2026-06-08 多信号候选版本对比回测报告
2026-06-08 多信号候选版本对比回测报告
生成时间：2026-06-08 21:16:00
源信号事实版本：signal-v1.0
回测器版本：backtest-v2.1
样本区间：2026-05-18 至 2026-06-08，共 16 个交易日，角色样本 19928 条。
结论先行
这份报告只做候选信号公式研究，不改变当前生产信号模型，也不写入数据库。
所有候选模型都基于同一批 signal-v1.0 事实表做二次选择，统一按 T 日收盘出信号、T+1 开盘买入、T+1/T+3/T+5 收盘卖出，扣除当前回测器默认双边成本。
- 当前最优候选：
signal-v3.0-alpha.layer-filter（分层过滤器），T+3 可执行均值3.67%，胜率60.66%，样本61。 - 相对当前 v1.0 执行口径，T+3 均值差额为
0.51个百分点。 - 只有连续多次回测都稳定优于当前版本，才建议把胜出候选固化为
v1.1或v3.0-alpha.1。
1. 候选模型定义
版本 | 类型 | 名称 | 定位 |
| baseline | 当前 v1.0 执行口径 | 复用当前板块排序和角色分层，按前排板块核心角色选股。 |
| v1.1-alpha | v1.1 微调候选（R1+R2+R4） | 在 v1.0 基础上做四类可解释微调：R1=StateScore权重调整(Effect↑ Persistence↓)、R2=快速衰退扣分(dayDelta<-10)、R4=Stage2中位股惩罚(Persist>=52且杂毛)、降低炸板惩罚。源自 FACTOR-0003 和 FACTOR-0008 已验证因子。 |
| factor-rank | 多因子排序 | 在每日候选池内强调板块排名、角色分、链条强度和同步性。 |
| layer-filter | 分层过滤器 | 先过滤弱板块、杂毛、低持续性和炸板惩罚，再排序。 |
| logistic-regression | 逻辑回归 | 纯 Python 逐日滚动训练，目标为 T+3 扣费后收益为正；最少训练样本 80。 |
| rule-tree | 规则树 | 先判断板块排名和角色，再按龙头/中军/卡位路径给分。 |
| score | 打分模型 | 把主线强度、持续性、角色分、带动性、炸板惩罚线性合成。 |
| simple-tree | 简单决策树 | 手写阈值树，模拟“先定地位，再看承接和强度”的交易判断。 |
说明：逻辑回归采用逐日滚动训练，只用当日以前的数据训练；规则树、打分、多因子排序、分层过滤器和简单决策树都是可解释规则，不使用未来收益参与选股。
2. 多版本回测总表
排名 | 版本 | 名称 | T+3优势分 | 选中数 | T+1样本 | T+1均值 | T+1胜率 | T+3样本 | T+3均值 | T+3胜率 | T+5样本 | T+5均值 | T+5胜率 | 可买占比 | 平均回撤 |
1 |
| 分层过滤器 | 9.32 | 80 | 71 | 1.25% | 53.52% | 61 | 3.67% | 60.66% | 53 | 0.07% | 50.94% | 93.85% | -5.71% |
2 |
| v1.1 微调候选（R1+R2+R4） | 8.98 | 80 | 72 | 1.11% | 56.94% | 62 | 3.13% | 66.13% | 54 | 0.83% | 55.56% | 95.38% | -5.37% |
3 |
| 当前 v1.0 执行口径 | 8.93 | 80 | 71 | 0.91% | 56.34% | 61 | 3.15% | 65.57% | 53 | 0.84% | 56.60% | 93.85% | -5.39% |
4 |
| 简单决策树 | 7.96 | 80 | 73 | 0.80% | 57.53% | 63 | 2.61% | 65.08% | 54 | 1.44% | 51.85% | 96.92% | -5.49% |
5 |
| 多因子排序 | 7.73 | 80 | 70 | 1.58% | 55.71% | 61 | 2.98% | 57.38% | 53 | -0.01% | 47.17% | 93.85% | -5.93% |
6 |
| 打分模型 | 7.42 | 80 | 70 | 0.68% | 45.71% | 61 | 2.72% | 59.02% | 53 | -0.85% | 47.17% | 93.85% | -6.14% |
7 |
| 规则树 | 7.28 | 80 | 71 | 0.80% | 53.52% | 61 | 2.92% | 54.10% | 53 | -0.24% | 47.17% | 93.85% | -6.08% |
8 |
| 逻辑回归 | 1.60 | 75 | 69 | 0.68% | 44.93% | 59 | 0.38% | 44.07% | 49 | -1.63% | 34.69% | 98.33% | -7.86% |
