ID-906_事件时间危险率恐慌簇耗散低吸研究报告

# ID-906 事件时间危险率·恐慌簇耗散低吸 研究报告 - **公式ID**: FORMULA-906 - **生成时间**: 2026-07-31 18:00 (Formula-18-00 定时任务) - **通道**: Step 0 纯发散 (next_id=906, 906%5=1 ∈ {0,1,2})，跳过 Step 0.5 配方微迭代 - **信号原型家族**: 波动率体制 (家族2) · 持续期/危险率 (duration/hazard) 子维度 - **方向来源**: direction_selector.py 返回「时变贝塔+CVaR尾部防护」，与本日 02:00 生成的 F890（自相对下行尾部时序去化）主题重复 → 按**修复A**改选低覆盖家族的全新数学原型 - **覆盖度核验**: 知识库与历史索引双向检索 `持续期 / 危险率 / hazard / duration / 事件间隔 / 到达率 / 泊松 / 事件密度` **全部 0 命中** --- ## 逻辑链说明 **市场背景**：A股在震荡市（本次 direction_selector 检测 market_state=sideways）中，个股的极端下跌并非均匀随机分布，而是呈现**波动率聚集（volatility clustering）**——恐慌事件成簇出现，簇内连续暴跌，簇间长期平静。现有全库 1059 个公式（含 F892 极差均值体制、F897 峰度肥尾、F902 波动率估计量比值）全部在**价格空间**度量"波动有多大"，没有任何一个在**时间空间**度量"距上一次恐慌过了多久"。而金融计量中的持续期模型（ACD / hazard rate）恰恰指出：等待时间本身携带独立于幅度的体制信息。本式填补这一空白。 **信号设计**：定义极端下跌事件 `EXDN = CLOSE < REF(CLOSE,1)*0.96`（单日跌逾4%），极端上行脉冲 `EXUP = CLOSE > REF(CLOSE,1)*1.04`。用 `BARSLAST(EXDN)` 得到距上次恐慌的等待K线数 `WAITDN`，用 `COUNT(EXDN,120)` 得到过去120根K线的事件密度 `DENS`。该股的历史常态间隔 = 120/DENS。核心判据"当前等待时间 > 1.5倍常态间隔"即 `WAITDN > 1.5*120/DENS`，两边同乘 DENS 化为**纯乘法** `WAITDN*DENS > 180`，既规避除零又规避引擎无除法精度问题。这是"恐慌簇已耗散、进入平静体制"的时间维度判据。 **确认机制**：四层过滤。(1) `HASREF = DENS>=2` 要求该股历史确有事件参照，否则常态间隔无定义（DENS=0 时乘积恒为0天然不触发，此条为显式冗余保险）。(2) `UPCLK = WAITUP < WAITDN` 事件时间序上的多空对比——上行脉冲比下行恐慌更近期，说明多头事件时钟仍活跃，这是本式**在时间空间内部**做的方向确认，非价格指标。(3) `REGIME = MA20>MA60 AND CLOSE>MA20` 方向锁定：等待时间是无符号量，阴跌股同样会"很久没暴跌"，必须叠加趋势体制否则会大量选中缓慢阴跌标的。(4) `NOCHASE = RK20<0.75` 不在20日区间高位追高 + `VOLOK = VOL>VM20*0.60` 排除极度缩量僵尸股。 **风险控制**：双重离场。价格止损 `CLOSE < MA20*0.95`；**危险率复燃止损** `RELAPSE = WAITDN<=2`——近2根K线内再现极端下跌，视为恐慌簇重启，立即离场。后者是全库**首个时间维度风控原语**，继 F896 流动性枯竭止损、F897 峰度止损、F899 吊灯止损、F905 向上跳空衰竭之后的第5类非固定比例风控。两者用布尔加法 `(A)+(B)>=1` 组合（Plan A 解析器不支持 SELL 端 OR 关键字，此为既有踩坑经验）。 --- ## A. 实现细节（Implementation Details） **公式逻辑**：6条件 AND 买入（CALM 恐慌簇耗散 · HASREF 事件参照 · UPCLK 多头事件时钟 · REGIME 趋势体制 · NOCHASE 不追高 · VOLOK 量能底线）。核心创新在 `CALM:=WAITDN*DENS>180`——用一次乘法同时编码了"等待多久"与"该股平时多久一次"，实现了**按个股自适应的体制阈值**，无需为不同波动特性的标的调参。 **执行时点**：全部输入为 T 日及之前已收盘数据（BARSLAST/COUNT/REF/MA/LLV/HHV 均为后视窗口），信号于 T 日收盘确认，T+1 执行。无隐式未来引用。 **过滤机制**：见上文确认机制四层。其中 UPCLK 与 REGIME 承担方向锁定双保险——前者在时间空间、后者在价格空间，互为正交交叉验证。 **风险控制**：MA20×0.95 价格止损 + WAITDN≤2 危险率复燃止损（时间维度）。 **适用市场**：A股全市场，日线级别。理论上更适合有一定波动历史的中小市值标的（DENS≥2 门槛自动排除长期极度平稳的大盘蓝筹）。 **Warmup周期**：**120根K线**（COUNT 事件密度窗口为最大周期）。信号自第121根K线起有效，所有评估指标均在 Warmup 切片之后计算。 **回测结果（A/B 交叉验证）**： | 指标 | 方案A (backtest.parser+evaluator) | 方案B (tdx_interpreter) | 差异 | |---|---|---|---| | 有效股票数 | 30 | 30 | 0 | | 平均胜率 | 33.60% | 33.61% | **0.01%** ✅ | | 平均收益 | -1.60% | -1.65% | **0.05%** ✅ | | 正收益股票数 | 10 / 30 (33.3%) | 10 / 30 | 0 | | 最佳 | 000510 +38.7% | — | — | | 最差 | 000037 -20.5% | — | — | A/B 胜率差 0.01% 远低于 5% 一致性门槛，收益符号一致，**判定为完全一致**，两套独立解析器对本公式的语义理解无分歧。 **严格门槛下的 no_trades**：`--min-trades 5` 时 valid_stocks=0（10027只全部未达5笔）。放宽至 `--min-trades 1` 后得到30只有效标的，多数标的仅1-2笔信号。这说明公式**信号极低频**——这是设计的直接后果：要求"等待时间超过自身常态间隔1.5倍"本质上是在筛选分布右尾的等待期，天然稀有。 --- ## B. 已知偏差（Limitations and Bias） 1. **样本严重不足，结论不可外推**：10027只标的中 9921 只 CSV 数据缺失/报错，实际参与仅 106 只，最终有效仅 30 只，且样本窗口仅 2025-06-10 至 2026-05-25（232个交易日）。而本公式 Warmup 就需要120根K线，意味着每只股票可用信号区间仅剩约112根K线——**在只有112根K线的窗口里检验"事件间隔超过常态1.5倍"这种低频体制信号，样本量在统计上几乎无意义**。30只中有4只是单笔交易100%胜率（000510/000035/000014/000488），这类 n=1 的"满胜率"纯属噪声，不构成任何证据。 2. **持有期与信号窗口结构性错配**：回测引擎固定约6日持有（top5 全部 avg_hold_days 5.5-6.0）。而"恐慌簇耗散后进入平静上升体制"是一个**数周乃至数月**尺度的判断，6个交易日根本不足以让该体制兑现。这与 F895/F896/F897/F900/F901/F902 反复观测到的同源现象一致。更关键的是：**危险率复燃止损（WAITDN≤2）在6天窗口内几乎没有触发机会**——本公式最核心的风控创新事实上未被真实测试过，这是本次回测最大的盲区，必须明确指出而非掩盖。 3. **DENS 的定义敏感性**：极端事件阈值定死在 ±4%（0.96/1.04）。对于波动率天然偏低的大盘股，DENS 可能长期为0-1，被 HASREF 直接过滤；对于高波动小盘股，DENS 偏大导致常态间隔很短、CALM 极易满足。虽然 `WAITDN*DENS>180` 的乘积形式已经部分自适应，但 4% 这个绝对阈值本身未做按个股波动率标准化，属于潜在的横截面偏差。若改为按个股历史波动率的倍数定义事件，理论上更严谨（但引擎无 STD 除法链支持，本次未实现）。 --- ## C. 结果解读（Result Interpretation） **逻辑质量**：信号具有明确的经济学基础——波动率聚集是金融时间序列最稳健的实证规律之一（ARCH效应），而持续期/危险率建模是该规律在时间维度的标准刻画方式。把"等待时间 × 事件密度"化为纯乘法判据，在只有 MA/REF/COUNT/BARSLAST/LLV/HHV 的受限算子集下实现了自适应阈值，工程实现干净。 **创新点**：三个"全库首个"。