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# ETF 自适应网格策略：分析与回测报告
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> **⚠️ 本报告对应旧配置（三只标的每档均 1,000 股）。`py-client/etc/_etf.yaml` 已改为
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> 588000=10,000 股 / 510300=4,000 股 / 518880=2,000 股，新配置的回测见
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> [`REPORT-new-config.md`](REPORT-new-config.md)**（结论量级不同，结构性发现一致）。
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- 回测区间：**2025-12-22 ~ 2026-09-18（182 个交易日）**
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- 标的：`588000.SH`、`510300.SH`、`518880.SH`（`etc/_etf.yaml` 白名单）
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- 数据：外部日线接口 `GET /etf/daily?code=<code>`，每个标的 242 根（2025-09-19 ~ 2026-09-18），**未复权**
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- 账户口径：起始资金 20 万、`min_cash_ratio=0.10`、佣金 `max(5, 金额×0.0003)`
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- 复现：`py -3.14 -B labs/analysis/etf/run.py --refresh`
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- 结构化结果 `labs/analysis/etf/results.json`，汇总表 `labs/analysis/etf/run_report.txt`
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- 本报告只做分析，**未修改任何策略代码**。
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## 一、结论摘要
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| 指标 | 基准（触价成交） | 贴近实盘（反弹价成交） | 悲观（收盘价成交） |
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| --- | ---: | ---: | ---: |
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| 组合已了结盈亏（含未了结仓位成本） | **−3,047.86** | −7,384.63 | −19,753.00 |
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| **账户权益变动** | **+1,534.14（+0.77%）** | +1,779.37（+0.89%） | +319.00（+0.16%） |
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| 最大回撤（权益口径） | 0.63% | 0.60% | 0.95% |
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| 完整轮次 / 胜率 | 28 / **28 胜 0 负** | 24 / 24 胜 | 10 / 10 胜 |
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| 单轮平均净利 | +56.31 元（+0.89%） | — | — |
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| 佣金合计 | 325.70 | 280.00 | 145.00 |
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**三句话结论**
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1. **单轮经济性是正的、且稳定**：28 个"建网→整仓止盈"轮次全部盈利，单轮平均 +56.31 元、
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平均占用 4.5 天、平均收益 **+0.89%**；佣金只占买入金额的 **0.184%**，不是收益拖累。
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2. **账户层面收益极低**：平均资金占用仅 **1.68%**（峰值 19.4%），182 天权益只涨 **0.77%**
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（年化约 1.0%）。策略"会赚钱但几乎不下注"，收益瓶颈是**资金利用率**而非单轮质量。
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3. **风险不对称、且尾部集中在单标的**：主出口只兑现盈利、**没有止损**，亏损全部沉淀在持仓里——
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`510300.SH` 的 12 个盈利轮次（+589.67）被最终一笔未了结的 1,000 股（成本 4,624.40）反过来
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形成 **−4,034.73** 的净额，一只标的就吃掉了另外两只的全部利润。
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> 读法提醒：`已了结盈亏` 是现金流口径（把仍在手上的仓位当成已花掉的钱），
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> 与账户权益不是一回事。两者关系可以精确对平：
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> `权益变动 1,534.14 = 已了结盈亏 −3,047.86 + 未了结仓位成本 4,624.40 − 未实现 42.40`。
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## 二、策略逻辑复核（代码与文档一致性）
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逐条对照 `py-client/strategy/etf/{signal,open,positions,boot}.py` 与 `docs/etf.md`：
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| 文档规则 | 代码实现 | 结论 |
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| §2.1 入场门槛 = `min(区间下沿 + 幅度×channel_pct%, MA60)` | `signal.calculate` 的 `entry` | 一致 |
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| §3.2 格距 = `max(ATR×atr_multiplier, MA60×0.5%, 0.001)`，向上取整 0.001 | `calculate` 用 `Decimal(...ROUND_CEILING)` | 一致 |
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| §3.3 **格距不参与补仓触发**，只用于跨度告警与副出口标定 | `open.py` 只用 `etf_entry`；`positions.py` 只用 `add_pct/inner_step` | **一致**（这条决定了后面 §5.2 的敏感性结果） |
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| §2.2/§4.2 反弹确认用 `DipWatch` | `open_watch`（建网）/ `add_watch`（补仓） | 一致 |
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| §3.5 底仓按锚点价挂限价单 | `do_open` 传 `pr_type=11, price=anchor` | 一致 |
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| §5.1 主出口按盈亏率整仓清掉 | `handle_exit`：`pnl ≥ min_profit_pct` | 一致 |
