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方法 2 (百分比波动率) + 方法 3 (关键价位) 混合算法 feat(intraday-regime-detector): 新 skill - 日内市场状态判别 来源: DeepSeek chat share 26iikphv8h94feze9q 核心: R² + ADF + 历史波动率, 识别趋势市 / 震荡市 / 混乱 推荐: 趋势跟踪 / 网格交易 / 布林带回归 / NO_TRADE
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# 决策树详细说明
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来源: DeepSeek chat share 26iikphv8h94feze9q
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## 一、核心判别算法
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### 1. 趋势效率 R² (线性回归)
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**目的**: 衡量趋势的"纯粹度", 比单纯看均线方向更科学。
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**计算**:
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- 取过去 N 根 K 线 (默认 20 根 5min K) 的收盘价序列
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- 以时间 (1,2,3...20) 为自变量 X, 收盘价为因变量 Y
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- 做一元线性回归
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- 计算 R²
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**判断**:
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| R² | 状态 | 含义 |
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|---|---|---|
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| > 0.75 | 趋势市 | 价格运动有明确方向, 噪声小 |
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| < 0.30 | 震荡市 | 价格运动无方向, 充满噪声 |
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| 0.30-0.75 | 过渡 | 方向不明, 等待 |
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### 2. ADF 平稳检验 (Augmented Dickey-Fuller)
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**目的**: 判断价格序列是否倾向于均值回归。
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**计算**:
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- 对过去价格序列执行 ADF 检验
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- 返回 p 值
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**判断**:
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| p 值 | 含义 | 策略匹配 |
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|---|---|---|
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| < 0.05 | 拒绝非平稳假设, 统计上平稳 | **均值回归, 适合震荡做T** |
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| > 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** |
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**⚠️ 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).
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### 3. 历史波动率 (年化)
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**计算**: log returns 标准差 × √252
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**判断**:
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| 波动率 | 含义 |
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|---|---|
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| > 30% | 高波动, 适合宽间距逆势 (布林带) |
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| ≤ 30% | 低波动, 适合网格 |
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### 4. 开盘缺口
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**计算**: (open - prev_close) / prev_close × 100%
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**判断**:
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| 缺口 | 含义 |
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|---|---|
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| > +0.5% | 高开强势, 优先做正T |
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| < -0.5% | 低开弱势, 优先做倒T |
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| 平开/微小 | 默认震荡模式 |
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## 二、策略参数说明
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### 1. 趋势跟踪做T (TREND_FOLLOWING)
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**适用**: 强趋势市 (R² > 0.75)
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**参数** (5min K):
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- `direction`: long_only / short_only
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- `entry_trigger`: 价格回踩 EMA5 不破 (上涨) / 价格反弹至 EMA5 受阻 (下跌)
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- `stop_loss`: EMA5 × 0.995 (long) / EMA5 × 1.005 (short)
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- `take_profit`: 现价 × 1.02 / × 0.98
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### 2. 网格交易做T (GRID_TRADING)
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**适用**: 低波动震荡 (R² < 0.30 + ADF 平稳 + 低波动)
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**参数**:
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- `grid_spacing`: 近期平均振幅 × 0.8, 至少 0.5%
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- `grid_levels`: 3 (默认)
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- `base_price`: 当前价
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- `reverse_at_boundary`: True (在边界反向开仓)
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### 3. 布林带回归做T (BOLLINGER_REVERSION)
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**适用**: 高波动震荡 (R² < 0.30 + ADF 平稳 + 高波动)
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**参数** (20 期 ±2σ):
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- `upper_band`: MA20 + 2σ
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- `lower_band`: MA20 - 2σ
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- `sell_at_upper`: True
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- `buy_at_lower`: True
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- `stop_if_break`: True (破带止损)
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### 4. NO_TRADE (暂停)
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**适用**: 混乱或过渡状态
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**参数**: `reason: 市场状态不清晰, 等待趋势或明确震荡信号`
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## 三、决策流程图
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```
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┌─────────────────────┐
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│ 输入 20 根 5min K │
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│ + 开盘缺口 │
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└──────────┬──────────┘
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↓
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┌─────────────────────┐
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│ 计算 R² │
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└──────────┬──────────┘
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↓
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┌─────────────────┼─────────────────┐
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↓ ↓ ↓
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R² > 0.75 0.30-0.75 R² < 0.30
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强趋势 过渡 震荡
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↓ ↓ ↓
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TREND UNKNOWN 计算 ADF
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FOLLOWING NO_TRADE ↓
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┌─────┴─────┐
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↓ ↓
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ADF<0.05 ADF≥0.05
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平稳 不平稳
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↓ ↓
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计算波动率 CHAOTIC
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↓ NO_TRADE
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┌───┴───┐
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↓ ↓
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vol>30% vol≤30%
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↓ ↓
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BOLLINGER GRID
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REVERSION TRADING
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```
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## 四、与本 skill 的对应关系
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| 步骤 | 函数 | 文件 |
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|---|---|---|
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| 输入校验 | `diagnose()` | intraday_regime.py |
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| 计算 R² | `_calculate_r_squared()` | intraday_regime.py |
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| 计算 vol | `_calculate_historical_volatility()` | intraday_regime.py |
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| 计算 ADF | `_adf_test()` | intraday_regime.py |
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| 趋势判断 | `_classify_regime()` | intraday_regime.py |
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| 策略匹配 | `_match_strategy()` | intraday_regime.py |
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| 拉 K 线 + 整合 | `regime_scan.py` | regime_scan.py | |