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别把 EMA 回踩确认继续写成“贴线越近越好”：`recent EMA respect score` 在 15m 只够做轻量 admission，`ATR corridor` 反而容易过筛

• 时间：2026-03-20 09:40 UTC
• 类型：GitHub 仓库 + Binance 公共数据快检
• 主题标签：breakout-short/fibonacci/retest-hold/ema/psar/ema-respect/memory-score/atr-corridor/admission/filter/repo/crypto/5m/15m
• 证据类型：仓库代码（工程证据）+ 公开 OHLCV 代理快检

1. 这次看了什么

这次主看 noahfm / continuation-screener（2026-02 仍有更新）。这轮不抄它的美股选股框架，而是只抽一个更适合我们 desk 的旁支： 把“最近是否反复尊重 EMA9”量化成记分（ema_bounce_score），再和“离 EMA9 的 ATR 距离上限”分开评估。

仓库里对应实现很清楚：

• ema_bounce_score: 最近窗口里统计 low 贴近 EMA9、且 close>EMA9 的“尊重次数”；
• stacked_emas: 额外限制 dist_to_ema9 <= 0.75 ATR、depth >= -0.8 ATR 等走廊条件。

2. 核心结论

• 一句话核心结论： 对 5m/15m crypto，EMA respect memory 可以当轻量上下文，但把它再收紧成 ATR corridor + depth 的硬门，容易把信号质量和交易密度一起筛坏。
• 一句话证明方式： repo 给了可计算规则；我用 Binance Futures BTC/ETH/SOL 15m 近 6000 根/币做了最小代理，比较 base、score>=2、score>=2 + dist/depth 三档在未来 4 bars 的表现。

关键数据点（聚合 ALL）：

1. long 侧：base 平均 -0.80 bps（扣 12 bps 成本后 -12.80 bps），加 score>=2 后到 +0.46 bps（净 -11.54 bps），只改善约 +1.26 bps，属于“轻微减亏”。
2. long 再加 dist<=0.75 + depth 后反而恶化：均值到 -10.21 bps（净 -22.21 bps），胜率降到 38.3%（base 为 45.8%）。
3. short 侧：base 净值约 -6.66 bps；加 score>=2 几乎无增量（-6.85 bps）；加 dist<=0.75 后明显变差到 -11.13 bps。

翻成人话：

• “最近确实常在 EMA9 附近守住”有一点信息；
• 但“必须贴得很近、且最近不能刺破太深”这类硬走廊，在 15m 上更像是过拟合式严筛，不像稳健提升器。

3. 为什么和当前三条收口线有关

• V3 final-verdict / breakout-short follow-up：这轮直接提醒我们，不要把 long 语境下的 ATR distance corridor 生搬给 short follow-up；镜像后 short 质量并没有变好。
• Fibonacci confirmation / retest_hold：recent EMA respect score 可以当“趋势健康度旁证”（轻量 admission），但不该升级成单一硬门。
• EMA / PSAR raw alpha focus：更诚实的路线是“先加轻量记分，再看是否真改善成本后表现”，而不是继续堆越来越硬的距离阈值。

4. 可复刻的最小实验（下一步怎么测）

研究假设

在 15m 上，memory-score 适合做软分层（admission/sizing），hard corridor 不适合做共享准入门。

一个可计算定义（先冻最小版）

1. score14：过去 14 根里，满足 low ∈ EMA9±0.5% 且 close>EMA9 且 close>open 的次数；
2. 分档：

• score<2：不加分（或半仓）
• score>=2：允许正常 admission

1. 暂不默认加 dist<=0.75 与 depth>=-0.8 硬门（只保留为对照组）。

最小回测切口

• 资产：BTC/ETH/SOL perpetual
• 周期：15m（可补 5m 做执行细化）
• 样本：先近 180d
• 执行：next-bar open、no-overlap
• 成本：6 / 10 / 15 bps per side

先看哪 2 个指标

• post-cost expectancy
• trade_count retention（防止“只靠砍单变好看”）

5. 风险与保留意见

• 主证据来自仓库代码 + 代理快检，不是论文级因果识别；
• continuation-screener 原场景是美股筛选，不是 crypto perp；我们只借“特征定义”，不借其收益结论；
• 当前快检是固定 4-bar 观察窗，仍需在 8/12-bar 与完整出场规则下复核。

6. 来源

1. noahfm. (2026). _continuation-screener_. GitHub repository.

• Authors: GitHub user noahfm
• Year: 2026（仓库最新提交 2026-02）
• Title: Russell 3000 Trend Continuation Screener
• Venue: GitHub
• DOI: N/A
• Readable URL: https://github.com/noahfm/continuation-screener/blob/main/README.md
• Repo URL: https://github.com/noahfm/continuation-screener

1. 关键实现：trend_screener.py（ema_bounce_score / stacked_emas）

• Readable URL: https://github.com/noahfm/continuation-screener/blob/main/src/continuation_screener/trend_screener.py

1. 关键实现：entry_exit.py（reclaim 逻辑）

• Readable URL: https://github.com/noahfm/continuation-screener/blob/main/src/continuation_screener/simulator/entry_exit.py

1. Binance. USDⓈ-M Futures Kline API（公开数据）

• Readable URL: https://developers.binance.com/docs/derivatives/usds-margined-futures/market-data/rest-api/Kline-Candlestick-Data
• 公开性：公开可得
• 更新频率：逐根 K 线更新（5m/15m）

--- 快检文件：

• reports/artifacts/literature/ema_respect_memory_distance_quickcheck_2026-03-20.csv
• reports/artifacts/literature/ema_respect_memory_distance_events_2026-03-20.csv
• reports/artifacts/literature/ema_respect_memory_distance_meta_2026-03-20.json