2026-06-17 多信号候选版本对比回测报告
2026-06-17 多信号候选版本对比回测报告
生成时间：2026-06-17 22:31:21
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 2026-06-17，共 23 个交易日，角色样本 52207 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.factor-rank（多因子排序），T+3 可执行均值4.23%，胜率65.26%，样本95。 - 相对当前 v1.0 执行口径，T+3 均值差额为
1.08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 |
| 多因子排序 | 10.93 | 115 | 105 | 2.69% | 64.76% | 95 | 4.23% | 65.26% | 85 | 1.67% | 54.12% | 95.96% | -5.02% |
2 |
| v1.1 微调候选（R1+R2+R4） | 8.80 | 115 | 106 | 1.27% | 60.38% | 96 | 3.18% | 63.54% | 86 | 0.74% | 56.98% | 96.97% | -5.85% |
3 |
| 当前 v1.0 执行口径 | 8.75 | 115 | 106 | 1.15% | 59.43% | 96 | 3.15% | 63.54% | 86 | 0.44% | 55.81% | 96.97% | -5.84% |
4 |
| 简单决策树 | 8.56 | 115 | 107 | 1.32% | 63.55% | 97 | 3.07% | 62.89% | 87 | 2.09% | 56.32% | 97.00% | -5.71% |
5 |
| 分层过滤器 | 8.43 | 115 | 106 | 0.79% | 53.77% | 96 | 3.37% | 57.29% | 85 | 0.17% | 51.76% | 96.97% | -6.59% |
6 |
| 规则树 | 7.18 | 115 | 107 | 0.41% | 57.01% | 96 | 2.81% | 55.21% | 85 | 0.14% | 51.76% | 96.97% | -6.88% |
7 |
| 打分模型 | 7.07 | 115 | 105 | 1.40% | 55.24% | 95 | 2.50% | 58.95% | 85 | 0.45% | 52.94% | 95.96% | -6.09% |
8 |
| 逻辑回归 | 4.51 | 110 | 103 | 1.70% | 58.25% | 92 | 1.46% | 52.17% | 82 | -0.23% | 47.56% | 98.92% | -6.82% |
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 |
| 1.08 | 1.72 | -1 | 是，进入复核 |
| 0.03 | 0.00 | 0 | 是，进入复核 |
| 0.00 | 0.00 | 0 | 基准 |
| -0.08 | -0.66 | 1 | 否/待观察 |
| 0.22 | -6.25 | 0 | 否/待观察 |
| -0.34 | -8.33 | 0 | 否/待观察 |
| -0.65 | -4.59 | -1 | 否/待观察 |
| -1.69 | -11.37 | -4 | 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 2026-06-17，每个模型最多保留 5 个候选。
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 | 中材科技 | 候选龙头 | 玻纤制造 | 1 | 102.97 | 87.20 | 71.10 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 71.40 |
2 | 中国巨石 | 中军 | 玻纤制造 | 1 | 99.68 | 87.20 | 92.80 | 炸板惩罚 2.00；带动 71.40 |
3 | 长海股份 | 前排跟风 | 玻纤制造 | 1 | 96.85 | 87.20 | 82.80 | 带动 57.10 |
4 | 九鼎新材 | 龙头 | 玻纤制造 | 1 | 94.81 | 87.20 | 65.60 | 带动 71.40 |
5 | 山东玻纤 | 前排跟风 | 玻纤制造 | 1 | 89.06 | 87.20 | 61.60 | 带动 71.40 |
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 | 九鼎新材 | 龙头 | 玻纤制造 | 1 | 85.35 | 87.20 | 65.60 | 带动 71.40 |
2 | 中材科技 | 候选龙头 | 玻纤制造 | 1 | 82.95 | 87.20 | 71.10 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 71.40 |
3 | 国际复材 | 中军 | 玻纤制造 | 1 | 82.14 | 87.20 | 75.60 | 带动 100.00 |
4 | 宏和科技 | 中军 | 玻纤制造 | 1 | 82.14 | 87.20 | 75.90 | 带动 100.00 |
5 | 双星新材 | 候选龙头 | MLCC | 2 | 81.18 | 84.80 | 85.70 | 候选卡位；带动 57.70 |
