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别把“动量+崩盘过滤”当免费午餐：这份 2026 新仓库更该先回答的是「top-N 横截面动量在 5m/15m 先有没有正 edge，再谈 crash gate」

• 主题类型：raw alpha（带 risk/filter 组件）
• 基础 alpha：cross-sectional momentum（每根重排：做多过去 20 bars 动量最强且为正的 top-N 币）
• 是否可独立复现：是
• 是否可直接落地完整策略（entry/exit/sizing/risk/cost）：是

0) 先说结论（给 desk 的一句话）

这条线当前不该直接进实盘候选。 在我们对 Binance 短周期口径的最小可复现迁移里，top-N 动量 本体先天偏弱且换手过高，crash filter 没有把它救回来；因此下一步要先改 alpha 壳（如中性化/降换手），不是继续在 crash 阈值上拧螺丝。

1) 这次为什么值得写（且不重复）

最近 intake 里有不少 breakout / mean-reversion / stat-arb，但“动量本体 + 崩盘冷却”这类完整可执行壳在近期池子里覆盖较少。这个 2026 新仓库给了一个非常明确的可复现结构：

• raw alpha：20-bar 横截面动量选强
• risk/filter：任一币种单根大跌触发全组合冷却若干 bars
• sizing：等权 top-N
• 执行：按 bar 级别重排与调仓

它的价值不在“观点新奇”，而在结构清楚、可直接下最小实验。

2) 来源与策略拆解（repo source audit）

本轮主来源：

• 仓库：zwmjj/kuant-strategies（2026）
• 文件：strategies/crypto_advanced.py 中 CryptoMomentumCrashFilter

可复现规则（按源码可直接还原）：

1. 计算 mom = close.pct_change(20)；
2. 非冷却期内，做多动量 top-N（且仅保留 mom > 0 的币）；
3. 若任一币种单根收益低于 crash_threshold（源码日频口径默认 -15%），触发全组合冷却 cooldown_days；
4. 冷却期内全部空仓，结束后恢复动量选强。

> 一句话核心结论：这不是纯 filter 主题；它本体是 raw alpha（横截面动量），crash gate 只是风控门。

> 一句话“它怎么证明”：我们把 repo 规则迁移到 Binance 公共短周期数据，直接做 raw vs raw+crash gate A/B，对比成本后净值、回撤、换手与活跃率。

3) 最小可复现实验（5m/15m portability probe）

3.1 数据与口径

• 数据源：Binance USDⓈ-M Futures 公共 klines（公开可得）
• 采样：近 120d
• 周期：5m、15m
• 标的：
• 5m：ADA/AVAX/BNB/BTC/DOGE/ETH/LINK/SOL/XRP（9 币）
• 15m：BNB/BTC/ETH/SOL（4 币）
• 执行假设：t 生成信号，t+1 生效（1-bar lag）
• 成本：round-trip 6 bps（按换手扣减）

3.2 策略变体

• raw：mom_window=20，top_n=4(5m)/3(15m)，无 crash gate
• raw + crash gate：
• 5m: crash_threshold=-2%, cooldown=5 bars
• 15m: crash_threshold=-3%, cooldown=5 bars

3.3 结果（核心指标）

1) 5m（9 币）

• raw：gross -43.27%，net(6bps) -99.98%，MDD -99.98%，avg_turnover 0.375/bar
• raw+crash：gross -43.37%，net -99.98%，几乎无改善

2) 15m（4 币）

• raw：gross -16.78%，net -88.16%，MDD -88.51%
• raw+crash：与 raw 基本重合（本样本 crash 事件少，拦截不足）

3.4 desk 解释（人话版）

• 这版壳的问题不是“少一个更聪明 filter”，而是alpha 本体 + 调仓频率组合太贵；
• crash gate 只在少数极端时刻触发，无法修复日常高换手侵蚀；
• 因此当前最该改的是：
• alpha 壳（如 long-short/中性化、信号稀疏化）
• 调仓节奏（降换手）
• 再谈 crash gate 参数。

4) 对当前素材池的意义（取舍）

• 这条线仍可留在研究池，但定位应调整为：
• 保留 crash gate 作为共享风险组件（可服务 trend / momentum 类书）
• 暂不把“long-only top-N mom + 高频重排”当可交易主壳

5) 下一步怎么测（直接可执行）

1. 先改本体再改过滤：做 long top-N / short bottom-N 的 dollar-neutral 版本，对比 long-only。
2. 降换手实验：把重排频率从“每 bar”降到“每 6/12 bars”，看成本后是否回正。
3. crash gate 升级：从绝对阈值改为 vol-scaled（如 ret < -k * rolling_sigma）并加 BTC 主导冲击确认。
4. 成本阶梯：固定跑 2/4/6 bps 三档，先确认是否存在稳定的 post-cost 生存区。

6) 关键来源（含 DOI / URL）

1. zwmjj (2026). *kuant-strategies*. GitHub Repository.

• Authors: zwmjj
• Year: 2026
• Title: kuant-strategies
• Venue: GitHub
• DOI: N/A
• Readable URL: https://github.com/zwmjj/kuant-strategies
• Repo URL: https://github.com/zwmjj/kuant-strategies

1. Moskowitz, T. J., Ooi, Y. H., & Pedersen, L. H. (2012). *Time Series Momentum*. *Journal of Financial Economics*.

• DOI: 10.1016/j.jfineco.2011.11.003
• Readable URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304405X11002613

1. Liu, Y., Lu, X., & Wang, H. (2021). *Asymmetry, tail risk and time series momentum*. *International Review of Financial Analysis*.

• DOI: 10.1016/j.irfa.2021.101938
• Readable URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1057521921002458

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附：本轮实验文件

• reports/artifacts/quant_digests/mom_crash_filter_probe_20260422/metrics.csv
• reports/artifacts/quant_digests/mom_crash_filter_probe_20260422/summary.json
• 复用行情缓存：reports/artifacts/quant_digests/bollinger_rsi_mr_probe_20260422/*.csv