### 形态已定：Hummingbot V2 controller（不再写独立 shadow.py）

- 信号承载在 V2 controller 里，chanlun 挂载进容器直接用
- **chanlun 计算走 `ProcessPoolExecutor`**：0.26s 是纯 CPU 且受 GIL 限制，
  直接放进 async 会卡住事件循环
- 滑点测量**读连接器真实盘口**，不用 paper trade 的模拟成交

#### 必须记录的字段（否则数据回来无法对判据）

时间戳四件套，拆开才知道该优化哪里：

| 字段 | 含义 |
|---|---|
| `t_close` | K 线收盘时刻 |
| `t_data` | 数据到手时刻 → 拉取延迟 |
| `t_signal` | 信号算完时刻 → 计算延迟 |
| `t_book` | 盘口快照时刻 → 下单时点 |

**每笔还必须记 `atr_pct`**——判据是 bp 口径而 ATR 逐年变化（见 5.3），
不记 ATR 就无法把实测滑点换算成 R、也无法验证门控是否正确执行。

**统计口径三条硬要求：**

1. **只统计通过全部滤网的信号根**（同向 + 阶梯 + `ATR ≥ 8bp` 门控）。
   在未过滤的根上测滑点会把判据算宽——那些单子我们根本不做
2. **条件漂移与无条件漂移分开报**。无条件值（0.5~0.87bp）已知，
   要的是信号根上的值。两者的差就是「系统性追高」的大小
3. **出场腿单独统计**：止盈是 maker 不吃滑点，止损/超时是 taker 要吃。
   §1.3 的费率模型按出场原因分别计费，滑点也必须这样分，
   否则会把 60% 不吃滑点的止盈腿混进平均值里，低估真实成本

对判据时用**每条 taker 腿的滑点**（入场 + 止损/超时出场），
不是每笔的总滑点——余量 15.19bp 就是这个口径。

**记录与报表已在服务器侧实现**：`research/live/shadow_hb.py`（采集）与
`shadow_report.py`（报表）。它的设计比研究侧曾经写过的那版好，不要重复造：
**每个信号在 0.5s / 1s / 2s / 5s / actual 五个延迟上各测一次**——同信号内的
受控对比，能直接读出「延迟压到 X 秒滑点是多少」，决策不被当前实现拖累；
另外还扫了仓位，滑点也已拆成漂移 / 价差 / 冲击。

**判据常数留在研究侧**：`research/lib/shadow_budget.py`
（逐币 `BUDGET_BP`、`ATR_GATE_BP`、`LEG_IS_TAKER`、`lag_healthy()`、
`verdict()`）。分工的理由是这些数会变——2026-08-27 一天之内预算就动了四次，
费率也改了一次，写死在 live 侧的任何一份都会静默过期。

其他实现要点：
- 数据格式必须与 `lib/data.py` 一致：`timestamp`(int64 ms), `date`(tz
  Asia/Shanghai), `open/high/low/close/volume`
- 持仓也要影子管理：出场按 1m 自己的参数（3 ATR 减半 / 留损 2 / 目标 8 ATR
  / 48 根超时），出场同样记录真实盘口
- 状态要落盘，重启不能丢

### 第 4 步：根据滑点结果决策

~~旧阈值（2.5 / 3.9bp）已作废~~：那是 TP=3.0、全 taker、原始费率记错
三重错误叠加出来的，见 5.3。**新判据如下。**

前提：1m 用自己的出场参数（`SL2 / 3ATR减半 / 留损2 / 目标8ATR / 48根`）
+ `ATR ≥ 8bp` 门控 + 实际费率 2/0.8bp。

**判据用 2026 那个最差年份的 15.19bp，不要用全样本的 25.39bp。**
低波动环境是当前状态，不是尾部情形。

| 实测滑点（每条 taker 腿） | 判断 |
|---|---|
| ≤ 5bp | 1m 可行，各年份都有厚余量，进真实 dry run |
| 5~10bp | 可行但只在中高波动期，门控阈值要上调（见 5.3 的费率-阈值关系） |
| 10~15bp | 仅 2021 型牛市能做，常态环境不要开 |
| > 15bp | 1m 放弃 |

