docs(experiment): add 1-day holding deep attribution analysis (006)

- Rank decline: 70.3% (45/64), mostly rank=3 entry → rank=4/5 exit
- Threshold breach: 25.0% (16/64), all actual momentum drops
- 38% cases: own momentum rises but outranked by others
- N225/GDAXI highest 1-day rate (22-26%), A-shares lowest (3-6%)
- Optimization: min holding period, confidence filter, rank smoothing

docs/experiments/006_holding_duration_analysis.md

@@ -92,7 +92,7 @@
 ### 持有时间特征
 
 1. **中位数仅 7 天**：策略换手频率较高，约 75% 的持有周期在 16 天以内
-2. **1 天即卖出占比 16.4%**：存在较多"一日切换"，即标的刚被选入就被替换
+2. **1 天即卖出占比 16.4%**：存在较多“一日切换”，即标的刚被选入就被替换
 3. **超过 50 天的长持有极其稀少**（仅 4 次，1.0%），说明动量信号很难长期维持
 4. **11-20 天是最常见的持有区间**（23.8%），对应约 2-4 周的动量持续期
 
@@ -105,8 +105,131 @@
 | 进出最频繁 | 德国DAX（49 次） | 作为欧洲唯一代表，经常在边际被替换 |
 | 持有最稳定 | 纳指100、创业板指 | A股+美股核心资产，动量趋势明确 |
 
