# 决策树详细说明

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## 一、核心判别算法

### 1. 趋势效率 R² (线性回归)

**目的**: 衡量趋势的"纯粹度", 比单纯看均线方向更科学。

**计算**:
- 取过去 N 根 K 线 (默认 20 根 5min K) 的收盘价序列
- 以时间 (1,2,3...20) 为自变量 X, 收盘价为因变量 Y
- 做一元线性回归
- 计算 R²

**判断**:
| R² | 状态 | 含义 |
|---|---|---|
| > 0.75 | 趋势市 | 价格运动有明确方向, 噪声小 |
| < 0.30 | 震荡市 | 价格运动无方向, 充满噪声 |
| 0.30-0.75 | 过渡 | 方向不明, 等待 |

### 2. ADF 平稳检验 (Augmented Dickey-Fuller)

**目的**: 判断价格序列是否倾向于均值回归。

**计算**:
- 对过去价格序列执行 ADF 检验
- 返回 p 值

**判断**:
| p 值 | 含义 | 策略匹配 |
|---|---|---|
| < 0.05 | 拒绝非平稳假设, 统计上平稳 | **均值回归, 适合震荡做T** |
| > 0.05 | 不能拒绝非平稳, 可能是随机游走或趋势 | **不做均值回归** |

**⚠️ 简化实现**: 本 skill 用一阶差分自相关近似, 生产建议替换为 `statsmodels.tsa.stattools.adfuller` (代码已 fallback).

### 3. 历史波动率 (年化)

**计算**: log returns 标准差 × √252

**判断**:
| 波动率 | 含义 |
|---|---|
| > 30% | 高波动, 适合宽间距逆势 (布林带) |
| ≤ 30% | 低波动, 适合网格 |

### 4. 开盘缺口

**计算**: (open - prev_close) / prev_close × 100%

**判断**:
| 缺口 | 含义 |
|---|---|
| > +0.5% | 高开强势, 优先做正T |
| < -0.5% | 低开弱势, 优先做倒T |
| 平开/微小 | 默认震荡模式 |

## 二、策略参数说明

### 1. 趋势跟踪做T (TREND_FOLLOWING)

**适用**: 强趋势市 (R² > 0.75)

**参数** (5min K):
- `direction`: long_only / short_only
- `entry_trigger`: 价格回踩 EMA5 不破 (上涨) / 价格反弹至 EMA5 受阻 (下跌)
- `stop_loss`: EMA5 × 0.995 (long) / EMA5 × 1.005 (short)
- `take_profit`: 现价 × 1.02 / × 0.98

### 2. 网格交易做T (GRID_TRADING)

**适用**: 低波动震荡 (R² < 0.30 + ADF 平稳 + 低波动)

**参数**:
- `grid_spacing`: 近期平均振幅 × 0.8, 至少 0.5%
- `grid_levels`: 3 (默认)
- `base_price`: 当前价
- `reverse_at_boundary`: True (在边界反向开仓)

### 3. 布林带回归做T (BOLLINGER_REVERSION)

**适用**: 高波动震荡 (R² < 0.30 + ADF 平稳 + 高波动)

**参数** (20 期 ±2σ):
- `upper_band`: MA20 + 2σ
- `lower_band`: MA20 - 2σ
- `sell_at_upper`: True
- `buy_at_lower`: True
- `stop_if_break`: True (破带止损)

### 4. NO_TRADE (暂停)

**适用**: 混乱或过渡状态

**参数**: `reason: 市场状态不清晰, 等待趋势或明确震荡信号`

## 三、决策流程图

```
              ┌─────────────────────┐
              │ 输入 20 根 5min K    │
              │ + 开盘缺口           │
              └──────────┬──────────┘
                         ↓
              ┌─────────────────────┐
              │ 计算 R²             │
              └──────────┬──────────┘
                         ↓
       ┌─────────────────┼─────────────────┐
       ↓                 ↓                 ↓
   R² > 0.75      0.30-0.75         R² < 0.30
   强趋势          过渡              震荡
       ↓                 ↓                 ↓
   TREND            UNKNOWN            计算 ADF
   FOLLOWING       NO_TRADE              ↓
                                     ┌─────┴─────┐
                                     ↓           ↓
                                 ADF<0.05    ADF≥0.05
                                 平稳         不平稳
                                     ↓           ↓
                                 计算波动率    CHAOTIC
                                     ↓        NO_TRADE
                                 ┌───┴───┐
                                 ↓       ↓
                              vol>30% vol≤30%
                                 ↓       ↓
                              BOLLINGER  GRID
                              REVERSION  TRADING
```

## 四、与本 skill 的对应关系

| 步骤 | 函数 | 文件 |
|---|---|---|
| 输入校验 | `diagnose()` | intraday_regime.py |
| 计算 R² | `_calculate_r_squared()` | intraday_regime.py |
| 计算 vol | `_calculate_historical_volatility()` | intraday_regime.py |
| 计算 ADF | `_adf_test()` | intraday_regime.py |
| 趋势判断 | `_classify_regime()` | intraday_regime.py |
| 策略匹配 | `_match_strategy()` | intraday_regime.py |
| 拉 K 线 + 整合 | `regime_scan.py` | regime_scan.py |