**5m/30m 不受影响这一句仍成立**（余量 26bp / 89bp，且那是旧费率下的保守值）。

另外两点：
- 滑点必须用 **WebSocket** 测。代理下 REST 单次往返约 2.4s，而信号计算只要
  0.20s（§5.4），REST 测出来的全是代理的账
- 入场条件是「收盘突破转强」，那一刻价格正朝我们方向跑，
  **延迟造成系统性追高、不会正负抵消**（§3.2 已量化滞后与收益严格单调）

### 第 5 步（后续）：1m 与 5m 分实例

用户问过「1m 和 5m 分成两个实例跑呢？」——**对，而且是硬要求**：
freqtrade 一实例只能一个 timeframe；另有资金池隔离、统计独立、
API 限流风险隔离三个好处。

⚠️ **有个坑要提前处理**：两个实例可能在同一个币上同时持反向仓位
（1m 出三卖做空、5m 出三买做多），单向持仓模式下会互相平掉或直接报错。
要么开对冲模式，要么两个实例分配不同币种（币种够多，分开还能看出品种间差异）。

---

## 7. 环境与数据

### 7.1 数据

- 位置：`data/binance/futures/{SYM}_USDT_USDT-{tf}-futures.feather`
- BTC/ETH/SOL：全周期 1m~1w，2172~2543 天
- 另有 8 个样本外币种（BNB/XRP/DOGE/ADA/AVAX/LINK/LTC/TRX）：
  **48 个文件已全部校验，2020~2026-08-26，零缺口零重复**
- 读取统一走 `research/lib/data.py` 的 `fetch_ohlcv(symbol, tf, limit)`，
  本地优先，回落到 `https://provider.jackyu66.com`（该服务只有 BTC/ETH/SOL，
  且小周期仅 90 天，别指望它）

### 7.2 代理

本地代理 `127.0.0.1:7897`。Binance 和 Bitget 的 API 都需要它。

### 7.3 已修过的两个 bug（别再踩）

1. **时间戳精度**（`lib/data.py`）：不能用 `date.astype("int64")//10**6`，
   该值单位取决于列精度（`[ns]` 给纳秒、`[ms]` 给毫秒），对毫秒精度的文件
   会把时间戳砸平，再被 `drop_duplicates` 删掉九成数据。
   正确写法：`(date - pd.Timestamp("1970-01-01", tz="UTC")) // pd.Timedelta("1ms")`
2. **相邻中枢撞同一 entry_idx**：会让下游 `set_index("entry_idx")` 抛
   `InvalidIndexError`。已在 `find_fast_bsp3` 末尾按
   `["entry_idx","occ","zone_i"]` 排序后 `drop_duplicates("entry_idx")` 去重。

### 7.4 跑长任务的注意事项

- 用 shell 工具的原生后台执行（`block_until_ms=0`），
  **不要用 `nohup`**——早期用 `nohup` 的后台任务多次莫名消失
- 1m 全量数据（120 万根）的 `TF_DF` 约需 2 分钟，任何涉及 1m 全量的脚本
  都要预留时间
- 多进程用 `ProcessPoolExecutor`，记得在子进程里重新
  `sys.path.insert` 并 `warnings.filterwarnings("ignore")`
- 内存很大（用户说「随便用」），但 1m 全量 × 多进程仍可能吃掉几十 GB

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## 8. 代码地图

### 8.1 研究库 `research/lib/`

| 文件 | 作用 |
|---|---|
| `data.py` | 数据层，本地 feather 优先 |
| `fast_bsp3.py` | **实现已移入引擎**（`chanlun/analysis/fast_bsp.py`），这里只剩转发导入。所有 step 脚本的 `from lib.fast_bsp3 import find_fast_bsp3` 不用改 |
| `nested_level.py` | `build_htf_zones` 同样移入引擎并转发；`annotate_position` 仍在本地 |
| `nested_bsp.py` | `htf_fx_timeline` / `attach_htf_context`：区间套上下文。
`confirm_ts` 已 `+period` 修正 K 线收盘时刻 |
| `fx_signal.py` | 分型信号提取与背驰 |
| `breakout.py` | 事件驱动回测。`run_trades` 支持 `entry_delay`/`slippage`/
`boost_dir`（动态止盈，已验证无效） |

