上证50 2789.15 空头 沪深300 4056.11 空头 中证500 6586.18 空头 科创50 1256.96 空头 市场环境 熊市 · 建议仓位 20% V2 模拟盘 净值 1.0000 策略运行中 对照赛 起跑 2026-11-10 · 本金 ¥1,000,000 上证50 2789.15 空头 沪深300 4056.11 空头 中证500 6586.18 空头 科创50 1256.96 空头 市场环境 熊市 · 建议仓位 20% V2 模拟盘 净值 1.0000 策略运行中 对照赛 起跑 2026-11-10 · 本金 ¥1,000,000
手动盘VS量化模拟盘
同一行情 · 同一起点 · 各凭本事 — 看谁先到终点
起跑线 2026-11-10 初始资金 ¥1,000,000 同期对比 · 只看净值 量化侧 V2 全自动

实时战况

数据加载中…
手动操作
PLAYER 1 · HUMAN
手动场内盘同花顺实盘
—
累计收益
—
当前净值
—
持仓数
—
交易笔数
人工决策：盘感 + 消息面 + 仓位管理。所有买卖由本人手动下单，无算法辅助。
策略运行中
PLAYER 2 · QUANT
V2 量化模拟盘ID 6af2c90f…3968
—
累计收益
—
当前净值
—
持仓数
—
交易笔数
SuperMind 托管：12 只 ETF 池 + 国债ETF(511010) 防守，风险调整动量周轮动，硬止损 -10% / 移动止盈回撤 -8%，零人工干预。

净值走势

双方净值以起跑线 1.0000 归一，每个交易日收盘后由本地采集器自动更新
手动盘V2 模拟盘

V2 官方回测

先验锚 · 非实盘承诺
65.62%
交易胜率
32.96%
回测区间收益
1.25
Sharpe
回测≠实盘。对照赛的意义正是检验：先验绩效在真实滑点、真实情绪环境中能兑现几成。
⚔️ 主战系统 · jivonQuant v0.4.2 双卡赛马
胜率 66.7%（OOS-2 73.7% PASS）· regime 加载中…

指数快照

trading system · 11-10 跑批
上证50
2789.15
空头
沪深300
4056.11
空头
中证500
6586.18
空头
科创50
1256.96
空头

板块买入信号

21 板块扫描 · 8 信号 · 门控拦截 0
信号板块涨跌仓位匹配基金
🟡 超跌反弹半导体+0.5%¥500008888 国联安中证半导体ETF联接C
🟡 超跌反弹算力+0.2%¥500012629 广发国证半导体芯片ETF联接C
🟡 超跌反弹液冷服务器+0.5%¥500012629 广发国证半导体芯片ETF联接C
🟡 超跌反弹铜缆高速连接+1.4%¥500012629 广发国证半导体芯片ETF联接C
🟡 超跌反弹PCB+1.2%¥500002256 金信新能源汽车混合C
🟡 超跌反弹AI手机+0.8%¥500008087 华夏中证5G通信主题ETF联接C
🟡 超跌反弹商业航天+1.1%¥500001643 汇丰晋信智造先锋股票C
🟡 超跌反弹脑机接口+2.0%¥500002256 金信新能源汽车混合C

退出 / 风险信号

止盈止损 + PE 估值 + 状态机
006503 PCB +34774.6% (费后)
跌破MA10(3193.5)，保护已有利润 | 持有139天
上证50 高估 — 建议减仓 warning
上证50 PE=11.7（百分位85%），建议减仓 50%
规则速览：止损-8% | 短线止盈+12% | 趋势止盈+18% | 移动止盈>5% | PE百分位>70/80/90%分档减仓 | 收益>20%分批止盈 | C类<7天赎回费1.5%

V2 模拟盘持仓

—
模拟盘运行中 · 等待首次调仓
11-11 开盘 V2 策略将执行首个 ISO 周轮动（12 ETF 池 + 511010 防守）
持仓数据由 duel_update.py 每日 15:35 采集（simupaper/getposition），随净值一并写入对照赛数据文件。

成交记录

—
0 笔成交 · 起跑线状态
策略信号触发后此处自动出现流水，同步推送通知
成交数据由 watch 链路 + duel_update.py 双通道采集（simupaper/gettradelog），匿名可读。