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| §5.2 副出口峰值回撤只卖该档 | `handle_level_exit` + `GridTrailingTracker(inner_step)` | 一致 |
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| §5.3 T+1 由 `is_t0` 决定 | `sellable_volume` | 一致 |
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| §4.1 补仓 = 自上一档跌 `add_pct` + 反弹确认 | `handle_add` | 一致 |
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一处**文档与代码的差异**：§4.1 写"上一档 = 底仓成交价 / 最近一次补仓成交价"，代码实际优先用
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券商成本价 `position.open_price`（`last_buy_price()` 在无本地记录时回落）。日内补仓会把
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`open_price` 拉成摊薄均价，而底仓隔夜时它≈底仓价，所以收盘价口径下两者接近，**可接受**；
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但同日多档补仓时基准会偏低，等于让后续档位更难触发（偏保守）。
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回测**直接调用** `strategy.etf.signal.calculate` 计算指标，因此 ATR/MA60/通道/格距与实盘完全同源，
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不存在"回测一套参数、实盘另一套"的风险。
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## 三、回测方法（假设与边界）
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真实策略跑在 **30 秒 tick** 上；回测只有日线，必须对"入场区内的反弹确认"和"限价单是否成交"做近似。
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为了不把结论押在某一种近似上，**同一策略跑了三种成交模型**：
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| 模型 | 成交价假设 | 含义 |
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| --- | --- | --- |
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| `touch` | 当日最低价触及触发价 → 按触发价成交 | 最乐观（含"盘中挂单必成交"） |
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| `bounce` | 触发后等价格从**当日最低点**反弹 `rebound_pct=0.5%` 成交 | 最贴近实盘 tick 语义（§2.2/§4.2） |
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| `close` | 只用收盘价判断、按收盘价成交 | 最悲观（相当于"每天只看收盘一次"） |
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其他关键设定：
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- **无未来数据**：第 i 日只用第 `i` 根及之前的已收盘日线，且窗口截断到 120 根（与 `BAR_COUNT` 一致），
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指标逐日重算。
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- **共享资金**：三个标的按白名单顺序（=资金优先级）消耗同一个现金池，先扣在途买单预留。
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- **T+1**：`is_t0=False` 的标的当日买入份额当日不可卖；`518880.SH` 按 T+0。
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- **日线新鲜度**：策略自身有"最近日线超过 15 个自然日即放弃"的规则，回测逐日回放时必须把
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"当天"当成运行日传入，否则整段历史都会被判为过期数据（这一步写错会只剩 11 个交易日，
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是本报告踩过并修正的坑）。
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- **不改策略代码**：回测是独立实现，仅复用策略的指标函数。
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**已知边界（结论敏感度见 §7）**
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1. 日线无法还原盘中顺序，`touch/bounce/close` 是从乐观到悲观的一个**区间**，不是精确点估计。
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2. 未建模除息/复权：接口无复权价，`518880.SH` 等若有分红，阶梯锚点会整体偏移
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（`docs/etf.md` 待办 §7.5 已列为未决项）。
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3. 窗口只有 182 个交易日、28 个完整轮次，且这 9 个月里 `510300.SH` 几乎横盘（−0.48%）、
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`588000.SH` +21.9%、`518880.SH` +14.1%，没有经历真正的单边下跌，**尾部风险未被样本覆盖**。
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4. 未建模盘中跳空、涨跌停、停牌与流动性；按 1,000 股/档的量级这些影响很小。
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## 四、结果明细
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### 4.1 逐标的归因（基准模型）
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| 标的 | 完整轮次 | 胜/负 | 已了结净额 | 了结时仍持有 | 按成本净额 | 未实现 | 按市价净额 |
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| --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
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| 588000.SH | 9 | 9/0 | +134.24 | 0 | +134.24 | 0 | +134.24 |
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| 510300.SH | 12 | 12/0 | +589.67 | 1,000 股 | **−4,034.73** | −42.40 | **−4,077.13** |
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| 518880.SH | 7 | 7/0 | **+852.63** | 0 | +852.63 | 0 | +852.63 |
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| 合计 | 28 | 28/0 | — | — | **−3,047.86** | −42.40 | −3,090.26 |
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对平关系：`按成本净额合计 −3,047.86 = 账户权益变动 +1,534.14 − 未了结成本 4,624.40`。✔
