Project 6 v2 教学指南：树模型、稳定性、消融与 PCA+Ridge

Author: Yuxiao Ma · Revision date: 2026-10-16.

候选状态： 本指南延伸 BIL18 已限定范围接受、待正式整合的 A8-A 基础层。A8-B 的构造数据扩展已有独立限定范围接受入口，但本批双语教学材料仍待独立审阅。真实数据研究状态仍为 blocked，完整 Project 6 仍未 verified。这里的数字是指定生成机制下的教学证据，不是市场证据。

本指南把 P6 的线性基线、树模型、PCA、组合和推断口径连成一条可复核的研究流程。细表和冻结历史限制见 基础管线报告 与 v2 研究报告；同项目全部题目和解答见 solutions.md。

1. 先固定实验身份

P6 v1 是 46 特征、1,512 个交易日、16 折的线性实验。46 列由 3 个构造信号特征、40 个构造噪声特征和 3 个价格特征组成。v2 沿用同一冻结面板与基础/载荷反号两种情景，加入树、森林、梯度提升和 PCA+Ridge。它与第40章交互项例子不是同一个实验：后者是 26 特征、1,260 个交易日、12 折，含登记的主强度与另行五倍事后敏感性。不得把其参数、日期数、表格或结论挪到 P6。

生成器中 q 序列与 noise 序列彼此独立；每一条序列沿时间都是平稳 AR(1)，系数 0.98、边际方差为 1。价格列 rev_5、mom_60_5、vol_20 从含市场冲击、q 信号和特异冲击的收益路径构造出来。因此“序列间独立”不等于“每个特征在时间上 IID”，而且 46 列也不是独立同分布、同方差的总体。43 个特征列与 3 个价格衍生列有不同结构，有限样本协方差还会影响主成分。

v1 的实现产生 6 条预测序列：zero、train_mean、OLS、Ridge、Lasso、Elastic Net。v2 增加 4 条：单树、随机森林、梯度提升（HistGradientBoostingRegressor，HGB）和 PCA+Ridge，合计 10 条。历史主表和比较图只列 8 个拟合模型，省略 zero 与 train_mean 两个空仓基准；PCA+Ridge 是线性降维后接 Ridge，不是树模型。

2. 时间契约与模型比较

信号在 $D_k$ 收盘形成，标签从 $D_{k+1}$ 收盘到 $D_{k+6}$ 收盘，覆盖 5 个收盘间隔；标签只有在终点收盘后成熟。组合信号在下一交易日收盘执行，每 5 个信号日调仓。账本是逐日 NAV，不能把 5 日标签直接当作逐日持仓收益。

外层按日期分组做扩张窗 walk-forward：最少训练 504 日、每折测试 63 日、共 16 折。每一折先排除尚未成熟标签的训练行；同一信号日的资产行不能拆到训练和测试两侧。内层取最后两个 63 日验证窗，最少训练 252 日，按平均验证 MSE 选参数。外层测试不参与选择。梯度提升使用 HistGradientBoostingRegressor，early_stopping=False；提升轮数上限为 300，和其他参数一起在内层选定，再用该折全部外层训练行重拟合。

冻结网格如下；不是把所有档位任意笛卡尔相乘：

指标要分开读：

• $R^2_{\mathrm{OS}}$ 衡量逐资产收益的水平预测误差；冻结表同时给出相对零预测和相对训练均值两个基准。
• 日 Spearman IC 是同一信号日横截面预测排序与结果排序的相关。自身 IC 均值使用模型自己的有效日期。
• $\Delta IC$ 对 Ridge 的比较只在两方 IC 都定义的共同日期上计算；两边均值与均值差都必须来自同一日期集合。
• Sharpe、净收益、最大回撤和换手由权重、成交时点与费用后的组合账本给出，不能由 IC 代替。

16 折共有 $16\times63=1{,}008$ 个名义测试信号日。标签成熟后，两个情景各有 1,002 个候选日期；最后 6 日的标签超出样本。Lasso 与 Elastic Net 会在部分日期给出常数预测，横截面 IC 在这些日期是 NaN（未定义），不是 0。基础情景 own IC 日期分别为 630 和 882；反号情景分别为 567 和 819。与 Ridge 配对时，同样分别使用 630/882 和 567/819 个共同日期；绝不能把稀疏模型的自身均值减去 Ridge 的全 1,002 日均值。

历史摘要对稀疏序列先 dropna 后以有效观察序号计算的 NW(4)，其 4 阶滞后不等于相隔 4 个交易日的 HAC。修订报告不把这些压缩序列 t 值作为交易日推断，也没有新算 HAC。无缺失的连续序列原有的历史 t 值仍注明为未校正、描述性比较。所有多重比较限制见研究报告。

3. 预测转成组合后，费用会改写结论

模型每个信号日的预测先去横截面均值，再按规则缩放成毛暴露 1、美元中性目标权重；账本每 5 个信号日调仓、下一交易日收盘成交。冻结费用档是单边 0、10、20 bp，初始资金 100 万。已计入比例费用；借券费、融资利差、市场冲击、容量和保证金成本未建模。空头所得现金按既有账本约定计入，不意味着真实资金成本已完整。