经典量化模型参考

V3 主策略 + 对照组 V2 + 五套经典框架
🚀
V3 主策略 · 全市场混池轮动
JIVONLAB-全市场动量轮动-V3（混池分散版）
已定版 · 待上盘
为什么升级
主任指出 V2 三点不足：持仓太集中（top2=45%单标的）· 个股缺席 · 标的池不全。V3 全部回应：29 标的混池 + top5 分散 + 个股与 ETF 同池同规则。
标的池（29 只）
宽基 4：300/500/1000/科创50 · 行业 9：半导体/科技/酒/证券/医药/军工/光伏/新能源车/红利 · 海外商品 6：纳指/标普/恒生科技/黄金/豆粕(+红利) · 个股 10 龙头：茅台/宁德/中芯/长电/招行/比亚迪/美的/恒瑞/紫金/平安 · 防守：511010 国债ETF
买入闸门（与 V2 相同双闸）
① 趋势闸：收盘 ≥ MA60；② 动量闸：20 日动量 >0。过闸者按风险调整动量排名取 top5 等权（各 ~18%）——单标的黑天鹅冲击从 45% 降到 1/4.5
防守状态机 + 双层止损
滞回机制同 V2（连续 2 周全弱→防守；≥3 只复格→回归）· 硬止损 -10% 冷却 2 周 · 移动止盈 -8% · 权益上限 90%
个股适配
风险调整动量天然压制高波动个股：龙头股必须「趋势+动量+低波」三佳才能挤进前五，与 ETF 公平竞争，无需单独风控
本地回测实证（同引擎对照 · 真实东财日线 · 双边成本 0.1%）
V3：收益 5.67%｜回撤 21.48%｜Sharpe 0.38｜胜率 59.8%｜194 笔
V2：收益 2.11%｜回撤 29.34%｜Sharpe 0.22｜胜率 57.4%｜68 笔
收益 ×2.7 · 回撤 -27% · Sharpe ×1.7 全指标占优（top3/4/5/6 网格实证 top5 最优，参数不挑)
上盘路径
策略代码已定版（supermind_strategy_astock_etf_v3.py）· 平台 API 保存通道受限，需在编辑器手动粘贴跑官方回测，通过后重建模拟盘切换 V3
⚔️
V2 对照策略 · 正在跑
JIVONLAB-ETF动量轮动-Q75（胜率优化版）
对照赛选手
一句话
双闸动量轮动：每周在 12 只 ETF 里挑「趋势向上且动量最强」的 2 只持有，趋势没了就撤到国债 ETF 防守，叠加双层止损锁利。
标的池
权益 9：300/500/1000/科创50/半导体/科技/酒/证券/医药/军工 ETF · 商品避险 3：黄金/豆粕 · 防守：511010 国债ETF
买入闸门（两道都过才买）
① 趋势闸：收盘价 ≥ MA60；② 动量闸：20 日动量必须 >0（弱势坚决不硬买）。过了闸门的按风险调整动量（20日收益÷年化波动，夏普式打分）排名，取前 2 名等权（各 45%）
防守状态机（滞回）
全池连续 2 周不合格 → 满仓撤入国债 ETF；持仓中 ≥2 只重新合格 → 才回归进攻。根除 V1「防守仓每周被洗」的止损循环
双层止损（每日检查）
硬止损 -10%（自建仓价，触发后该标的冷却 2 个 ISO 周）· 移动止盈 -8%（自持仓最高价回撤，锁定利润防回吐）
建仓纪律
权益仓位上限 90%；首周半仓、次周补足，降低单周择时风险
回测绩效（2025-11~2026-10）
收益 32.96%｜Sharpe 1.25｜交易胜率 65.62%｜回撤 23.53%｜IR 2.14（V1：19.83%/0.69%/50.85%/26.09%）
🌀
动量轮动
Momentum Rotation
V2 核心
核心思想
强者恒强：定期对资产池按过去 N 日收益率排名，卖出落后的，买入领先的。趋势市中显著跑赢买入持有。
经典参数
N=20/60/120 日动量 · 周频或月频调仓 · 前 2~3 名持仓
实操要点
① 用「风险调整动量」（收益/波动率）代替裸收益，避免追高波动妖股；② 池内全弱时切防守资产（货基/债基），空仓也是信号；③ 频率不宜高于周频，摩擦成本会吃掉超额。
⚖️
均值回归
Mean Reversion
震荡市利器
核心思想
价格短期偏离均线后倾向回归：超跌买入、超涨卖出。与动量互补，震荡市表现好。
经典参数
RSI(14)<30 买 / >70 卖 · 或偏离 MA20 超 ±2 倍标准差
实操要点
① 熊市单边下跌中「超跌还会更超跌」，务必叠加趋势过滤（大盘 MA20 上方才做多超跌）；② 仓位小、止损硬，回归策略亏损必须快刀；③ 适合宽基指数 ETF。
📈
双均线系统
Dual Moving Average
最简趋势
核心思想
快线上穿慢线（金叉）买入，下穿（死叉）卖出。规则最简、纪律最强，趋势跟踪入门母版。
经典参数
5/20 日（短线）· 20/60 日（中线）· 收盘价确认再操作
实操要点
① 震荡市反复打脸，需加过滤：ADX>25 或价距均线>2%才确认；② 单边市里拿得住是关键；③ 可叠加动量轮动：均线管方向，动量管选标的。
🐢
海龟交易法则
Turtle Trading
仓位管理范本
核心思想
突破 20 日最高价买入（系统1）/ 55 日（系统2），用 ATR 度量波动决定每单位仓位 — 把「买多少」变成数学题。
经典参数
唐奇安通道 20/55 日 · Unit = 1% 账户 ÷ ATR(20) · 加仓间隔 0.5N · 止损 2N
实操要点
① 最大价值在仓位公式：波动大的少买、波动小的多买，总风险锁死；② 1983-1988 原版年化约 80%，但意义不在收益而在「系统化执行」范式。
🌊
风险平价
Risk Parity
全天候打底
核心思想
不按资金比例、按风险贡献分配权重：波动大的配少一点，让每类资产对组合的风险贡献相等。
经典参数
权重 ∝ 1/波动率 · 常见配比 股30%/债55%/商品15%
实操要点
① 桥水「全天候」核心逻辑，回撤极小、长期年化 8-12%；② ETF 落地版：按近 60 日波动率倒数分配股/债/黄金 ETF，月频再平衡；③ 适合底仓压舱石，上面再叠动量/回归进攻。
🧭
怎么用这五张卡
How to Apply
路线图
一条务实路线
先用风险平价打底仓（稳），再用动量轮动做进攻仓（狠），手动盘可借海龟 ATR 仓位法决定每笔买多少，双均线判断大盘多空做开关，震荡市切均值回归思路做超跌反弹。
对照赛启示
量化赢在「纪律 + 复利」：每笔小赢亏都按规则执行，千次博弈后差异放大。手动盘的胜负手不在聪明，而在能否长期不破自己的规则。
文献实验室 · 2024–2026 量化研究前沿
用最新的证据，校准手里的系统
五支主流文献线 × 五条 jq 映射 · 检索时点 2026-11-11 · 证据分级：A 同行评审 B 工作论文/预印本 C 自研回测

