中证1000ETF 短线择时信号分析报告

: 阿凡 2025，大牛市快来了 V：flj99103681

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数据来源: 本地文件 csi1000_timing_data.csv ，使用脚本通过ifind研究平台计算获得
数据内容: 用涨停/跌停家数、涨跌比、市场广度三个维度，刻画A股小盘股的市场情绪，用于择时信号挖掘。
csi1000_timing_data.csv — 中证1000指数日度情绪数据
属性值
标的中证1000指数（000852.SH）
时间范围 2021-01-04 ~ 2025-07-01
行数 1087个交易日 + 1行表头
列数 17列
16个数据列：
列含义
date 交易日期
index_close 指数收盘价
ma20_above_pct 成分股在20日均线上方的占比
limit_up 当日涨停家数
limit_down 当日跌停家数
ud_Nd N日涨跌天数比（上涨天数/下跌天数）
ud_1pct_Nd N日涨跌1%+家数比
ud_5pct_Nd N日涨跌5%+家数比
其中 ud 类指标各有 5/10/20/30 日四个周期。
数据范围: 2021-01-04 ~ 2025-07-01，共1087个交易日
标的: 中证1000指数（000852.SH）
分析框架: T日收盘买入，T+1/T+2/T+3日收盘平仓
分析目标: 寻找高胜率、高收益、可复现的择时交易信号

属性	值
标的	中证1000指数（000852.SH）
时间范围	2021-01-04 ~ 2025-07-01
行数	1087个交易日 + 1行表头
列数	17列

列	含义
date	交易日期
index_close	指数收盘价
ma20_above_pct	成分股在20日均线上方的占比
limit_up	当日涨停家数
limit_down	当日跌停家数
ud_Nd	N日涨跌天数比（上涨天数/下跌天数）
ud_1pct_Nd	N日涨跌1%+家数比
ud_5pct_Nd	N日涨跌5%+家数比

基准分析
单信号分层分析
组合信号分析
多维深度分析
连续涨跌天数效应
牛熊分区分析
价格与广度背离分析
信号穿越事件分析
V型反转形态分析
极端事件聚类分析
信号衰减曲线分析
信号效果的时代变迁
局部极值点分析
信号失效与止损分析
尾部风险分布分析
综合结论与推荐方案

前言：

这篇文章内容是周末在琢磨ETF轮动策略的部分实证分析结果，对于实战策略开发有不少启迪意义，在此抛砖引玉分享给大家。

文章整体内容和数据分析大部分代码都由AI辅助完成，不得不感叹，在当下，量化研究和数据分析工作的门槛越来越低，不再是少数精英的专利，放在两三年前，是不可想象的。

如果需要分析的原数据或源代码，可以留言或者私信我。

1. 基准分析

1.1 方法论

无条件每天在收盘时刻买入中证1000，分别持有1/2/3个交易日后在收盘时刻卖出。这是所有择时策略的对比基准。

指标说明:

T+1/T+2/T+3: T日收盘买入，持有1/2/3个交易日后在对应日的收盘时刻平仓。收益率 = index_close.shift(-N) / index_close - 1
样本量(n): 满足条件的交易日总数。基准分析中n≈1087（全部交易日）减去边界日
年化频次: 按每年约242个交易日折算的触发次数，基准为每天交易即242次/年
胜率: 持有期内收益为正的天数占比，即 (ret_Nd > 0).mean() * 100
均值收益: 所有样本收益率的算术平均值
中位数: 收益率分布的中位数，比均值更抗极端值影响
标准差: 收益率的标准差，衡量波动幅度
最大亏损/最大盈利: 样本中最低/最高的单次收益率
盈亏比: 平均盈利 / 平均亏损的绝对值。>1说明赚的时候比亏的时候多，<1反之
累计收益: 年内所有交易日收益的累积乘积减1

1.2 基准统计结果

持有期	样本量	年化频次	胜率	均值收益	中位数	标准差	最大亏损	最大盈利	盈亏比
T+1	1086	242次/年	53%	+0.006%	+0.077%	1.542%	-11.394%	+11.144%	0.89
T+2	1085	242次/年	51%	+0.014%	+0.059%	2.280%	-12.439%	+20.745%	0.97
T+3	1084	242次/年	52%	+0.022%	+0.085%	2.862%	-12.875%	+27.243%	0.96

1.3 基准解读

市场整体接近零和: 三个持有期的均值收益均接近0（+0.006% ~ +0.022%），说明中证1000指数在样本期内没有明显的短期趋势偏倚
胜率略高于50%: 但不意味着可以无条件做多，因为盈亏比<1，说明平均亏损大于平均盈利
尾部风险显著: 最大单日亏损-11.394%（T+1），持有期越长尾部风险越大
结论: 无条件每天买入持有不具备正的期望收益，需要择时

1.4 基准的年度表现

年份	交易天数	累计收益	胜率	最大单日亏损	夏普比率
2021	243	+17.4%	56%	-3.61%	+0.97
2022	242	-19.5%	53%	-7.81%	-0.76
2023	242	-8.9%	52%	-2.73%	-0.57
2024	242	-1.0%	50%	-7.65%	+0.14
2025	117	+9.9%	58%	-11.39%	+0.93

关键发现: 仅在2021和2025年取得正收益，2022-2024连续三年亏损。这提示择时策略的必要性。

2. 单信号分层分析

2.1 方法论

对CSV中的核心变量按阈值分层，统计每层在T+1/T+2/T+3的胜率、均值收益、盈亏比。

指标说明:

limit_up（涨停家数）: 当日成分股中涨幅≥9.9%的股票数量，反映市场做多情绪热度
limit_down（跌停家数）: 当日成分股中跌幅≤-9.9%的股票数量，反映市场恐慌程度
ud_5d/ud_10d（涨跌比）: 过去N个交易日中，上涨天数与下跌天数的比值。>1表示涨多跌少，<1反之
ma20_above_pct（市场广度）: 中证1000成分股中收盘价在20日均线上方的占比，衡量市场参与面的宽窄
分层条件: 将连续变量按业务经验切分为离散区间（如"恐慌"、"正常"、"过热"），分别统计效果
n: 满足该分层条件的交易日数量
占比: n / 总交易日数 × 100%
十等分(decile): 将信号值从小到大排序后均分为10组，D1为最低10%，D10为最高10%

2.2 涨停家数（limit_up）分层

分层条件	n	占比	T+1胜率/收益	T+2胜率/收益	T+3胜率/收益
limit_up <= 3 (极度恐慌)	60	5.5%	57% / -0.006%	50% / -0.125%	48% / -0.175%
limit_up <= 6 (恐慌)	207	19.0%	51% / -0.104%	44% / -0.344%	45% / -0.304%
limit_up 7-15 (正常偏低)	483	44.4%	51% / -0.100%	49% / -0.099%	51% / -0.090%
limit_up 16-30 (偏热)	327	30.1%	57% / +0.102%	56% / +0.179%	52% / +0.144%
limit_up > 30 (过热)	69	6.3%	61% / +0.623%	62% / +1.089%	71% / +1.198%

发现: limit_up存在明显的单调递增关系。limit_up>30的过热期是所有单信号中T+3收益最高的（+1.198%，胜率71%）。

2.3 涨跌比（ud_10d）分层

分层条件	n	占比	T+1胜率/收益	T+2胜率/收益	T+3胜率/收益
ud_10d < 0.8 (弱)	300	27.6%	56% / -0.049%	51% / -0.079%	54% / -0.049%
ud_10d 0.8-1.2 (均衡)	566	52.1%	50% / -0.046%	50% / -0.075%	50% / -0.074%
ud_10d >= 1.2 (强)	220	20.2%	58% / +0.215%	54% / +0.369%	53% / +0.367%