### 8.2 缠论引擎 `chanlun/`

- `TF_DF(df, 1, tf)` 是入口，`.dataframe` 拿到含缠论标注的 DataFrame
- `analysis/fast_bsp.py`：**核心**，自研第四类买卖点 B4/S4（滞后 2.2 根），
  2026-08-27 从 `research/lib/` 搬来，回测与 web 图表现在共用同一份代码。
  搬运时逐条比对过 BTC/ETH/SOL × 15m/30m 六组，中枢与信号完全一致。
  **它不是「B3/S3 提前几根」**：判据（收盘价实时 vs 笔端点事后）、方向来源
  （突破侧 vs 离开笔）、选样口径（627 个中枢里认 212 个 vs 引擎发 625 个）都不同。
  step30 同条件对拍见 §4——同一组过滤器把 B4 从 PF 1.59 提到 2.26，对引擎
  B3/S3 无效（0.66→0.71）；引擎那批胜率 27.4% 低于 SL1.5/TP3.0 的随机基准 33%，
  是系统性反向样本，不是滞后造成的衰减
  除 `find_fast_bsp3` / `build_htf_zones` 外，还有过滤用的 `add_zone_ladder`
  （中枢阶梯，§1.4）与 `htf_fx_timeline` / `attach_htf_agree`（区间套同向，§1.1 第三层）
- `pipeline/builders/fast_bsp.py`：`TF_DF.cal_fast_bsp()`，把上面那套包成
  `ChanFastBSP`（类型 `Chan_BSP_TYPE.B4/S4`）。大级别由同一份 df 重采样得到，
  配对表 `FAST_BSP_HTF_PAIR` 就是 §1.5 那张表。
  **不在 `init_TF_DF` 里默认计算**，要显式调用
- web 端：`/api/analyze` 返回 `fast_bsp_list` / `element_fast_bsp_list` /
  `sub_sub_fast_bsp_list`，每条带 `htf_agree` 与 `ladder_ok` 两个过滤标志。
  图上深色 B4/S4 = 两个标志都满足，浅色 = 未通过过滤
- `pipeline/builders/incremental.py`：增量更新（`init_stream` / `append_bar` /
  `replace_last_bar` / `rebuild_bi_zs`）。**注释写明「最后一笔 is_sure 允许收回」**，
  这是 step38 要验证的那个隐患（已证实无影响）。
  实盘若要用增量而非全量重算，需重新验证
- `pipeline/orchestrator.py`：`TF_DF` 方法的门面
- `web/`：图表与分析服务，**无下单/订单管理功能**，实盘用不上

