jackyu66gitandCursor
2a59dcb9dc
承接上一条：既然同时开的必然同向，那关键是这批交易比孤立的好还是坏。 11 币 / 1161 笔 / 实盘口径： 真孤立（±5 分钟内无同伴） 763 笔 胜率 65.5% 毛R 0.832 PF 2.83 错开：5 分钟内但不同分钟 240 笔 胜率 82.1% 毛R 1.443 PF 7.31 同一分钟撞在一起 158 笔 胜率 63.3% 毛R 0.777 PF 2.20 必须把两者分开——结论相反，混在一起会得出错误判断。错开的是全样本最好的 一档，同分钟的反而略差于孤立组。机制上：错开 = 行情从某个币扩散开，后发是 对先发的确认；同分钟 = 全市场同时被一个冲击打中，即追高。 簇级复核（±5 分钟合一簇，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，结论不是重复计数撑起来的。多笔簇内 全赢 59.5%、全输 10.1%，簇内风险不可分散但偏度有利。 集中度上两类没差别（整簇同向 99.4%），差别纯在收益。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。 注意：同分钟 vs 错开是看过数据后才划的切法，不是事先定的，208 天 158 个簇 容易切出噪声。当仓位规则用之前必须换一段时间验证。目前只有「扎堆整体更好」 是稳的（簇级也成立）。 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# 缠论信号研究 → 实盘落地：交接文档
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> 最后更新：2026-08-27。写给接手这项工作的下一个 agent。
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> 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
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> `/Users/jack/.cursor/projects/Users-jack-Project-chan/agent-transcripts/`。
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## 0. 一句话现状
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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），
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**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」，
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下一步是写影子交易器实测滑点，而不是继续调参。
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**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，
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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
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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。
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### 1.1 信号生成（三层）
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```
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第一层 小级别(LTF) 自身的中枢 build_htf_zones(cdf, ltf, chan=chan_l)
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第二层 中枢突破后回抽不回，收盘转强 → 入场 find_fast_bsp3(cdf, zones)
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第三层 大级别(HTF) 分型方向必须同向 attach_htf_context(...) 后取 h1_agree == 1
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可选 中枢阶梯方向过滤（顺向推进） z_above / z_below，见 1.4
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```
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用户对「区间套」的定义（务必按这个理解，早期我理解错过）：
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**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。**
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不是大级别中枢突破。
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### 1.2 `find_fast_bsp3` 的当前默认参数
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`research/lib/fast_bsp3.py`：
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| 参数 | 默认值 | 含义与注意 |
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|---|---|---|
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| `scan` | 200 | 中枢成立后向后扫多少根找突破 |
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| `pullback_win` | 30 | 回抽窗口 |
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| `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 |
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| `max_per_zone` | 1 | 同一中枢只做首次入场，见 4.2 |
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| `require_touch` | **False** | 不要求回抽触及中枢边界，见 3.2 |
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`tol=-1` + `require_touch=False` 是当前口径，**滞后 2.2 根**。
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早期默认（`tol=0.003`, `require_touch=True`）滞后 5.8 根，年化从 906% 掉到 370%。
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新旧差异已完整量化在 step34（tol 扫描）与 step33（`require_touch`）里，
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旧口径的原始输出已清理——**不需要它，也不要回到旧口径**。
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### 1.3 交易执行口径
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```python
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SL, TP, MAX_BARS = 1.5, 3.0, 48 # ATR 倍数止损/止盈 + 超时根数
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run_trades(cdf, entries, SL, TP, MAX_BARS, fee=..., entry_delay=1)
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```
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- **入场：信号次根开盘价**（`entry_delay=1`），不是信号根收盘价
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- 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）
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- ATR 取信号根的值（`atr[sig_idx]`），不是入场根
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> ⚠️ **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。
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> 本文档所有历史数字仍是 TP=3.0 口径，**改口径前不要混用**。
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#### 成本模型：不是一刀切的 5bp（用户 2026-08-27 指出）
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用户指出「只有开仓才是 taker」。对了一半——**止盈挂限价确实是 maker，
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但止损是 stop-market，成交时仍是 taker**（做成 stop-limit 会有急跌不成交的
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风险，那种损失远大于省下的费）。所以按出场原因分别计费。
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**实际费率档位（用户 2026-08-27 给的，单边）：返佣前 taker 0.040% /
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maker 0.016%，API 返 50% → taker 2.0bp / maker 0.8bp。**
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| 环节 | 性质 | 单边费率 |
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|---|---|---|
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| 入场（次根开盘市价） | taker + 滑点 | **2.0bp** |
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| 止盈（限价被动成交） | **maker，无滑点** | **0.8bp** |
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| 止损（stop-market） | taker + 滑点 | 2.0bp |
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| 超时（到点市价平） | taker + 滑点 | 2.0bp |
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> ⚠️ **step41/42 首轮跑的时候这里写的是 taker 3.0 / maker 1.0bp**，
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> 隐含「原始 taker 6bp、返 50% 得 3bp」的错误前提。真实原始是 4bp。
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> **方向是保守的**——taker 高估了 50%，所以那两步跑出来的净收益、
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> 滑点余量、均R 全部偏低，不是偏高。`exit_model.py` 已改成实际值，
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> 但**本文档里凡是标注「旧费率 3/1bp」的数字尚未逐条重算**。
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`SL1.5/TP3/48根` 1m 样本外实测（止盈成交占 60%）：
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| 口径 | 平均成本 | 说明 |
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|---|---|---|
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| 全 taker 双边 | 8.00bp | 最早的口径，双重高估 |
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| 混合费率 @ 3/1bp | 6.20bp | step41/42 首轮 |
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| **混合费率 @ 实际 2/0.8bp** | **2.00bp** | 当前 |
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| 研究口径 固定 5bp | 5.00bp | §2 那批老数字 |
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**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。
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实现在 `research/lib/exit_model.py`，step41/42 共用。
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**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），
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而且第一批必然是止盈成交，所以分批在成本上还占便宜。
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### 1.4 阶梯过滤（顺向推进）
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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。
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```python
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pg, pdn = z["zg"].shift(), z["zd"].shift()
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z["z_above"], z["z_below"] = z["zd"] > pg, z["zg"] < pdn
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push = z_above if direction == 1 else z_below
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```
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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
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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）。
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### 1.5 各级别的确切配对
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| 小级别 | 大级别(h1，做同向过滤) | 备注 |
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|---|---|---|
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| 1m | **5m** | step23 的配置是 `1m:5m:15m`，15m 只记录不过滤 |
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| 5m | **30m** | 统计量最强 |
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| 15m | **1h** | |
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| 30m | **2h** | 单笔质量最高 |
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## 2. 最优配置与核心数字
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### 2.1 级别矩阵（step28，同向+阶梯，3 币）
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| 组合 | 笔数 | 胜率 | 中位 | PF | t值 |
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|---|---|---|---|---|---|
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| **5m/30m** | 1321 | 53.1% | +0.31% | 1.98 | **10.16** |
