策略

中国 A 股 T+1 强制持仓洗盘反弹，仅做多组合（CNEQ 上的 30 CSI-300 只超大盘股，DAILY 根 K 线 — 买入在 5 个交易时段内下跌 >= 8% 且触发日未触及涨跌停的标的，等权，固定持有 5 个交易时段，3 个参数）

结局: 已放弃

ChinaAShareT1WashoutBounceBasketCneq

结局总结

该策略将工厂带到了一个尚未涉足的交易场所，即 CNEQ A 股，提出的论点刻意保持简单：买入五个交易时段内跌幅 >= 8% 的 CSI-300 只超大盘股，期间未触及涨跌停，固定持有五个交易时段，等权配置，不设制度过滤或补充数据。优化结果已经存在，且在经济上看似合理——总收益 60.19%，912 笔交易的夏普比率为 0.876，平均单笔收益 0.712%，最大回撤 8.99%，留出集也通过，112 笔交易的夏普比率为 0.932——但稳健性层的结果差得多，滚动前推检验标记出过拟合（IS 1.600 对比 OOS 0.250）、PBO 0.606，且未能通过项目 FDR 筛选。真正结束该运行的是机械原因，而非统计原因：第 4 次迭代中，第 3 层沙盒回测在 2400 天的冒烟测试窗口中超出了 300 秒的墙钟时间限制；此前第 3 次迭代因一条腿的时间戳错误而出现零交易失败。管线在记录任何分析师或风险裁决之前就放弃了它。

策略报告

假设

一种 LONG-ONLY、多标的、纯 OHLCV 短周期洗盘反弹策略，交易中国 A 股（CNEQ，SSE+SZSE，XSHG 交易时段日历）。这是一次有意转向新交易场所的尝试：在整个 3065 次运行的语料库中，该场所仅有 ZERO 个实验；目录中有 311 只 CSI-300 A 股，涵盖 8.6 年的复权日线 K 线数据（2018-01-02 -> 2026-09-10，2108 个交易时段），而这家工厂从未碰过这些数据；与此同时，所有研究中有 70% 都是在重新挖掘 Binance USD-M。其机制 NOT 于在加密货币上失效的通用排名型横截面反转策略，也 USEQ 于那些策略（它们是在约 0.20% 个 RT 交易场所上构建的美元中性、排名排序、被费用耗尽的双腿策略）。这是一种 ABSOLUTE-THRESHOLD、单腿、事件触发的反弹策略，针对 A 股市场微观结构，并在法定往返交易成本仅约 0.15% 的交易场所运行。PRE-VALIDATED ON THE ACTUAL CATALOG BEFORE PROPOSING：在下方由 30 只成分股构成的超大盘股样本中，若按过去 -5 个交易时段的收益 <= -8% 进行筛选，且触发日未触及涨跌停，则事件发生后 5 个交易时段的平均收益为 +0.934%（中位数 +0.702%，胜率 56.7%），共 n=1796 个事件；相比之下，无条件的前瞻 -5 个交易时段平均收益为 +0.150%，即每个事件超额 +0.78%。该效应随阈值单调变化（-6%：+0.705%，-8%：+0.934%，-10%：+1.124%，-12%：+1.249%），且随持有期 FLAT 变化（3d +0.710%，5d +0.934%，8d +0.896%，10d +0.918%），也就是说，这两个可调参数都不是悬崖式参数。它在 2108 个交易时段中的 704 个触发（33%），每个信号日约有 2.6 只符合条件的标的，因此交易数量达数千笔，而非几十笔；后者曾使每个 ETF 制度轮动的同类策略在结构上都无法验证。策略刻意保持简单：一个触发条件、一个固定持有期、无制度过滤、无指标堆叠、无第二条腿、无补充数据。