### 8.3 实验索引

| step | 一句话 |
|---|---|
| 1~14 | 早期探索：信号有效性、滞后测量、直接预测收益（后发现有未来函数偏差，已弃） |
| 15~18 | 区间套雏形；`fast_bsp3` 诞生（降滞后） |
| 19~20 | 级别配对批量扫描 + 并行化 |
| 21 | 最优配置的尽调（尾部依赖、成本敏感） |
| 22 | 执行压力：收盘价 vs 次根开盘、滑点 |
| 23 | **费率分档 + 刷量测算**（1m 经济性的数据来源） |
| 24 | 信号聚簇：同一大级别分型下的多信号是否独立（是） |
| 25 | 同中枢重复入场（只做首次） |
| 26 | **中枢阶梯序列**（趋势 vs 盘整，印证缠论定义） |
| 27 | 动态止盈（无效） |
| 28 | **全级别矩阵**（最优配置来源） |
| 29 | 信号漏斗诊断 + 参数敏感性 |
| 30/31 | 引擎原生 B3/S3 对比 + 方向反转诊断（引擎信号因滞后而亏损） |
| 32 | **消融研究**（alpha 来自中枢上下文，非触发动作） |
| 33 | `require_touch=False` 的影响（显著提升） |
| 34 | **tol 扫描**（滞后与收益严格单调） |
| 35 | **高收益审计**（口径、滑点、并发） |
| 36 | 偏差审计（生效时刻、多空、时间样本外） |
| 37 | **跨品种样本外**（8 个新币） |
| 38 | **时点重建**（无未来函数） |
| 39 | **1m 时点重建 + 窗口扫描**（2000 根窗口饱和） |
| 40 | 第四类买卖点的过滤消融（web 端原始 vs 过滤） |
| 41 | **出场口径全扫**（SL × TP × MAX_BARS × 分批 × 剩余半仓止损位 + 真实费率模型）。TP=3 截早了；分批要做但止损保持原位；SL=1.0 最差 |
| 42 | **1m 单独定出场**（同一张全网格，11 币 7 年 25476 笔）。1m 右尾是其他级别 2 倍，TP 不能混用；`SL2 分批→8ATR 留损2 48根` 在均R/R夏普/回撤/剔10%PF 四项全赢，滑点余量 11.06→20.12bp；`MAX_BARS=48` 反而不用改 |
| 44 | **1m 过滤消融**：浅色信号毛R 只有深色的 1/6，差在质量不在成本，不能做 |
| 45 | 重画审计脚本（时点重建，深色口径）——待跑 |
| 46 | **引擎逐位对拍基线**（klu/klc/bi/seg/zs/信号/消费列哈希），重构安全网 |
| 47 | **`available_ts` bis[2] A/B** → 作废，毛R 被打成零（§5.42） |
| 48 | 多币开仓时间分布、并发、簇内顺序（首发是未来信息） |
| 49 | **「有前序」样本外验证**（10 币 80 万根）→ 通过，余量 +6bp，6/6 时段同向 |
| 50 | **信号根成交量**（用户假设「有资金的趋势才是好趋势」）→ **方向相反**，高量毛R 0.794 vs 低量 1.421，ATR 4/4 + 时段 7/7 同向；根因是在突破根上给别人接盘 |
| 51 | **因子化仓位**（把 49/50 做成权重）→ 量因子该做成**开关**不是权重（硬砍 vs 加权：R夏普 0.496/0.442、并发 6.00/7.98）；**前序因子不该进仓位**，边际收益买不起集中度。优势形态是削尾不是抬均值 |
| 52 | **持仓中放量出场**（用户提议）→ 反的，最优点是永不触发；放量根标记的是止盈率翻倍的好单。自带模拟器与 `walk_exits` 逐笔对拍，10/10 币通过 |
| 53 | **开仓前的量与趋势方向**（用户提议）⭐ → 前段量单调（越小越好，独立于信号根量）；前段动量**驼峰形**（Q2 最好、Q4 最差）。`砍 mom60≥7` 全面优于 §3.39 的 `砍 vr60≥4`，且总R 比不砍还高。附滑点决策表 |
| 54 | **开仓时段（亚/欧/美）**（用户提议）→ **无效**，置换检验 p=0.09 且美盘两期反号。星期几有效（周日 p=0.008）但与 `mom60` 过滤伤害重叠，叠加在每一档滑点上都更差。**排除型结论** |

输出都在 `research/out/`。**2026-08-27 清理过一轮**：step1~20 的输出（早期方法论
已被推翻，含未来函数偏差）与旧口径备份一并删除，只留支撑当前结论的证据。
脚本都还在，需要时可重跑。step31 及之后的 `.py` 都在 `research/` 下。

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## 9. 与用户协作的注意事项

- **用中文回复**（用户规则）
- 用户技术判断力强，会主动纠正方向（他纠正过我对区间套的理解、
  指出内存回收、指出结论印证缠论定义）。**他的领域直觉值得认真对待**
- 他反复强调**不要再调参**，要落地验证
- 他讨厌长时间等待，早期多次问「还在跑吗」「好了吗」。
  长任务要后台跑并主动汇报进度，不要让他干等
- 报数字时**必须交代口径**（复利/杠杆/费率），否则会误导