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| **30m/2h** | 258 | 65.1% | +1.65% | **3.41** | 8.51 |
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| 5m/15m | 1292 | 51.7% | +0.24% | 1.82 | 8.84 |
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| 15m/1h | 467 | 56.5% | +0.74% | 2.46 | 7.96 |
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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。
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### 2.2 跨品种样本外（step37）— 最有说服力的一项
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参数一个没动，拿 8 个完全没参与调参的币验证：
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| 分组 | 笔数 | 年笔数 | 胜率 | 中位 | PF | t值 | 剔10%PF |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| 样本内(BTC/ETH/SOL) | 2309 | 334 | 61.4% | +0.531% | 2.86 | +19.11 | 1.77 |
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| **样本外(8 个新币)** | 5859 | 884 | 62.9% | +0.592% | **2.73** | **+28.50** | 1.66 |
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逐币最弱的 XRP 仍是 PF 2.21 / t 7.64。**没有一个币是负的。**
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### 2.3 收益量级——务必用正确口径（step35 第 5 节）
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这一条最容易被误读，历史上我自己也一度报错过口径：
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| 口径 | 年化 | 回撤 | Sharpe |
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|---|---|---|---|
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| A 1%风险+20倍上限+复利 | +1323.8% | 8.1% | 10.38 |
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| B 1%风险+20倍上限+不复利 | +270.0% | 8.4% | 10.38 |
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| **C 固定名义1倍+不复利** | **+194.7%** | 8.4% | 7.95 |
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| D 固定名义3倍+不复利 | +584.1% | 25.2% | 7.95 |
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**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。
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平均单笔杠杆 2.1x（中位 1.8x）。
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**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
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### 3.1 没有未来函数（step38，最要紧的一项）
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担心的是 `incremental.py` 里那句注释：「最后一笔 is_sure 允许收回」——
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中枢生效时刻 `available_ts` 取自笔的 `sure_time`，而那是全量重算得出的。
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做法：对每个信号只喂到该根为止的数据（窗口 4000 根），重跑
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`TF_DF → 中枢 → fast_bsp3`，看信号是否真的在那一刻存在。
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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%。**
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偏移中位 +0.0 根。回测口径可信。
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### 3.2 滞后是收益的第一驱动（step34）
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| 口径 | 笔数 | 滞后(根) | 胜率 | PF | 年化 | Sharpe |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| **禁用跳过(现用)** | 2309 | **2.2** | 61.4% | 2.86 | +906.1% | 9.02 |
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| tol 0 | 2214 | 2.7 | 60.4% | 2.74 | +731.3% | 8.43 |
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| tol 0.1% | 2134 | 3.6 | 58.7% | 2.64 | +569.8% | 7.65 |
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| tol 0.3%(旧默认) | 2045 | 5.8 | 55.4% | 2.37 | +370.4% | 6.30 |
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| tol 1% | 1561 | 9.9 | 48.3% | 1.88 | +112.0% | 3.53 |
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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。
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### 3.3 其余已排除的偏差
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- **中枢生效时刻**（step36 §1）：0% 走 `end_time` 回退分支，全部用 `sure_time`
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- **多空对称**（step36 §3）：做多 PF 3.12 / t 14.77，做空 PF 2.62 / t 12.27
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→ 不是单纯吃加密货币的上涨 beta
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- **时间样本外**（step36 §4）：2019~2022 挑参数，2023~2026 验证 →
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PF 从 3.31 降到 2.44，t 仍 12.29。有衰减但成立
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- **滑点脆弱性**（step35 §1）：加到 +30bp 仍 PF 1.73 / t 10.15
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- **入场后移**（step35 §2）：后移 1→4 根平滑衰减（PF 3.18→2.53），
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未来函数会呈断崖，这里没有
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- **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，
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有仓位时间仅 8.6%
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> ⚠️ **「各笔基本独立」这句原来说得太满，已修正。** 低并发确实成立，
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> 但那只说明「时间上不重叠」，不等于「统计上独立」——见下方 3.31。
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#### 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）
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分批出场把平均持仓从 9.9 根拉到 29 根，并发必须重算：
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| 出场 | 范围 | 平均并发 | 有仓位时间 | 峰值并发 |
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|---|---|---|---|---|
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| 旧 SL1.5/整仓TP3/48 | 8 币组合 | 0.043 | 4.0% | 6 |
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| **新 SL2/分批→8/留损2/48** | 8 币组合 | **0.120** | **10.2%** | **6** |
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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。
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**信号在时间上扎堆，且方向高度一致：**
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- ±5 分钟内有其他币信号的占 21.6%，±30 分钟 39.6%，±60 分钟 49.6%
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- 同一小时内有 ≥2 个币发信号的时段占 20.9%（2262 个小时），
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**其中 92.7% 方向完全一致**，完全对冲的只有 5.8%
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||
**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
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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。
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但它有两个后果：
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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
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（t 值 43 以上），但「各笔基本独立」不再是准确说法
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||
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。
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**仓位不能按「1% 风险 × N 个币」线性放**——峰值 6 仓 × 92.7% 同向，
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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。
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要设并发上限，或按当前并发数缩放单仓风险。
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||
§10 里「保证金约束未建模」那条在扩币前必须先做
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> 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，
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> **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，
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> 只是不能再指望「加币能降回撤」。
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**11 币全样本复核（step48，2026-08-28）**：1161 笔 / 208 天 / 实盘口径。
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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。
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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。
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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**——
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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：
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> 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%）。
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**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。**
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名义 3 个仓位，实质是 3 倍单向敞口。两条推论：
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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。
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「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
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||
2. **并发上限要按「同向净敞口」设，不能按「仓位个数」设。**
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同时开的必然同向，限「最多 3 仓」等于允许 3 倍单向敞口
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**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，
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**两者结论相反**，混在一起会得出错误判断。
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| 分组 | 笔数 | 胜率 | 毛R | PF | 余量bp |
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|---|---|---|---|---|---|
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| 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
|
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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
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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。
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||
簇级复核（±5 分钟合一簇，每簇算一个观测，排除重复计数）：
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||
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。