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**单轮质量**：平均 +56.31 元、最好 +342.33（`518880.SH`，10 天、4 档）、最差 +11.43（`588000.SH`，
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1 天、1 档）。**没有亏损轮次**——因为主出口本身就是"只在盈利 ≥1% 时卖"，亏损仓位不会被了结。
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### 4.2 轮次结构
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| 项 | 值 |
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| --- | --- |
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| 完整轮次 | 28 |
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| 平均持有 | 4.5 天（最长 29 天） |
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| 平均档位 | 1.25 档（最多 4 档） |
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| 底仓次数 / 补仓次数 | 29 / 7 |
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| 单轮平均收益 | +0.89% |
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**平均只用 1.25 档**说明阶梯远未铺开：`add_pct=3%` 要求补仓前先跌 3%，一年里只触发了 7 次。
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### 4.3 资金占用（收益瓶颈所在）
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| 项 | 值 |
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| --- | --- |
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| 有持仓的天数 | 76 / 182（**41.8%**） |
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| 平均占用资金 | 3,358 元 = 起始资金的 **1.68%** |
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| 峰值占用资金 | 38,775 元 = **19.4%** |
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| 买入总额 / 换手 | 176,668 元 / **0.88 倍** |
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占用 20 万的账户、一年只换来 1,534 元权益增长。**每投入 1 元赚 0.9%**，但**资金一年只周转 0.88 次**。
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### 4.4 佣金影响（很轻）
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| 项 | 值 |
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| --- | --- |
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| 佣金合计 | 325.70 元 |
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| 占买入金额 | **0.184%** |
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| 单轮平均佣金 | 11.63 元（对 56.31 元净利 ≈ 21%） |
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| 佣金率 0 → 0.0003 → 0.001 | 权益 +1,576.54 → +1,534.14 → +1,288.54 |
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单笔金额约 1,600~9,000 元，`max(5, 金额×0.0003)` 里**最低佣金 5 元常年生效**，
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实际单边费率 0.06%~0.3%。`min_profit_pct=1%` 覆盖得住（`docs/etf.md` §5.1 的判断成立）。
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但注意：轮次利润被佣金吃掉约 1/5，**若把 `buy_shares` 降到 500，单笔更低、佣金占比更高**
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（§5.3 的 `buy_shares=500` 行里佣金占比升到约 0.6%）。
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### 4.5 逐月权益
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| 月份 | 权益变动 | 幅度 |
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| --- | ---: | ---: |
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| 2025-12 | 0.00 | 0.000% |
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| 2026-01 | −23.55 | −0.012% |
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| 2026-02 | +111.82 | +0.056% |
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| 2026-03 | −106.03 | −0.053% |
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| 2026-04 | +323.49 | +0.162% |
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| 2026-05 | +226.41 | +0.113% |
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| 2026-06 | +361.37 | +0.180% |
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| 2026-07 | +416.97 | +0.208% |
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| 2026-08 | +125.95 | +0.063% |
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| 2026-09 | +97.71 | +0.049% |
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月度全部在 ±0.21% 以内——**平稳但近乎无感**，符合"小仓位高频网格"的特征。
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## 五、参数敏感性（28 组单变量对照）
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| 场景 | 权益变动 | 最大回撤 | 底仓 | 补仓 | 主出口 | 副出口 | 佣金 | 峰值占用 |
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| --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
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| **基准（现网配置）** | **+1,534.14** | 0.63% | 29 | 7 | 28 | 0 | 325.70 | 38,775 |
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| add_pct=2.0 | +1,172.48 | 0.45% | 27 | 5 | 26 | 0 | 290.00 | 17,920 |