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## 10. 待办清单

- [x] **step39**：1m 时点重建 + 窗口扫描 → **2000 根窗口饱和，计算 0.20s，
      假阳性 0%，1m 回测口径可信**
- [ ] **对齐 step23 与 step42 的 1m 数字**（3.91bp vs 11.06bp）。差距可能来自
      数据年限（2.28 年 vs 7 年）或滤网（§5.3 原文只提「同向」，未提阶梯）。
      §6 第 4 步的三条决策阈值全部依赖这个数字，对齐前不要据它做去留判断
- [ ] **决定是否改出场口径**（step41/42 样本外均已过，见 3.5 与 5.3）。
      **出场参数要按级别分开定，不能一套走天下。** 5m/15m/30m 的首选是
      「初始 SL 2.0 ATR、到 3 ATR 平一半、剩余半仓止损保持原位、跑到 8 ATR、
      48 根超时」；若更看重单位风险期望而非回撤，初始 SL 用 1.5。
      **1m 用同一套形状，但 SL=2.0 是无争议的最优**（均 R、R夏普、回撤、
      剔10%PF 四项全赢，见 5.3），`MAX_BARS=48` 不变。
      改的话 `run_trades` 要支持分批（现在只支持整仓单目标），
      并重跑 step28/35/37 刷新本文档的年化/回撤数字——**不要新旧口径混用**。
      1m 的并发已在 3.31 重算完（0.043→0.120，峰值 6），5m/15m/30m 尚未
- [x] **用实际费率（2/0.8bp）重算 step41/42 的分析段** → 1m 见 5.3 末尾
      （均R +8%，判据 15.19bp）；5m/15m/30m 见 3.5 末尾（余量只动 2%，结论不变）
- [x] **ATR 门控搬到 5m/15m/30m 验证** → 惰性（30m 触发 0%、15m 0.16%、5m 2.6%），
      可作全局规则 `ATR ≥ 5 + 1.1×taker费(bp)`，当前即 ≥ 8bp
- [x] **确认交易所与框架** → Bitget + Hummingbot，先只上 1m
- [x] **测执行延迟** → 上游连接器 bug 已定位并修好，补丁后 lag 506~642ms、
      无条件漂移 0.50~0.87bp，占预算 6%。见 §6 第 2 步
- [x] **实盘信号计算改用增量** → ✅ 已上线（§5.7）：清空十币 560 → 247ms。
      配套的窗口裁剪也做了，但**重建不要用 `init_stream`**（它逐行 `iloc`，
      比批量 `TF_DF(lean=True)` 慢 3.2 倍，第一版用它反而涨到 1686ms）
- [ ] **按币绑定 worker（`symbol hash → worker`）** ⭐ 当前最便宜的一刀。
      现在 symbol 随机落 worker，每个 worker 的缓存只见过自己处理的根，
      于是人人都要追 2.81 根，其中约 22ms 是纯重复。绑定后每次只追 1 根：
      离线 67.3 → 45.0ms，在场约省 **33ms/币（inner_ms 的三分之一）**。
      代价是失去负载均衡，但十币两 worker 本来就是静态五五分。见 §5.72
- [ ] **`add_indicators` 增量化**（§5.71 末尾）。它是上面那个「追加档」的大头
      ——每追一根都全表重算 2001 行，所以追加成本随根数近线性涨。
      与绑定 worker 是叠加关系，不是二选一。
      **拦路的是 Wilder RSI**：EMA/MACD/ATR 递推、BB/SMA/量比是窗口，都能
      O(1) 更新到精确值，但 RSI 要额外维护 `avg_gain`/`avg_loss`（从输出反推
      不出来）。**一处不精确就静默换掉一批信号，要做必须先扩对拍**
- [ ] **`available_ts` 改用 `bis[2]`（中枢形成）而非 `bis[-1]`（中枢结束）的
      完整 A/B** —— ✅ **已完成，结论是不换**（step47，见 §5.42）。
      当时预判的「反向风险：会去做仍在形成中的中枢的突破，质量可能变差」
      **正是实际发生的事**，且比预期严重：毛 R 0.933 → −0.000，8/8 币全变差。
      **这条已关闭，不要重开。**
- [ ] **查那 9.0% 的「中枢消失」是不是窗口左边界效应**（§5.41）。若是，则
      「回测用全量历史建中枢、实盘用 2000 根窗口」是比重画更根本的口径差。
      注意这条与 `bis[2]` 无关，**没有被 step47 否掉**，仍然要查
- [ ] **深色信号大样本重画审计**，脚本已写：`research/step45_repaint.py`
      （逐根时点重建，替换掉 step39 那个随机抽点的无效测法）。
