Implementation — S7 v2 (lag=1 + 11 池)

整体方案

把 v1 sensitivity sweep 已验证的两条结论变成默认 ship：

1. lag_days = 1（v1 sweep 4 档中唯一显著跑赢 S3 的）
2. risky pool = 11 跨资产 ETF（S4v2 已证扩池贡献 73% alpha）

代码组织

最小化代码差异：v2 类 MarketMAFilterV2Strategy 只继承 v1 类，仅改默认参数：

class MarketMAFilterV2Strategy(MarketMAFilterStrategy):
    DEFAULT_SYMBOLS = RISKY_POOL_11   # 11 池

    def __init__(self, ..., lag_days=1, ...):  # 默认 1（v1 默认 2）
        super().__init__(..., lag_days=lag_days, ...)

v1 类不动，作为 baseline 对比版保留。

因子清单

无新增。MA200 信号在 v1 已实现。

11 池组成

策略配置

• 配置文件：configs/S7_cn_etf_market_ma_filter_v2.yaml
• 信号资产：510300（沪深300），用 200MA 做过滤
• ON 时仓位：11 ETF 等权 1/11
• OFF 时仓位：511990 货币基金 100%
• 切换：信号变化 → vbt 自动 from_orders + targetpercent

踩过的坑

• plot_signal_overlay 当 result.signal 与 panel index 长度不一致时（暖机期处理）fill_between 会 raise size mismatch → 修：先用 .intersection() 对齐到共同 index 再画
• v2 类继承 v1 实例化时如果不传 symbols，super().__init__(symbols=None, ...) 会用 v1 的 DEFAULT_SYMBOLS 而不是 v2 的 → 已通过覆盖 DEFAULT_SYMBOLS class attr 解决

相关 commits

（uncommitted at this stage; 与 v1 共用代码体）

Validation — S7 v2 (lag=1 + 11 池)

2026-05-08 真实数据回测

配置 & 数据

• 配置：configs/S7_cn_etf_market_ma_filter_v2.yaml
• 数据：2019-07-01 ~ 2024-12-31（200MA 暖机），绩效统计 2020-01-02 ~ 2024-12-31
• 11 池：510300/510500/159915/512100/512880/512170 + 159920/518880/513100/513500/511260
• cash: 511990，signal: 510300

v2 主结果

4 档 ablation

关键观察：

1. 2 维改进各贡献相当：lag=1 改进（+1.06% CAGR）≈ 11 池改进（+0.92% CAGR），加起来从 v1 默认 +1.64% → v2 +3.70%
2. MaxDD 改进主要来自 11 池：6→11 池让 MaxDD 从 -27.3% 变 -17.5%（改善 9.8 pct），lag=1→2 只改 ~3 pct
3. 2024 单边市改进显著：v2 +7.82% vs v1 默认 -3.61%（差 +11.4 pct）—— 因为 11 池含黄金/海外 ETF，单边离场代价被分散

横向对比 baselines

🚨 关键发现：S7 v2 跑输 S3 等权 11 池 baseline

S7 v2 NAV 119.0k / CAGR +3.70% / Sharpe 0.40 / MaxDD -17.5%，是迄今 S7 最好版本，但：

• vs S3 等权 11 池：v2 -2.66%/yr，NAV 落后 15.3k，Sharpe 0.40 vs 0.465
• vs S4v2 momentum tilt 11 池：v2 -2.05%/yr，NAV 落后 11.7k

→ timing 在 11 池上反而损害收益：11 池本身已 raised the bar（MaxDD -22.9% 接近 S7 v2 -17.5%），timing 多砍 5pct MaxDD 不抵 5y NAV 损失 15.3k。

核心诊断：S7 v2 33% ON 占比意味着 67% 时间在持现金，这在多元化 11 池上是过度避险。6 池上 timing 有效是因为 6 池本身回撤大（-45.2%），timing 砍一半有用；11 池本身只 -22.9%，砍空间小但代价大（错过反弹）。

解读

1. S7 v2 vs v1 默认显著改善（CAGR 翻倍，Sharpe 翻倍，MaxDD 改善 12.8 pct）—— 把 sensitivity 已证的最优配置 ship 是对的
2. 但 timing 框架在 11 池上的边际价值很低：S3 11 池等权是更好的 baseline
3. 2026-05-08 揭示的最大新发现：S3 11 池等权 = 当前测得的 best 策略（Sharpe 0.465 / NAV 134.3k）
4. timing 仍在 6 池上有用：S7 v1 lag=1 6池 vs S3 6池 有 +1.55%/yr alpha；只是这个 alpha 被"扩池本身的 alpha"完全 dominated

下一步

• 创建 S8（不带 timing 不带因子） = “S3 等权 11 池"作为 ship 候选
• S7 v3 探索更快信号（ATR / 通道突破）能否在 11 池上挽回 timing 价值
• OOS 测试（2025+）验证 lag=1 是否仍然稳健