优势分不是收益本身，它把 T+3 均值、胜率、可买占比和平均回撤合成，避免只按单一收益排序。
3. 相对 v1.0 的比较
版本 | T+3均值差额 | T+3胜率差额 | T+3样本差额 | 是否具备比较优势 |
| 0.51 | -4.92 | 0 | 否/待观察 |
| -0.02 | 0.56 | 1 | 否/待观察 |
| 0.00 | 0.00 | 0 | 基准 |
| -0.54 | -0.49 | 2 | 否/待观察 |
| -0.17 | -8.20 | 0 | 否/待观察 |
| -0.43 | -6.56 | 0 | 否/待观察 |
| -0.23 | -11.48 | 0 | 否/待观察 |
| -2.77 | -21.51 | -2 | 否/待观察 |
4. 最新交易日候选清单
以下基于最新信号交易日 2026-06-08，每个模型最多保留 5 个候选。
signal-v3.0-alpha.layer-filter：分层过滤器
排名 | 股票 | 角色 | 板块 | 板块排名 | 模型分 | StateScore | RoleScore | 备注 |
1 | 巨能股份 | 龙头 | 机器人 | 1 | 97.65 | 97.20 | 67.40 | - |
2 | 凡拓数创 | 龙头 | 其他数字媒体 | 2 | 96.61 | 93.70 | 69.00 | 炸板惩罚 2.00 |
3 | 埃斯顿 | 候选龙头 | 机器人 | 1 | 95.09 | 97.20 | 85.50 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 25.00 |
4 | 风语筑 | 候选龙头 | 其他数字媒体 | 2 | 94.22 | 93.70 | 68.30 | 候选卡位；带动 100.00 |
5 | 绿的谐波 | 中军 | 机器人 | 1 | 93.06 | 97.20 | 88.10 | 带动 25.00 |
signal-v1.1-alpha：v1.1 微调候选（R1+R2+R4）
排名 | 股票 | 角色 | 板块 | 板块排名 | 模型分 | StateScore | RoleScore | 备注 |
1 | 风语筑 | 候选龙头 | 其他数字媒体 | 2 | 86.29 | 93.70 | 68.30 | 候选卡位；带动 100.00 |
2 | 巨能股份 | 龙头 | 机器人 | 1 | 82.46 | 97.20 | 67.40 | - |
3 | 埃斯顿 | 候选龙头 | 机器人 | 1 | 82.06 | 97.20 | 85.50 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 25.00 |
4 | 机器人 | 中军 | 机器人 | 1 | 81.76 | 97.20 | 76.30 | 带动 60.00 |
5 | 国机精工 | 龙头 | 机器人执行器 | 3 | 80.16 | 83.10 | 70.20 | 炸板惩罚 1.00；带动 23.50 |
signal-v1.0-execution：当前 v1.0 执行口径
排名 | 股票 | 角色 | 板块 | 板块排名 | 模型分 | StateScore | RoleScore | 备注 |
1 | 风语筑 | 候选龙头 | 其他数字媒体 | 2 | 95.36 | 93.70 | 68.30 | 候选卡位；带动 100.00 |
2 | 巨能股份 | 龙头 | 机器人 | 1 | 91.38 | 97.20 | 67.40 | - |
3 | 埃斯顿 | 候选龙头 | 机器人 | 1 | 90.94 | 97.20 | 85.50 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 25.00 |
4 | 机器人 | 中军 | 机器人 | 1 | 90.46 | 97.20 | 76.30 | 带动 60.00 |
5 | 凡拓数创 | 龙头 | 其他数字媒体 | 2 | 89.08 | 93.70 | 69.00 | 炸板惩罚 2.00 |
signal-v3.0-alpha.simple-tree：简单决策树
排名 | 股票 | 角色 | 板块 | 板块排名 | 模型分 | StateScore | RoleScore | 备注 |
1 | 绿的谐波 | 中军 | 机器人 | 1 | 123.44 | 97.20 | 88.10 | 带动 25.00 |
2 | 机器人 | 中军 | 机器人 | 1 | 123.44 | 97.20 | 76.30 | 带动 60.00 |
3 | 风语筑 | 候选龙头 | 其他数字媒体 | 2 | 123.00 | 93.70 | 68.30 | 候选卡位；带动 100.00 |
4 | 埃斯顿 | 候选龙头 | 机器人 | 1 | 123.00 | 97.20 | 85.50 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 25.00 |