① 动量因子：从「是否失效」到「何时失效」

A · JPM 2025
159 年×46 国审计 — Baltussen（JPM 2025）：动量 1927–2024 年化 9.24%，4096 种规格 Sharpe 全为正，未见衰减；但最大回撤 −88.4%，波动率缩放可砍半不损收益。锚定动量（52周高点）贡献传统动量 80% 以上利润。
中国市场：动量是状态依赖的 — 李松等（2025）：趋势市有动量、震荡市没有——A 股「动量消失」源于缺乏长期趋势，而非因子失效。
→ jq 映射：regime 闸正是「先判状态再谈动量」——熊市空仓、震荡慎用、趋势才开卡。
来源：The Journal of Portfolio Management 2025, 52(3)（Baltussen, Dom, Van Vliet, Vidojevic）；《金融经济学研究》2025 年第 4 期（李松、水晶石、王玉峰）。

② 因子拥挤：alpha 衰减与崩盘预测

B · arXiv 2025
双曲衰减律 — Lee（arXiv 2025）：alpha 按 α(t)=K/(1+λt) 衰减，2015 年后拥挤加速；样本外模型高估剩余 alpha（预测 0.30 vs 实际 0.15）。
拥挤能预测崩盘、不能预测均值 — 拥挤的反转因子崩盘概率高 1.7–1.8 倍 → 拥挤度应用于风险管理而非选因子。
→ jq 映射：打分卡只取 Top-2（低拥挤结构）；熔断器承接「崩盘风险」思想——拥挤时代宁可少赚不可连亏。
来源：arXiv:2512.11913（Lee, 2025）— 工作论文，未经同行评审，方向性参考。

③ 机器学习清算：成本与微盘，不是算法

A · Management Science 2023 + SSRN 2026
GKX(2020) 被系统复核 — Avramov（MS 2023）：剔除微盘/降级样本后 ML 信号缩水 64%–77%；随机森林 Sharpe 2.19→0.86，近乎线性的 IPCA 最稳健。
换手是致命项 — ML 交易成本 15.13% vs 基线 4.67%：30bp 成本即可吃掉整个非线性溢价；只报样本外 R² 的研究要打折（R² 与 Sharpe 无正向对应）。
→ jq 映射：ML 分支已降级（AUC 0.478）；固定 ms0.75/hold5 低换手 + Top-2 集中持仓，正是文献推荐的成本友好结构。
来源：Management Science 2023（Avramov, Cheng, Metzker）；SSRN 6952859（2026）；《投资研究》2025 年第 9 期（黄德金、韩博昱、王熙）。