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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%
|
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—— 簇内风险不可分散，但偏度有利（赢的簇是输的簇的 6 倍）。
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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%）。
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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。**
|
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> ⚠️ **「同分钟 vs 错开」是看过数据之后才划的切法，不是事先定的。**
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> 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
|
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> 时间验证。** 目前可确定的只有「扎堆整体更好」（簇级也成立）；
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||
> 「好处全集中在错开那一档」尚待样本外确认。
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**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
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（与 §5.3「2026 只剩 4.2%」一致）。实际可用是 10 个币，不是 11 个。
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逐币每天笔数：DOGE/AVAX/SOL 约 0.66，BTC/LTC 0.45，BNB 0.31，TRX 0.02。
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#### 3.32 多空对称：这不是伪装成策略的 beta
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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，
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但**这个策略不是市场敞口**（1m，8 币样本外，门控后）：
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| 方向 | 笔数 | 占比 | 胜率 | 净bp | PF | 均R | t值 |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| 做多 | 7057 | 50.7% | 71.2% | 35.4 | 4.05 | 0.968 | 43.0 |
|
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| 做空 | 6872 | 49.3% | 71.9% | 40.5 | **4.40** | **1.006** | 43.4 |
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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**。
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分年更决定性——若是 beta，2021 年做空该被打爆：
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| 年 | 多 均R / PF | 空 均R / PF | 空头占比 |
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|---|---|---|---|
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| 2021 大牛 | 1.019 / 4.45 | **1.116 / 5.34** | 46.5% |
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| 2022 熊 | 0.901 / 3.85 | 0.962 / 4.07 | 53.8% |
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| 2026 熊 | 0.863 / 3.33 | 0.793 / 3.42 | 55.9% |
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**2021 年做空的 PF 5.34 是整张表最高的一格**，七年里没有一年、
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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%），
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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。
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#### 3.33 扩币的筛选标准（两条方向相反的约束）
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1. **ATR 分布对门控阈值**（当前 8bp）——够不够扛住固定成本
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2. **流动性 / 盘口价差**——滑点能否压进预算
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**两条都是及格线，不是「越高越好」的排序依据。**
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⚠️ **「那就做 ATR 最大的」是错的**，两个方向都不支持：
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**币内**（每个币按自己的 ATR 分位）——严格单调，高 ATR 时刻更差：
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| 币内 ATR 分位 | 净均R | R夏普 |
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|---|---|---|
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| 最低 20% | **1.040** | **0.690** |
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| 40-60% | 0.982 | 0.655 |
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| 最高 20% | **0.878** | 0.599 |
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ATR 飙升往往意味着行情已走过头，噪声大、容易反抽。
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（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。）
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**跨币**——看似正相关（ATR vs 净均R r=+0.684），但**剔除 BTC 后掉到 +0.469**，
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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，
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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，
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把它的低 ATR 与低 R 读成因果是过度拟合一个点。
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**ATR 唯一真正提供的是 bp 余量**（r=+0.85，剔 BTC 后仍 +0.85）。
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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，
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余量高就能扛更多滑点），但不代表 ATR 高的币「更赚」。
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⚠️ **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；
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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。
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||
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。
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现有 11 币的实际情况：BTC ATR 中位 2026 仅 6.5bp、门控刷掉 58.5%、
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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。
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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**
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就能排掉大半。
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||
⚠️ **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、
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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。
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||
要保持这个性质，得留一批筛完不看、直接进实盘验证。
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||
#### 3.34 组合最优解：选币的杠杆很小，币数的杠杆在前 6 个
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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）：
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| 币数 | 最优子集夏普 | 增量 | 年化R | 若信号独立应有 | 捕获比例 |
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|---|---|---|---|---|---|
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| 1 | 9.94 | — | 323 | 9.94 | 100% |
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| 2 | 13.15 | +3.21 | 611 | 14.06 | 94% |
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||
| 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%** |
|
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|
||
**三条结论：**
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||
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。）
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| | 时间加权均并发 | 有仓时间占比 | 有仓时均并发 | p99 | 最大 |
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|---|---|---|---|---|---|
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| 全样本 11 币 | 0.15 | 12.3% | 1.24 | 2 | 9 |
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| 2026 11 币 | 0.11 | 9.1% | 1.26 | 2 | 8 |
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|
||
**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
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的同向假设做限额，但那是尾部风控，不是容量约束。
|
||
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||
⚠️ **上表夏普只扣手续费、未扣滑点，绝对值虚高（年化 20 不可信），
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||
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）**。
|
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#### 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 ⚠️
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||
**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。
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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：**
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| ATR 桶 bp | 中位杠杆 | 中位名义额（10万本金、每笔冒1%） | 预算 bp |
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|---|---|---|---|
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| 8-12 | 5.0x | **$502,029** | **13.7** |
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| 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 ⚠️
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||
|
||
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）：
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| 币 | 价差bp | ask深度 | $300k冲击 | 回测预算 | **净预算** | 冲击占预算 |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| SOL | 0.09 | $3.3M | 2.82 | 28.3 | **25.5** | 10% |
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||
| 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 |
|
||
|---|---|---|---|---|---|
|
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| 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：
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||
| 品种 | Bitget信号 | Binance信号 | 同根重合 |
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|---|---|---|---|
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| 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。**
|
||
|
||
### 3.4 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% |
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**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：
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| 出场 | 胜率 | 均收益 | 中位 | PF | t值 | 剔10%PF | 均持仓 |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| tp3（现用） | 62.6% | +0.559% | +0.588% | 2.71 | +28.31 | 1.64 | 11.2 |