2.4 跌停家数（limit_down）分层

分层条件	n	占比	T+1胜率/收益	T+2胜率/收益	T+3胜率/收益
limit_down = 0 (无恐慌)	288	26.5%	52% / +0.012%	49% / +0.022%	46% / -0.093%
limit_down 1-3 (轻微)	484	44.5%	53% / +0.004%	51% / -0.109%	51% / -0.148%
limit_down 4-7 (中等)	166	15.3%	50% / -0.163%	51% / +0.001%	53% / +0.107%
limit_down > 7 (恐慌)	148	13.6%	59% / +0.191%	59% / +0.411%	62% / +0.701%

发现: 跌停>7的恐慌期反而是买入的好时机——恐慌极值后的反弹效应。这是典型的均值回归信号。

2.5 市场广度（ma20_above_pct）分层

分层条件	n	占比	T+1胜率/收益	T+2胜率/收益	T+3胜率/收益
广度 < 10% (冰点)	62	5.7%	58% / +0.156%	60% / +0.574%	60% / +1.024%
广度 10-25% (极冷)	164	15.1%	55% / -0.104%	45% / -0.288%	48% / -0.432%
广度 25-50% (偏冷)	390	35.9%	52% / +0.020%	55% / +0.038%	55% / +0.013%
广度 50-75% (偏热)	317	29.2%	52% / -0.052%	48% / -0.135%	46% / -0.157%
广度 >= 75% (过热)	153	14.1%	55% / +0.147%	52% / +0.355%	54% / +0.494%

发现: 广度呈两端好、中间差的U型分布。冰点（<10%）和过热（>=75%）都有正收益，中间区域（25-75%）反而较差或接近零。

2.6 关键发现：信号非线性

limit_up 十等分（按T+3收益）:

分位	T+3胜率	T+3均值
D1(最低10%)	50%	-0.170%
D2	43%	-0.453%
D3	46%	-0.221%
D4	48%	-0.356%
D5	54%	+0.006%
D6	59%	+0.197%
D7	50%	+0.049%
D8	56%	+0.326%
D9	49%	+0.034%
D10(最高10%)	62%	+0.804%

ud_5d 十等分（按T+3收益）:

分位	T+3胜率	T+3均值
D1(最低10%)	58%	+0.487%
D2	47%	-0.359%
D3	46%	-0.156%
D4	60%	+0.275%
D5	54%	+0.079%
D6	51%	-0.106%
D7	52%	-0.203%
D8	44%	-0.314%
D9	51%	+0.011%
D10(最高10%)	53%	+0.505%

核心结论:

limit_up: 单调递增，越高越好，最优在D10
ud_5d: U型关系，D1（极度弱势，反转信号）和D10（极度强势，延续信号）都好，中间区域（D6-D8）最差

3. 组合信号分析

3.1 方法论

将单信号两两或三三组合（逻辑AND），检验叠加后是否有"1+1>2"的效果。

指标说明:

组合信号: 多个条件同时满足的交易日。例如"跌停>7 AND 广度<10%"
情绪修复(3天<=6→>=15): 过去3天limit_up的最小值≤6 且今日limit_up≥15，即极度恐慌后情绪回暖
高波动率: 当日绝对收益率的5日滚动标准差处于历史70%分位以上
三周期全弱: ud_5d<0.8 AND ud_10d<0.8 AND ud_20d<0.8，即短中长期涨跌比均偏弱
索提诺比率(Sortino): (年化均值收益 / 下行标准差) × √252。仅用下跌波动衡量风险，优于夏普比率。>2为优秀
下行标准差: 仅统计收益为负的样本计算的标准差

3.2 已验证的有效组合

组合信号	持有期	n	胜率	均值收益	盈亏比	索提诺
情绪修复(3天<=6→>=15)	T+1	57	72%	+0.615%	1.68	13.18
	T+2	56	70%	+1.139%	2.51	18.68
	T+3	56	61%	+1.340%	2.55	22.68
limit_up>30 + 高波动率	T+2	47	74%	+1.795%	1.69	12.30
	T+3	47	83%	+2.045%	1.00	8.54
跌停>7 + 广度<10%	T+3	28	75%	+1.982%	0.84	10.70
情绪修复 + 当日上涨	T+2	50	72%	+1.290%	2.96	25.63
	T+3	50	60%	+1.443%	2.80	23.55
三周期全弱(5/10/20d<0.8)	T+2	131	63%	+1.77%	0.96	—
	T+3	131	56%	+2.37%	0.92	—

3.3 组合信号的关键规律

情绪修复是最强信号: "近期极度恐慌 → 今日恢复"的转换日，T+1胜率72%，T+2均值收益+1.139%
恐慌反弹需叠加广度过滤: 单纯跌停>7效果一般（T+3胜率62%），叠加广度<10%后胜率提升至75%
过热延续需高波配合: limit_up>30本身已有正收益，叠加高波动率后T+3胜率达83%
三周期全弱是样本量最大的反转型信号: n=131，T+3均值收益+2.37%

4. 多维深度分析

4.1 波动率条件化效应

指标说明:

波动率分档: 将当日绝对收益率(|daily_ret|)从小到大排序后等分为5组，V1为最低20%（最平静），V5为最高20%（最剧烈）
索提诺比率: 衡量经下行风险调整后的收益。正值表示收益补偿了下行风险，负值表示未能补偿

4.1 波动率条件化效应（续）

波动率分档	样本量	T+1胜率/收益	T+2胜率/收益	T+3胜率/收益	T+3索提诺
V1(极低)	217	45% / -0.176%	46% / -0.355%	47% / -0.385%	-3.31
V2(低)	217	53% / -0.010%	48% / -0.073%	52% / -0.066%	-0.58
V3(中)	217	55% / +0.069%	53% / +0.048%	45% / -0.089%	-0.91
V4(高)	217	57% / -0.035%	56% / +0.039%	54% / +0.055%	+0.50
V5(极高)	217	56% / +0.181%	55% / +0.414%	55% / +0.598%	**+5.05

关键发现: 波动率越高，T+2/T+3的均值收益越高。V5（极高波动）的T+3索提诺比率达5.05。V1（极低波动）所有持有期均为负收益。

交易含义: 在极度平静的日子（低波动）不要交易；在波动放大的日子，配合好信号做多。

4.2 阈值扫描结果

指标说明:

最优阈值: 对每个连续变量遍历多个候选阈值，选取T+3均值收益最高的那个切分点
样本量警告: 样本量<30的结果统计显著性有限，需谨慎解读

4.3 信号独立性（Jaccard重叠度）

指标说明:

Jaccard指数: |A∩B| / |A∪B|，衡量两个信号集合的重叠程度。=1表示完全重叠（信息冗余），=0表示完全不重叠（完全互补）
高重叠: 两个信号触发大量相同的交易日，叠加使用意义不大
低重叠/互补: 两个信号捕捉不同的市场状态，组合使用能提供更多信息增益

变量	最优阈值	T+3收益	T+3胜率	样本量
limit_up	>40	+1.497%	71%	28
limit_down	>24	+2.308%	75%	28
ud_5d	>2.0	+0.740%	47%	57
ud_10d	>1.2	+0.367%	53%	219
ma20_above_pct	<=0.10	+1.024%	60%	62

4.3 信号独立性（Jaccard重叠度）

信号对	Jaccard	解读
S2(跌停>7) vs S9(三周期全弱)	高	高度重叠，信息冗余
S1(limit_up>30) vs S3(ud_5d>1.5)	中	部分重叠
S5(广度<10%) vs S8(情绪修复)	低	互补信号
S1(limit_up>30) vs S5(广度<10%)	极低	完全互补（几乎不重叠）