-### 对策略的启示
+---
+
+## 6. 1天持有深度归因分析（64次 / 16.4%）
+
+### 卖出原因分类
+
+| 原因 | 次数 | 占比 |
+|------|------|------|
+| **排名下降（rank > 3）** | 45 | 70.3% |
+| **阈值跌破（低于短债阈值）** | 16 | 25.0% |
+| 其他（diversified机制等） | 3 | 4.7% |
+
+### 6.1 排名下降类（45次，70.3%）
+
+**买入日 rank 分布**：绝大多数在 rank=3 边缘入选
+
+| 买入日rank | 次数 | 占比 |
+|-----------|------|------|
+| rank=1 | 2 | 4% |
+| rank=2 | 6 | 13% |
+| **rank=3** | **26** | **58%** |
+| rank=4 | 10 | 22% |
+| rank=5 | 4 | 9% |
+
+**卖出日 rank 分布**：微降 1-2 名即被淘汰
+
+| 卖出日rank | 次数 | 占比 |
+|-----------|------|------|
+| rank=2 | 1 | 2% |
+| rank=3 | 2 | 4% |
+| **rank=4** | **24** | **53%** |
+| **rank=5** | **14** | **31%** |
+| rank=6 | 6 | 13% |
+| rank=7 | 1 | 2% |
+
+**动量变化**（买入→卖出日该标的动量得分变化）：
+
+| 指标 | 值 |
+|------|------|
+| 均值 | -0.0157 |
+| 中位数 | 0.0000 |
+| 动量上升仍被卖出 | 18/47 (38%) |
+| 动量下降被卖出 | 20/47 (43%) |
+
+> **关键发现**：38% 的 1 天持有中，标的自身动量实际上升，但因为其他标的动量上升更多，导致排名相对下降而被淘汰。这是**相对排名机制的固有特性**——边际标的（rank=3）极易被挤出。
+
+**diversified 机制影响**：仅 12% 的排名下降案例是因为同大类内被更强标的挤出，说明 diversified 不是主要原因。
+
+### 6.2 阈值跌破类（16次，25.0%）
+
+所有 16 例均为**实际动量跌破短债阈值**（无跨市场数据缺失导致）。
+
+典型模式：标的在买入日刚好超过阈值（边际入选），次日动量大幅回落跌破阈值。
+
+**阈值边缘入选案例**（买入时超过阈值幅度）：
+
+- 黄金 2021-11-26：买入动量 0.0379，次日降至 0.0050（阈值 0.0212）
+- 原油 2022-11-01：买入动量 0.0359，次日降至 0.0171（阈值 0.0194）
+- 德国DAX 2024-06-03：买入动量 0.0717，次日降至 0.0096（阈值 0.0180）
+
+**极端信号跳变案例**（买入日动量异常高，次日归零）：
+
+| 标的 | 买入日 | 买入动量 | 卖出日动量 |
+|------|--------|---------|----------|
+| 恒生科技 | 2024-10-15 | 58.00 | None |
+| 创业板指 | 2024-10-17 | 105.33 | None |
+| 原油 | 2026-03-16 | 160.89 | None |
+
+> 这些极端值（动量 > 1.0）通常对应市场剧烈波动（如政策利好、黑天鹅事件），次日信号回归正常水平。
+
+### 6.3 按标的分布
+
+| 标的 | 市场 | 1天持有次数 | 占该标的总持有次数 | 1天持有率 |
+|------|------|-----------|------------------|----------|
+| 日经225 | JP | 11 | 42 | 26% |
+| 德国DAX | EU | 11 | 49 | 22% |
+| 黄金 | COMMODITY | 8 | 38 | 21% |
+| 原油 | COMMODITY | 8 | 36 | 22% |
+| 有色金属 | COMMODITY | 7 | 39 | 18% |
+| 短债指数 | BOND | 6 | 41 | 15% |
+| 纳指100 | US | 4 | 37 | 11% |
+| 恒生科技 | HK | 4 | 25 | 16% |
+| 恒生指数 | HK | 2 | 22 | 9% |
+| 创业板指 | A | 2 | 31 | 6% |
+| 中证红利低波 | A | 1 | 31 | 3% |
+
+> 日经225 和德国DAX 是 1 天持有的高发标的（各 11 次），A股标的 1 天持有率最低（3-6%），说明 A 股动量信号持续性最好。
+
+### 6.4 年份分布
+
+| 年份 | 1天持有次数 | 占当年总持有次数 | 占比 |
+|------|-----------|------------------|------|
+| 2020 | 9 | 63 | 14% |
+| 2021 | 14 | 60 | 23% |
+| 2022 | 4 | 47 | 9% |
+| 2023 | 6 | 52 | 12% |
+| 2024 | 18 | 81 | 22% |
+| 2025 | 9 | 67 | 13% |
+| 2026 | 4 | 21 | 19% |
+
+> 2021 和 2024 年 1 天持有率最高（22-23%），对应市场波动加剧时期。
+
+### 6.5 根因总结
+
+```
+1天持有 = 边际入选 + 信号不稳定
+
+核心机制：
+1. 标的在 rank=3 边缘入选（58% 的排名下降类）
+2. 次日排名微降至 rank=4/5（84%）即被淘汰
+3. 38% 的情况下标的动量实际上升，但其他标的上升更多
+4. 25% 的情况下动量直接跌破短债阈值
+```
+
+---
+
+## 7. 对策略的启示
 
 1. **交易成本影响**：平均持有 10.9 天，年化换手约 ~23 次（按 250 天/年 ÷ 10.9），0.1% 交易成本对年化收益的侵蚀约 2.3%
-2. **"一日切换"问题**：16.4% 的周期仅持有 1 天，这些切换可能带来不必要的交易成本，可考虑增加**最短持有期约束**（如 ≥3 天）来过滤噪音信号
+
+2. **“一日切换”可优化方向**：
+   - **最短持有期约束**：对 rank=3 边际入选的标的，可考虑设置 ≥2 天最短持有期，避免次日即被微降排名淘汰
+   - **置信度过滤**：仅当标的动量超过阈值一定幅度（如 >10%）时才纳入持仓，减少阈值边缘反复切换
+   - **排名平滑**：使用 2-3 日动量均值作为排名依据，降低单日噪音
+
 3. **分散化效果**：不同标的持有时间差异大（6.5 ~ 17.4 天），说明各市场动量节奏不同步，分散持仓有助于平滑收益
+
+4. **跨市场对齐**：日经和德国DAX 等境外标的 1 天持有率较高（22-26%），可能与 A 股交易日不完全重叠导致信号滞后有关