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 | 九鼎新材 | 龙头 | 玻纤制造 | 1 | 94.00 | 87.20 | 65.60 | 带动 71.40 |
2 | 中材科技 | 候选龙头 | 玻纤制造 | 1 | 91.56 | 87.20 | 71.10 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 71.40 |
3 | 国际复材 | 中军 | 玻纤制造 | 1 | 90.56 | 87.20 | 75.60 | 带动 100.00 |
4 | 宏和科技 | 中军 | 玻纤制造 | 1 | 90.56 | 87.20 | 75.90 | 带动 100.00 |
5 | 双星新材 | 候选龙头 | MLCC | 2 | 90.12 | 84.80 | 85.70 | 候选卡位；带动 57.70 |
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 | 九鼎新材 | 龙头 | 玻纤制造 | 1 | 132.28 | 87.20 | 65.60 | 带动 71.40 |
2 | 中材科技 | 候选龙头 | 玻纤制造 | 1 | 132.28 | 87.20 | 71.10 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 71.40 |
3 | 双星新材 | 候选龙头 | MLCC | 2 | 129.54 | 84.80 | 85.70 | 候选卡位；带动 57.70 |
4 | 国际复材 | 中军 | 玻纤制造 | 1 | 121.44 | 87.20 | 75.60 | 带动 100.00 |
5 | 宏和科技 | 中军 | 玻纤制造 | 1 | 121.44 | 87.20 | 75.90 | 带动 100.00 |
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 | 九鼎新材 | 龙头 | 玻纤制造 | 1 | 94.71 | 87.20 | 65.60 | 带动 71.40 |
2 | 中材科技 | 候选龙头 | 玻纤制造 | 1 | 93.30 | 87.20 | 71.10 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 71.40 |
3 | 国瓷材料 | 龙头 | MLCC | 2 | 92.77 | 84.80 | 63.30 | 带动 15.40 |
4 | 双星新材 | 候选龙头 | MLCC | 2 | 90.87 | 84.80 | 85.70 | 候选卡位；带动 57.70 |
5 | 中国巨石 | 中军 | 玻纤制造 | 1 | 89.70 | 87.20 | 92.80 | 炸板惩罚 2.00；带动 71.40 |
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 | 双星新材 | 候选龙头 | MLCC | 2 | 202.99 | 84.80 | 85.70 | 候选卡位；带动 57.70 |
2 | 中材科技 | 候选龙头 | 玻纤制造 | 1 | 194.73 | 87.20 | 71.10 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 71.40 |
3 | 九鼎新材 | 龙头 | 玻纤制造 | 1 | 190.33 | 87.20 | 65.60 | 带动 71.40 |
4 | 国瓷材料 | 龙头 | MLCC | 2 | 174.49 | 84.80 | 63.30 | 带动 15.40 |
5 | 中国巨石 | 中军 | 玻纤制造 | 1 | 141.74 | 87.20 | 92.80 | 炸板惩罚 2.00；带动 71.40 |
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 | 中材科技 | 候选龙头 | 玻纤制造 | 1 | 83.59 | 87.20 | 71.10 | 候选卡位；炸板惩罚 2.00；带动 71.40 |
2 | 中国巨石 | 中军 | 玻纤制造 | 1 | 82.43 | 87.20 | 92.80 | 炸板惩罚 2.00；带动 71.40 |
3 | 双星新材 | 候选龙头 | MLCC | 2 | 82.39 | 84.80 | 85.70 | 候选卡位；带动 57.70 |
4 | 长海股份 | 前排跟风 | 玻纤制造 | 1 | 80.22 | 87.20 | 82.80 | 带动 57.10 |
5 | 风华高科 | 中军 | MLCC | 2 | 78.84 | 84.80 | 86.90 | 带动 69.20 |
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 | 兆易创新 | 龙头 | 存储芯片 | 13 | 60.13 | 69.80 | 77.50 | 带动 36.40 |
2 | 国瓷材料 | 龙头 | MLCC | 2 | 60.06 | 84.80 | 63.30 | 带动 15.40 |
3 | 信维通信 | 中军 | MLCC | 2 | 59.57 | 84.80 | 88.80 | 带动 65.40 |
4 | 国际复材 | 中军 | 玻纤制造 | 1 | 58.48 | 87.20 | 75.60 | 带动 100.00 |
5 | 长海股份 | 前排跟风 | 玻纤制造 | 1 | 58.17 | 87.20 | 82.80 | 带动 57.10 |
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。