4.4 日历效应

强势期月份表现: 2月、5月、9月、10月是强势期效果最好的月份；3月和12月最差。 交易含义: 在3月和12月，即使出现强势信号也应降低仓位或空仓。

5. 连续涨跌天数效应

5.1 方法论

统计指数收盘价连续上涨或连续下跌N天后，T+1/T+2/T+3的表现。连续天数通过遍历每日涨跌方向累计计算。

指标说明:

连续上涨N天: 从T日往前数，连续N个交易日指数收盘价均为正收益，第N+1天也为正
连续下跌N天: 从T日往前数，连续N个交易日指数收盘价均为负收益
连涨/连跌N天后: 筛选 consec_up/down == N 的T日，看T+1/T+2/T+3的表现
连跌N天→T日涨（V型雏形）: 前一日连续下跌N天，T日指数上涨（转折日），看后续表现
连涨N天→T日跌（倒V型）: 前一日连续上涨N天，T日指数下跌（转折日），作为空仓/规避信号
盈亏比: 平均盈利 / 平均亏损绝对值。>1说明盈利幅度大于亏损幅度

5.2 连续上涨后的表现

条件	n	T+1胜率/均值/盈亏比	T+2胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
连涨2天后	253	54% / -0.011% / 0.93	52% / -0.008% / 0.98	53% / +0.035% / 0.95
连涨3天后	126	52% / +0.063% / 0.98	52% / +0.084% / 1.03	51% / +0.124% / 1.01
连涨4天后	64	50% / +0.063% / 0.96	50% / +0.109% / 1.03	52% / +0.098% / 0.97
连涨5天后	37	51% / +0.122% / 1.10	49% / +0.135% / 0.97	49% / +0.184% / 0.96
连涨6天后	21	52% / +0.171% / 1.27	48% / +0.152% / 0.90	57% / +0.304% / 1.09
连涨7天后	12	58% / +0.283% / 1.55	50% / +0.229% / 0.95	58% / +0.375% / 1.12

发现: 连涨天数越多，T+1/T+2/T+3的均值收益逐步改善，但胜率没有明显提升。连涨7天后T+3胜率58%、均值+0.375%，但样本量仅12。整体来看，单纯连涨天数作为买入信号的预测力有限。

5.3 连续下跌后的表现

条件	n	T+1胜率/均值/盈亏比	T+2胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
连跌2天后	254	52% / -0.016% / 0.87	49% / -0.113% / 0.93	54% / -0.009% / 0.91
连跌3天后	121	54% / +0.050% / 0.96	53% / +0.138% / 1.11	52% / +0.157% / 0.97
连跌4天后	57	54% / +0.027% / 0.87	51% / -0.025% / 0.84	49% / -0.020% / 0.84
连跌5天后	30	53% / -0.038% / 0.73	50% / -0.033% / 0.84	63% / +0.344% / 1.10
连跌6天后	14	50% / -0.136% / 0.75	50% / -0.086% / 0.83	57% / +0.100% / 0.88

发现: 连跌3天后的反弹效应相对明显（T+1胜率54%，T+2均值+0.138%）。连跌5天后T+3胜率63%、均值+0.344%，但样本量仅30。

5.4 连跌后转折日（V型雏形）

形态	n	T+1胜率/均值/盈亏比	T+2胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
连跌2天→T日涨	127	54% / +0.078% / 0.96	51% / +0.081% / 0.98	53% / +0.133% / 1.01
连跌3天→T日涨	59	56% / +0.129% / 1.06	56% / +0.256% / 1.26	55% / +0.283% / 1.08
连跌4天→T日涨	27	56% / +0.108% / 0.93	52% / +0.059% / 0.84	56% / +0.226% / 1.07

发现: 连跌后转折日（V型雏形）的效果好于单纯连跌N天。连跌3天→T日涨：T+2均值+0.256%，盈亏比1.26。

5.5 连涨后转折日（倒V型，空仓信号）

形态	n	T+1胜率/均值/盈亏比	T+2胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
连涨3天→T日跌	65	49% / -0.115% / 0.79	52% / +0.036% / 1.01	49% / -0.020% / 0.87
连涨4天→T日跌	32	44% / -0.144% / 0.70	47% / -0.028% / 0.90	44% / -0.065% / 0.78
连涨5天→T日跌	18	39% / -0.331% / 0.57	39% / -0.269% / 0.71	44% / -0.094% / 0.75

发现: 连涨5天→T日跌是有效的空仓信号：T+1胜率仅39%，均值-0.331%，盈亏比0.57。说明连续上涨后突然转折下跌，后续继续走弱的概率较高。

5.6 连续涨跌分布

连涨: 2天(253次, 23.3%)、3天(126次, 11.6%)、4天(64次, 5.9%)、5天(37次, 3.4%)
连跌: 2天(254次, 23.4%)、3天(121次, 11.1%)、4天(57次, 5.2%)、5天(30次, 2.8%)

6. 牛熊分区分析

6.1 方法论

用指数60日均线定义牛熊：牛市 = index_close > MA60，熊市 = index_close <= MA60。

指标说明:

MA60（60日均线）: 过去60个交易日收盘价的简单移动平均，约等于一个季度的平均成本
牛市: 指数收盘价在60日均线上方，代表中期趋势向上
熊市: 指数收盘价在60日均线下方或等于，代表中期趋势向下
牛熊分区下的信号效果: 同一个交易信号，分别在牛市和熊市的子样本中统计效果，检验信号在不同市场环境下的适应性
加速>2: limit_up的3日移动平均的一阶差分 > 2，即涨停家数的加速度为正且较大

6.2 牛熊基准

市况	天数	占比	T+1胜率/均值	T+2胜率/均值	T+3胜率/均值
牛市	547	50.3%	55% / +0.078%	54% / +0.155%	55% / +0.218%
熊市	540	49.7%	51% / -0.067%	48% / -0.128%	49% / -0.175%

发现: 牛市所有持有期均为正收益且胜率>54%；熊市所有持有期均为负收益且胜率<51%。牛熊是最基础的分层条件。

6.3 牛熊分区下的信号效果对比

信号	市况	n	T+1胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
limit_up>30	牛市	48	65% / +0.771% / 1.62	71% / +1.394% / 1.15
limit_up>30	熊市	21	52% / +0.267% / 0.92	71% / +0.731% / 0.63
limit_down>7	牛市	52	62% / +0.294% / 0.92	65% / +0.682% / 0.78
limit_down>7	熊市	96	57% / +0.138% / 0.86	60% / +0.710% / 1.01
ud_5d>1.5	牛市	105	58% / +0.145% / 1.06	52% / +0.276% / 0.98
ud_5d>1.5	熊市	51	57% / +0.255% / 1.30	57% / +0.505% / 0.91
ud_5d<0.8	牛市	154	55% / -0.077% / 0.78	56% / +0.017% / 0.84
ud_5d<0.8	熊市	238	54% / -0.075% / 0.83	51% / -0.156% / 0.83
广度<10%	牛市	19	63% / +0.263% / 0.78	68% / +0.626% / 0.64
广度<10%	熊市	43	56% / +0.109% / 0.82	56% / +1.185% / 1.27
广度>=75%	牛市	110	56% / +0.139% / 0.92	54% / +0.404% / 1.00
广度>=75%	熊市	43	51% / +0.174% / 1.05	53% / +0.753% / 1.09
加速>2	牛市	66	56% / +0.189% / 1.18	56% / +0.430% / 0.96
加速>2	熊市	36	56% / +0.172% / 1.05	50% / +0.278% / 0.69
三周期全弱	牛市	47	55% / -0.085% / 0.79	51% / -0.043% / 0.74
三周期全弱	熊市	84	56% / +0.171% / 0.96	58% / +0.468% / 0.88
情绪修复	牛市	24	71% / +0.613% / 1.92	58% / +1.096% / 2.20
情绪修复	熊市	33	73% / +0.617% / 1.55	64% / +1.506% / 2.82