(1) 首个在**时间空间**而非价格空间度量风险体制的公式——现有 1059 个公式全部度量"波动幅度"，本式度量"事件等待时间"，与 F892（极差均值）、F897（标准化四阶矩）、F902（波动率估计量比值）在数学上严格正交：一只股票的波动幅度翻倍时 F892/F902 的读数会变，而 WAITDN/DENS 完全不变，反之亦然。(2) 首个**事件时间序方向判据** UPCLK——不比较价格高低，而比较"哪类事件更近期"。(3) 首个**时间维度风控原语**（危险率复燃止损）。 **风险点**：最大风险是**低频 + 小样本的双重叠加导致本公式在当前数据条件下事实上无法被证伪也无法被证实**。33.6% 的胜率看起来很差，但它是在30个标的、多数仅1笔交易、且核心止损未被触发过的条件下得到的——我不认为这个数字构成对逻辑的否定，同样也**不能拿它当作任何有效性辩护**。诚实的结论是：这个数字信息量接近于零。 **适用场景**：不适合作为独立策略使用。定位为 N-of-M 组合配方中的**时间维度体制过滤成员**——现有配方成员（动量震荡器、均值回归、量价、形态）全部在价格空间，缺一个回答"现在是不是恐慌簇间隙"的正交维度。与 F890（下行尾部去化）、F892（低波体制）、F896（流动性）、F897（峰度）可组成五维正交体制安全组。 **改进方向**：(1) 极端事件阈值改为按个股历史波动率标准化，消除横截面偏差；(2) 拉长持有期至20-40日重测，让体制信号有兑现窗口，同时让危险率复燃止损获得真实触发机会；(3) 把 CALM 从二值判据改为连续打分 `WAITDN*DENS/180` 参与加权投票，提升信号频率并保留强度信息；(4) 补齐缺失的9921只CSV数据后全量重测。 ### 对抗式审查 我主动怀疑了以下4个点，并逐一排除或承认： 1. **怀疑：这是不是"波动率换皮"？WAITDN 会不会只是 ATR 的另一种写法？** 排除：数学上严格正交。构造反例——若某股所有日收益等比例放大2倍，ATR/RNG/Parkinson 方差全部翻倍（F892/F902 读数剧变），但 EXDN 的触发次数会增加、WAITDN 缩短，两者变化方向和量纲完全不同；反之若把收益序列在时间轴上重排（保持幅度分布不变、打散聚集性），ATR 完全不变而 WAITDN/DENS 结构彻底改变。度量的是不同的东西：一个是幅度，一个是**事件在时间轴上的排布**。 2. **怀疑：`WAITDN*DENS>180` 是不是拍脑袋凑出来的过拟合参数？** 排除：180 不是拟合出来的，而是 `1.5 × 120` 的解析式——120 是 COUNT 窗口（半年交易日），1.5 是"显著超过常态"的常规倍数。整个公式只有 4%（事件阈值）、1.5（倍数）、120（窗口）三个自由参数，且全部取行业惯例整数值，未做任何网格搜索。参数量在全库中属于偏少的一档。 3. **怀疑：33.6% 的胜率是不是说明逻辑根本错了？** **部分承认，不做辩护**：这个数字确实差，且低于随机基准。但它来自30只标的、多数1笔交易、112根有效K线的窗口，其中4只是 n=1 的伪满胜率。同时核心风控（危险率复燃止损）在6日持有窗口内从未触发，即公式的一半机制未被测试。因此我的结论是"该数字不具备统计效力"，而**不是**"逻辑被验证有效"。按拓扑自进化框架第3条（回测仅作粗筛，禁止单公式胜率<50%即删除），保留为材料节点，但报告中不得将其包装为正面结果。 4. **怀疑：是否与库内已有公式重复？** 排除：三重检验。关键词检索（持续期/危险率/hazard/duration/事件间隔/到达率/泊松/事件密度）在知识库与历史索引中**全部 0 命中**；对抗式新颖性评分 **1.00**（阈值0.7）；ChromaDB 语义去重 **-15.29%**（阈值60%，为近期最低之一）。与最接近的 ID-662「游程检验反持续」、ID-800「符号游程反持续」的本质差异：游程类度量的是**收益符号的连续长度**（离散序列的连串结构），本式度量的是**极端事件之间的等待时间与到达密度**（点过程的时间间隔），前者是符号序列问题，后者是点过程问题，数学对象不同。 --- ## 结论 **材料节点（material node）**。全库首个 duration/hazard 时间维度原型，横向拓展价值明确，A/B 双引擎完全一致（差异 ≤0.05%）验证了实现的正确性。但回测在极小样本 + 持有期错配 + 核心止损未触发的三重限制下，**33.6% 胜率不构成有效性判断的依据**，正反两面均不可外推。按拓扑自进化框架入库为组合材料，定位为 N-of-M 配方的时间维度体制过滤成员，待全量数据与中期持有窗口重测。