jackyu66gitandCursor
ed741c16b8
用户问「修改 B1/B2 的识别规则呢」，查下来推翻了 §3.399 的关闭结论。 step65 先量机会本身：直接取 seg_list（不经过检测器），线段中位幅度 11.4 ATR， 扣掉 2.9 ATR 确认成本还剩 8.5，是止损的 4.26 倍，93% 的线段装得下。 五币四级别一致。**滞后不是瓶颈**，与原先预期相反。 但这与 §3.397 矛盾（空间在却拿不到），step66 给出解答：之前六次进攻每次只动 一半。完美选样配 2ATR 止损是 0.70/0.83，无选样配结构止损是 0.36， **两个一起是 2.29(5m)/4.11(15m)**，胜率 36%→63% / 44%→70%。是交互不是叠加。 机制来自 MFE/MAE：真底那批逆向行程中位仅 2.24 ATR，2 ATR 止损打掉了 51~58% 的好单；非真底那批逆向行程中位 4.76，放宽只是亏更多。固定 2 ATR 同时做错两件事。 ⚠️ 上界含两个未来函数（线段端点选样、sure_time 入场），是靶子不是策略。 顺带证伪一个我自己的猜测：step58 首轮用 r_scale=True 把 3.9 ATR 止损对应的 runner 目标推到 15.6 ATR（比整段行情还长）。加 --abs-targets 改绝对目标重跑， PF 仍是 0.36，与 r_scale 版完全相同。首轮结论正确，只是理由错了。 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
197 lines
9.5 KiB
Python
197 lines
9.5 KiB
Python
"""结构止损：一类做多是被「止损太紧」打死的，还是趋势真的继续？
|
||
|
||
用户的观察：B1 做多的入场价 P 在结构低点 L 上方约 1.68 ATR，而固定止损是
|
||
P − 2 ATR —— **只在 L 下方 0.32 ATR**。缠论里 B2 正是「回踩不破 L」的那次
|
||
机会，属于预期之内的正常回抽。止损只留 0.32 ATR，一根插针就打掉，而那恰恰
|
||
是该加仓的位置。
|
||
|
||
这与「趋势继续向下」是两个不同的失败模式，且**预测相反**：
|
||
|
||
止损太紧 把止损放到 L 下方足够远 -> 多头应被救活
|
||
趋势继续 放宽止损只是亏得更多，且反手做空应持续为正
|
||
|
||
本脚本用逐笔的结构止损（挂在 L 外侧 margin 个 ATR）重跑，直接区分这两者。
|
||
`walk_exits` 只支持全局固定止损，故这里自带模拟器；出场结构与实盘一致：
|
||
减半于 SCALE_AT、剩余半仓目标 RUNNER、剩余半仓止损回到初始止损、MAXB 超时。
|
||
"""
|
||
from __future__ import annotations
|
||
|
||
import argparse
|
||
import sys
|
||
import warnings
|
||
from pathlib import Path
|
||
|
||
import numpy as np
|
||
import pandas as pd
|
||
|
||
warnings.filterwarnings("ignore")
|
||
HERE = Path(__file__).resolve().parent
|
||
sys.path.insert(0, str(HERE))
|
||
sys.path.insert(0, str(HERE.parent))
|
||
|
||
from lib.data import fetch_ohlcv # noqa: E402
|
||
from lib.exit_model import fee_of, taker_notional # noqa: E402
|
||
|
||
SRC = HERE / "out" / "step55_bsp12.feather"
|
||
SCALE_AT, RUNNER, MAXB = 3.0, 8.0, 48
|
||
|
||
|
||
def simulate(cdf: pd.DataFrame, trades: pd.DataFrame,
|
||
stop_atr: np.ndarray, r_scale: bool = True) -> pd.DataFrame:
|
||
"""逐笔止损宽度的出场模拟。stop_atr 是每笔各自的初始止损（ATR 倍数）。
|
||
|
||
与 `lib.exit_model.walk_exits` 的结构对齐：先减半仓于 SCALE_AT，剩余半仓
|
||
看 RUNNER 或回到初始止损；未减仓则整仓在止损/超时了结。同根内止损优先于
|
||
获利目标 —— 分辨不了根内先后时，按不利的一侧算，不给回测送分。
|
||
|
||
`r_scale=True` 时目标按 **R 倍数**而非 ATR 固定值放置：实盘的 2/3/8 等于
|
||
在 1.5R 减半、4R 收尾，放宽止损却不放大目标会把盈亏比压到 1 以下，
|
||
那样测出来的「放宽无效」是自证的。默认按 R 等比放大才是公平对照。
|
||
"""
|
||
k_scale = SCALE_AT / 2.0 if r_scale else None
|
||
k_run = RUNNER / 2.0 if r_scale else None
|
||
high = cdf["high"].to_numpy(float)
|
||
low = cdf["low"].to_numpy(float)
|
||
open_ = cdf["open"].to_numpy(float)
|
||
close = cdf["close"].to_numpy(float)
|
||
n = len(cdf)
|
||
out = []
|
||
ent = trades.entry_idx.astype(int).to_numpy()
|
||
