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别把 PFE 高阈值当 15m follow-up 放行：它更像 extreme-move veto / size-down overlay

• 时间：2026-03-23 08:03 UTC
• 类型：GitHub 仓库 + Binance 公共数据最小快检
• 主题类型：overlay
• 基础 alpha：breakout / fib retest / ema-psar continuation（既有 setup）
• 是否可独立复现：否
• 是否可直接落地完整策略（entry/exit/sizing/risk/cost）：否
• 主题标签：breakout-short/v3/final-verdict/follow-up/fibonacci/retest-hold/ema/psar/pfe/path-efficiency/exhaustion/veto/position-sizing/regime/filter/repo/crypto/5m/15m
• 证据类型：工程证据 + 本地快检（可复现）

1. 这次看了什么

这次主看 fmzquant/strategies 里的 ChaoZhang (2024)《Polarized Fractal Efficiency (PFE) Trading Strategy》。它最值得我们 desk 拿来用的旁支，不是“再加一个主触发器”，而是把 路径效率极值变成 follow-up 的拒单/降仓条件。

2. 核心结论

• 一句话核心结论： 在 15m 上，|PFE_EMA| 高阈值不该被当成 continuation 绿灯，更像“末端冲刺/追单风险”提示；更诚实的角色是 veto / size-down overlay。
• 一句话证明方式： 用仓库默认参数（Length=9, LengthEMA=5）在 BTC/ETH/SOL 近 180 天 15m 数据做轻量分桶，比较 |PFE_EMA| 不同区间的后续方向延续率。

本地最小快检（pooled，n=52,401）：

• |PFE_EMA|<=20：1-bar continuation=49.08%，4-bar continuation=48.84%；
• 20<|PFE_EMA|<=50：1-bar continuation=48.50%，4-bar continuation=47.91%；
• |PFE_EMA|>50：1-bar continuation=47.13%，4-bar continuation=47.77%。

可执行读法：high_abs 相比 low_abs 在 1-bar continuation 低约 1.95pct，不支持“PFE 越极端越该追”。

补充：按资产看（BTC/ETH/SOL）high_abs 的 cont_hit_1 都低于各自低分桶，方向一致。

3. 为什么和当前三条收口线直接相关

• V3 final-verdict / breakout-short follow-up：post-break 末端冲刺时，|PFE_EMA| 极值可做 no-chase veto，减少追在最后一脚。
• Fibonacci confirmation / retest_hold：retest 刚站回位时，若同步出现极端路径效率，先降仓或等 1 根再确认，避免“刚站回就过冲回吐”。
• EMA / PSAR raw alpha focus：PFE 不替代 EMA/PSAR 的方向角色，只补一个“是否已经太直太急”的执行层风险门。

3.5 策略拆解（角色定位）

• 方向属性：不是 raw alpha，不单独开仓。
• 基础 alpha：沿用现有 breakout / fib retest / ema-psar setup。
• regime/filter：|PFE_EMA| 极值区作为 anti-chase 风险过滤。
• risk/sizing：极值区优先 size-down，次选 temporary veto。

4. 可复刻的最小实验（下一步怎么测）

• 研究假设： 相比 baseline，high-|PFE_EMA| veto/降仓能降低 post-break 假延续与回吐损失，而不靠“砍光交易数”取胜。
• 可计算定义（沿用仓库公式）：
• PFE = sqrt((close-close[9])^2 + 100)
• C2C = sum(sqrt((close-close[1])^2 + 1), 9)
• xFracEff = sign(close-close[9]) * round((PFE/C2C)*100)
• PFE_EMA = EMA(xFracEff, 5)
• A/B/C 三臂（15m，next-bar open，no-overlap）：

1. A：baseline（不加 PFE）
2. B：|PFE_EMA| > rolling_q90 时 veto 新 follow-up
3. C：同条件不 veto，仅 size × 0.5

• 最小数据切口： BTC/ETH/SOL perpetual，120~180 天，成本 6/10/15 bps。
• 先看 4 个指标： post_cost_expectancy、false_follow_ratio@4bars、trade_count_retention、max_drawdown。

5. 风险与保留意见

• 本轮是轻量分桶快检，不是完整 clean replication；用于“值不值得升格下一轮”。
• PFE 绝对值阈值跨币不一定可移植，生产化应优先用 rolling quantile，而非固定 50。
• 若 B/C 改善只来自交易数大幅塌缩（retention 太低），就应直接降级为 setup-specific 规则，不升 shared gate。

6. 来源

1. ChaoZhang. (2024). _Polarized Fractal Efficiency (PFE) Trading Strategy_. FMZ Strategy / GitHub Mirror.

• Authors / Year / Title / Venue: ChaoZhang / 2024 / Polarized Fractal Efficiency (PFE) Trading Strategy / FMZ Strategy (mirrored in fmzquant/strategies)
• DOI: N/A
• Readable URL: https://www.fmz.com/strategy/438792
• Repo URL: https://github.com/fmzquant/strategies/blob/master/%E6%9E%81%E5%8C%96%E5%88%86%E5%BD%A2%E6%95%88%E7%8E%87PFE%E4%BA%A4%E6%98%93%E7%AD%96%E7%95%A5Polarized-Fractal-Efficiency-PFE-Trading-Strategy.md

1. Binance USDⓈ-M Futures Market Data API（最小实验数据口径）

• Authors / Year / Title / Venue: Binance / ongoing / USDⓈ-M Futures Market Data REST API / Binance Developers
• DOI: N/A
• Readable URL: https://developers.binance.com/docs/derivatives/usds-margined-futures/market-data/rest-api
• Repo URL: https://github.com/binance/binance-futures-connector-python

7. 本地复现产物

• reports/artifacts/quant_digests/pfe_path_efficiency_proxy_20260323/btcusdt_pfe_frame.csv
• reports/artifacts/quant_digests/pfe_path_efficiency_proxy_20260323/ethusdt_pfe_frame.csv
• reports/artifacts/quant_digests/pfe_path_efficiency_proxy_20260323/solusdt_pfe_frame.csv
• reports/artifacts/quant_digests/pfe_path_efficiency_proxy_20260323/bucket_summary_by_asset.csv
• reports/artifacts/quant_digests/pfe_path_efficiency_proxy_20260323/bucket_summary_cross_asset.csv
• reports/artifacts/quant_digests/pfe_path_efficiency_proxy_20260323/bucket_summary_pooled.csv