Rank213：monthly volume rebuild × percentile gate review

这页回答的问题不是“当前 live/paper runner 在跑什么”，而是：如果把 monthly rebuild 这条证据面的 gate 改成 percentile / adaptive 强度口径，它在 0~100 强度全范围下到底长什么样，以及阈值放哪更合适。

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先给结论

先说原问题：当前 raw-threshold monthly rebuild gate 的确太稀。formal frozen gate 的长期 on-rate 约 5.04%，但 monthly raw gate 只有 3.544%，所以它在 5 年多历史里几乎只抓到极少数月份，统计效力偏弱。

扫描器按原规则给出的默认推荐阈值：q = 56
理由：它落在目标 on-rate 带 20%~50% 内（当前 20.61%），同时 full-period 相对 veto 仍保持正增量（2.59 bps），且三个子区间里有 3 段为正。
这只是按预设筛选规则得出的 scan recommendation，不是最终人工冻结值。

本次最终冻结决策：q = 60
不是选 q=50 这个“刚从负收益翻正”的边缘点，而是取 58~62 稳定平台的中位点 q=60。对应 full-period：on-rate=17.87%、net_mean=0.19 bps、delta_vs_veto=2.56 bps，且三个子区间仍是 3/3 为正。
固定 gate 定义：strength_min_pct >= 60 才算 ON。
但实盘策略暂不立即切换到这个 percentile gate。原因很简单：当前最新 snapshot 的 strength_min_pct=83.12，若现在就切到 q=60 会是 ON；因此本次先把 研究结论 / 冻结参数 定下来，live execution 继续沿用当前 causal-live-aligned raw gate，避免此刻直接影响实盘。

当前窗口快照：最新 monthly rebuild 行 2026-04-10T18:00:00Z 的 strength_min_pct 是 83.12。三个单项 percentile 分别是：veto=99.94、xs=99.78、ls=83.12。

这次固定下来的计算口径

Universe 口径固定：对每个历史时点 t，先用 t 所在月份的 monthly volume-proxy rebuild 定义当时 universe，再读取该行对应的 monthly-rebuild feature；不是拿“当前这组币”回头跑历史 percentile。
Percentile 口径固定：对每个历史时点 t，每个 feature 的 percentile 只用 t 之前的 monthly-rebuild 历史行计算；不允许偷看未来。
强度定义固定：strength_min_pct = min(pct_veto_active_rate, pct_xs_dispersion_bps, pct_ls_divergence_bps)。
本轮分桶：覆盖 0~100 全范围，按 5 percentile points 分桶，而不是只看 20%~50% 区间。
阈值扫描：离线扫描 q = 0..100，最后再根据研究结果决定阈值放哪，不先拍脑袋定 p50。
Warmup：percentile 至少要求 1440 条 prior monthly-rebuild 历史行后才生效；因此本研究的 analysis sample 从 2020-07-30T03:00:00Z 开始。

q=60 历史累计收益曲线（结合 gate on/off）

怎么读这张图：蓝线是 q=60 gate 真正接到时间轴后的累计收益曲线；灰线是 always-on veto baseline；浅绿色背景和下方状态条表示 gate ON 的时段。也就是说，蓝线在多数时间会变平，不是因为没收益，而是因为那些时段 gate 关着、回报被记为 0。

Strength 分桶（覆盖 0~100 全范围）

怎么读这张表：这里看的是 strength_min_pct 不同 bucket 下，原始 veto 条件收益的表现。如果 bucket 越高、收益/回撤越有改善，说明 percentile 强度确实在分层，而不是纯噪声。