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| 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 |
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|
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- **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
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- 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
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- t 值在 tp5 见顶（+29.36）后走平，tp6/tp8 靠的是越来越薄的右尾
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- 基线复现校验：step41 的 tp3 = 5859 笔 / PF 2.71 / t +28.31 / 剔10% 1.64，
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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
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假定止损先到），说明对比是在正确基线上做的
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**代价不是零**：胜率 62.6%→56.5%，中位 +0.588%→+0.485%（过半单子变差，
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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**，
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§3.3 的并发数据需重算。心理上也更难拿。
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#### 分批离场更优（用户提的方案，改一处后成立）
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用户方案：到 3 ATR 平一半 + 止损移到开仓价，剩下跑到大目标。
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**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
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||
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**：
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样本外 5859 笔，初始 SL1.5、分批→8 ATR、48 根：
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| 剩余半仓止损位 | 净均收益 | 中位 | PF | t值 | 剔10%PF |
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|---|---|---|---|---|---|
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| 保本损（0） | +0.611% | +0.420% | 2.81 | +25.66 | 1.50 |
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| 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**：
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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%。
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||
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**。
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|
||
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。
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||
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。
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||
|
||
**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
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（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
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高 TP 的价值——同一批单子在整仓 TP5 下会变成 −1.5 ATR 的亏损。
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#### 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
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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，
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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。
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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：
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| 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) |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| 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、
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||
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
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||
- **SL=1.5 期望值最高**（均R 1.023），**SL=2.0 风险调整最好**
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||
（R夏普 0.638、回撤 6.4%、Sharpe 11.35，样本内外一致）
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||
- 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**
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- 按剔10%PF 排全网格，前 14 名全是 SL=2 的分批配置，
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||
第一名 `SL2 分批→8ATR 留损2 48根`：剔10%PF 2.26（现用 1.59）、
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||
净 +0.920%、PF 3.84、滑点余量 61.79bp（现用 40.05bp）
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||
- 该配置样本外 **8/8 币、7/7 年**对现用全面提升，无例外
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> 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，
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> 严重虚高，**故意不记录**。只有回撤、Sharpe、R 这些比值可以横向比。
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#### 换成实际费率（2/0.8bp）后：几乎没变
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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
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（feather 存的是毛收益+出场原因，不必重跑模拟）：
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| 组 | 口径 | 平均费 | 净均收益 | 余量bp | 剔10%PF | 均R |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| 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 |
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||
| 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 |
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**结论一个都没变，量级也没变**（余量动了 2%）。原因还是那条：
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成本固定在 bp、目标随 ATR 缩放，所以**费率只对 1m 有杠杆**——
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同一次改动在 1m 上把均R 抬了 8%，在这里只有 2%。
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#### ATR 门控在这三条腿上是惰性的
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1m 上有效的 `ATR ≥ 8bp` 门控（见 5.3），搬到这里几乎不触发：
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| 级别 | ATR中位 | <8bp 占比 | 门控后保留 | 均R 变化 |
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|---|---|---|---|---|
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| 5m | 33.6bp | 2.60% | 97.4% | 1.007 → 1.006 |
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||
| 15m | 60.2bp | 0.16% | 99.8% | 0.995 → 0.992 |
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| 30m | 82.5bp | 0.00% | 100% | 0.947 → 0.947 |
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||
**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：
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`ATR ≥ 5 + 1.1 × taker费(bp)`，当前费率下即 ≥ 8bp。
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它只在 1m 上真正起作用（那里 21.5% 的信号在阈值以下）。
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## 4. 已验证无效 / 不要重做的方向
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| 方向 | 结论 | 出处 |
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|---|---|---|
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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||
| 同一中枢重复入场（二次、三次） | 质量骤降，**只做首次** | step25 |
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| 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 |
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||
| 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 |
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||
| **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 |
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||
| **`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 |
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| 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
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### 5.1 交易所：这是当前最大的未决项 ⚠️
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用户实际用 **Bitget**（`手续费.xlsx` 在项目根目录）：
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| VIP | maker | taker | 升级门槛(月交易额) |
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|---|---|---|---|
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| 1 | 0.020% | 0.060% | 0 |
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| 2 | 0.016% | 0.040% | $3M |
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| 3 | 0.014% | 0.0375% | $20M |
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返还比例：**手动 60%、API 50%**。
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**框架支持情况（已查证，2026-08）：**
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| 框架 | Bitget 永续 | 说明 |
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|---|---|---|
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| 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 |
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||
| **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 |
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**用户最后问的就是「还有没有其他框架支持 Bitget」，答案是 Hummingbot——
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||
这个问题还没得到他的回应，需要先确认交易所再定框架。**
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其他信息：Hummingbot V2 的 `PositionExecutor` 结构恰好匹配我们的
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「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`
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（Hyperliquid），而 Hyperliquid 在 freqtrade 和 Nautilus 都是原生支持的。
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### 5.2 网络：Bitget 必须走代理 ⚠️
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```
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直连 失败 NetworkError: bitget GET https://api.bitget.com/api/v2/spot/public/coins
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代理 OK 2.39s (http://127.0.0.1:7897)
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```