dirs = trades.direction.astype(int).to_numpy()
|
||
atrs = trades.atr_at_entry.to_numpy(float)
|
||
for k in range(len(trades)):
|
||
s, d, a, sl = ent[k], dirs[k], atrs[k], stop_atr[k]
|
||
e = s + 1
|
||
if e >= n - 1 or not np.isfinite(sl) or sl <= 0 or not np.isfinite(a):
|
||
out.append((np.nan, "skip", 0, 0))
|
||
continue
|
||
tgt = sl * k_scale if r_scale else SCALE_AT
|
||
run = sl * k_run if r_scale else RUNNER
|
||
entry = open_[e]
|
||
end = min(e + MAXB, n - 1)
|
||
half_done = False
|
||
g, why, bars = None, "timeout", end - e
|
||
for j in range(e, end + 1):
|
||
adv = (high[j] - entry) / a if d == 1 else (entry - low[j]) / a
|
||
ret = (entry - low[j]) / a if d == 1 else (high[j] - entry) / a
|
||
if ret >= sl: # 同根内止损优先
|
||
g = ((-sl * a) / entry) * (0.5 if half_done else 1.0)
|
||
if half_done:
|
||
g += (tgt * a / entry) * 0.5
|
||
why, bars = "stop", j - e
|
||
break
|
||
if not half_done and adv >= tgt:
|
||
half_done = True
|
||
if half_done and adv >= run:
|
||
g = (tgt * 0.5 + run * 0.5) * a / entry
|
||
why, bars = "target", j - e
|
||
break
|
||
if g is None:
|
||
px = close[end]
|
||
r = (px - entry) * d / entry
|
||
g = (tgt * a / entry) * 0.5 + r * 0.5 if half_done else r
|
||
why, bars = ("timeout_half" if half_done else "timeout"), end - e
|
||
out.append((g, why, int(half_done), bars))
|
||
return pd.DataFrame(out, columns=["g", "r", "c", "b"])
|
||
|
||
|
||
def stats(g: pd.Series, r: pd.Series, c: pd.Series, atr_pct: np.ndarray,
|
||
sl_used: np.ndarray) -> dict:
|
||
net = g.values - fee_of(r.values, c.values)
|
||
# R 用每笔自己的止损宽度归一，否则宽止损会被系统性低估风险
|
||
denom = sl_used * atr_pct
|
||
R = net / denom
|
||
tn = taker_notional(r.values, c.values)
|
||
w, o = net[net > 0].sum(), -net[net <= 0].sum()
|
||
return {
|
||
"笔数": len(g), "胜率": f"{(net > 0).mean()*100:.1f}%",
|
||
"净均R": round(np.nanmean(R), 3),
|
||
"PF": round(w / o, 2) if o > 0 else np.inf,
|
||
"余量bp": round(net.mean() / tn.mean() * 1e4, 2),
|
||
"t值": round(np.nanmean(R) / (np.nanstd(R, ddof=1)
|
||
/ np.sqrt(len(R))), 2),
|
||
}
|
||
|
||
|
||
def main() -> None:
|
||
ap = argparse.ArgumentParser()
|
||
ap.add_argument("--tf", default="5m")
|
||
ap.add_argument("--rows", type=int, default=200_000)
|
||
# step65 发现线段中位幅度只有 11.4 ATR，而 r_scale 会把 3.9 ATR 的结构止损
|
||
# 对应的 runner 目标推到 15.6 ATR —— 比整段行情还长，永远打不到。
|
||
# 本脚本首轮全程用了 r_scale=True，等于「放宽止损」和「目标够不着」同时生效，
|
||
# 两个效应互相抵消，那轮的结论无效。绝对目标才是与 11.4 ATR 相容的口径。
|
||
ap.add_argument("--abs-targets", action="store_true",
|
||
help="目标位用绝对 ATR（3/8）而非按止损等比放大")
|
||
args = ap.parse_args()
|
||
|
||
d = pd.read_feather(SRC)
|
||
if "ext_px" not in d.columns:
|
||
print("step55 数据缺 ext_px/entry_px，先重跑 step55")