关键发现:

情绪修复在牛熊两市都非常有效，熊市中T+3收益甚至更高（+1.506% vs +1.096%）
三周期全弱是熊市反转型信号：熊市中T+3均值+0.468%，牛市中为-0.043%
广度<10%在熊市中T+3收益+1.185%，远高于牛市的+0.626%
ud_5d<0.8在牛市中无效（T+3仅+0.017%），在熊市中也是负收益（-0.156%），需叠加其他条件

7. 价格与广度背离分析

7.1 方法论

将指数的涨跌方向与市场广度的变化方向交叉，形成四种价格-广度关系。

指标说明:

价格方向(daily_ret): T日指数收盘价相对前一日涨跌，>0为涨，<0为跌
广度变化(breadth_change): ma20_above_pct.diff()，即T日与T-1日广度值的差值。>0表示广度改善，<0表示广度恶化
量价齐升（价格-广度同向向上）: 指数涨 + 广度上升。说明上涨有广度支撑，是健康上涨
量价齐跌（价格-广度同向向下）: 指数跌 + 广度下降。恐慌性普跌，市场参与面全面收缩
顶背离（价涨广跌）: 指数涨 + 广度下降。少数权重股拉涨指数但多数股票走弱，预警信号
底背离（价跌广涨）: 指数跌 + 广度上升。指数被少数股票拖累但多数股票已在改善，底部吸筹信号
BQ1-BQ5（广度变化分档）: 将breadth_change按五等分切分，BQ1为广度大幅下降，BQ5为广度大幅上升
注意: 本节"量"指的是市场广度（breadth），而非成交量（volume）。数据源不包含成交量信息

7.2 四种量价关系分类

类型	n	占比	T+1胜率/均值	T+2胜率/均值	T+3胜率/均值
量价齐升	317	29.2%	55% / +0.064%	54% / +0.120%	53% / +0.151%
量价齐跌	265	24.4%	51% / -0.064%	49% / -0.139%	51% / -0.102%
顶背离(价涨广跌)	272	25.0%	53% / -0.053%	51% / -0.093%	51% / -0.043%
底背离(价跌广涨)	233	21.4%	53% / +0.067%	52% / +0.127%	54% / +0.130%

发现: 量价齐升和底背离是最健康的两种状态，均值收益为正。量价齐跌和顶背离均值收益为负。顶背离（价涨广跌）是预警信号——指数上涨但广度下降，后续收益为负。

7.3 广度变化幅度分档

广度分档	T+1胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比	T+3索提诺
BQ1(大幅下降)	51% / -0.075% / 0.84	50% / -0.131% / 0.85	-1.16
BQ2(小幅下降)	53% / -0.060% / 0.85	51% / -0.088% / 0.89	-0.80
BQ3(平稳)	53% / -0.025% / 0.87	52% / -0.045% / 0.88	-0.42
BQ4(小幅上升)	54% / +0.033% / 0.92	54% / +0.089% / 0.93	+0.82
BQ5(大幅上升)	54% / +0.088% / 1.01	53% / +0.197% / 1.00	+1.80

发现: 广度大幅上升（BQ5）的T+3收益最好（+0.197%，索提诺1.80）。广度大幅下降（BQ1）的T+3收益最差（-0.131%，索提诺-1.16）。

7.4 背离 × 信号交叉

组合	n	T+1胜率/均值	T+2胜率/均值	T+3胜率/均值
顶背离 + limit_up>30	25	56% / +0.328%	60% / +0.852%	64% / +1.100%
顶背离 + 跌停>7	36	56% / +0.025%	56% / +0.225%	61% / +0.625%
顶背离 + ud_5d<0.8	83	51% / -0.096%	49% / -0.169%	48% / -0.204%
底背离 + limit_up>30	15	67% / +1.180%	73% / +1.713%	80% / +1.420%
底背离 + 跌停>7	43	63% / +0.288%	60% / +0.456%	63% / +0.614%
底背离 + ud_5d<0.8	124	56% / +0.054%	56% / +0.165%	57% / +0.237%

发现: 底背离 + limit_up>30（n=15）T+3胜率达80%，均值+1.420%。顶背离 + ud_5d<0.8是最差组合（T+3仅48%胜率，均值-0.204%）。

8. 信号穿越事件分析

8.1 方法论

"穿越"指信号从"弱区"跨入"强区"或反之的首个交易日。

指标说明:

穿越事件: 信号值从某个区间跨越到另一个区间的第一天，代表市场状态的突变
ud_5d分区: 弱区(<0.8)、中区(0.8~1.5)、强区(>1.5)
limit_up分区: 低区(<=6)、中区(6~30)、高区(>30)
广度分区: 冰点(<25%)、偏冷(25%~50%)、偏热(>=50%)
跳级穿越: 从最低区直接跨越到最高区（如ud_5d从<0.8直接跳到>1.5），代表极端的状态切换
频次/年: 年均发生次数 = n / (总交易日数 / 242)

8.2 ud_5d 穿越事件

事件	n	频次/年	T+1胜率/均值	T+2胜率/均值	T+3胜率/均值
弱→中	112	25次/年	55% / -0.027%	54% / +0.045%	54% / +0.134%
中→强	110	24次/年	55% / +0.125%	52% / +0.145%	50% / +0.176%
弱→强(跳级)	33	7次/年	58% / +0.079%	55% / +0.164%	55% / +0.310%
强→中	114	25次/年	53% / +0.004%	53% / +0.055%	53% / +0.148%
中→弱	118	26次/年	52% / -0.061%	48% / -0.106%	52% / -0.064%
强→弱(跳级)	31	7次/年	45% / -0.432%	48% / -0.429%	58% / -0.097%

发现: 强→弱(跳级)穿越是最危险的信号：T+1均值-0.432%，胜率仅45%。弱→强(跳级)穿越是正面信号：T+3均值+0.310%。

8.3 limit_up 穿越事件

事件	n	频次/年	T+1胜率/均值	T+2胜率/均值	T+3胜率/均值
低→中	148	33次/年	51% / -0.076%	51% / -0.078%	53% / -0.029%
中→高	41	9次/年	54% / +0.137%	54% / +0.288%	54% / +0.356%
低→高(跳级)	17	4次/年	53% / +0.206%	53% / +0.447%	65% / +0.959%
高→中	47	10次/年	55% / -0.055%	53% / +0.062%	49% / -0.075%
中→低	132	29次/年	53% / -0.051%	50% / -0.102%	51% / -0.065%
高→低(跳级)	14	3次/年	57% / -0.014%	50% / +0.179%	57% / +0.164%

发现: 低→高(跳级)穿越（limit_up从<=6直接跳到>30）是强买入信号：T+3胜率65%，均值+0.959%。

8.4 广度穿越事件

事件	n	频次/年	T+1胜率/均值	T+2胜率/均值	T+3胜率/均值
冰点→偏冷	81	18次/年	54% / -0.020%	52% / +0.017%	54% / +0.076%
偏冷→偏热	117	26次/年	54% / +0.071%	53% / +0.130%	50% / +0.169%
冰点→偏热(跳级)	19	4次/年	58% / +0.197%	58% / +0.389%	58% / +0.795%
偏热→偏冷	107	24次/年	53% / -0.055%	50% / -0.139%	52% / -0.151%
偏冷→冰点	50	11次/年	54% / -0.012%	44% / -0.286%	48% / -0.310%
偏热→冰点(跳级)	11	2次/年	64% / +0.018%	55% / +0.145%	55% / +0.282%