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盘口实测（BTC/USDT:USDT 永续）：bid 79492.7 / ask 79492.8，
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**价差仅 0.01bp，100 档深度**。即时价差成本可忽略。
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**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。
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||
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。**
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||
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||
### 5.3 1m 那条腿的经济性（用户的核心问题）
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||
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」。
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1m 同向信号实测：**3578 笔 / 2.28 年 / 3 币 = 524 笔/年/币，
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||
毛均收益 +0.0991%，胜率 54.2%，平均持仓仅 8.3 分钟。**
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||
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||
按 Bitget 真实费率算滑点预算：
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||
|
||
> ⚠️ **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
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||
> （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。
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||
| 档位 | 双边费率 | PF=1 滑点上限 | t>2 实用上限 |
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|---|---|---|---|
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| 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%）：
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| 级别 | 笔数 | 毛均收益 | 平均持仓 | 滑点余量 |
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|---|---|---|---|---|
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| **1m** | 3578 | +0.0991% | 8.3 根 | **3.91bp** |
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||
| 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。**
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||
|
||
> **重要判断：1m 若失败，绝不能拿它去否定 5m/30m。**
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||
> 三条腿的成本敏感度不在一个量级上。
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|
||
#### ⚠️ 上面的 3.91bp 已被 step42 推翻：那是 30m 的参数套在 1m 上量出来的
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||
|
||
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：
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||
| 级别 | MFE 中位 | ≥6 ATR | ≥10 ATR |
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||
|---|---|---|---|
|
||
| **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。）
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||
|
||
#### 1m 全网格重测（step42，11 币 × 7 年，25476 笔）
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||
|
||
> ⚠️ 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**。
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||
|
||
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。**
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||
|
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样本外（8 个未调参币，17734 笔）：
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| 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 |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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||
| 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，
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||
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。）
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||
|
||
- **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，
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||
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：**
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||
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| 初始SL | 保本损(0) | 留损0.5 | 留损1 | 留损1.5 | 留损2 |
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|---|---|---|---|---|---|
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||
| 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。**
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||
|
||
`余量bp` 与 `当年 ATR 中位数` 的跨年相关系数 **r = +0.989**（n=7）。
|
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||
| 年 | ATR中位 | 毛bp | **毛/ATR** | 余量bp(旧费率) | 均R |
|
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|---|---|---|---|---|---|
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| 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
|
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按信号根 ATR 分桶看**毛** R（零成本口径），结论与直觉相反：
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| ATR桶 | 毛R | 净R @2/0.8bp | 净R @6/2bp |
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|---|---|---|---|
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| <6bp | **1.156** | — | 0.025 |
|
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| 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：
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| 单边 taker | 最优 ATR 阈值 |
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|---|---|
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| 0（假想） | 5bp |
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| 1.5bp | 8bp |
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| 3bp | 9bp |
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| 6bp | 12bp |
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大致 `阈值 ≈ 5 + 1.1 × taker费(bp)`，亚线性。
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|
||
#### 实际费率（2/0.8bp）下的最终口径——**决策用这一版**
|
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| 口径 | 笔数 | 平均费 | 净bp | 余量bp | PF | 剔10%PF | 均R | R夏普 |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| 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）：
|
||
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| 年 | ATR中位 | 无门控余量 | 门控余量 | 保留% | 笔/周 | 剔10%PF | 均R |
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||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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||
| 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 |
|
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|---|---|
|
||
| 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 |
|
||
|---|---|---|
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||
| 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：
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> 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」
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> 为目标的改动，都要先测毛 R，**不能只测重画率或滞后**。
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> §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。
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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
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15.19bp 基本吻合——两条独立路径得到同一个数，该预算值可信。
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脚本 `research/step47_avail_bi_ab.py`；开关在 `chanlun/analysis/fast_bsp.py`
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的 `AVAIL_BI_INDEX`（环境变量 `CHAN_AVAIL_BI`），**默认 −1，保持现行口径**。
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### 5.5 增量更新已验证：一致且快 12 倍（2026-08-28）
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`pipeline/builders/incremental.py` 此前一直标着「需重新验证」。已验完。
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**一致性：400 根、每 20 根与全量重算对拍一次（共 20 次），
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笔数 / 中枢 zg·zd / 信号 entry_idx 全部相同，无漂移。**
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**耗时（本机 arm64 单线程，1m 2000 根窗口）：**
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| 环节 | 增量 | 全量重算 | |
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|---|---|---|---|
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| TF_DF / `append_bar` | 14.0ms | 192.5ms | |
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| 中枢 + `find_fast_bsp3` | 7.6ms | 10.1ms | |
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| **1m 侧合计** | **21.7ms** | 202.6ms | 9.3x |
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| 5m 侧（`append_bar` 7.1 + 分型线 2.9） | 10.0ms/次 | 84.4ms | 每 5 根一次 → 摊 **2.0ms** |
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| **完整一根** | **≈24ms** | **286ms** | **≈12x** |
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⚠️ **必须定期重建窗口，否则增量的优势会被自己吃掉。**
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`append_bar` 不是 O(1)——`pd.concat`、`add_indicators`、`cal_bi_list` 三处
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仍是全量 O(n)，而 dataframe 只增不减：
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| | 1200 根后行数 | 中位 | 前100根 → 后100根 |
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|---|---|---|---|
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| 不裁剪 | 3200 | 16.3ms | 13.9 → **19.4（+40%）** |
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| **每 500 根重建** | 2199 | 14.4ms | 14.2 → **14.0（持平）** |
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`IncrementalBuilderMixin` 没有裁剪接口，做法是**每约 500 根用最近 2000 根
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重新 `init_stream`**。单次约 192ms，摊到每根 0.4ms，可忽略。
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||
**下一个数量级的线索（用户 2026-08-28 指出）**：`add_indicators`
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||