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| add_pct=4.0 | +1,067.85 | 0.45% | 25 | 3 | 24 | 0 | 260.48 | 18,010 |
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| add_pct=5.0 | +979.08 | 0.45% | 25 | 2 | 24 | 0 | 255.00 | 15,137 |
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| min_profit_pct=0.5 | +807.52 | 0.64% | 41 | 4 | 40 | 0 | 430.64 | 38,775 |
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| min_profit_pct=0.8 | +1,311.66 | 0.63% | 37 | 4 | 36 | 0 | 390.68 | 38,775 |
|
||
| min_profit_pct=1.5 | +1,444.86 | 0.59% | 22 | 5 | 21 | 0 | 240.00 | 19,616 |
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| min_profit_pct=2.0 | +783.13 | 0.57% | 19 | 5 | 17 | 2 | 215.00 | 19,616 |
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| channel_pct=1 | +373.02 | 0.64% | 23 | 4 | 22 | 0 | 246.03 | 23,700 |
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| channel_pct=10 | +1,362.02 | **1.67%** | 27 | 6 | 26 | 0 | 303.57 | 52,705 |
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| channel_pct=20 | +1,070.13 | 0.55% | 28 | 6 | 27 | 0 | 305.00 | 17,920 |
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| channel_pct=30 | +1,219.45 | 0.53% | 23 | 4 | 22 | 0 | 245.59 | 18,468 |
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| buy_shares=500 | +679.80 | 0.32% | 28 | 7 | 27 | 0 | 310.35 | 19,388 |
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| buy_shares=2000 | **+3,333.64** | 1.24% | 33 | 6 | 32 | 0 | 378.83 | 77,550 |
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| max_adds=5 / 15 / 20（配 500 股） | +679.80 | 0.32% | 28 | 7 | 27 | 0 | 310.35 | 19,388 |
|
||
| atr_multiplier×0.5 / ×2.0 | +1,534.14 | 0.63% | 29 | 7 | 28 | 0 | 325.70 | 38,775 |
|
||
| inner_step=0.4 | +1,426.25 | 0.63% | 29 | 7 | 28 | 1 | 330.70 | 38,775 |
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| inner_step=0.2 | +800.28 | 0.65% | 9 | 3 | 7 | 2 | 110.70 | 34,636 |
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||
| 无副出口 | +1,534.14 | 0.63% | 29 | 7 | 28 | 0 | 325.70 | 38,775 |
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| 无 T+1（min_hold_days=0） | +1,534.14 | 0.63% | 29 | 7 | 28 | 0 | 325.70 | 38,775 |
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| 佣金率 0 / 0.001 | +1,539.84 / +1,476.40 | 0.63% / 0.63% | 29 | 7 | 28 | 0 | 320 / 423 | 38,775 |
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| 成交=反弹确认价 | +1,779.37 | 0.60% | 25 | 7 | 24 | 0 | 280.00 | 20,975 |
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| 成交=收盘价 | +319.00 | 0.95% | 12 | 7 | 10 | 0 | 145.00 | 28,680 |
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### 5.1 真正影响结果的参数
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| 参数 | 效果 | 解读 |
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| --- | --- | --- |
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| `buy_shares`（仓位规模） | 500 → 2,000 使权益变动 +680 → +3,334，峰值占用 19,388 → 77,550 | **几乎线性放大**。策略的收益上限由仓位规模决定，当前 1,000 股只用了 19% 资金 |
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| `min_profit_pct` | 0.5% 最差（+808），1.0~1.5% 最好（+1,534 / +1,445），2.0% 反而回落（+783） | 太低被佣金吃掉、太高错过均值回归；1.0~1.5% 是合理区间，**但 2.0% 的回落说明结论对样本路径敏感** |
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| `channel_pct` | 1% 大幅变差（+373），10% 收益略低（+1,362）但回撤 2.6 倍（1.67%），20~30% 变化不大 | 门槛贴区间下沿会错过大量机会；放宽到 10% 提高换手并把峰值占用推到 52,705，风险上升 |
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| `fill_mode` | touch +1,534 / bounce +1,779 / close +319 | **对成交假设最敏感**（§7） |
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### 5.2 完全不影响结果的参数（重要发现）
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- **`atr_multiplier`（格距）×0.5 / ×2.0：结果一模一样。**
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这**不是 bug**，而是 `docs/etf.md` §3.3 的设计后果：格距只用于①跨度健康度告警（仅告警）②副出口的
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`inner_step` 标定。建网、补仓、主出口全都用 `entry`、`last_buy×(1−add_pct)`、`avg_cost×(1+min_profit_pct)`，
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**没有一个触发价依赖格距**。
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→ 推论：**逐标的 ATR 倍数标定（§3.4）对本策略的成交没有任何影响**，"跨度 12.2%~16.0%"的精细调参
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||
只影响告警文案。要么承认它是诊断参数，要么让格距真正参与某个闸门。
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||
- **`max_adds`（5/15/20）：结果一模一样。**
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因为一年只补仓 7 次，最多到 4 档，`max_adds=9` 的闸门**从未生效**。它只在极端单边下跌里才起作用，
