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别把波动过滤只做成单轴阈值：`RS+ / RS-` 非对称拆分，更像 breakout-short / Fib / EMA-PSAR 的方向性 veto + sizing gate

• 时间：2026-03-19 03:43 UTC
• 类型：论文
• 主题标签：breakout-short / fibonacci / retest-hold / ema / psar / realized-semivariance / asymmetry / reversal / regime / filter / sizing / paper / crypto / 15m
• 证据类型：论文证据（可读全文 + DOI 元数据）

1) 这次看了什么（为何不是重复题）

这轮主看的是一篇近 5 年论文：

• Liu, Z., Lu, S., Li, B., & Wang, S. (2023)

*Time series momentum and reversal: Intraday information from realized semivariance* Journal of Empirical Finance, 72, 54–77.

和我们刚做过的 realized-vol mid-band 不同，这篇给的可迁移旁支不是“高波动就别做”，而是：

• 把波动拆成 上行半方差（RS+） 与 下行半方差（RS-）；
• 用两者的非对称关系去区分“延续”vs“反转/过热”。

这更直接服务当前三条收口线（breakout-short / Fib retest_hold / EMA-PSAR）的方向性确认与否决，而不只是再加一个通用抗噪阈值。

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2) 论文里最关键、且可迁移的事实

2.1 论文到底做了什么（口径）

• 市场：中国商品期货 31 合约，日级组合回测。
• 样本：约 2007-01 ~ 2018-12（按品种起始日不同）。
• 高频输入：用 5 分钟收益构造 RS+ / RS-，并做最近 5 个交易日聚合。
• 基线：20 日 lookback 的经典 TSM（日频调仓），并做 volatility scaling。
• 调参方式：用过去 250 个交易日滚动分布给出 (80%,80%) 参考点，把 RS+/RS- 平面划分成 4 个区域，再对原始动量信号做“保留/反转/平仓”。

2.2 论文里可直接引用的关键数字（非口号）

以下都来自文中表格/正文：

1. 全样本 Sharpe（2008–2018）：TSM 1.37，TTSM-S1 1.62，TTSM-S2 1.78。
2. 全样本最大回撤：TSM 26.02%，TTSM-S1 16.70%，TTSM-S2 14.77%。
3. 考虑成本后的 Sharpe（同表）：TSM 1.30，TTSM-S1 1.51，TTSM-S2 1.64。
4. 2013–2018 子样本（20d lookback）Sharpe：TSM 1.22，TTSM-S1 1.52，TTSM-S2 1.77。
5. 无波动缩放版本（全样本）Sharpe：TSM-NVS 0.95，TTSM-S1-NVS 1.20，TTSM-S2-NVS 1.36。
6. 论文正文给出：在不同 lookback（30~250d）下，TTSM 对 TSM 的 Sharpe 提升在第二子样本“平均接近 30%”，并报告一日执行延迟下结果仍稳健。

2.3 对 15m desk 最有价值的“旁支结论”

最可迁移的不是整套商品日频 TTSM，而是这条：

• 同样是“高波动”，方向信息不同：RS+ 高 vs RS- 高，不该给同一个交易动作。

翻成人话：

• 如果最近主要是“向上冲出来的波动”（RS+占优），做空延续要更谨慎；
• 如果最近主要是“向下砸出来的波动”（RS-占优），追空/防守空头更合理；
• 如果两边都很高，很多时候更像过热/混乱区，应该先降仓或 veto。

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3) 为什么它比继续泛化更值得（对三条收口线的直接映射）

1. V3 breakout-short follow-up

现在最缺的是“哪些 break 值得继续追空、哪些是最后一脚”。RS+/RS- 能给方向型 continuation gate，而不是只看总波动。

1. Fib confirmation / retest_hold

retest_hold 本质是“回踩后谁在主导”。RS+占优更支持 long hold，RS-占优更像 hold 失败风险上升。

1. EMA / PSAR raw alpha

这条线已经证明成本敏感。RS+/RS- 更适合作为 position sizing / veto overlay，先减少“方向错配但被迫开仓”的磨损。

结论：它是三线共用的 shared directional filter，边际价值高于再加一个“单轴波动阈值”。

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4) 5m/15m 最小可复现实验（下一步怎么测）

4.1 数据与执行口径（沿用 desk 现成）

• 资产：BTC/ETH/SOL perpetual
• 周期：信号 15m；半方差底层用 5m
• 样本：先跑最近 120d
• 执行：next-bar open + no-overlap + hold 8 bars
• 成本：沿用当前统一 friction（至少报告 6 bps/side，可加 10/15 bps）

4.2 因子定义（最小版，不追复杂）

在每个 15m 决策时点 t：

• 用最近 W=12 根 5m（=1h）收益构造
• RS+_t = Σ max(r_5m, 0)^2
• RS-_t = Σ min(r_5m, 0)^2 的绝对平方和
• 定义非对称分数：A_t = (RS+_t - RS-_t) / (RS+_t + RS-_t)
• 在过去 M=960 个 15m 时点（约10天）上估分位点：q20, q80

4.3 三条线统一实验臂（同一套 overlay）

• Arm0：base（当前三条线原规则）
• Arm1：总波动门（对照组，类似单轴 realized-vol）
• Arm2：RS 非对称 veto（方向错配时 veto）
• Arm3：RS 非对称 sizing（方向一致 size=1，错配 size=0.5，极端错配 veto）

方向映射（先冻结一版，避免过拟合）：

• long setup：要求 A_t >= q20；若 A_t < q20 则 veto/half-size
• short setup：要求 A_t <= -q20；若 A_t > -q20 则 veto/half-size
• 若 RS+ 与 RS- 同时 > 各自 q80：统一降仓或 veto（过热/混乱区）

4.4 先看这 5 个指标

• post_cost_return
• return_per_trade
• trade_count_retention
• false_break_or_hold_4bars_rate
• MAE/MFE（至少 MAE）

晋级门槛（最小）：

• 相比 Arm0，post_cost_return 不降；
• false_break_or_hold_4bars_rate 下降；
• 交易数保留率不低于 35%~40%（避免“靠几乎不交易变好看”）。

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5) 风险与边界（避免误读）

• 论文是商品日频组合，不是 crypto 逐根 15m；我们迁移的是“RS+/RS- 非对称逻辑”，不是直接复刻绩效数字。
• 文中 tuning 含较多区域动作（反手/平仓），15m 首轮不建议一次性照搬，先做 veto/sizing overlay。
• 若只在单资产单时段有效，优先判定为 pocket，不应直接升格为全局 gate。

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6) 来源（尽量完整）

1. Liu, Zhenya; Lu, Shanglin; Li, Bo; Wang, Shixuan (2023)

*Time series momentum and reversal: Intraday information from realized semivariance* Venue: *Journal of Empirical Finance*, Vol.72, pp.54–77 DOI: 10.1016/j.jempfin.2023.03.001 Readable URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927539823000334 Open full-text mirror (accepted manuscript): https://centaur.reading.ac.uk/111035/ Repo URL: 未见作者官方公开策略复现仓库

1. （方法论背景）Patton, A. J., & Sheppard, K. (2015)

*Good volatility, bad volatility: Signed jumps and the persistence of volatility* Venue: *Review of Economics and Statistics* DOI: 10.1162/REST_a_00503 Readable URL: https://direct.mit.edu/rest/article/97/3/683/58239/Good-Volatility-Bad-Volatility-Signed-Jumps-and Repo URL: 未见官方统一仓库