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」。

#### 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）——小市值币波动大，这条更容易过
2. **流动性 / 盘口价差**——决定滑点能否压进预算，小市值币更难过

**两条方向相反，所以最优区间在中间，不在两端。** 现有 11 币正好演示：
BTC ATR 中位 2026 仅 6.5bp、门控刷掉 58.5%、预算 8.58bp 垫底（**大市值输在
波动不够**）；TRX 2026 门控后只剩 4.2% 的信号，当前环境基本不能做。
最好的是中间那批：ADA 22.28、DOGE 18.55、XRP 17.04。

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。

### 3.35 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。

### 3.4 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 |
| 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 |

---

## 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。

**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。

> 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。

---

## 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）。

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## 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 |

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。

---

## 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

---

## 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
- [ ] **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
- [ ] **改掉 `shadow_report.py` 的 `BUDGET_BP`**（当前 BTC −0.13 / ETH 4.02 /
      SOL 2.92）。那三个数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，
      直接从 `lib/shadow_budget.py` import。
      **这条优先级最高**：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
- [ ] **live 信号路径补上中枢阶梯过滤与 ATR 门控**。现在是
      `fin = full[full["h1_agree"] == 1]`，只有同向。缺这两项测的就不是
      我们要交易的那批信号，改常数解决不了
- [ ] **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