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，
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||
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。
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||
|
||
> 后续实测（见 §5.6）**推翻了这条线索的份量**：`add_indicators` 只占全量
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||
> 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。
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||
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||
**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**。
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||
|
||
> 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。
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||
>
|
||
> **§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 |
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||
> |---|---|---|---|
|
||
> | 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。**
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||
|
||
> 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
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> 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。
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> 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。
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### 5.6 引擎提速 2.6~3.6x，逐位一致（2026-08-28）
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先建了 `step46_engine_parity.py` 作为安全网：对 5 个用例（BTC 1m/5m、ETH 5m、
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SOL 15m、XRP 30m，各 2 万根）固化 klc/笔/中枢/信号/被消费列的哈希。
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**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，
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而 HANDOFF 全部数字都绑在当前实现上。
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三处改动，每处都过了对拍：
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| 改动 | 原因 | 效果 |
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|---|---|---|
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| `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 |
|
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| `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 |
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| 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 | — |
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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
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状态机（这些只服务 `bsp_list` 和 web 展示，笔与中枢不依赖）。
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**已验证 lean 与 full 的笔/中枢/信号在 5 个用例上完全一致。**
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结果（2 万根 5m）：**full 1946 → 754ms（2.6x），lean → 543ms（3.6x）**。
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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）。
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验证做了四层，每改一处都重跑：
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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
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2. **lean ≡ full**：笔/中枢/信号在 5 个用例上完全相同
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3. **增量路径**：`init_stream` + `append_bar` 追加 150~200 根 vs 全量重建，
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||
lean/full 两种模式都逐位一致
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4. **web 冒烟**：真实 HTTP 请求，`bsp_list` 168 / `seg_list` 177 / `zs_list` 17 /
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`klc_trend` 齐全
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**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，
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||
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。
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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，
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说明提速不随规模衰减。复现：
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```bash
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git stash push -- chanlun/
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python step46_engine_parity.py --save --rows 200000 --out step46_baseline_big.json
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git stash pop
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python step46_engine_parity.py --check --rows 200000 --out step46_baseline_big.json
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```
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关键认识订正：
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- **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
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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。
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||
- **`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，
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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，对 800ms 告警线有 25 倍余量。
|
||
**继续优化只对研究吞吐有意义。**
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剩余热点（lean、8 万根口径）：`cal_trend` 与 `set_indicators_from` 各约 0.36~0.59s。
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`cal_trend` 不能跳过——`bi.py:221` 读 `klc.trend`，笔的计算依赖它；
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它带序列状态（`last_trend` + 近 5 根窗口），向量化风险高，收益约 20%，暂不做。
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## 6. 接下来要做的事（按优先级）
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### ~~第 1 步：跑完 step39，确定实时窗口~~ ✅ 已完成
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**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。**
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完整输出在 `research/out/step39.log` 与 `step39_pit_1m.csv`，无需重跑。
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（若日后要重跑：`python research/step39_pit_1m.py --symbols BTC,ETH,SOL
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--probe 60 --workers 3`，约 4 分钟。瓶颈不在窗口重建，而在 `run_one` 开头
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那次 120 万根 1m 的全量 `TF_DF`。）
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### ~~第 2 步：向用户确认交易所~~ ✅ 已定：Bitget + Hummingbot
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他已选定**先只上 1m**（在我问「先从哪条腿落地」时选的 `1m_first`）。
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#### 延迟已实测完成（2026-08-27，服务器侧）
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四路对照（宿主机 ccxt.pro / 宿主机原始 WS / 容器原始 WS / 容器 Hummingbot，
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同一批 K 线对齐），把最初测到的「Hummingbot 慢 1030ms」拆开了：
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- 容器网络 2~18ms
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- **Hummingbot 自身处理开销 −10~−30ms（不慢反快）**
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- 剩下 1350~1480ms 全在上游连接器的一个 bug 上
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**Bug**：Bitget 换根时推的是带两根 K 线的消息 `[上一根, 新一根]`，
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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
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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。
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**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，
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||
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**：
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前面的就地写回，最后一根交基类 append。
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20 分钟 / 60 根配对验证：
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| 币 | 上游 lag | 补丁后 lag | 上游漂移 | 补丁后漂移 |
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|---|---|---|---|---|
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| BTC | 1454ms | **547ms** | 0.81bp | **0.50bp** |
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| 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。
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||
|
||
#### 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：
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||
|
||
- 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：
|
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|
||
```
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||
每根 1m 收盘 → 拉最新 K 线 → 算信号（窗口取第 1 步的结论）
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||
→ 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
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||
```
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||
|
||
**必须把时间戳拆开记录**，否则不知道该优化哪里：
|
||
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| 时间戳 | 含义 |
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|---|---|
|
||
| `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。
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||
|
||
**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：
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||
- 数据格式必须与 `lib/data.py` 一致：`timestamp`(int64 ms), `date`(tz
|
||
Asia/Shanghai), `open/high/low/close/volume`
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||
- 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
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/ 48 根超时），出场同样记录真实盘口