      §5.42 之后这条的意义变了：不再是为了「修掉重画」，而是为了**量化实盘
      会多开多少仓、那部分的质量如何**——重画本身已确认是必付代价
- [ ] **写 V2 controller + 盘口缓冲，跑影子测量**（当前第一件事）。
      字段与统计口径见 §6 第 3 步，**三条硬要求别漏**：只统计过滤后的信号根、
      条件漂移与无条件漂移分开报、出场腿按 maker/taker 分开统计
- [x] **改掉 `shadow_report.py` 的 `BUDGET_BP`** → ✅ 已改为从
      `lib/shadow_budget.py` import。原先硬编码的 BTC −0.13 / ETH 4.02 /
      SOL 2.92 由六处差异叠加而来（只有同向没有阶梯过滤、费率按 6bp 双边
      taker、`TP=3.0`、余量没除 taker 名义额、无 ATR 门控，且 BTC/ETH/SOL
      恰是 ATR 最低的三个币），正确值 8.58 / 20.64 / 16.83。
      **这条当时优先级最高**：报表里 `drift > b` 与 `drift > b*0.6` 是自动
      停机开关，用错的预算会让它比真实情况早约五倍触发，误杀一个可行的策略
- [x] **live 信号路径补上中枢阶梯过滤与 ATR 门控** → ✅ 已补
      （`shadow_signal.py:11-18`：同向 + 阶梯 + `atr_pct ≥ ATR_GATE_BP`）。
      原先只有 `h1_agree == 1`，测的不是我们要交易的那批信号
- [ ] **子类覆盖加启动断言** + **运行时 lag 探针（>800ms 停开仓）**，见 §6 第 2 步
- [ ] 补测 ADA / DOGE / AVAX 的漂移——真正要交易的是这批（预算 15~22bp）。
      BTC/ETH/SOL 流动性最好，测滑点偏乐观是安全方向，但判可行性不能只看它们。
      **BTC 大概率不该做 1m**：ATR 中位 2026 仅 6.5bp（11 币最低），
      门控刷掉 58.5%，修正后预算 8.58bp 仍是最低。TRX 2026 门控后只剩 4.2%
- [ ] 收集 1~2 周影子数据，与回测口径逐笔对比
- [ ] 按 §6 第 4 步的四档判据决策 1m 是否可行
- [ ] 若可行：真实 dry run
- [ ] 补一项研究阶段的缺口：**资金费率**从未计入任何回测。
      注：1m 新参数下平均持仓 28.4 根 = 28 分钟，很少跨 8 小时结算点，
      这一项对 1m 影响小；30m 腿才是真问题。
      30m 腿平均持仓 6.5 小时会跨结算点，需要评估影响
- [ ] **保证金约束仍未建模，且比原来估的要紧**。原注「有仓位时间仅 8.6%、
      预计影响小」是旧出场口径下的；新口径是 10.2%，**峰值并发 6 且 92.7%
      同向**，平均杠杆 3.6x 时峰值约 21.6 倍名义额。见 3.31。
      **这条是扩币的前置条件**——加币不分散，只把峰值敞口推得更高
- [ ] 若要扩币：按 3.33 的两条标准筛（ATR 对门控 + 流动性），
      并留一批筛完不看、直接进实盘验证，以保住样本外的说服力
- [x] **因子化仓位已评估完（step51，§3.39）**，结论与分层表给的印象相反：
      量因子做成**开关**（vr60 ≥ 4 不做），前序因子**不进仓位**。
      剩下两件事：
- [ ] **上「mom60 ≥ 7 不做」这个开关**（§3.391 已取代原来的 `vr60 ≥ 4`）。
      与其他开关不同，**这个不需要等滑点数据**：它在 0bp 到 20bp 的每一档上
      都不输给等权，5~12bp 区间还大幅领先，且总R 比不砍更高（657.7 vs 596.6）
      ——被砍的那 22% 期望为负。**唯一的前置动作是确认阈值附近没有断崖敏感**
      （阈值 7 是贴着 Q4 边界取的整数，看过分位表才取的）。
      ⚠️ **live 路径目前没有这一层**：`shadow_signal.py` 的三道过滤是
      同向 + 阶梯 + ATR 门控，`mom60` 连算都没算。要上得先在信号侧补出这个字段
- [ ] 若真实滑点实测 ≥15bp，再考虑叠加 `vpre10 ≥ 1.5` 与 `vr60 ≥ 4`
      （"三个都砍"，保留 42%）。滑点 <12bp 时这个叠加是亏的，别提前上
- [ ] `有前序` 的余量优势改用**放宽 ATR 门控**兑现（多做几笔而非每笔做大）。
      §3.31 已记，未回测
- [ ] **持仓中放量 → 延长 runner 目标 / 加仓**（step52 的建设性反面）。
      已知：触发后止盈率 45.7% vs 全体 30.1%，控存活期后 5/5 档同向。
      但基线已隐含吃到这部分（拿着不动就是），要多拿必须主动改目标位，
      **那是新参数，要重新回测**。R差 随触发时点递减（0.785 → 0.281），
      窗口应偏前段