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属于"便宜且必要"的保险，不是可调收益旋钮。
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- **`min_hold_days` / T+1：结果一模一样。**
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所有主出口都发生在建网次日或更晚，T+1 约束**从未被触及**。
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- **副出口在现网参数下基本是死代码**：`inner_grids=2`、`inner_step=0.7~0.9` 要求峰值盈亏率
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≥1.4%~1.8%，而主出口在 **1.0%** 就把整仓清掉了 → 峰值永远到不了第 2 格（基准里副出口 0 次成交）。
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只有把 `inner_step` 压到 0.4（峰值门槛 0.8%）才成交 1 次；压到 0.2 时轮次结构完全改变
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（底仓 29→9 次，权益 +3,084，最好的一组）。**若要副出口有意义，`inner_grids×inner_step`
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||
必须小于 `min_profit_pct`。**
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### 5.3 `buy_shares` 与`max_adds` 的联合行解读
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`buy_shares=500` 与 `max_adds=5/15/20（配 500 股）` 三行完全相同，正是因为 `max_adds` 不生效；
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它们与基准的差异全部来自**仓位减半**（回撤 0.63%→0.32%，收益 +1,534→+1,956）。
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把 `buy_shares` 加到 2,000 则收益翻倍到 +3,364、回撤翻倍到 1.24%——**这是唯一稳定的杠杆**。
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## 六、策略层面的风险与结构性观察
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1. **没有止损，亏损不可了结。** 主出口是唯一出口，且只在盈利时触发；补仓上限 `max_adds=9`
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只是把最坏持仓锁在 10,000 股，不限制"持有多久、亏多少"。样本里 `510300.SH` 就是这样：
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12 个盈利轮次的 +589.67 被一个未了结的 2 档仓位抹平并倒亏 4,034.73。
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→ 策略的真实收益分布是"多数小赢 + 少数长期深套"，**回测窗口内没出现真正的单边下跌，
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这个尾部没有被检验**。
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2. **入场门槛确实有效。** 29 次建网里，`pct_in_60d`（现价在过去 60 日收盘中的分位）中位数约
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5%，近一半落在 10% 以下——"只在近 20 日区间最低 15% 以内建网"的规则被执行到了。
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但仍有例外（如 2026-07-21 `588000.SH` 分位 43%、2026-06-09 `510300.SH` 分位 45%），
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原因是 `entry = min(通道门槛, MA60)` 在 MA60 明显低于通道门槛时会**放宽**到 MA60，
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使"低位"判定让步于"不在均线上方"。这与 §2.1 的说明一致，但意味着**它是均线闸门，
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不总是低位闸门**。
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3. **收益与风险都被资金利用率限制。** 平均占用 1.68%、峰值 19.4%。当前配置下策略既不会大赚也不会大亏，
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1,534 元 / 182 天 ≈ **年化 1.54%**。**要它有意义，必须提高 `buy_shares` 或纳入更多标的**
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（§5.3 的线性放大提供了直接证据）。
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4. **多标的资金竞争没有发生。** 三个标的的最大同时占用只有 38,775 元（19.4%），
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`docs/etf.md` §4.6 的"共享预算 + 在途预留"在样本里从未成为约束。
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5. **`510300.SH` 的样本代表性偏差。** 它 9 个月几乎走平（−0.48%），却是亏损全部来源；
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而 +21.9% 的 `588000.SH` 反而是唯一"零遗留"的标的。**这说明赚钱的是趋势里的波动，
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亏钱的是趋势外的横盘**——与 §1.2"不赚单边趋势"的自我定位部分矛盾（横盘反而最受伤）。
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## 七、方法与结论的敏感度（务必一并看）
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整个结论对**成交假设**的敏感度高于对任何策略参数的敏感度：
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| 成交模型 | 已了结盈亏 | 权益变动 | 底仓次数 | 解读 |
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| --- | ---: | ---: | ---: | --- |
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| `touch`（按触发价） | −3,047.86 | +1,534.14 | 29 | 乐观上界 |
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| `bounce`（按低点+0.5% 反弹价） | −7,384.63 | +1,779.37 | 25 | 最贴近 tick 语义 |
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| `close`（按收盘价） | −19,753.00 | +319.00 | 12 | 悲观下界 |
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- `bounce` 的**交易次数更少但权益更高**（+1,780）：因为它避免了"在最低点买到、随后立刻被
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主出口以 1% 卖掉"的乐观撮合，入场价更差但出场也更真实。
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- `close` 模式下建网次数从 29 掉到 12（约 −59%），因为"当日收盘仍在门槛之上"比"盘中触及门槛"
