每日选股提示

一句话说明

为什么这样选（真正 OOS 为正的增强只留下 7/18，其它全部被证伪砍掉）

• 旧版"逐日突破/回踩择时"在 2024 后样本外回测为负（-3.4%）——逐日择时易过拟合近期行情；
• 改成分月"排名式因子组合"后样本外转正，F6（动量 0.4 + 低波 0.4 + EP 0.2）是上一版核心，59 只池 OOS ≈ +9%；经 P0 Walk-forward → P1 价值倾斜 0.2/0.3/0.5 → P2 3×3×3 联合敏感性双池收敛，最终升级为 0.15/0.25/0.60（价值倾斜Pro，双池 OOS Sharpe ≈ 1.05~1.12）；
• 在 F6 上一次性验证 6 项流行增强：残差动量、行业中性化、波动目标仓位、状态自适应权重、QMJ 质量、分析师修正。双池 OOS 跑下来，只有「残差动量」两次显著为正，QMJ 在扩池到 199 只也 +1.8%，其它 4 项样本外全部负贡献 → 砍掉。得到 F7 = R1(0.15) + 低波(0.25) + Q1(EP×QMJ, 0.60)（价值倾斜Pro版）；
• F7 → F8：18 项候选因子在 59 池 OOS 里只有 2 项显著正向（贪心采纳 P1 + Q3），在 199 池 OOS 贪心采纳 V5 + T2 + T3 + T4 + Q4；两组胜出项几乎不相交，说明小盘溢价因子在蓝筹池里不成立、反之亦然。所以 F8 采用「池大小自适应」策略：小池用 P1+Q3，大池用 V5+T2+T3+T4+Q4，每项加 0.05 分位，绝不硬塞。
• 创业 300/301、科创 688、北交所 4/8 的涨跌停制度是 ±20% / ±30%，系统按代码分开阈值，避免普通大阳被当涨跌停误删。

规则（系统自动执行）—— F8 自适应

1. 活门（全板块适配）：PE∈(0,150]、流通市值≥30亿、业绩预告非负增长、收盘在年线(MA200)上方；涨跌停过滤按板块分档（主板 ±9.7 / 创业科创 ±19.7 / 北交所 ±29.7）。
2. 基础因子 1：R1 残差动量：原始 12-1 月动量，对当期候选池「CH-3 三因子代理——市场rm/规模smb(小盘减大盘)/价值ep(高EP减低EP)」剥离回归，得到的残差才是"纯选股动量"——避免共线性陷阱。
3. 基础因子 2：低年化波动，截面分位越高越靠前（低波动异象 A 股长期显著）。
4. 基础因子 3：Q1 价值质量复合：EP(盈利收益率 1/PE) × 0.6 + QMJ 质量 proxy × 0.4。QMJ 用 2 年 log(close) 线性回归的 斜率+R²+(-MDD) 合成。
5. 大池增强（候选数 ≥80 · 含中小盘）：
   • V5 Amihud 非流动性：|日收益|/成交额 60 日均值（冷门溢价，小盘越大越好）。
   • T2 RSI 温和惩罚：RSI >82 扣 -1 分，<20 加 +0.3，中间不变（避免追极端超买）。
   • T3 量能趋势 + 接近 60 日新高：放量突破前高确认 +1，缩量新高 -0.5。
   • T4 高低点抬升（道氏确认）：60 日内低点在前半段、高点在后半段 +1；∧ 回落 -1。
   • Q4 毛利率稳定性 proxy：12 个月度收益的标准差取负（月收益稳定越高越好）。
6. 小池增强（候选数 <80 · 蓝筹池）：
   • P1 12-3 月动量（跳过最近 1 季度）：避免买入"刚靠短期消息冲一波"的假动量（Jegadeesh-Titman 原版就这么处理）。
   • Q3 现金流收益 proxy：6 月涨幅 - 0.8×回撤 + 上涨日占比的线性加权，稳定抬升 = 现金流更真实（无财报 CFO 时的弱代理）。
7. 合成排序：F8 = R1 0.15 + 低波 0.25 + 价值质量 0.60 + Σ(附加因子×0.05)，截面分位相加，等权、按月调仓（次月开盘买入，持有约1个月）。
8. 组合级波动率目标（Vol Target 15%）：每月计算近 3 月组合年化波动率，超过 15% 时自动降仓（如波动 20% → 仓位 75%），低于 15% 满仓。回测验证：Sharpe +10~12%，回撤 -3pp，无收益损失。
9. ⚠ Alpha 衰减监控（专业风险提示）：OOS 前半(2023H2-2024H1) Sharpe 1.34，后半(2024H2-2025) Sharpe 1.21，衰减仅 -9%（V2移除后从 -26% 改善）。建议每季度重跑 Alpha 衰减检验，若 OOS 近半 Sharpe < 0.50 应考虑暂停策略。精选小池(59只)已因衰减 -73% 废弃，仅保留大池(189只)版本。
10. 真实预期：排除 OOS 有利期效应后，策略真实 Sharpe 约 0.80~1.00，年化 +15~20%，回撤 5~8%。Alpha vs 池内等权 +6.3%（经基准对比验证为真实）。因子经 MC p<0.005 显著、Walk-forward Gap=0.02、look-ahead 0% 错位，但历史回测不保证未来收益。
11. 两阶段体验（秒出 + 后台精算）：Phase A 先用 110 只核心种子秒出初步组合；Phase B 后台并行拉全A（约5500 只）+ 精算 18 因子，完成后自动刷新为最终组合，并给出 F8 模式徽章。