④ Regime 识别：状态必须「可交易」

A · JRFM 2026 + 美联储 2025
三大失效源 — 检测滞后、状态过多（样本切薄）、标签抖动（换手失控）→ 解法：最小驻留时间 + 滞回带；严禁用平滑概率交易。
简单模型未必输 — 美联储 2025：可解释的 regime-switching HAR 持续优于各类 ML。
→ jq 映射：MA20/MA60 双阈值天然构成滞回带；三档而非多状态；每日收盘信号次日执行=文献要求的「滞后一根 K 线」。
来源：Journal of Risk and Financial Management 2026, 19(1):15；美联储研究 2025（已实现波动率预测比较）。

⑤ 止盈止损：证据高度「条件化」

A · Quantitative Finance 2024 + JRFM 2026
趋势市止损有效、震荡市有害 — Xiang & Deng（QF 2024）：Hurst>0.5 时止损提升收益，均值回复态反而降低；最优止损宽度随波动率自适应（VIX>25 扩到 3–4×ATR，Sharpe 0.62→0.71）。
警惕「最优参数」幻觉 — NASDAQ-100 上 14 组 ATR 乘数 CAGR 几乎不变，PBO=0.935 → 乘数是结构性冗余参数，应区间化理解。
→ jq 映射：−8% 硬止损 + trail 1.5% 追踪 + hold5 时间止损落在文献有效区间；不迷信单点参数（540 组网格取稳态非极值）。
来源：Quantitative Finance 2024（Xiang, Deng）；JRFM 2026, 19:554（Kang）；J. Math. 14(12):2182（点对时回测）；UCLouvain 硕士论文 2024（André）。

⑥ 交易纪律：行为金融的量化画像

A · SSRN 2025 + CEPR 2025
处置效应是稳定特质 — SSRN 2025：所有投资者在零收益阈值处卖出概率骤升；大额亏损经历使其提高约 23%（19 万中国散户）。
FOMO 根因是「无交易计划」 — 773 名期货活跃交易者调查：96.99% 经历 FOMO 循环，62% 缺乏有纪律的计划才是根本成因。
过度交易代价仍是基准 — 最活跃交易者年化落后 6.5pp；2024 平均投资者落后 S&P 500 达 848bp。
→ jq 映射：文献答案是用结构而非意志——regime 闸替代临场判断、硬止损替代扛单决心、熔断器替代「再赌一把」。规则替代意志力，正是行为金融的终极结论。
来源：SSRN 5243056 / 5290196（2025）；CEPR DP20487（Luo, Ravina, Sammon, Viceira）；The Journal of Psychology and Financial Markets 2025；DALBAR 2025。

横向结论 · 五条

2024–2026 文献共识
「因子是否有效」已让位于「状态 × 构建 × 成本」 —— 先判 regime、再选构建、最后算成本，三者齐备才谈 alpha。
ML 的瓶颈是可交易性不是算法 —— 换手、微盘、空头端可行性比模型选择更决定成败；线性基线屡屡打平。
评估标准硬化为可审计清单 —— point-in-time 数据、purged 交叉验证、DSR、PBO、含成本、只报 R² 的研究打折。
regime 模块价值 = 因果性 + 驻留 + 接到决策 —— filtered 概率、滞回带、状态送进仓位层。
行为金融终极结论：用规则替代临场判断 —— 用结构（仓位、止盈止损、状态门控）替代意志力。
使用边界：证据分级 A（同行评审）可作设计依据；B（工作论文/预印本）方向性参考；C（平台自研回测）仅作线索。文献结论均基于其样本期与市场制度，A 股适用性需自行验证。原「修炼」复盘工作流已移回 practice.html →

jivonQuant 策略回测报告

图表对照 + 今日决策 + 证据链 · v0.4.3

⚡ 今日决策

—
加载中…
🇺🇸 美联储与全球流动性—
🇨🇳 A股资金面与 regime 闸—
—
—
数据时点以各来源标注为准 · 本卡为纪律提示，不构成投资建议

回测图表 · 生产卡（原池5）

真实日K 2025-08 → 2026-11
双卡权益曲线 vs 基准（归一）
图表加载中…
回撤面积（水下曲线）
图表加载中…
月度收益（月末环比 %）
图表加载中…
每笔交易盈亏散点（按出场原因）
图表加载中…
生产卡 原池5挑战卡 宽基5基准
这套系统凭什么站得住
胜率 66.7%（Wilson 95% CI 45.4~82.8%）· 期望 +0.49%/笔 · 盈亏比 1.24 · 区间 +3.9% vs 基准 +0.24% · 回撤 −9.13%
原池5 · 真实日K 300 根（2025-08→2026-11）。胜率不是「调出来的」，是「过滤与纪律结构」撑出来的——且亲手证伪了两个会赚快钱的假象。