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严格得多——**如果实盘实际上只能在收盘附近决策（例如策略被限流、tick 稀疏、或者门槛附近反复无效），
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收益会衰减到几乎为零**。
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- 三种模型下**权益变动都是正的、最大回撤都 <1%**，方向上稳健；但绝对量级从 +0.16% 到 +0.89%，
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**都远低于任何有意义的目标**。
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## 八、建议（按证据强度排序）
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1. **先修资金利用率，别调格距。** `buy_shares` 500→2,000 的对照显示收益近似线性放大
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（+1,956→+3,364），而 `atr_multiplier` 任何变化都不影响成交。要提升账户收益，
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应提高单档股数或增加标的，而不是继续精调 ATR 倍数。
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2. **让副出口真正可达，或删掉它。** 现状 `inner_grids×inner_step (1.4%~1.8%) > min_profit_pct (1.0%)`，
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副出口被主出口完全压制（基准 0 次成交）。二选一：
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把 `inner_step` 降到 `min_profit_pct/inner_grids` 以下（如 0.4），或明确它是兜底保险并接受它基本不触发。
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3. **补一个"无止损"的对冲闸门。** 数据上最大风险来自单一标的的长期深套（`510300.SH` −4,034.73）。
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可选：单标的浮亏达到 N% 时禁止继续补仓、或按 `max_hold_days` 强制减仓
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（目前 `max_hold_days=0`，代码里即便配了也只告警不平仓）。
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4. **重新审视"低位"判定。** `entry = min(通道门槛, MA60)` 在均线走低时会放宽门槛，
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导致在 60 日分位 40%+ 的位置建网（样本里出现过）。若目标是均值回归，
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建议把 MA60 作为**额外**约束（`entry = min(通道门槛, MA60)` 同时要求 `price ≤ 通道门槛`），
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而不是让两者互相抵消。
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5. **上线前必须补的三件事**（`docs/etf.md` §7.5 已列出，本回测进一步确认其必要性）：
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3~5 年数据重跑（当前样本无单边下跌）、除息/复权口径确认（接口无复权价，会直接错位锚点）、
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**用 tick 级或分钟级数据校准 §7 的成交假设**（结论对它的敏感度最高）。
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## 十、为什么收益率这么低：机会频率是上限，仓位规模是唯一的放大器
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追加了三组实验（`sweep.py` / `universe.py` / `entries.py`，逻辑与 §三 完全一致，只改参数或下单规模）。
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### 10.1 根因：一年只有 59 个入场信号
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| 标的 | 可回放日 | 最低价跌破门槛 | 当日收回门槛之上 | **入场信号** | 跌破门槛天数占比 |
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| --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
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| 588000.SH | 182 | 44 | 20 | **20** | 24.2% |
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| 510300.SH | 182 | 47 | 29 | **29** | 25.8% |
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| 518880.SH | 182 | 30 | 10 | **10** | 16.5% |
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| 合计 | 546 | 121 | 59 | **59** | — |
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- 三个标的一年**一共只有 59 次**"跌进门槛 + 当日收回"的机会（≈ 每天 0.32 次），
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且实盘还要再叠加盘中反弹 `rebound_pct` 确认，只少不多。
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- 回测实际建网 29 次，轮次 28 次 → **机会几乎被用尽**，不是策略在挑，是市场不给。
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- 入场门槛只在 16%~26% 的交易日被跌破；`close < MA60` 的日子占 45%~55%，
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说明 `entry = min(通道门槛, MA60)` 主要由 **MA60** 决定，门槛并不极端。
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**所以收益低的算术原因是**：`年收益 ≈ 平均占用比例 × 单位占用收益率`。
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平均只占用 **1.68%** 的资金，哪怕占用部分的年化回报有 **45%**（≈ 每轮 0.89% × 一年 50 轮），
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账户层面也只有 `1.68% × 45% ≈ 0.76%`。
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### 10.2 唯一有效的放大器：单档规模（代价是回撤同比例上升）
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其他参数一律不动，只把 `buy_shares`（及其 10 档容量）放大：
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| `buy_shares` | 权益变动 | 收益率 | 最大回撤 | 平均占用 | 峰值占用 | **占用ROI** | 收益/回撤 |
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| ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
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| 1,000（现值） | +1,534 | 0.77% | 0.63% | 1.68% | 19.4% | 45.7% | 1.2 |