基础情景中，Elastic Net 的历史 10/20 bp Sharpe 是 0.81/0.43，且净总收益为 +19.90%/+9.81%；但这只是本构造条件下的表现。反号情景中，八个主比较拟合模型在20bp下夏普为负；zero/train_mean空仓的夏普未定义。单树的年换手为 35.1–36.2，森林为 29.2–29.7，HGB 为 36.2–36.5，线性模型约 14.7–24.3；提高复杂度没有消除换手和成本压力。完整逐模型表、收益、回撤和消融在 研究报告第 3 节。

4. PCA+Ridge：降维不自动意味着更差

冻结流水线在每折训练数据内拟合 StandardScaler，再拟合完整 SVD 的 PCA 与 Ridge；未 whiten，预处理不接触外层测试数据。若保留全部 46 个主成分，在同一标准化、同一 Ridge alpha、无 whitening 条件下，PCA 只是正交旋转，Ridge 的惩罚范数保持不变，因此与标准化空间中的 Ridge 正交等价。截断主成分会约束系数只能落在保留子空间中，可能降噪，也可能丢弃预测方向，不能保证更优。

实际结果不是“PCA 全面落后”：基础情景 PCA+Ridge 相对训练均值的 $R^2$ 为 −0.008%，略优于 Ridge 的 −0.113%；反号情景为 −0.053%，略优于 Ridge 的 −0.161%。反号下 10/20 bp Sharpe 为 −0.14/−0.52，也略高于 Ridge 的 −0.15/−0.53。另一方面，PCA 的 IC 均值在基础和反号情景分别为 0.0135、0.0063，低于 Ridge 的 0.0198、0.0087；这几个指标回答不同问题，不能选择性地概括成“更好”或“更差”。

PCA 每折选择的成分数为 30（10 折）、5（5 折）、15（1 折）。这说明内层预测目标在本设定下常选截断维数，不说明该维数在新样本、真实数据或另一费用结构下仍有效。PCA 的完整对照见研究报告表格。

5. 重要性、消融与稳定性怎样读

每折最后一个内层 63 日验证窗计算特征置换重要性，组内按同一资产行一起置换，保留组内列结构；每列 3 次重复。价格组与全部特征组的组置换，以及 RF/HGB 的去价格、只价格、训练内前 10 个特征消融，均是既有冻结设计。训练内前 10 使用该折内层重要性；消融报告是相对同模型全特征版的描述性变化。Top-10 消融沿用全模型参数，属于记录过的简化方案。

置换重要性近零不等于该组毫无信息：其他相关列可能代替它。基础情景森林与 HGB 去掉价格后的 IC 都下降；只价格的 HGB 仍保留多数 IC。反号情景只价格 HGB 的 IC 高于全特征版本，但差值的 t 小于 1.3，只作为观察。组重要性在特征组明显大于价格组时，也不能把该值读作因果贡献。

稳定性结果显示，树模型相邻折重要性排名相关很低：基础/反号下单树 −0.10/−0.04、RF 0.01/0.01、HGB 0.09/0.10。RF 三个种子的预测相关为 0.962–0.982，10 bp Sharpe 为 0.44–0.64；HGB 三个种子在本设定下完全相同，因为关闭 early stopping 后拟合确定。稳定不等于准确，重要性排名稳定与否也不直接说明经济价值。

6. 结果是有限、构造内且未校正的

主比较的六组树模型相对 Ridge 的配对 $\Delta IC$ 中，唯一绝对 t 值超过 2 的一项是反号情景单树，$\Delta IC=-0.0207$、未校正 NW t = −2.19；方向是单树更差。三种树的两个情景合计 6 个主比较，Bonferroni 近似 p 值由 0.029 变为约 0.17；再加消融、种子等比较后更不能作确认性发现。其余主比较的 $|t|<2$。报告保留这些未校正数值，但不称其为显著发现。

配置中的 comparison.claims_rule 只声明：不从构造数据声称经济或 alpha 结果，并保留零与负结果。它没有设立“两个情景的 $\Delta IC$ 均满足 NW t≥2 且 20 bp Sharpe 高于 Ridge 与 Elastic Net”的联合树模型门槛。该联合门槛不应被说成冻结协议。基于此教学报告可以描述结果和限制，不能推导真实市场有效性。

7. Notebook 回放与真实数据边界

I3 的 P6v2 Notebook 包含 9 个单元格、其中 4 个代码单元格；按固定 fixture 回放两份历史摘要、日期基数及历史消融/稳定性展示，并从冻结摘要生成一张新图 historical_constructed_trees_sharpe.png 写入 RUN_DIR。冻结输出明确标记 fit 为 SKIPPED。它不重训，不生成新模型结果，也不重新计算完整 CLI。旧版“未验收”banner 是历史文字；A8-B 当前为 limited-scope accepted pending formal integration。BIL19 双语候选仍待独立审阅，整个 P6 仍未 verified。

真实数据仍 blocked；A10-B 的数据/PIT 状态保持未验证。不得把本章的生成机制结果写成实证、收益承诺或市场 alpha。后续若获准真实数据，必须新建协议版本、核验数据许可与时间点，并把所有已看过的构造结果登记为事前已知；本批没有做这些工作。