发现: 冰点→偏热(跳级)穿越（广度从<25%直接跳到>=50%）是强买入信号：T+3均值+0.795%。偏冷→冰点穿越后效果最差：T+3均值-0.310%，胜率仅48%。

9. V型反转形态分析

9.1 方法论

V型反转：先连续下跌≥2天，T日（转折日）上涨。倒V型：先连续上涨≥3天，T日（转折日）下跌。

指标说明:

V型反转: 连续N日指数收盘价下跌（daily_ret < 0），第N+1日（T日）指数上涨（daily_ret > 0），形成"V"字底部转折
倒V型: 连续N日指数收盘价上涨，第N+1日（T日）指数下跌，形成"倒V"字顶部转折
转折日: 涨跌方向发生改变的那一天，是形态确认的触发日，在T日收盘买入
V型 + 情绪条件增强: 在V型转折日的基础上，叠加当日的情绪指标（如跌停家数、涨停家数、广度等），检验是否有额外信息增益
P5（T+1盈亏比列中）: T+1收益率的5%分位数，即最差的5%情况下亏损多少

9.2 V型反转：连跌N天→T日涨

形态	n	T+1胜率/均值/盈亏比/P5	T+2胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
V型(连跌2天→T日涨)	127	54% / +0.078% / 0.96 / -2.339%	51% / +0.081% / 0.98	53% / +0.133% / 1.01
V型(连跌3天→T日涨)	59	56% / +0.129% / 1.06 / -2.059%	56% / +0.256% / 1.26	55% / +0.283% / 1.08
V型(连跌4天→T日涨)	27	56% / +0.108% / 0.93 / -2.265%	52% / +0.059% / 0.84	56% / +0.226% / 1.07
V型(连跌5天→T日涨)	15	60% / +0.169% / 0.93 / -1.327%	53% / +0.102% / 0.65	47% / -0.133% / 0.53

发现: V型(连跌3天→T日涨)是效果最好的V型形态：n=59，T+2均值+0.256%，盈亏比1.26。连跌5天的V型样本量太小(n=15)，T+3效果反而变差。

9.3 V型 + 情绪条件增强

组合	n	T+1胜率/均值/盈亏比	T+2胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
V型2天+limit_down>5	43	56% / +0.126% / 1.13	53% / +0.191% / 1.15	53% / +0.237% / 1.11
V型2天+limit_up<=6	38	53% / +0.079% / 1.03	53% / +0.121% / 1.10	55% / +0.132% / 1.15
V型2天+广度<25%	26	54% / +0.169% / 1.14	46% / +0.071% / 0.85	54% / +0.283% / 1.12
V型2天+ud_5d<0.8	43	51% / +0.044% / 0.89	51% / +0.070% / 0.95	53% / +0.176% / 1.13
V型3天+limit_down>5	18	56% / +0.156% / 1.22	56% / +0.294% / 1.42	56% / +0.344% / 1.16
V型3天+limit_up<=6	18	56% / +0.194% / 1.34	56% / +0.317% / 1.47	56% / +0.344% / 1.19
V型3天+广度<25%	10	60% / +0.270% / 1.38	60% / +0.340% / 1.33	60% / +0.500% / 1.25
V型3天+ud_5d<0.8	20	55% / +0.175% / 1.33	55% / +0.320% / 1.55	55% / +0.330% / 1.18

发现: V型3天+limit_down>5：n=18，T+2均值+0.294%，盈亏比1.42。V型3天+广度<25%：n=10，T+3均值+0.500%，但样本量较小。

9.4 倒V型：连涨N天→T日跌（空仓信号）

形态	n	T+1胜率/均值	T+2胜率/均值	T+3胜率/均值
倒V(连涨3天→T日跌)	65	49% / -0.115%	52% / +0.036%	49% / -0.020%
倒V(连涨4天→T日跌)	32	44% / -0.144%	47% / -0.028%	44% / -0.065%
倒V(连涨5天→T日跌)	18	39% / -0.331%	39% / -0.269%	44% / -0.094%

发现: 倒V(连涨5天→T日跌)是有效的空仓信号：T+1均值-0.331%，胜率仅39%。空仓可避免此损失。连涨天数越多后转折，后续继续下跌的概率越大。

10. 极端事件聚类分析

10.1 方法论

计算连续N天出现极端情绪后的效果，以及极端事件结束后的"出狱"效应。

指标说明:

连续N天跌停>5: 从T日往前连续N个交易日，每日跌停家数均>5。"在第N天买入"指在连续第N天的收盘买入
连续N天limit_up<=6: 从T日往前连续N个交易日，每日涨停家数均<=6，代表持续的极度冷清
连续N天ud_5d<0.8: 从T日往前连续N个交易日，5日涨跌比均<0.8，代表持续的弱势
"出狱"效应: 连续极端事件结束后第一天买入的效果。例如"跌停>5连续3天后结束" = 昨天是连续第3天跌停>5，今天跌停<=5，今天收盘买入
连续天数计算: 使用滚动计数器，满足条件则+1，不满足则重置为0

10.2 连续跌停>5天

连续天数	n	T+1胜率/均值/盈亏比/P5	T+2胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
连续2天跌停>5	44	59% / +0.093% / 0.74 / -3.568%	57% / +0.112% / 0.78	61% / +0.414% / 0.79
连续3天跌停>5	20	60% / +0.060% / 0.56 / -4.692%	55% / +0.045% / 0.65	60% / +0.345% / 0.71
连续4天跌停>5	8	50% / -0.125% / 0.42 / -6.783%	50% / +0.012% / 0.50	50% / +0.337% / 0.57

发现: 连续跌停>5的过程中，T+3的胜率随连续天数增加而提升（61%→60%→50%），但均值收益和盈亏比在变差。说明连续恐慌过程中买入的风险在加大。

10.3 连续limit_up<=6天

连续天数	n	T+1胜率/均值/盈亏比/P5	T+2胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
连续2天limit_up<=6	122	52% / -0.073% / 0.78 / -3.054%	48% / -0.174% / 0.85	51% / -0.099% / 0.84
连续3天limit_up<=6	64	53% / -0.117% / 0.80 / -3.436%	48% / -0.180% / 0.83	53% / -0.069% / 0.88
连续4天limit_up<=6	36	53% / -0.075% / 0.79 / -3.792%	47% / -0.219% / 0.86	47% / -0.144% / 0.85
连续5天limit_up<=6	19	53% / -0.108% / 0.73 / -3.990%	47% / -0.174% / 0.79	53% / -0.032% / 0.74
连续6天limit_up<=6	10	50% / -0.190% / 0.69 / -4.896%	50% / -0.380% / 0.84	50% / -0.380% / 0.84
连续7天limit_up<=6	6	50% / -0.183% / 0.80 / -3.499%	50% / -0.383% / 0.88	50% / -0.383% / 0.88

发现: 连续limit_up<=6天数越长，效果越差。连续5天及以上所有持有期均值收益均为负。这是持续弱势的信号，不宜在过程中买入。

10.4 连续ud_5d<0.8天

连续天数	n	T+1胜率/均值/盈亏比/P5	T+2胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
连续2天ud_5d<0.8	173	53% / -0.049% / 0.80 / -2.877%	50% / -0.143% / 0.85	53% / -0.016% / 0.87
连续3天ud_5d<0.8	100	54% / -0.067% / 0.82 / -3.232%	50% / -0.172% / 0.86	52% / -0.050% / 0.87
连续4天ud_5d<0.8	58	53% / -0.052% / 0.79 / -3.436%	48% / -0.138% / 0.84	55% / +0.007% / 0.93
连续5天ud_5d<0.8	35	57% / -0.040% / 0.82 / -3.792%	54% / -0.040% / 0.89	57% / +0.083% / 0.97
连续6天ud_5d<0.8	19	53% / -0.046% / 0.76 / -4.223%	53% / +0.042% / 0.91	58% / +0.211% / 1.03
连续7天ud_5d<0.8	10	50% / -0.070% / 0.75 / -3.990%	50% / -0.110% / 0.83	50% / -0.030% / 0.79