bucket	rows	share_pct	mean_strength_pct	mean_veto_net_bps	cum_veto_pct	max_drawdown_veto_pct	months
[0,5)	1712	10.28%	2.5942	-4.74 bps	-60.80%	-73.72%	27
[5,10)	1648	9.90%	7.3655	-3.83 bps	-50.03%	-59.15%	39
[10,15)	1371	8.24%	12.5012	-2.91 bps	-36.37%	-48.67%	41
[15,20)	1459	8.76%	17.6900	-6.70 bps	-64.96%	-70.21%	47
[20,25)	1577	9.47%	22.3833	-5.14 bps	-58.00%	-61.40%	53
[25,30)	1298	7.80%	27.3736	-2.31 bps	-30.46%	-43.48%	54
[30,35)	1153	6.93%	32.2801	-3.15 bps	-33.52%	-40.86%	50
[35,40)	941	5.65%	37.5708	-1.92 bps	-20.97%	-46.97%	47
[40,45)	846	5.08%	42.3167	-0.52 bps	-8.21%	-28.90%	41
[45,50)	571	3.43%	47.4232	1.01 bps	2.55%	-20.93%	35
[50,55)	525	3.15%	52.4146	0.15 bps	-2.35%	-37.24%	32
[55,60)	571	3.43%	57.5120	3.27 bps	16.42%	-15.82%	31
[60,65)	532	3.20%	62.2141	9.00 bps	54.40%	-22.72%	26
[65,70)	409	2.46%	67.4734	-4.65 bps	-21.03%	-29.68%	24
[70,75)	354	2.13%	72.4838	-8.22 bps	-27.14%	-36.24%	20
[75,80)	395	2.37%	77.7935	1.78 bps	4.35%	-27.59%	18
[80,85)	491	2.95%	82.4940	-0.43 bps	-5.37%	-25.84%	16
[85,90)	437	2.63%	87.3483	6.31 bps	25.45%	-19.41%	13
[90,95)	225	1.35%	92.0865	-0.79 bps	-4.04%	-23.09%	7
[95,100]	131	0.79%	97.7703	1.29 bps	0.80%	-11.99%	3