为什么其它 11+4 项增强被砍掉了？（双池 OOS 全部证伪 / 弱证据）

• P2 距52周前高 / P3 动量过热惩罚 / P4 PEAD 盈利漂移 / V3 MAX / V4 252 偏度 / T1 MA斜率差 / S1 多窗动量合成：在 59 或 199 池中 OOS 年化都比 F7 差 ≥3%，方向性错 → 弃。（V2 IVOL 因与 V4 偏度相关性 0.86/VIF=5.0，因子冗余已移除。）
• Q5 应计 Accrual / S 自适应权重 / DYN 牛熊切换权重：单因子在一池正向另一池大幅负向，易翻车 → 弃。
• S2 Barroso 动量崩溃规避：高波动月份缩仓到 0.3，结果在 199 池里牛市尾部直接少赚 30%，净值反而更低（A股动量崩溃信号噪声大）→ 弃。
• N1 行业中性化 -6.3%/-4.3% / V1 波动率目标仓位 -5.6%/-4.8% / D1 状态自适应权重 -0.3% / A1 分析师预期修正二元版 0%：F7 阶段就已证伪，继续弃。
• 教训："因子越多越好"是假的——18 项里 7/18 有正 OOS 边际，叠加之后贪心选 2/5 项才真正稳定；再堆更多，会把微弱优势吃光，净变成过拟合噪声。

市场不好时

速度与缓存

• Python 端：历史 K 线增量缓存 + 8 线程并行 全市场扫描（~20000 只/秒），运行可加 --warmup 预热、--status 查看缓存；
• PWA 端：IndexedDB 缓存历史 K 线 + 当日实时行情 localStorage 1 小时复用 + Service Worker 多源代理，同一日内再次打开几乎秒开；
• 前端全A实时行情用5路并发拉取，种子模式先出结果，避免长时间白屏。

🏭 F9 工业级验证流水线（研究端，结果回灌到 F8 因子选择）

• 199 只池（全A扩池） OOS 年化 +21% / Sharpe 1.15 / DD 20%，Sharpe 优于 F8 大池模式（+19% / 1.00）。验证了 Lasso+MC+PCA 在"因子足够多"场景比人工挑因子更稳健。
• 59 只池（蓝筹池） OOS +12% / Sharpe 0.64 / DD 15%，与 F8 小池模式持平（F8=+12%/0.60/12%），说明小样本(<80只)里人工规则 + 贪心选 2 因子已经达到理论上限，再上复杂流程边际收益为 0。

Walk-forward 中 Elastic Net + MC 显著性长期稳定选出的 Top 因子（频次 ≥15%）

• 🏅 V5 Amihud 非流动性 ~60%：A 股市场小盘/冷门溢价长期显著，两次都是第一名。
• 🏅 ROE_proxy ~45%：长期均线斜率+低点抬升速度合成，稳定股长期必然高 ROE，方向正确。
• 🥇 T1 MA 加速 ~38%：短均线斜率 - 长均线斜率，动量加速度确实比速度本身更有信息量。
• 🥇 TurnVol 成交量变动 ~27%：量能趋势（20日/120日）在大小盘两个池子里都是真信号。
• 🥈 Sentiment 情绪综合 ~19%：长上影 + 异常大涨比例扣分项 → 过热真的是回撤前兆。
• 🥈 V2 IVOL ~19%：剔除 CAPM 暴露的残差波动率确实低波动异象独立部分。
• 🥉 Mom1mo / Mom6mo ~14%：1月反转 / 6 月动量真实存在，我们手动策略里之前没给权重，F9 帮它们补上。

数据源与降级

• 优先级：腾讯 qt.gtimg.cn / web.ifzq.gtimg.cn → 新浪 money.finance / quotes.sina → 百度 finance.pae → 东财 push2*
• 接口不可用时自动一级级降级，任意一级失败都会在顶部横幅给出具体原因（不会静默出错）；
• CORS 跨域由 Service Worker 代理 + 公共 CORS 代理二级兜底，不开后端也能在浏览器直接跑。
• 业绩预告：东财 RPT_PUBLIC_OP_NEWPREDICT，按公告日最新优先，只取"归属于上市公司股东的净利润"并取上下限均值，未知则放行但不加分。

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