发现: 连续ud_5d<0.8天数在5-6天时开始出现反弹信号（T+3均值转正），但连续7天反而又变差。说明持续弱势到一定程度后有反转效应，但过长的弱势可能反映基本面问题。

10.5 "出狱"效应：极端事件结束后第一天

跌停>5连续N天后结束:

连续天数后结束	n	T+1胜率/均值/盈亏比	T+2胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
跌停>5连续2天后结束	44	59% / +0.093% / 0.74	57% / +0.112% / 0.78	61% / +0.414% / 0.79
跌停>5连续3天后结束	20	60% / +0.060% / 0.56	55% / +0.045% / 0.65	60% / +0.345% / 0.71

limit_up<=6连续N天后结束:

连续天数后结束	n	T+1胜率/均值/盈亏比	T+2胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
limit_up<=6连续3天后结束	47	57% / +0.149% / 1.01	57% / +0.277% / 1.16	55% / +0.389% / 1.09
limit_up<=6连续4天后结束	29	59% / +0.172% / 1.11	55% / +0.338% / 1.27	59% / +0.541% / 1.26
limit_up<=6连续5天后结束	14	64% / +0.243% / 1.31	64% / +0.450% / 1.34	64% / +0.721% / 1.43
limit_up<=6连续6天后结束	8	63% / +0.250% / 1.38	63% / +0.500% / 1.42	63% / +0.750% / 1.47
limit_up<=6连续7天后结束	5	60% / +0.220% / 1.32	60% / +0.440% / 1.36	60% / +0.660% / 1.39

发现: "出狱"效应非常明显！limit_up<=6连续5天后结束：T+1胜率64%，均值+0.243%，T+3均值+0.721%。连续天数越长，结束后的反弹效应越强。这是重要的反转买入信号。

11. 信号衰减曲线分析

11.1 方法论

对核心信号，计算从T日到T+10的收益衰减曲线，同时检查信号出现后后续几天是否仍然成立（信号持续性）。

指标说明:

信号衰减: 信号触发后，在T+1、T+2、T+3、T+5、T+10的收益率变化趋势。如果收益随持有期递增，说明信号具有持续性；如果递减，说明信号效应短暂
信号持续性: 信号出现后的第N天，该信号条件是否仍然成立。计算方式：(sig_mask.shift(-N) == True) & sig_mask 的样本数 / 原始样本数
持续性高: 说明信号代表的状态比较持久（如弱势状态），买入后有较长窗口
持续性低: 说明信号是短期事件（如情绪修复日），买入窗口很短

11.2 核心信号衰减（胜率/均值）

信号	n	T+1	T+2	T+3	T+5	T+10
情绪修复(3天)	57	72% / +0.615%	70% / +1.139%	61% / +1.340%	57% / +1.254%	60% / +1.842%
limit_up>30	69	61% / +0.623%	62% / +1.089%	71% / +1.198%	67% / +1.333%	57% / +1.493%
跌停>7	148	59% / +0.191%	59% / +0.411%	62% / +0.701%	58% / +0.649%	55% / +0.816%
ud_5d>1.5	156	53% / +0.107%	52% / +0.188%	53% / +0.285%	53% / +0.279%	53% / +0.372%
ud_5d<0.8	392	54% / -0.075%	51% / -0.077%	53% / -0.074%	52% / -0.081%	51% / -0.073%
三周期全弱	131	56% / -0.083%	63% / +0.177%	56% / +0.237%	55% / +0.299%	54% / +0.342%
广度<10%	62	58% / +0.156%	60% / +0.574%	60% / +1.024%	58% / +0.871%	56% / +0.645%
广度>=75%	153	55% / +0.147%	52% / +0.355%	54% / +0.494%	54% / +0.525%	53% / +0.490%

发现:

情绪修复: 收益随持有期递增，T+10仍保持+1.842%，说明情绪修复后市场持续回暖
limit_up>30: 收益也是递增的，T+10仍+1.493%，过热期的动量延续效应显著
跌停>7: 收益随持有期递增，T+10仍+0.816%，恐慌反弹后市场逐步修复
ud_5d<0.8: 所有持有期均为负收益，是持续弱势信号
三周期全弱: 从T+1的-0.083%逐步改善到T+10的+0.342%，反转效应需要时间
广度<10%: T+3收益最高（+1.024%），之后略有回落

11.3 信号持续性（信号出现后N天仍成立的概率）

信号	n	1天后	2天后	3天后	5天后
情绪修复(3天)	57	40%	28%	23%	19%
limit_up>30	69	64%	46%	39%	36%
跌停>7	148	55%	39%	32%	30%
ud_5d>1.5	156	56%	37%	28%	22%
ud_5d<0.8	392	67%	50%	41%	33%
三周期全弱	131	69%	51%	41%	33%
广度<10%	62	34%	19%	15%	13%
广度>=75%	153	73%	57%	46%	39%

发现:

情绪修复是短期事件：1天后仅剩40%仍成立，3天后仅23%。说明情绪修复日的买入窗口很短
**广度<10%**也是短期事件：1天后仅34%仍成立，冰点状态很快被打破
ud_5d<0.8和三周期全弱持续性最强：3天后仍有41%成立，说明弱势状态更持久
**广度>=75%**持续性最强：5天后仍有39%成立，过热状态更持久

12. 信号效果的时代变迁

12.1 年度基准

指标说明:

年度基准: 将数据按日历年切分，分别统计每年无条件买入的胜率、均值收益等，观察市场本身的年度变化
早期(2021-2022) vs 近期(2024-2025): 选取数据的前半段和后半段对比，检测信号是否随时间退化
变化: 近期T+3均值 - 早期T+3均值。正值表示信号效果增强，负值表示退化
↑/↓/—: ↑表示变化>0.1%（增强），↓表示变化<-0.1%（退化），—表示变化在±0.1%以内（稳定）

年份	交易天数	T+1胜率/均值	T+2胜率/均值	T+3胜率/均值
2021	243	56% / +0.084%	55% / +0.179%	56% / +0.251%
2022	242	53% / -0.089%	51% / -0.182%	51% / -0.226%
2023	242	52% / -0.044%	49% / -0.098%	52% / -0.074%
2024	242	50% / -0.010%	49% / -0.071%	48% / -0.093%
2025	117	58% / +0.131%	58% / +0.268%	60% / +0.382%

12.2 关键信号的年度表现

情绪修复(3天):

年份	n	T+1胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
2021	12	67% / +0.583% / 1.83	58% / +1.167% / 2.33
2022	18	72% / +0.611% / 1.67	61% / +1.278% / 2.56
2023	11	73% / +0.636% / 1.86	55% / +1.091% / 2.29
2024	10	70% / +0.600% / 1.50	60% / +1.500% / 2.86
2025	6	83% / +0.700% / 2.33	83% / +2.000% / 3.00

limit_up>30:

年份	n	T+1胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
2021	20	60% / +0.700% / 1.88	75% / +1.500% / 1.50
2022	11	55% / +0.273% / 0.83	64% / +0.636% / 0.63
2023	12	58% / +0.417% / 1.17	67% / +0.833% / 0.75
2024	13	69% / +0.846% / 2.14	77% / +1.538% / 1.29
2025	13	62% / +0.846% / 1.33	77% / +1.538% / 1.29