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||
- 状态要落盘，重启不能丢
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||
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||
### 第 4 步：根据滑点结果决策
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~~旧阈值（2.5 / 3.9bp）已作废~~：那是 TP=3.0、全 taker、原始费率记错
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三重错误叠加出来的，见 5.3。**新判据如下。**
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前提：1m 用自己的出场参数（`SL2 / 3ATR减半 / 留损2 / 目标8ATR / 48根`）
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||
+ `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。**
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||
低波动环境是当前状态，不是尾部情形。
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||
|
||
| 实测滑点（每条 taker 腿） | 判断 |
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|---|---|
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| ≤ 5bp | 1m 可行，各年份都有厚余量，进真实 dry run |
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| 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 |
|
||
|
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**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：
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||
- 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，
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**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）
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### 第 5 步（后续）：1m 与 5m 分实例
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用户问过「1m 和 5m 分成两个实例跑呢？」——**对，而且是硬要求**：
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freqtrade 一实例只能一个 timeframe；另有资金池隔离、统计独立、
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API 限流风险隔离三个好处。
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⚠️ **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
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（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。
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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
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### 7.1 数据
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- 位置：`data/binance/futures/{SYM}_USDT_USDT-{tf}-futures.feather`
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- BTC/ETH/SOL：全周期 1m~1w，2172~2543 天
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- 另有 8 个样本外币种（BNB/XRP/DOGE/ADA/AVAX/LINK/LTC/TRX）：
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**48 个文件已全部校验，2020~2026-08-26，零缺口零重复**
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- 读取统一走 `research/lib/data.py` 的 `fetch_ohlcv(symbol, tf, limit)`，
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本地优先，回落到 `https://provider.jackyu66.com`（该服务只有 BTC/ETH/SOL，
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且小周期仅 90 天，别指望它）
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### 7.2 代理
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本地代理 `127.0.0.1:7897`。Binance 和 Bitget 的 API 都需要它。
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### 7.3 已修过的两个 bug（别再踩）
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1. **时间戳精度**（`lib/data.py`）：不能用 `date.astype("int64")//10**6`，
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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
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会把时间戳砸平，再被 `drop_duplicates` 删掉九成数据。
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正确写法：`(date - pd.Timestamp("1970-01-01", tz="UTC")) // pd.Timedelta("1ms")`
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2. **相邻中枢撞同一 entry_idx**：会让下游 `set_index("entry_idx")` 抛
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`InvalidIndexError`。已在 `find_fast_bsp3` 末尾按
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`["entry_idx","occ","zone_i"]` 排序后 `drop_duplicates("entry_idx")` 去重。
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### 7.4 跑长任务的注意事项
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- 用 shell 工具的原生后台执行（`block_until_ms=0`），
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**不要用 `nohup`**——早期用 `nohup` 的后台任务多次莫名消失
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- 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
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都要预留时间
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- 多进程用 `ProcessPoolExecutor`，记得在子进程里重新
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`sys.path.insert` 并 `warnings.filterwarnings("ignore")`
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- 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
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### 8.1 研究库 `research/lib/`
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| 文件 | 作用 |
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|---|---|
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| `data.py` | 数据层，本地 feather 优先 |
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| `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 |
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| `nested_level.py` | `build_htf_zones` 同样移入引擎并转发；`annotate_position` 仍在本地 |
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| `nested_bsp.py` | `htf_fx_timeline` / `attach_htf_context`：区间套上下文。
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`confirm_ts` 已 `+period` 修正 K 线收盘时刻 |
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| `fx_signal.py` | 分型信号提取与背驰 |
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| `breakout.py` | 事件驱动回测。`run_trades` 支持 `entry_delay`/`slippage`/
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`boost_dir`（动态止盈，已验证无效） |
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### 8.2 缠论引擎 `chanlun/`
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- `TF_DF(df, 1, tf)` 是入口，`.dataframe` 拿到含缠论标注的 DataFrame
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- `analysis/fast_bsp.py`：**核心**，自研第四类买卖点 B4/S4（滞后 2.2 根），
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2026-08-27 从 `research/lib/` 搬来，回测与 web 图表现在共用同一份代码。
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搬运时逐条比对过 BTC/ETH/SOL × 15m/30m 六组，中枢与信号完全一致。
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**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
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（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。
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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
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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%，
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是系统性反向样本，不是滞后造成的衰减
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除 `find_fast_bsp3` / `build_htf_zones` 外，还有过滤用的 `add_zone_ladder`
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（中枢阶梯，§1.4）与 `htf_fx_timeline` / `attach_htf_agree`（区间套同向，§1.1 第三层）
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- `pipeline/builders/fast_bsp.py`：`TF_DF.cal_fast_bsp()`，把上面那套包成
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`ChanFastBSP`（类型 `Chan_BSP_TYPE.B4/S4`）。大级别由同一份 df 重采样得到，
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配对表 `FAST_BSP_HTF_PAIR` 就是 §1.5 那张表。
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**不在 `init_TF_DF` 里默认计算**，要显式调用
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- web 端：`/api/analyze` 返回 `fast_bsp_list` / `element_fast_bsp_list` /
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`sub_sub_fast_bsp_list`，每条带 `htf_agree` 与 `ladder_ok` 两个过滤标志。
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图上深色 B4/S4 = 两个标志都满足，浅色 = 未通过过滤
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- `pipeline/builders/incremental.py`：增量更新（`init_stream` / `append_bar` /
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`replace_last_bar` / `rebuild_bi_zs`）。**注释写明「最后一笔 is_sure 允许收回」**，
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这是 step38 要验证的那个隐患（已证实无影响）。
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实盘若要用增量而非全量重算，需重新验证
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- `pipeline/orchestrator.py`：`TF_DF` 方法的门面
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- `web/`：图表与分析服务，**无下单/订单管理功能**，实盘用不上
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### 8.3 实验索引
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| step | 一句话 |
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|---|---|
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| 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） |
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| 15~18 | 区间套雏形；`fast_bsp3` 诞生（降滞后） |
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| 19~20 | 级别配对批量扫描 + 并行化 |
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| 21 | 最优配置的尽调（尾部依赖、成本敏感） |
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| 22 | 执行压力：收盘价 vs 次根开盘、滑点 |
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| 23 | **费率分档 + 刷量测算**（1m 经济性的数据来源） |
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| 24 | 信号聚簇：同一大级别分型下的多信号是否独立（是） |
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| 25 | 同中枢重复入场（只做首次） |
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| 26 | **中枢阶梯序列**（趋势 vs 盘整，印证缠论定义） |