迭代 4 修复了 ZERO-TRADE 沙盒失败，NOTHING 改动任何其他东西。诊断信息（'should_enter() 在 19 个评估 K 线上 0 次返回一个方向'，主 K 线共 1605 根）不是入场门槛问题：基础模板的跨腿对齐屏障会一直持有主腿，直到每个同时间框架的额外腿在主腿的 EXACT 时间戳上都有一根 K 线；我已对照目录核实，601888.CNEQ 的整个日线历史标记为 07:01 UTC，而所有其他 CNEQ 个名称标记为 07:00（601888 仅与主腿 2114 交易时段时间戳共享 20；其他每条腿共享 2113-2114）。这单一错标的腿屏蔽了约 99% 的交易时段——恰好是观察到的 19 个评估 K 线——而它仅在迭代 2 才进入篮子（迭代 1 产生了 676 笔沙盒交易，在该槽位持有的是 300750）。因此修复是 ONE-LEG 的配置调换：601888.CNEQ -> 601088.CNEQ（中国神华，CSI-300 超级大盘股，覆盖完整 2018-01-02 跨度，标记与组合一致）。我重新扫描了全部 311 个 CNEQ 日线代码，并确认 30 条腿中的每一条现在都与主腿 2114 交易时段时间戳共享 >= 2113，因此屏障在几乎每个交易时段都可通过。反馈中的所有五项搜索空间项目在迭代 2-3 中交付时保持完全一致：_param_bounds 仅持有 drop_threshold [0.08, 0.14] 和 hold_sessions [4, 7]；position_frac（0.15）、drop_lookback（5）、max_positions（8）和现金利用率都是带下划线前缀的结构性常量，优化器无法搜索；总持仓 ≤1.0x 现金；未添加任何状态门、指标栈、止损或新参数。策略逻辑逐字节未变（仅 docstring 记录了发现），因为 Layer 1/2 和迭代-1 Layer 3 均通过了它。在修正后的组合上，预注册的事件研究仍然成立：在 -10% 处有 687 个原始事件（8 槽位上限后为 647），每个事件平均前向 5 个交易时段收益 1.29%，在深度上单调（1.14% / 1.46% / 2.03% / 3.01% 分别在 -8/-10/-12/-14%），比约 0.10% CNEQ 的往返成本高出一个数量级。对分析师的诚实提醒，自迭代 3 以来未变：除 2023 年（-1.62%）外，每年的事件收益均为正，且 2025/2026 样本稀疏，因此如果仅限于 >= 8% 深度区域的扫描仍返回 OOS < 0.5，则反馈中特定时期的放弃判定应维持不变。

verification_loop：sandbox_timeout：验证失败（第 3 层 — 沙盒回测）：冒烟测试在约 20000 根 K 线的窗口（CNEQ-1-DAY-LAST-EXTERNAL.600519 的 2400 天）中超出了 300 秒的墙钟时间限制。这几乎总是意味着每根 K 线的工作量会随历史长度增长——例如，重新扫描完整的资金费率/补充数据序列，或在每根 K 线上于 calculate_signal()/on_bar() 内重建列表并调用 min()/sorted()。在 __init__ 中预先计算已排序的时间戳数组 ONCE 并使用 bisect，或按时间戳缓存查找结果，使每根 K 线的成本为 O(log n) 而非 O(n)。

实现

仅做多 CNEQ（中国 A 股）洗盘反弹篮子，覆盖 30 CSI-300 只大型股，使用 DAILY 周期线。每个交易日计算每个标的过去 5 个交易日的收益；当收益 <= -drop_threshold（默认 10%）且触发日自身 NOT 收于法定日价格涨跌停价位时，该标的符合条件（主板 10%，创业板/20% STAR，保护条件 0.95）。符合条件的标的按 DEEPEST-DROP-FIRST 排名，最多填入 8 个等权仓位，每个仓位为 15% 的 NAV；受可用现金硬性限制，因此总敞口不会超过现金的 1.0x（CASH 交易场所，仅做多，不加杠杆，整股交易）。每个仓位在 hold_sessions 个交易所交易日后无条件平仓（默认 5），按该仓位自身的开仓时间戳对照观测到的交易日历计算持仓时间，因此不可能在 T+1 当日往返交易。没有市场状态过滤、指标组合、止损或补充数据。

验证结果

sandbox_timeout：验证失败（第 3 层 — 沙盒回测）：冒烟测试在约 20000 根 K 线的窗口（CNEQ-1-DAY-LAST-EXTERNAL.600519 的 2400 天）中超出了 300 秒的墙钟时间限制。这几乎总是意味着每根 K 线的工作量会随历史长度增长——例如，重新扫描完整的资金费率/补充数据序列，或在每根 K 线上于 calculate_signal()/on_bar() 内重建列表并调用 min()/sorted()。在 __init__ 中预先计算已排序的时间戳数组 ONCE 并使用 bisect，或按时间戳缓存查找结果，使每根 K 线的成本为 O(log n) 而非 O(n)。