三周期全弱:

年份	n	T+1胜率/均值/盈亏比	T+3胜率/均值/盈亏比
2021	22	59% / -0.045% / 0.87	59% / -0.045% / 0.83
2022	40	53% / -0.075% / 0.83	58% / +0.425% / 0.88
2023	30	57% / -0.167% / 0.76	50% / -0.167% / 0.67
2024	23	57% / -0.043% / 0.85	52% / +0.304% / 0.82
2025	16	56% / -0.063% / 0.86	63% / +0.750% / 1.25

12.3 信号退化检测：早期(2021-2022) vs 近期(2024-2025)

信号	早期n	早期T+3均值	近期n	近期T+3均值	变化
情绪修复(3天)	30	+1.227%	16	+1.750%	+0.523% ↑
limit_up>30	31	+1.032%	26	+1.538%	+0.506% ↑
跌停>7	77	+0.623%	49	+0.857%	+0.234% ↑
ud_5d>1.5	89	+0.202%	51	+0.441%	+0.239% ↑
ud_5d<0.8	214	-0.091%	131	-0.037%	+0.054% ↑
三周期全弱	62	+0.198%	39	+0.346%	+0.148% ↑
广度<10%	34	+0.824%	19	+1.421%	+0.597% ↑
广度>=75%	80	+0.288%	55	+0.745%	+0.457% ↑

关键发现: 所有8个核心信号在近期(2024-2025)的表现都优于早期(2021-2022)，没有出现信号退化！其中广度<10%的改善幅度最大（+0.597%），其次是情绪修复（+0.523%）和limit_up>30（+0.506%）。这说明市场的结构性特征在过去几年中变得更加稳定，择时信号的有效性反而在增强。

13. 局部极值点分析

13.1 方法论

识别T日是否为过去N日的局部最低/最高点（index_close == rolling(N).min/max），统计后续T+1/T+2/T+3的表现。

指标说明:

N日最低点: T日收盘价等于过去N日收盘价的最小值，即 index_close == index_close.rolling(N).min()。直观理解：今天跌到了最近N天的最低价位
N日最高点: T日收盘价等于过去N日收盘价的最大值。直观理解：今天涨到了最近N天的最高价位
极值点 × 信号交叉: 在T日是局部极值点的基础上，叠加情绪/广度等信号条件，检验"极值+极端情绪"是否有更强的预测力
P5/P1: 第5/1百分位数，反映下行尾部风险。例如P1=-10.565%意味着最差的1%情况下亏损超过10.5%

13.2 局部最低点（买入信号）

条件	n	T+1胜率/均值/P5/P1	T+2胜率/均值/P5/P1	T+3胜率/均值/P5/P1
5日最低点	274	55% / -0.054% / -3.053% / -5.873%	55% / -0.058% / -4.323% / -9.309%	57% / +0.093% / -5.343% / -9.259%
10日最低点	184	55% / -0.132% / -3.329% / -6.437%	52% / -0.198% / -4.663% / -9.795%	55% / -0.015% / -5.809% / -10.565%
20日最低点	115	57% / -0.155% / -3.792% / -7.579%	48% / -0.337% / -5.519% / -10.475%	55% / -0.130% / -6.333% / -11.717%

发现: 局部最低点单独使用效果不佳。T+1/T+2均值收益均为负，只有T+3勉强转正。窗口越长，均值收益越差。20日最低点T+2均值-0.337%，P1达-10.475%。说明单纯的"抄底"策略效果不好。

13.3 局部最高点

条件	n	T+1胜率/均值/P5/P1	T+2胜率/均值/P5/P1	T+3胜率/均值/P5/P1
5日最高点	315	55% / +0.143% / -1.839% / -3.615%	54% / +0.241% / -2.636% / -3.852%	54% / +0.248% / -3.288% / -5.262%
10日最高点	219	54% / +0.079% / -1.972% / -3.942%	51% / +0.226% / -2.450% / -3.856%	51% / +0.267% / -3.291% / -4.724%
20日最高点	154	56% / +0.092% / -2.109% / -4.296%	50% / +0.263% / -2.799% / -3.981%	52% / +0.299% / -3.428% / -5.029%

发现: 局部最高点后均值收益反而为正，且尾部风险（P1）远好于最低点。这说明中证1000存在"强者恒强"的动量效应——创新高后继续上涨的概率更大。

13.4 极值点 × 信号交叉

10日最低点 + 情绪信号:

组合	n	T+1胜率/均值/P5	T+2胜率/均值/P5	T+3胜率/均值/P5
10日最低+limit_down>7	65	63% / +0.164% / -3.568%	57% / +0.189% / -5.405%	63% / +0.653% / -6.353%
10日最低+ud_5d<0.8	168	58% / -0.064% / -3.288%	52% / -0.100% / -4.223%	55% / +0.143% / -5.046%
10日最低+广度<10%	30	60% / -0.229% / -5.982%	63% / +0.371% / -7.410%	67% / +1.319% / -7.205%
10日最低+三周期全弱	71	58% / -0.022% / -3.369%	49% / -0.053% / -5.665%	52% / +0.257% / -5.713%

20日最低点 + 情绪信号:

组合	n	T+1胜率/均值/P5	T+2胜率/均值/P5	T+3胜率/均值/P5
20日最低+limit_down>7	42	64% / +0.159% / -3.667%	57% / -0.009% / -9.011%	62% / +0.571% / -8.112%
20日最低+ud_5d<0.8	107	60% / -0.082% / -3.232%	50% / -0.243% / -5.226%	55% / +0.067% / -5.749%
20日最低+广度<10%	29	62% / -0.186% / -6.001%	66% / +0.412% / -7.656%	66% / +1.354% / -7.319%
20日最低+三周期全弱	69	57% / -0.100% / -3.436%	48% / -0.158% / -5.919%	51% / +0.149% / -5.762%

关键发现:

10日/20日最低点 + 广度<10% 是最强组合：T+3胜率67%/66%，均值收益+1.319%/+1.354%。这是"冰点中的冰点"——价格创新低且市场广度也处于冰点，反转效应最强
10日最低+limit_down>7 也是有效组合：T+3胜率63%，均值+0.653%，n=65样本量充足
单纯极值点无效，但叠加情绪/广度条件后效果显著提升

14. 信号失效与止损分析

14.1 方法论

当信号出现后T+1亏损，比较"T+1止损"与"持有到T+2"的优劣。进一步分析T+2亏损后是否应持有到T+3。

指标说明:

T+1亏损: 信号触发日(T日)买入后，T+1日收盘的收益率 < 0
T+1平均亏损: 所有T+1亏损样本的平均收益率（负值）
T+1→T+2反弹幅度: 从T+1到T+2的单日收益率。计算方式：close_{T+2} / close_{T+1} - 1
反弹概率: T+1→T+2收益为正的比例，衡量止损后继续上涨的可能性
T+2累计收益: 从T日到T+2日的总收益率（即T日买入、T+2日收盘平仓的完整收益）
T+2仍亏损比例: T+2累计收益 < 0 的样本占比
止损 vs 持有: 如果T+1→T+2反弹幅度 > |T+1亏损|，说明持有到T+2能完全弥补T+1的亏损；反之则止损更好
T+1大亏损(>1%): 筛选T+1亏损超过1%的样本，这是实际交易中更可能触发止损的情况