单 feature 分桶（辅助看哪一维更有解释力）

feature	bucket	rows	share_pct	mean_veto_net_bps	cum_veto_pct	months
veto_active_rate	[5,10)	13	0.08%	-14.70 bps	-1.90%	2
veto_active_rate	[10,15)	141	0.85%	-8.49 bps	-11.86%	6
veto_active_rate	[15,20)	376	2.26%	-6.17 bps	-21.50%	10
veto_active_rate	[20,25)	282	1.69%	-10.38 bps	-25.97%	13
veto_active_rate	[25,30)	596	3.58%	-4.28 bps	-23.78%	16
veto_active_rate	[30,35)	595	3.57%	-4.93 bps	-26.82%	20
veto_active_rate	[35,40)	566	3.40%	-0.79 bps	-6.07%	23
veto_active_rate	[40,45)	706	4.24%	-4.55 bps	-29.43%	32
veto_active_rate	[45,50)	859	5.16%	-3.41 bps	-27.48%	35
veto_active_rate	[50,55)	709	4.26%	-10.55 bps	-54.98%	35
veto_active_rate	[55,60)	668	4.01%	-0.25 bps	-4.08%	33
veto_active_rate	[60,65)	800	4.81%	0.23 bps	-2.30%	35
veto_active_rate	[65,70)	724	4.35%	-5.52 bps	-34.91%	37
veto_active_rate	[70,75)	946	5.68%	-3.44 bps	-31.02%	39
veto_active_rate	[75,80)	945	5.68%	-6.35 bps	-47.57%	37
veto_active_rate	[80,85)	1118	6.72%	-5.84 bps	-50.16%	34
veto_active_rate	[85,90)	1012	6.08%	1.23 bps	7.08%	32
veto_active_rate	[90,95)	1697	10.19%	6.90 bps	180.33%	31
veto_active_rate	[95,100]	3893	23.39%	-1.65 bps	-61.87%	29
xs_dispersion_bps	[0,5)	115	0.69%	-0.47 bps	-0.65%	2
xs_dispersion_bps	[5,10)	541	3.25%	-0.06 bps	-1.33%	8
xs_dispersion_bps	[10,15)	343	2.06%	-11.09 bps	-32.30%	9
xs_dispersion_bps	[15,20)	418	2.51%	-5.98 bps	-22.74%	13
xs_dispersion_bps	[20,25)	909	5.46%	-0.68 bps	-8.33%	17
xs_dispersion_bps	[25,30)	780	4.69%	0.26 bps	-0.27%	19
xs_dispersion_bps	[30,35)	869	5.22%	-3.18 bps	-26.36%	21
xs_dispersion_bps	[35,40)	1068	6.42%	-2.86 bps	-28.70%	24
xs_dispersion_bps	[40,45)	826	4.96%	-7.88 bps	-49.32%	25
xs_dispersion_bps	[45,50)	626	3.76%	-5.04 bps	-28.84%	23
xs_dispersion_bps	[50,55)	838	5.03%	-0.18 bps	-5.25%	26
xs_dispersion_bps	[55,60)	831	4.99%	-3.68 bps	-29.15%	26
xs_dispersion_bps	[60,65)	802	4.82%	-4.33 bps	-31.99%	24
xs_dispersion_bps	[65,70)	702	4.22%	-2.12 bps	-19.28%	24
xs_dispersion_bps	[70,75)	785	4.72%	-7.88 bps	-48.79%	24
xs_dispersion_bps	[75,80)	864	5.19%	-0.93 bps	-12.74%	27
xs_dispersion_bps	[80,85)	1058	6.36%	-2.43 bps	-28.16%	26
xs_dispersion_bps	[85,90)	1175	7.06%	0.85 bps	-0.00%	24
xs_dispersion_bps	[90,95)	1661	9.98%	-0.60 bps	-20.80%	24
xs_dispersion_bps	[95,100]	1435	8.62%	0.42 bps	-8.22%	14
ls_divergence_bps	[0,5)	1597	9.59%	-5.05 bps	-60.54%	25
ls_divergence_bps	[5,10)	1227	7.37%	-5.18 bps	-49.92%	38
ls_divergence_bps	[10,15)	1265	7.60%	-0.92 bps	-14.85%	41
ls_divergence_bps	[15,20)	1245	7.48%	-5.50 bps	-52.63%	46
ls_divergence_bps	[20,25)	1230	7.39%	-5.51 bps	-51.51%	51
ls_divergence_bps	[25,30)	1066	6.40%	-4.71 bps	-42.49%	53
ls_divergence_bps	[30,35)	1008	6.06%	-0.11 bps	-4.90%	52
ls_divergence_bps	[35,40)	994	5.97%	-6.48 bps	-50.05%	53
ls_divergence_bps	[40,45)	829	4.98%	2.32 bps	16.86%	51
ls_divergence_bps	[45,50)	729	4.38%	-1.04 bps	-10.17%	47
ls_divergence_bps	[50,55)	586	3.52%	-0.76 bps	-7.23%	42
ls_divergence_bps	[55,60)	608	3.65%	2.59 bps	13.50%	40
ls_divergence_bps	[60,65)	642	3.86%	0.02 bps	-3.42%	35
ls_divergence_bps	[65,70)	505	3.03%	-4.10 bps	-21.98%	33
ls_divergence_bps	[70,75)	343	2.06%	-6.80 bps	-23.00%	30
ls_divergence_bps	[75,80)	447	2.69%	4.51 bps	18.71%	22
ls_divergence_bps	[80,85)	647	3.89%	-2.29 bps	-17.03%	21
ls_divergence_bps	[85,90)	598	3.59%	3.48 bps	16.16%	20
ls_divergence_bps	[90,95)	428	2.57%	5.22 bps	20.04%	13
ls_divergence_bps	[95,100]	652	3.92%	-2.13 bps	-17.94%	9

