怎么判断一个结论
是真的还是运气

① 必须和零假设基准比，不能只看绝对值

一个策略在牛市里胜率 60% 说明不了任何事 —— 也许对每根 K 棒无脑进场都有 60%。 所以每次评估都要构造一个零假设基准：对每一根 K 棒都做多也做空， 用与信号完全相同的进场、止损、目标机制，摩擦成本同等扣除。 只有信号减去基准的净差，才是形态识别真正提供的信息量。

实例：价格行为系统的基准样本有 13,804 笔，平均 −0.140 R。 引擎 −0.090 R 看着难看，但净差 +0.050 R 是实打实的 —— 而且这也暴露了另一件事： 那个进场动作本身的结构性成本，比形态带来的优势大得多。

② 任何正结果必须通过时间切分

把样本按时间对半切开，前后两段都为正才算数。只看全样本平均值，等于允许"最近这段行情"替整套系统背书。

③ 前视偏差要主动测出来，不能假设不存在

信号挂在某根 K 线上，但那根 K 线当时并不知道自己是信号 —— 要等右侧 K 线走完才确认。 直接拿信号价入场就是前视偏差。正确做法是前推重算： 对每个信号从它那根 K 线往后逐根重跑，找到它第一次以确认态出现的那一根，用那里的价格入场。

④ 同一标的的信号高度相关，必须整群重采样

把同一只票上的 30 个信号当成 30 个独立样本，会把置信区间算得过窄， 于是所有结论看起来都比实际显著。正确做法是按标的整群自助重采样， 并且多空分开统计 —— 单边行情里买入信号和卖出信号根本不可比。

⑤ 试过几种口径，就要说几种

换个目标倍数、换个持有期、换个进场方式、换个周期 —— 一直换下去总能试出一个正的， 那是运气不是边际。价格行为系统在排查过程中试过 17 种口径 + 3 个周期， 这个数字被明写在文档和站点上，因为它决定了任何单个正结果该被打多大折扣。

这些不是假想的风险，是真实发生过、并且被数据纠正过的判断。

一次"实测与理论冲突"的处理过程

调试中途出现过一个与 Brooks 体系直接冲突的结果：顺势样本期望为负，逆势为正。 当时的判断是"这更可能说明本系统的 Always-In 判定过于灵敏 —— 它在单根强棒之后就翻转，于是『顺势』常常等于『在冲高末端追进去』"， 所以没有按实测结果反向重仓押注。

停用"追突破"那个形态之后，顺势转正，矛盾消失，也验证了上面的判断。

数据本身没错，但口径错了同样会骗人 —— 而且更难被发现。

• "数据日"必须取自 K 线最后一根，不许用运行日冒充。 一份周一早上跑出来、却标着周一日期的报告，实际上说的是上周五的事。
• 未收盘的 K 线只能产生预警，不能产生确认信号。 它的最高价、最低价、收盘价都还会变，据此确认的一切都会在下一个 tick 翻转 —— 那是未来函数。
• "峰值"是空间，不是可实现收益。 盘中最高点相对信号价的比例，没有人能保证在最高点成交。系统内所有统计用同一个口径，不做两套账。
• 失效价是一等字段，不是注释。 被击穿的信号在图上画成虚线空心、在卡片上标 VOID —— 不标失效，图就是在用现在时说一件已经不成立的事。
• 相对分位要说明相对于谁。 扫描器的 RS 分位是池内分位，不是全市场分位。池子换了，分位就变了。
• 打分与战法必须自洽。 战法说"回避 / 只减不加 / 不参与"的票，不能出现在固定名单里。
• 不把一套市场的口径套到另一套市场上。 美股没有涨跌停和公开龙虎榜席位，所以扫描器的分数是动量/情绪分，不是席位分； 深度分析里的 A 股专属维度已整段移除，而不是留着报"无数据"。

站内和频道里反复出现的词。