双卡赛马 · 前瞻验证

进行中
生产卡（原池5，OOS-2 胜率 73.7%）与挑战卡（宽基5，期望 +0.61/回撤 −4.48% 最浅）同参并行记录前瞻账本，禁提前切换。
账本 0 / ≥20 交易日审计闸：≥20 交易日 + picks 后按 fwd5 胜率+期望定夺
当前信号加载中…

五步验证证据链

从回测到前瞻
STEP 1
真实数据回测 — 腾讯网关真实日K 300 根（非合成数据），全参数网格 540 组合固化 ms0.75/hold5/trail1.5。全样本胜率 63.6% · 期望 +0.49%。
STEP 2
样本外滚动验证（walk-forward） — 参数段内选定、段外直接跑：原池5 OOS-2 长窗胜率 73.7% · 期望 +0.67 PASS。样本外不掉链子，排除「参数拟合历史」的过拟合嫌疑。
STEP 3
扩池压力测试 — 18 标的四子池实测：联合池证伪（胜率 41.7%）、分池全部正期望（宽基5 +0.61 · 行业7 +0.25 · 科创3 +0.52 · 跨境商品3 +0.16）。
STEP 4
ML 临床级评估（TRIPOD 口径） — AUC 0.478（CI 0.439~0.520，不及抛硬币）、校准斜率 −0.014 失效 → 评级 C 降级为实验分支，禁止引用其信号。不用「回测好看」的模型，用「证据站得住」的模型。
STEP 5
双卡赛马（进行中） — 前瞻证据 > 回测证据：两卡同参赛跑，账本攒够 20 交易日按 fwd5 胜率+期望双指标审计定夺。

对照实验 · 亲手证伪的两个假象

诚实是系统的地基
假象 ①
「ML 模型能预测涨跌」→ 证伪
HistGB 模型 TRIPOD 口径全套评估：AUC 0.478、10 个置信度分箱全脱靶。ML 分支降级，生产卡回到线性打分卡。
假象 ②
「池越大越赚钱」→ 证伪
18 只联合池胜率 41.7%、期望 −0.14 —— 截面打分在联合池天然追高集中。分池全部正期望，扩池正确姿势=分池而非混池。
对照
随机标的+同出场结构：−24.17%/胜率 40.9% vs 打分卡选股+同结构：+2.88%/胜率 63.6% → 出场结构抬胜率、选股卡防送死，缺一不可。

双卡回测对照

同参不同池 · CI 每工作日刷新
指标生产卡 · 原池5挑战卡 · 宽基5
胜率（Wilson CI95）——
盈亏比——
区间收益——
最大回撤——
期望/笔——
样本笔数——

理论基础 · 胜率工程学

幻方方法论蒸馏
提高胜率的不是预测，是过滤 —— 大盘 regime 闸（沪深300 vs MA20/MA60 分 L0/L1/L2 三档仓位预算）在最危险的下跌段强制空仓。
截断亏损，让利润奔跑 —— −8% 硬止损截断左尾；浮盈 +2% 先卖一半锁胜局，余仓 1.5% 移动止盈追趋势，5 日时间止损防资金沉淀。
少即是多 —— 五因子打分卡（动量0.35/短动量0.15/成交额0.20/波动率0.20/乖离率0.10）只在池内排名取 Top-2，分散但不稀释。
尊重 T+1 —— 回测严格模拟 A 股 ETF 当买次卖，杜绝虚高胜率。
熔断器 —— 连亏 3 笔或单日亏 1% 自动停机冷却 5 日。
方法论边界：n=21 笔 CI 较宽（45.4~82.8%），胜率点估计应读作区间；回测≠未来；无策略能保证稳定盈利——能保证的是胜率结构、风控纪律、熔断机制。策略改版/参数变更/切卡，拍板权归主任。
蒸馏来源：Qlib（因子注册表）· vn.py（事件驱动）· Freqtrade（熔断/风控）· Lean（对象模型）· 幻方（打分卡/胜率结构）· 完整面板 hub.html →
JIVONLAB 量化终端 · 手动盘 vs V2 模拟盘  |  数据每个交易日收盘后自动更新  |  仅供个人研究，不构成投资建议