Threshold grid（每 5 个点展示一次；完整结果见 CSV）

注意：分桶是 0~100 全覆盖；阈值表这里每 5 个点展示一次只是为了网页可读性，完整扫描仍然是 q = 0..100。

threshold_pct	gate_on_rate_pct	gate_on_baskets	gate_on_months	net_mean_bps	net_cum_pct	max_drawdown_pct	delta_net_mean_bps_vs_veto	subperiod_positive_count	current_window_gate_on
0	100.00%	16646	70	-2.37 bps	-99.24%	-99.79%	0.00 bps	0	True
5	89.72%	14934	70	-1.88 bps	-98.05%	-99.33%	0.49 bps	3	True
10	79.81%	13286	67	-1.50 bps	-96.10%	-98.78%	0.87 bps	3	True
15	71.58%	11915	67	-1.26 bps	-93.87%	-98.04%	1.11 bps	3	True
20	62.81%	10456	67	-0.67 bps	-82.52%	-95.10%	1.69 bps	3	True
25	53.34%	8879	64	-0.19 bps	-58.38%	-87.75%	2.18 bps	3	True
30	45.54%	7581	59	-0.01 bps	-40.14%	-82.82%	2.36 bps	3	True
35	38.62%	6428	52	0.21 bps	-9.96%	-77.77%	2.58 bps	3	True
40	32.96%	5487	44	0.32 bps	13.93%	-69.42%	2.69 bps	3	True
45	27.88%	4641	39	0.34 bps	24.12%	-61.27%	2.71 bps	3	True
50	24.45%	4070	35	0.31 bps	21.04%	-61.57%	2.68 bps	3	True
55	21.30%	3545	33	0.31 bps	23.95%	-71.85%	2.67 bps	3	True
60	17.87%	2974	28	0.19 bps	6.47%	-71.22%	2.56 bps	3	True
65	14.67%	2442	25	-0.09 bps	-31.04%	-71.65%	2.27 bps	3	True
70	12.21%	2033	22	0.02 bps	-12.68%	-64.23%	2.39 bps	3	True
75	10.09%	1679	19	0.19 bps	19.84%	-48.92%	2.56 bps	3	True
80	7.71%	1284	17	0.15 bps	14.84%	-35.21%	2.52 bps	3	True
85	4.76%	793	14	0.17 bps	21.35%	-26.39%	2.53 bps	3	False
90	2.14%	356	8	-0.00 bps	-3.27%	-23.09%	2.37 bps	3	False
95	0.79%	131	3	0.01 bps	0.80%	-11.99%	2.38 bps	3	False
100	0.00%	0	0	0.00 bps	0.00%	0.00%	2.37 bps	3	False

落在目标 on-rate 带（20%~50%）的候选阈值

threshold_pct	gate_on_rate_pct	gate_on_baskets	gate_on_months	net_mean_bps	net_cum_pct	max_drawdown_pct	delta_net_mean_bps_vs_veto	subperiod_positive_count
56	20.61%	3431	32	0.22 bps	7.90%	-73.19%	2.59 bps	3
55	21.30%	3545	33	0.31 bps	23.95%	-71.85%	2.67 bps	3
54	21.72%	3616	34	0.38 bps	39.00%	-68.40%	2.75 bps	3
53	22.44%	3736	34	0.30 bps	21.64%	-68.82%	2.67 bps	3
52	23.26%	3872	34	0.25 bps	10.95%	-67.46%	2.62 bps	3
51	23.83%	3967	35	0.28 bps	15.00%	-64.74%	2.64 bps	3
50	24.45%	4070	35	0.31 bps	21.04%	-61.57%	2.68 bps	3
49	25.08%	4174	35	0.31 bps	19.61%	-63.38%	2.67 bps	3
48	25.77%	4289	36	0.40 bps	38.25%	-60.53%	2.77 bps	3
47	26.46%	4405	36	0.48 bps	57.75%	-56.10%	2.85 bps	3
46	27.16%	4521	38	0.41 bps	40.11%	-60.14%	2.78 bps	3
45	27.88%	4641	39	0.34 bps	24.12%	-61.27%	2.71 bps	3

文件输出

reports/artifacts/paper_rank213_largecap_xs_jump_veto/rank213_monthly_volume_percentile_gate_review_summary.json
reports/artifacts/paper_rank213_largecap_xs_jump_veto/rank213_monthly_volume_percentile_gate_review_grid.csv
reports/artifacts/paper_rank213_largecap_xs_jump_veto/rank213_monthly_volume_percentile_gate_review_strength_buckets.csv
reports/artifacts/paper_rank213_largecap_xs_jump_veto/rank213_monthly_volume_percentile_gate_review_feature_buckets.csv
reports/artifacts/paper_rank213_largecap_xs_jump_veto/rank213_monthly_volume_percentile_gate_review_detail.csv
reports/artifacts/paper_rank213_largecap_xs_jump_veto/rank213_monthly_volume_percentile_gate_review_subperiod_grid.csv
reports/artifacts/paper_rank213_largecap_xs_jump_veto/rank213_monthly_volume_percentile_gate_review_frozen_decision.json