8. 本地来源地图

• P6 v1 冻结配置：projects/project06/configs/p06_base_v1.json；v2 冻结配置：projects/project06/configs/p06_trees_v2.json。
• 实现：projects/project06/src/p06_pipeline.py、projects/project06/src/p06_trees.py、src/quant_course/ml_pipeline.py、src/quant_course/tree_models.py。
• 结果身份与冻结值：projects/project06/research_report/v2_summary_base.json、v2_summary_regime.json、v2_ic_date_bases.json；QA 原始摘要归属 qa/a8/ch40_ch41_batch/evidence/qa_r1/。
• 研究报告：projects/project06/research_report/README.md、projects/project06/research_report/v2_trees.md。
• P6 与第40章边界审读：qa/bilingual_revision/BIL19/preparation/ROOT_READER_NOTES.md、qa/bilingual_revision/BIL19/PRE_FREEZE_REVIEW_01.md。
• Notebook 沿用已有构造展示，v2 方法与结果边界见研究报告；内部接受回执不随读者仓库分发。

练习：保持同一实验、同一指标口径

P6-L04. P6 的 46 特征、1,512 个交易日和 16 折，能否与第40章交互实验的 26 特征、1,260 日、12 折合并成一组模型比较？说明两组设计和五倍 post hoc 的边界。

P6-L05. v1 的六条预测序列与 v2 新增的四条分别是什么？为什么报告称“8 个主比较模型”，又说冻结运行有 10 条预测序列？PCA+Ridge 属于哪一类？

P6-L06. q 与 noise 序列的“独立”指什么？它们沿时间是否 IID？价格三列如何生成？由此为什么不能把完整 46 维写成独立同分布、同方差特征？

P6-L07. 用基础和反号两景的 $R^2$（相对训练均值）、IC 与 10/20 bp Sharpe，判断 PCA+Ridge 是否全面差于 Ridge。说明为何这些结论可以同时成立。

P6-L08. 冻结配置的 claims_rule 是否规定了“树模型必须在两个情景都达到 $\Delta IC$ NW t≥2 且 20 bp Sharpe 同时超过 Ridge 与 Elastic Net”的联合门槛？可以怎样描述唯一绝对 t 值超过 2 的主比较？

研究演练：从日期约束到可复核账本

下面四题补足从报告阅读到独立研究操作的关键环节，均为新教学题，不是新项目运行。它们使用稳定编号P6-T01–P6-T04；完整答案在同项目 solutions.md，练习册有相应演算、证明与代码诊断骨架。

P6-T01（标签成熟与训练截面）。 拟合时点为 $D_{10}$ 收盘后，标签从信号日后一个收盘开始，5个收盘间隔后成熟。候选信号日期为 $D_2,D_3,D_4,D_5$，每日期40只资产。写出每个日期的成交、标签终点及是否可用于这次拟合；假设没有其他缺失，最多保留多少训练行？一段程序把同日一半资产随机放进验证、其余放进训练，为什么即使标签成熟也不符合日期验证？

P6-T02（组置换的代码诊断）。 两个信号日各3只资产，第一日的 $q=(1,2,3)$，第二日 $(11,12,13)$，两日都有 $z=2q$。标签为 $y=q$（单位为百分点），固定预测器 $f(q,z)=q$。第一日组置换的源行顺序为 $(3,1,2)$，第二日为 $(2,1,3)$（从1编号）。写出置换后的 $(q,z)$、全6行MSE增加与单位。对照以下错误，给出不跨日期、列多重集合和组联合结构的直接断言；噪声不被固定预测器读取时应为精确零还是近零？

# WRONG: one global order mixes signal dates; two independent orders destroy pairs.
q_perm = q_values[global_order]
z_perm = z_values[another_global_order]

P6-T03（全维PCA对照与截断）。 在同一训练中心/尺度下，记设计矩阵为 $X$、正交矩阵 $V$，$Z=XV$。证明无whitening、同一 $\alpha>0$ 时，全维PCA+Ridge与原标准化空间Ridge预测相同。再取 $X^\top X=\operatorname{diag}(2,8)$、$X^\top y=(2,4)^\top$、$\alpha=2$、$V=\begin{pmatrix}0&-1\\1&0\end{pmatrix}$，计算两空间系数并还原。只保留 $V$ 的第一列会发生什么，能否由最大方差保证预测改善？

P6-T04（费用、权重漂移与事件顺序）。 允许分数股，无融资、分红、借券或冲击；初始现金1000，A/B收盘价均100。目标美元权重为 $+0.5,-0.5$，按成交前NAV决定目标金额；单边费用10bp，费用另从现金扣且不重新缩放目标金额。次日价格变为110/90。按“先标记持仓，再决定目标，再成交并扣费”的事件顺序，求首次成交后的现金/NAV、次日成交前NAV与实际权重；再调回相同目标权重时，求交易金额、费用与成交后NAV。解释为何不能把固定权重 $w r-c|\Delta w|$ 代理当作逐事件账本。