5 | 国机精工 | 龙头 | 机器人执行器 | 3 | 122.70 | 83.10 | 70.20 | 炸板惩罚 1.00；带动 23.50 |
signal-v3.0-alpha.factor-rank：多因子排序
排名 | 股票 | 角色 | 板块 | 板块排名 | 模型分 | StateScore | RoleScore | 备注 |
1 | 埃斯顿 | 候选龙头 | 机器人 | 1 | 99.96 | 97.20 | 85.50 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 25.00 |
2 | 绿的谐波 | 中军 | 机器人 | 1 | 99.67 | 97.20 | 88.10 | 带动 25.00 |
3 | 鼎智科技 | 前排跟风 | 机器人 | 1 | 94.71 | 97.20 | 75.80 | 带动 25.00 |
4 | 拓斯达 | 前排跟风 | 机器人 | 1 | 94.71 | 97.20 | 85.80 | 带动 40.00 |
5 | 机科股份 | 前排跟风 | 机器人 | 1 | 91.44 | 97.20 | 71.80 | 带动 20.00 |
signal-v3.0-alpha.score：打分模型
排名 | 股票 | 角色 | 板块 | 板块排名 | 模型分 | StateScore | RoleScore | 备注 |
1 | 埃斯顿 | 候选龙头 | 机器人 | 1 | 93.84 | 97.20 | 85.50 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 25.00 |
2 | 绿的谐波 | 中军 | 机器人 | 1 | 87.04 | 97.20 | 88.10 | 带动 25.00 |
3 | 鼎智科技 | 前排跟风 | 机器人 | 1 | 84.92 | 97.20 | 75.80 | 带动 25.00 |
4 | 中大力德 | 候选龙头 | 机器人执行器 | 3 | 84.00 | 83.10 | 91.70 | 候选卡位；带动 23.50 |
5 | 机科股份 | 前排跟风 | 机器人 | 1 | 83.35 | 97.20 | 71.80 | 带动 20.00 |
signal-v3.0-alpha.rule-tree：规则树
排名 | 股票 | 角色 | 板块 | 板块排名 | 模型分 | StateScore | RoleScore | 备注 |
1 | 风语筑 | 候选龙头 | 其他数字媒体 | 2 | 199.64 | 93.70 | 68.30 | 候选卡位；带动 100.00 |
2 | 中大力德 | 候选龙头 | 机器人执行器 | 3 | 199.24 | 83.10 | 91.70 | 候选卡位；带动 23.50 |
3 | 埃斯顿 | 候选龙头 | 机器人 | 1 | 194.65 | 97.20 | 85.50 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 25.00 |
4 | 国机精工 | 龙头 | 机器人执行器 | 3 | 182.03 | 83.10 | 70.20 | 炸板惩罚 1.00；带动 23.50 |
5 | 凡拓数创 | 龙头 | 其他数字媒体 | 2 | 175.20 | 93.70 | 69.00 | 炸板惩罚 2.00 |
signal-v3.0-alpha.logreg：逻辑回归
排名 | 股票 | 角色 | 板块 | 板块排名 | 模型分 | StateScore | RoleScore | 备注 |
1 | 绿的谐波 | 中军 | 机器人 | 1 | 65.31 | 97.20 | 88.10 | 带动 25.00 |
2 | 凡拓数创 | 龙头 | 其他数字媒体 | 2 | 57.32 | 93.70 | 69.00 | 炸板惩罚 2.00 |
3 | 埃斯顿 | 候选龙头 | 机器人 | 1 | 56.61 | 97.20 | 85.50 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 25.00 |
4 | 京东方Ａ | 中军 | 近期新高 | 15 | 55.39 | 69.40 | 84.30 | 带动 52.00 |
5 | 拓斯达 | 前排跟风 | 机器人 | 1 | 55.13 | 97.20 | 85.80 | 带动 40.00 |
5. 迭代建议
- 本轮只把候选公式放进研究回测，不改
signal-v1.0原公式。 - 若某个候选连续多次同区间、扩展区间都优于基准，再固化为后端可选版本。
- 优先固化可解释模型；逻辑回归只有在样本继续增多且稳定胜出后，再考虑进入前端选择。
- 暂不引入 GBDT 作为默认候选，因为当前样本量和数据频率还偏复盘系统，不适合把不可解释模型提前推到生产。
免责声明
本报告仅用于个人量化复盘、信号公式研究和历史样本比较，不构成任何投资建议、买卖推荐或收益承诺。候选模型结果不代表未来收益，市场有风险，交易需独立判断。