# 跨模型退出规则比较 V1（探索性审计）

生成时间：2026-10-22（上海时间）。本报告读取 `CONFIRMATION_SUMMARY.csv`、`CONFIRMATION_YEARLY.csv` 和 `CONFIRMATION_PAIRED_BLOCKS.csv`，没有重新定义买点。

## 结论先行

这次比较没有证明某个退出规则已经成为可部署优势。相对 F60，`P15_MA20_RS` 在部分入场模型上有方向性改善，但改善不是跨模型一致；它更像是在“已经能产生趋势收益的买点”上提前识别相对弱化，而不能修复本身没有入场优势的模型。

`P15_MA20_SLOPE` 与 RS 规则的方向大体相近，但稳定性更弱。若把所有模型、前2/前4和两种涨跌停敏感性作为配置单元，任何新增规则都必须同时经受跨模型、跨年份和真正未见数据的前瞻验证。

## 数据范围与口径

- 12个入场模型 × 2种每日选择规模 × 2种涨跌停敏感性 × 4种退出规则，共 192 个聚合配置。
- 每个配置沿用相同历史入场点；退出在收盘确认后按下一可执行开盘处理，最长60个交易日。
- 金额是各日独立1万元批次的损益加总，不是一个初始1万元账户复利曲线。
- 历史 ST、公司行动和完整历史股票池存在缺口；同一历史样本已经被观察，因此不称样本外验证。

## 规则相对 F60 的全配置统计

|规则|配置数|正差配置|正差占比|四种配置全正的模型数|至少3/4配置为正的模型数|中位差额|最小差额|最大差额|
|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
|P15_MA20|48|26|54.2%|6|6|6,823.23|-77,895.95|87,226.34|
|P15_MA20_RS|48|28|58.3%|7|7|11,672.26|-62,341.35|47,749.04|
|P15_MA20_SLOPE|48|28|58.3%|7|7|7,183.79|-31,543.87|39,026.52|

这里的“差额”是同一模型、同一选股规模、同一执行敏感性下，新规则损益减去 F60 损益。正差只表示历史这组交易加总较高，不等于未来胜率或收益概率。

## RS 规则按入场模型

|模型|4种配置中正差数|中位差额|最小|最大|方向|
|---|---:|---:|---:|---:|---|
|HSC1|4/4|45,524.29|42,867.30|47,749.04|四种配置均为正|
|M2|4/4|42,484.34|39,795.95|46,056.42|四种配置均为正|
|M1|4/4|34,014.52|32,606.33|36,290.92|四种配置均为正|
|B0|4/4|25,114.71|24,251.57|27,473.26|四种配置均为正|
|M4|4/4|16,406.42|14,508.10|18,277.78|四种配置均为正|
|M5|4/4|14,222.94|12,534.59|15,911.28|四种配置均为正|
|B1|4/4|10,483.09|10,075.41|10,809.94|四种配置均为正|
|E3|0/4|-4,095.00|-6,434.84|-1,825.07|多数为负|
|E2|0/4|-24,701.31|-25,585.93|-22,762.35|多数为负|
|E1|0/4|-31,292.27|-32,105.54|-29,919.08|多数为负|
|M3|0/4|-42,856.39|-52,952.02|-34,657.34|多数为负|
|PV2|0/4|-50,340.64|-62,341.35|-38,716.59|多数为负|

这张表显示了一个关键分层：RS 规则在 B0、B1、HSC1、M1、M2、M4、M5 等模型上有较多正差配置，但在 E1、E2、E3、M3、PV2 等模型上整体为负或多数为负。退出规则无法替代入场模型本身的优势。

## 按年份配对

|规则|年度配对单元|正差年度单元占比|年度差额中位数|最小|最大|
|---|---:|---:|---:|---:|---:|
|P15_MA20|280|53.6%|769.98|-43,131.41|25,467.45|
|P15_MA20_RS|280|57.9%|1,375.84|-40,268.94|20,061.39|
|P15_MA20_SLOPE|280|54.3%|523.04|-26,639.53|17,028.55|

年度配对是稳定性检查，不是独立观测的严格统计检验；不同模型信号可能重叠，且历史股票池和数据缺口会影响结果。

## 大赢家与风险含义

- P15_MA20：配对区块正差占比 0.0%；基准大赢家上的平均差额为 0.00 元，正差区块占比 0.0%。
- P15_MA20_RS：配对区块正差占比 58.3%；基准大赢家上的平均差额为 -41,102.45 元，正差区块占比 0.0%。
- P15_MA20_SLOPE：配对区块正差占比 58.3%；基准大赢家上的平均差额为 -31,279.98 元，正差区块占比 0.0%。

如果新规则在基准大赢家上平均差额为负，说明它可能通过提前退出减少后半段回撤，也可能同时截断趋势；必须逐笔检查“减少亏损”和“牺牲赢家”两项，不能只看总收益。

## 下一步

1. 对早期已盈利、60日后半段回撤的交易按入场模型分组，检查放量后价格路径、行业相对强弱、指数状态和成交量变化。
2. 只冻结少量事前有逻辑的路径标签，不做大规模止损阈值网格。
3. 将规则锁定后，用后续尚未观察的交易日做前瞻验证；在此之前不接入旧网页战绩、不打开推荐。

完整逐笔结果仍在 `results/confirmation/`；本报告是跨模型摘要，不覆盖任何原始报告。