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| 27 | 动态止盈（无效） |
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| 28 | **全级别矩阵**（最优配置来源） |
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| 29 | 信号漏斗诊断 + 参数敏感性 |
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| 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） |
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| 32 | **消融研究**（alpha 来自中枢上下文，非触发动作） |
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| 33 | `require_touch=False` 的影响（显著提升） |
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| 34 | **tol 扫描**（滞后与收益严格单调） |
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| 35 | **高收益审计**（口径、滑点、并发） |
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| 36 | 偏差审计（生效时刻、多空、时间样本外） |
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| 37 | **跨品种样本外**（8 个新币） |
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| 38 | **时点重建**（无未来函数） |
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| 39 | **1m 时点重建 + 窗口扫描**（2000 根窗口饱和） |
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| 40 | 第四类买卖点的过滤消融（web 端原始 vs 过滤） |
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| 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 |
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| 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 |
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输出都在 `research/out/`。**2026-08-27 清理过一轮**：step1~20 的输出（早期方法论
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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。
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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
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- **用中文回复**（用户规则）
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- 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、
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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**
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- 他反复强调**不要再调参**，要落地验证
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- 他讨厌长时间等待，早期多次问「还在跑吗」「好了吗」。
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长任务要后台跑并主动汇报进度，不要让他干等
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- 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
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- [x] **step39**：1m 时点重建 + 窗口扫描 → **2000 根窗口饱和，计算 0.20s，
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假阳性 0%，1m 回测口径可信**
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- [ ] **对齐 step23 与 step42 的 1m 数字**（3.91bp vs 11.06bp）。差距可能来自
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||
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）。
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§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
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- [ ] **决定是否改出场口径**（step41/42 样本外均已过，见 3.5 与 5.3）。
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**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
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「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、
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48 根超时」；若更看重单位风险期望而非回撤，初始 SL 用 1.5。
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**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、
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剔10%PF 四项全赢，见 5.3），`MAX_BARS=48` 不变。
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改的话 `run_trades` 要支持分批（现在只支持整仓单目标），
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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**。
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1m 的并发已在 3.31 重算完（0.043→0.120，峰值 6），5m/15m/30m 尚未
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- [x] **用实际费率（2/0.8bp）重算 step41/42 的分析段** → 1m 见 5.3 末尾
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（均R +8%，判据 15.19bp）；5m/15m/30m 见 3.5 末尾（余量只动 2%，结论不变）
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||
- [x] **ATR 门控搬到 5m/15m/30m 验证** → 惰性（30m 触发 0%、15m 0.16%、5m 2.6%），
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可作全局规则 `ATR ≥ 5 + 1.1×taker费(bp)`，当前即 ≥ 8bp
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||
- [x] **确认交易所与框架** → Bitget + Hummingbot，先只上 1m
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||
- [x] **测执行延迟** → 上游连接器 bug 已定位并修好，补丁后 lag 506~642ms、
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||
无条件漂移 0.50~0.87bp，占预算 6%。见 §6 第 2 步
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||
- [ ] **实盘信号计算改用增量**（§5.5，已验证一致且快 12x：286ms → 24ms）。
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**配套必须做窗口裁剪**：每约 500 根用最近 2000 根重新 `init_stream`，
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否则 `append_bar` 的 O(n) 部分会让耗时持续爬升（1200 根后 +40%）
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||
- [ ] **`available_ts` 改用 `bis[2]`（中枢形成）而非 `bis[-1]`（中枢结束）的
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完整 A/B** —— ✅ **已完成，结论是不换**（step47，见 §5.42）。
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||
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」
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||
**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。
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||
**这条已关闭，不要重开。**
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- [ ] **查那 9.0% 的「中枢消失」是不是窗口左边界效应**（§5.41）。若是，则
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||
「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。
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注意这条与 `bis[2]` 无关，**没有被 step47 否掉**，仍然要查
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||
- [ ] **深色信号大样本重画审计**，脚本已写：`research/step45_repaint.py`
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（逐根时点重建，替换掉 step39 那个随机抽点的无效测法）。
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§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
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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
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- [ ] **写 V2 controller + 盘口缓冲，跑影子测量**（当前第一件事）。
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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、
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条件漂移与无条件漂移分开报、出场腿按 maker/taker 分开统计
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- [ ] **改掉 `shadow_report.py` 的 `BUDGET_BP`**（当前 BTC −0.13 / ETH 4.02 /
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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、
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费率按 6bp 双边 taker、`TP=3.0`、余量没除 taker 名义额、无 ATR 门控、
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且 BTC/ETH/SOL 恰是 ATR 最低的三个币。正确值 8.58 / 20.64 / 16.83，
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直接从 `lib/shadow_budget.py` import。
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**这条优先级最高**：报表里 `drift > b` 与 `drift > b*0.6` 是自动停机开关，
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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
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- [ ] **live 信号路径补上中枢阶梯过滤与 ATR 门控**。现在是
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`fin = full[full["h1_agree"] == 1]`，只有同向。缺这两项测的就不是
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我们要交易的那批信号，改常数解决不了
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- [ ] **子类覆盖加启动断言** + **运行时 lag 探针（>800ms 停开仓）**，见 §6 第 2 步
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- [ ] 补测 ADA / DOGE / AVAX 的漂移——真正要交易的是这批（预算 15~22bp）。
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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。
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**BTC 大概率不该做 1m**：ATR 中位 2026 仅 6.5bp（11 币最低），
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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%
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- [ ] 收集 1~2 周影子数据，与回测口径逐笔对比
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- [ ] 按 §6 第 4 步的四档判据决策 1m 是否可行
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- [ ] 若可行：真实 dry run
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- [ ] 补一项研究阶段的缺口：**资金费率**从未计入任何回测。
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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，
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这一项对 1m 影响小；30m 腿才是真问题。
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30m 腿平均持仓 6.5 小时会跨结算点，需要评估影响
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- [ ] **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%、
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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%
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同向**，平均杠杆 3.6x 时峰值约 21.6 倍名义额。见 3.31。
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**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
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- [ ] 若要扩币：按 3.33 的两条标准筛（ATR 对门控 + 流动性），
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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
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