分析

修复 SEARCH SPACE，而非逻辑。（1）将 _param_bounds['drop_threshold'] 收窄至 [0.08, 0.14] —— Optuna 选择了 0.0610，正是这个浅层触发器毁掉了前推测试：它使交易数量翻倍（447→912）并将单笔交易的收益减半（1.289%→0.667%），使 2022 从 +1.47%/笔变为 +0.16%，使 2026 从 +1.26% 变为 +0.00%；预注册的事件研究在深度上单调，因此 sub-8% 那一半是先验的稀释区。（2）从 _param_bounds 中 REMOVE 'position_frac'，硬编码为 0.15 —— 仓位调节旋钮除通过噪声外无法改变 Sharpe。（3）REMOVE 'drop_lookback'，固定为 5 —— 灵敏度 4/5/6 = 0.861/1.072/0.973，无陡崖，无梯度。这样剩下 drop_threshold（可选 hold_sessions 在 [4,7] 内）作为仅有的自由参数，它会降低 n_trials_effective（39），提升 DSR，并消除 PBO 0.61 背后的退化排序噪声。（4）将篮子从 19 条腿扩展到假设声明的约 30 个 CSI-300 超级大盘股（同一跨度可用的 311 只 A 股），这样 8 槽位就由 DEEPEST 的下跌填满，稀薄的 2023/2025 年份也有样本。（5）保持 max_positions=8，总持仓 ≤1.0x 现金。切勿 NOT 添加任何状态门、指标栈、止损或任何新参数。下一轮的门槛：OOS ≥ 0.5，三个窗口均为非负，is_overfitted=false，PBO ≤ 0.5，样本外仍为正，单笔交易 ≥ 约 1.0%。如果仅限于 ≥8% 深度区域的扫描仍给出 OOS < 0.5，则该优势是特定时期的，下一个判定必须是放弃。详情：workspace/discussions/87a3d165-fb50-437b-ab12-b19384f2ee7c/iteration_1_feedback.md

对 284 个项目候选项进行 q=0.10 的 Benjamini-Hochberg 检验后，保留 4。未能通过此检验的候选项，无法与项目自身的噪声区分开来，无论其单项统计表现看起来多好。

迭代历史

验证失败（第 3 层 — 沙盒回测）：未产生交易使用的 K 线类型：600519.CNEQ-1-DAY-LAST-EXTERNAL，处理的 K 线数：1605 诊断：should_enter() 在 19 根已评估 K 线上返回了 0 次方向 -> 你的 ENTRY CONDITION 从未触发。放宽入场逻辑/阈值。请确保你的策略能根据给定数据和参数产生交易。

结局总结

一个由 19 条腿构成的多标的日线组合，必须将每根 K 线的成本控制在 O(log n) 左右——预先计算已排序数组，并在 __init__ 中缓存时间戳查找结果——否则无论经济表现多好，第 3 层的 300 秒预算都会将其终止；第 3 次迭代的零交易 K 线时间戳错位和第 4 次迭代的超时都是管线问题，而非优势问题。

该运行在第 4 次迭代的验证循环中被放弃：第 3 层沙盒回测在约 20,000 根 K 线（2400 天）的冒烟测试窗口中超出了 300 秒的墙钟时间限制，表明每根 K 线的工作量会随历史长度增长。因此，它从未进入回测审查，也没有分析师或风险官的裁决（均为空）。

一个仅做多、事件触发的洗盘反弹组合，覆盖 30 CSI-300 只超大盘股（CNEQ，日线 K 线）：买入在 5 个交易时段内下跌 >= 8% 且触发日未触及每日涨跌停的标的，等权配置，并在固定持有约 5 个交易时段后退出。

从 2018-01-02 到 2026-09-10 的优化回测产生了 60.19% 的总收益、0.876 的夏普比率、912 笔交易、0.712% 的名义金额平均单笔收益、55.2% 的胜率和 8.99% 的最大回撤；留出集在 112 笔交易上取得 0.932 的夏普比率，通过了留出集门槛。稳健性较弱：滚动前推检验标记出过拟合（IS 平均夏普比率 1.600，对比 OOS 平均 0.250，三个 OOS 窗口中有两个为负），PBO 0.606，去偏夏普比率 0.475；且该候选未通过项目级 BH-FDR 筛选（p=0.5246，保留了 284 个中的 4 个）。

回测评审

夏普: 1.07
总收益率: 101.93%
最大回撤: 9.39%
总交易数: 447
胜率: 58.6%
盈利因子: 1.65

Stratmill 是研究与模拟交易工具，不提供财务建议，也不是经纪商。回测与模拟结果均为假设性结果。交易存在亏损风险。