|
||
return
|
||
d = d[(d.tf == args.tf) & d.type.isin(["B1", "S1"])].copy()
|
||
|
||
print(f"[结构止损] {args.tf} · 一类 {len(d)} 笔\n")
|
||
print("=" * 92)
|
||
print("########## 一、几何：固定 2ATR 止损离结构位有多远 ##########")
|
||
# 入场价到结构极值的距离，用入场根的 ATR 归一（与 walk_exits 同口径）
|
||
d["to_ext"] = (d.entry_px - d.ext_px) * d.dir / d.atr_at_entry
|
||
d["margin_2atr"] = 2.0 - d.to_ext
|
||
print(f"入场价到结构极值 (ATR) 中位 {d.to_ext.median():.2f} "
|
||
f"P25 {d.to_ext.quantile(.25):.2f} P75 {d.to_ext.quantile(.75):.2f}")
|
||
print(f"2ATR 止损在结构位外侧留的余地 (ATR) 中位 "
|
||
f"{d.margin_2atr.median():.2f}")
|
||
inside = (d.margin_2atr <= 0).mean()
|
||
print(f"**止损落在结构位以内（还没到极值就被打掉）的占比：{inside*100:.1f}%**")
|
||
print(" —— 这部分交易，价格连回踩到前低都不用，就已经出局了。")
|
||
|
||
print("\n" + "=" * 92)
|
||
print("########## 二、把止损挂到结构位外侧，多头能不能救活 ##########")
|
||
print("margin = 止损挂在结构极值外侧几个 ATR。对照组是现行的固定 2 ATR。")
|
||
from chanlun import TF_DF
|
||
rows = []
|
||
cache = {}
|
||
for sym in sorted(d.sym.unique()):
|
||
df = fetch_ohlcv(f"{sym}/USDT:USDT", args.tf, args.rows)
|
||
cache[(sym, args.tf)] = TF_DF(df, 1, args.tf).dataframe
|
||
|
||
print(f"目标位口径：{'绝对 3/8 ATR（装得进 11.4 ATR 的线段）' if args.abs_targets else '随止损等比放大（恒定 1.5R/4R）'}")
|
||
for flip in (False, True):
|
||
for label, margin in [("固定2ATR", None), ("结构+0.25", 0.25),
|
||
("结构+0.5", 0.5), ("结构+1.0", 1.0),
|
||
("结构+1.5", 1.5)]:
|
||
gs, rs, cs, ap_, sl_ = [], [], [], [], []
|
||
for sym, x in d.groupby("sym"):
|
||
cdf = cache[(sym, args.tf)]
|
||
x = x.reset_index(drop=True)
|
||
t = pd.DataFrame({
|
||
"entry_idx": x.i_sure.values,
|
||
"direction": (-x.dir.values if flip else x.dir.values),
|
||
"atr_at_entry": x.atr_at_entry.values})
|
||
# 反手时结构位在**盈利**方向，不能拿它当止损；止损改挂在
|
||
# 入场价另一侧同样宽度处，否则两组比的不是同一个东西
|
||
sl = (np.full(len(x), 2.0) if margin is None
|
||
else (x.to_ext.values + margin))
|
||
res = simulate(cdf, t, sl, r_scale=not args.abs_targets)
|
||
ok = res.g.notna().values
|
||
gs.append(res.g[ok])
|
||
rs.append(res.r[ok])
|
||
cs.append(res.c[ok])
|
||
ap_.append((x.atr_at_entry.values / x.entry_px.values)[ok])
|
||
sl_.append(sl[ok])
|
||
rows.append({"方向": "反手" if flip else "原方向", "止损": label,
|
||
"中位宽度ATR": round(float(np.median(
|
||
np.concatenate(sl_))), 2),
|
||
**stats(pd.concat(gs, ignore_index=True),
|
||
pd.concat(rs, ignore_index=True),
|
||
pd.concat(cs, ignore_index=True),
|
||
np.concatenate(ap_), np.concatenate(sl_))})
|
||
print(pd.DataFrame(rows).to_string(index=False))
|
||
print("\n判读：若「止损太紧」是主因，放宽到结构位外侧应让原方向 PF 越过 1。"
|
||
"\n若原方向放宽后仍在 1 以下、而反手始终显著为正，"
|
||
"说明趋势确实在继续，\n那么该做的是反手，加宽止损只是少亏一点。")
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
main()
|