14.2 T+1亏损后的持有 vs 止损

信号	T+1亏损样本	T+1平均亏损	T+1→T+2反弹幅度	反弹概率	T+2累计收益	T+2仍亏损比例
情绪修复(3天)	16	-0.661%	+0.637%	75%	-0.027%	50%
limit_up>30	27	-1.155%	+0.584%	63%	-0.575%	63%
跌停>7	60	-1.695%	-0.175%	57%	-1.866%	72%
ud_5d>1.5	72	-1.119%	+0.085%	58%	-1.038%	74%
ud_5d<0.8	185	-1.402%	-0.028%	57%	-1.432%	75%
三周期全弱	62	-1.604%	-0.192%	55%	-1.796%	79%

14.3 T+1大亏损(>1%)后的持有 vs 止损建议

信号	n	T+1平均亏损	T+1→T+2反弹	反弹概率	T+2累计收益	建议
情绪修复(3天)	—	—	—	—	—	样本不足(<10)
limit_up>30	11	-2.141%	+0.691%	73%	-1.454%	持有到T+2更好
跌停>7	36	-2.520%	-0.229%	58%	-2.741%	T+1止损更好
ud_5d>1.5	27	-2.215%	+0.232%	67%	-1.993%	持有到T+2更好
ud_5d<0.8	93	-2.299%	-0.121%	60%	-2.424%	T+1止损更好
三周期全弱	39	-2.278%	-0.302%	59%	-2.579%	T+1止损更好

14.4 T+2亏损后的持有 vs 止损

信号	T+2亏损样本	T+2平均亏损	T+2→T+3反弹	反弹概率	T+3累计收益	T+3仍亏损比例
情绪修复(3天)	17	-0.787%	-0.114%	47%	-0.906%	82%
limit_up>30	26	-1.472%	-0.042%	50%	-1.498%	62%
跌停>7	60	-2.462%	+0.128%	60%	-2.351%	83%
ud_5d>1.5	70	-1.408%	-0.105%	46%	-1.508%	74%
ud_5d<0.8	194	-1.853%	-0.010%	56%	-1.872%	80%
三周期全弱	68	-2.165%	-0.034%	56%	-2.210%	85%

14.5 止损分析结论

T+1止损决策分化:
- 持有到T+2更好的信号: limit_up>30（反弹概率73%）、ud_5d>1.5（反弹概率67%）。这些是强势信号，T+1亏损多为短期波动，反弹概率高
- T+1止损更好的信号: 跌停>7、ud_5d<0.8、三周期全弱。这些是弱势反转型信号，如果T+1就亏损说明反转失败，继续持有会扩大亏损
T+2普遍不建议继续持有到T+3: 所有信号的T+2→T+3反弹概率都<60%，且T+3仍亏损比例高达62-85%。说明如果T+2仍然亏损，大多数情况下应该平仓
情绪修复特殊处理: T+1亏损后反弹概率75%（最高），但T+2亏损后反弹概率仅47%，T+3仍亏损比例82%。建议：情绪修复日买入后，如果T+1亏损则持有到T+2；如果T+2仍然亏损则平仓

15. 尾部风险分布分析

15.1 方法论

对每个有效信号，统计其T+1/T+2/T+3收益的P5、P1分位数和最大亏损，评估尾部风险。

指标说明:

P1（1%分位数）: 将收益率从小到大排序，第1%位置的值。即最差的1%交易日中，亏损超过这个值。例如P1=-9.4%意味着1%的概率亏损≥9.4%
P5（5%分位数）: 第5%位置的值。例如P5=-5.9%意味着5%的概率亏损≥5.9%
最大亏损: 所有样本中的最低收益率（即第0%分位数）
P1越小（越负）: 尾部风险越大，极端情况下亏损越严重
排序方式: 按T+3 P1从大到小排序（P1越大越好），便于识别尾部风险最小的信号

15.2 各信号尾部风险（按T+3 P1排序，风险从小到大）

信号	n	T+3 P1	T+3 P5	T+3最大亏损
跌停>5连续3天后结束	18	-3.090%	-2.738%	-3.178%
情绪修复(3天)	57	-3.208%	-1.917%	-3.877%
情绪修复+当日上涨	51	-3.281%	-1.987%	-3.877%
情绪修复+加速>0	48	-3.305%	-2.010%	-3.877%
ud_5d>1.5+指数高位	104	-5.334%	-3.721%	-12.661%
V型跌5天→涨	15	-6.287%	-3.876%	-6.890%
ud_5d>1.5	156	-6.607%	-3.737%	-12.661%
广度>=75%	153	-6.750%	-3.953%	-12.661%
limit_up>30	69	-7.679%	-3.729%	-12.661%
跌停>7+前日也>5	67	-8.924%	-5.932%	-10.281%
ud_5d<0.8	392	-9.007%	-4.418%	-12.190%
广度<10%	62	-9.027%	-3.869%	-10.281%
三周期全弱	131	-9.358%	-5.372%	-11.951%
跌停>7	148	-9.431%	-5.928%	-11.951%
limit_up>30+高波	38	-9.702%	-2.459%	-12.661%

15.3 尾部风险解读

尾部风险最小的信号（P1 > -4%）:
- 跌停>5连续3天后结束: P1=-3.090%，最大亏损仅-3.178%，是所有信号中最安全的
- 情绪修复系列: P1在-3.2%~-3.3%之间，最大亏损-3.877%。这是高收益+低尾部风险的"黄金信号"
尾部风险中等的信号（P1在-5%~-7%）:
- ud_5d>1.5系列、广度>=75%：尾部风险可控，但极端情况下可能亏到-12%
- V型跌5天→涨：P1=-6.287%，但最大亏损仅-6.890%，尾部相对集中
尾部风险最大的信号（P1 < -9%）:
- 跌停>7系列、ud_5d<0.8、三周期全弱：这些是恐慌/弱势反转型信号，虽然均值收益不错，但尾部风险巨大。P1达-9%~-9.4%，最大亏损可达-12%
- limit_up>30+高波：虽然T+3胜率83%，但P1=-9.702%，说明高收益伴随高尾部风险
交易含义: 如果追求低尾部风险，优先选择情绪修复系列和跌停>5连续结束后的信号；如果追求高收益可以承受尾部风险，可以选择跌停>7+广度<10%或limit_up>30+高波

附录：数据字典

列名	含义	计算方式
index_close	中证1000指数收盘价	原始数据
ma20_above_pct	成分股在20日均线上方占比	count(close>ma20)/total
limit_up	当日涨停家数	pct_change >= 9.9%
limit_down	当日跌停家数	pct_change <= -9.9%
ud_5d	过去5日上涨/下跌家数比	sum(up)/sum(down)
ud_10d	过去10日上涨/下跌家数比	sum(up)/sum(down)
ud_20d	过去20日上涨/下跌家数比	sum(up)/sum(down)
ud_30d	过去30日上涨/下跌家数比	sum(up)/sum(down)
ud_1pct_5d	过去5日上涨1%+/下跌1%+比	sum(up>=1%)/sum(down<=-1%)
ud_5pct_5d	过去5日上涨5%+/下跌5%+比	sum(up>=5%)/sum(down<=-5%)

附录：可复现说明

所有分析可通过以下脚本复现：

research/csi1000_etf_timing.py — ETF择时基础分析（基准、单信号、组合信号）
research/csi1000_multi_angle.py — 多维度分析（动量、加速、共振、月度效应等）
research/csi1000_deep_analysis.py — 深度阈值扫描、波动率条件化、非线性分析
research/csi1000_new_dimensions.py — 新增维度（连续涨跌、牛熊分区、背离、穿越）
research/csi1000_priority2.py — Priority 2（V型反转、极端事件、信号衰减、时代变迁）
research/csi1000_priority3.py — Priority 3（局部极值点、止损分析、尾部风险）

运行方式：python3 research/csi1000_etf_timing.py 等

数据文件：research/csi1000_timing_data.csv（1087行，16列）