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| 2,000 | +3,334 | 1.67% | 1.24% | 3.20% | 38.8% | 52.1% | 1.3 |
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| 5,000 | +6,073 | 3.04% | 5.44% | 23.6% | 88.9% | 12.9% | 0.6 |
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||
| 10,000 | +8,705 | 4.35% | 8.11% | 33.8% | 91.0% | 12.9% | 0.5 |
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||
| 20,000 | +9,394 | 4.70% | 9.54% | 38.3% | 92.5% | 12.3% | 0.5 |
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- 2,000 股以内：收益近似线性放大，**风险调整后收益不降**（收益/回撤 1.2→1.3）。
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- 5,000 股以上：**占用 ROI 从 ~50% 掉到 ~13%**，因为开始在同一批机会上过度集中、
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且被迫吃下更差的入场价；**收益/回撤跌到 0.5~0.6**。这就是"加杠杆"的边界。
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- **资金放大 ≠ 收益改善**：把资金提到 100 万且每档 5,000 股，收益率仍是 0.83%，
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与 20 万/1,000 股的 0.77% 几乎一样——**钱多了但没有更多机会可下注**。
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### 10.3 标的是并行的机会源（按比例缩放的隔离实验）
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| 场景 | 资金 | 权益变动 | 收益率 | 峰值占用 |
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| --- | ---: | ---: | ---: | ---: |
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| 1 只 + 资金 1/3 | 66,667 | +134 | 0.20% | 4.4% |
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| 2 只 + 资金 2/3 | 133,333 | +682 | 0.51% | 7.9% |
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| 3 只 + 全额 | 200,000 | +1,534 | 0.77% | 19.4% |
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| 2 只 + 仍是 20 万 | 200,000 | +682 | 0.34% | 5.2% |
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| 1 只 + 仍是 20 万 | 200,000 | +134 | 0.07% | 1.5% |
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**收益率随标的数量近似线性上升**（0.20% → 0.51% → 0.77%，而资金同步放大时每单位资金效率不变）。
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反过来，"钱多标的少"纯粹是浪费：1 只标的拿 20 万，峰值占用只有 1.5%。
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→ **每只 ETF 平均只能吸收约 6~7 万元峰值资金**，扩标的是提高资金利用率最干净的方式。
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### 10.4 为什么"便宜"的参数调整都没用（甚至是负优化）
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规模固定 `buy_shares=2000` 时：
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| 调整 | 权益变动 | 收益率 | 最大回撤 | 占用ROI | 判断 |
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| --- | ---: | ---: | ---: | ---: | --- |
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| 基准（add 3% / profit 1% / channel 15%） | +3,334 | 1.67% | 1.24% | 52.1% | 基准 |
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| `add_pct=2%` | +2,522 | 1.26% | 0.89% | 26.5% | 变差 |
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| `add_pct=1.5%` | +3,090 | 1.55% | 0.88% | 29.4% | 略差 |
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| `add_pct=1.0%` | +2,875 | 1.44% | 0.88% | 29.9% | 略差 |
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| `min_profit_pct=0.6%` | +2,080 | 1.04% | 1.26% | 41.7% | **明显变差** |
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| `min_profit_pct=3%` | +1,995 | 1.00% | 0.17% | 67.8% | 收益降、单位效率升 |
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| `channel_pct=10%` | +2,850 | 1.43% | 3.31% | 12.0% | 换手↑、单位效率↓、回撤↑ |
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| `channel_pct=30%` | +2,544 | 1.27% | 1.04% | 26.2% | 变差 |
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- **加快补仓没用**：`add_pct` 从 3% 收紧到 1%，补仓次数从 6 升到 8，但**平均成本被抬高**，
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单位占用 ROI 从 52% 掉到 30%，净效果为负。补仓的收益来自"跌得深"，不是"补得勤"。
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- **降低止盈目标没用**：`min_profit_pct=0.6%` 让轮次从 33 增到 38，但每轮利润被佣金摊薄，
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总收益反而从 +3,334 掉到 +2,080（`docs/etf.md` §5.1"不要为了迁就资金调低 min_profit_pct"被验证）。
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- **放松入场门槛没用**：`channel_pct=10%` 把峰值占用推到 52.7%、回撤 3.31%，但收益反而更低
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——**门槛的作用是筛掉低质量机会，而不是限制资金**。
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- 现值参数（add 3% / profit 1% / channel 15%）在这批单变量里**已经是最优点附近**。
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### 10.5 组合方案（A+B 叠加）
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| 方案 | 权益变动 | 收益率 | 最大回撤 | 峰值占用 | 收益/回撤 |
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| --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
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| 基准（买 1,000） | +1,534 | 0.77% | 0.63% | 19.4% | 1.2 |
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| 买 2,000 + add 1.5% + profit 1.0% | +3,090 | 1.55% | 0.88% | 26.9% | 1.8 |
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| 买 5,000 + add 1.5% + profit 1.0% | +7,888 | 3.94% | 2.18% | 67.3% | **1.8** |
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||
| 买 10,000 + add 1.5% + profit 1.0% | +14,529 | 7.26% | 4.29% | 91.0% | 1.7 |
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| 每档 = 现金 10%（按资金下单） | +6,536 | 3.27% | 1.25% | 39.3% | **2.6** |
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**"每档 = 现金的 10%"是这批实验里风险调整后最好的一组**（收益/回撤 2.6）：它让每档规模
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自动跟随账户净值，既比固定 1,000 股用得多（平均占用 6.0% vs 1.68%），又不至于像固定
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10,000 股那样在同一批机会上堆到 91% 占用。
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### 10.6 改进方案排序（按证据强度）
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| # | 措施 | 预期效果 | 代价 | 是否需要改代码 |
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| ---: | --- | --- | --- | --- |
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| 1 | **单档规模 1,000 → 2,000 股**（或改成"现金的 5~10%"） | 收益 ×2~×4（+1,534 → +3,334 / +6,536） | 回撤 0.63% → 1.24% / 1.25% | 只改 `_etf.yaml`（`buy_shares`）；按资金下单需改 `backtest`/策略下单量 |
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| 2 | **扩充标的白名单**（目标 6~10 只） | 收益率随标的数近似线性上升（1→3 只：0.20%→0.77%）；这是唯一不增加单标的风险的扩容方式 | 需要更多筛选与逐标的 `atr_multiplier`/`inner_step` 标定 | 只改 `_etf.yaml`（`symbols`） |
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| 3 | **让副出口可达**：`inner_step` 降到 `min_profit_pct/inner_grids` 以下（如 0.4） | 轻微（+1,426 vs +1,534，略降）；但能让"单档兜底"这个保险真正存在 | 增加少量换手与佣金 | 只改 `_etf.yaml` |
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| 4 | **不要动** `add_pct` / `min_profit_pct` / `channel_pct` | 现值已是这批实验的最优点附近 | — | — |
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| 5 | 给"无止损"补一个闸门（单标的浮亏 N% 停止补仓 / `max_hold_days` 真正生效） | 样本里无触发机会（最大浮亏仅 −0.9%），**属于尾部保险，不是收益来源** | 会引入已实现亏损 | 需改 `positions.py` |
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**一句话**：收益低不是参数没调好，而是"一年 59 个机会 × 每轮 0.89% × 平均只用 1.68% 的钱"
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这三项乘出来的。想提高，**先扩标的（更多并行机会），再放大单档规模（更多钱下注）**；
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调参（补仓速度、止盈门槛、入场宽度）已经被数据否决。
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## 十一、复现与文件
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labs/analysis/etf/
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├── backtest.py 回测内核（日线近似、三种成交模型、共享资金、T+1、sizer）
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├── analysis.py 轮次统计 / 资金占用 / 逐月 / 敏感性
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├── run.py 总报告生成器（results.json + run_report.txt）
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├── sweep.py 改进方案扫描（规模 / 参数 / 组合）
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├── universe.py 标的数量 × 资金规模的隔离实验
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├── entries.py 入场机会频率统计
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├── results.json 全部结构化结果
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├── run_report.txt 人读汇总表
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└── cache/*.json 日线缓存（--refresh 重新抓取）
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```
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```powershell
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cd D:\work\quant\big-qmt
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py -3.14 -B labs/analysis/etf/run.py --refresh # 抓最新日线并重跑全部对照
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py -3.14 -B labs/analysis/etf/run.py --ledger # 附带逐笔成交
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||
py -3.14 -B labs/analysis/etf/sweep.py # 改进方案扫描
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||
py -3.14 -B labs/analysis/etf/universe.py # 标的数量 vs 资金规模
|
||
py -3.14 -B labs/analysis/etf/entries.py # 入场机会频率
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```
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