aszerW
957769b501
详细说明了： 1. 当前代码流程分析 2. 需要修改的文件及具体代码 3. V2 vs V3逻辑对照表 4. 关键注意事项（BOND角色转变、信号格式兼容等） 5. 验证方式与预期结果 6. 回滚方案
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# V3 动态阈值实施方案
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## 目标
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将 `generate_bond_threshold_report.py` 中验证的动态阈值逻辑落地到正式策略代码，使 `RotationStrategy.run_backtest()` 直接产出 V3 效果（CAGR 28.17%, 回撤 -24.35%）。
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## 当前代码流程
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```
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config.yaml (min_score: 0.0)
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↓
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strategy.py:96 → self.min_score = config.get('min_score', 0.0)
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↓
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strategy.py:72 → TopNSelector(..., min_score=self.min_score)
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↓
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selectors.py:84 → scores = {k: v for k, v in scores.items() if v >= self.min_score}
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↓
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selectors.py:216 → if score >= self.min_score: valid_champions.append(...)
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↓
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selectors.py:224 → return sorted_champions[:self.select_num] (不足N只时返回少于N只)
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```
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**问题**：当前 `min_score=0.0` 是固定值，且选出不足 `select_num` 只时直接返回少数标的（没有用短债填充空余仓位）。
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## 需要修改的文件（3个）
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### 文件1：`strategies/rotation/config.yaml`
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**改动**：新增 `bond_threshold` 配置块，替代固定 `min_score`
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```yaml
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# ==================== 轮动参数 ====================
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select_num: 3
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diversified: true
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# V3: 动态阈值配置（替代固定 min_score: 0.0）
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# 使用短债动量作为动态 min_score：标的动量 < 短债动量 → 不持有
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bond_threshold:
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enabled: true # true=V3动态阈值, false=退化为V2固定阈值
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bond_code: "931862.CSI" # 阈值参考标的
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ratio: 1.0 # 阈值 = 短债动量 × ratio
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fill_bond: true # 选出不足select_num只时，用短债填充空余仓位
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# 保留 min_score 作为 fallback（bond_threshold.enabled=false 或短债无数据时使用）
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min_score: 0.0
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```
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**位置**：第 120~132 行区域
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### 文件2：`strategies/shared/signals/selectors.py`
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**改动点1**：`TopNSelector.__init__` 新增参数（第 34~59 行）
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```python
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def __init__(
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self,
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select_num: int = 3,
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group_by: Optional[str] = None,
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group_mapping: Optional[Dict[str, str]] = None,
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top_per_group: int = 1,
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min_score: Optional[float] = None,
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rebalance_threshold: float = 0.0,
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rebalance_days: int = 1,
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# V3 新增
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bond_threshold_config: Optional[Dict] = None,
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):
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...
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self.bond_threshold_config = bond_threshold_config or {}
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```
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**改动点2**：`generate()` 方法中替换固定 min_score 过滤（第 83~85 行）
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当前：
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```python
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# 最小得分过滤（如过滤负分）
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if self.min_score is not None:
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scores = {k: v for k, v in scores.items() if v >= self.min_score}
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```
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改为：
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```python
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# V3: 动态阈值 = 短债动量; V2 fallback: 固定 min_score
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threshold = self._get_dynamic_threshold(scores)
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scores = {k: v for k, v in scores.items() if v >= threshold}
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```
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**改动点3**：新增 `_get_dynamic_threshold` 方法
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```python
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def _get_dynamic_threshold(self, scores: Dict[str, float]) -> float:
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"""获取动态阈值：短债动量 × ratio，无数据时退化为 min_score"""
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cfg = self.bond_threshold_config
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if not cfg.get('enabled', False):
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return self.min_score if self.min_score is not None else 0.0
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bond_code = cfg.get('bond_code', '931862.CSI')
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ratio = cfg.get('ratio', 1.0)
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bond_score = scores.get(bond_code, None)
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if bond_score is None or bond_score < 0:
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return self.min_score if self.min_score is not None else 0.0
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return bond_score * ratio
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```
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**改动点4**：`_grouped_selection()` 方法（第 193~224 行）
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当前逻辑已排除 BOND 大类的标的与其他类竞争吗？**没有**——当前代码所有通过 min_score 的标的都参与分组选股，BOND 冠军和其他大类冠军一起排名。
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需要改为：
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1. BOND 大类标的不参与冠军竞争（它是阈值，不是候选）
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2. 选出不足 `select_num` 只时，用短债填充
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```python
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def _grouped_selection(self, scores: Dict[str, float]) -> List[str]:
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"""V3分组选股：BOND不参与竞争，空余仓位填充短债"""
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if not scores:
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return []
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cfg = self.bond_threshold_config
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bond_code = cfg.get('bond_code', '931862.CSI') if cfg.get('enabled') else None
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# 建立 group -> (code, score) 映射，排除 BOND 大类
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group_champions = {}
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for code, score in scores.items():
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group = self.group_mapping.get(code, 'default')
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if group == 'BOND':
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continue # BOND 不参与竞争
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if group not in group_champions or score > group_champions[group][1]:
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group_champions[group] = (code, score)
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# 跨类排序取 Top N
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sorted_champions = sorted(group_champions.values(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
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selected = [code for code, score in sorted_champions[:self.select_num]]
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# 空余仓位填充短债
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if cfg.get('fill_bond', False) and bond_code:
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n_bond_slots = self.select_num - len(selected)
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for _ in range(n_bond_slots):
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selected.append(bond_code)
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return selected
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```
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### 文件3：`strategies/rotation/strategy.py`
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**改动点**：初始化 `TopNSelector` 时传入 `bond_threshold_config`（第 69~75 行）
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当前：
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```python
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self._selector = TopNSelector(
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select_num=self.select_num,
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group_mapping=self._group_mapping,
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min_score=self.min_score,
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rebalance_days=self.rebalance_days,
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rebalance_threshold=self.rebalance_threshold
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)
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```
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改为：
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```python
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self._selector = TopNSelector(
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select_num=self.select_num,
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group_mapping=self._group_mapping,
|
||
min_score=self.min_score,
|
||
rebalance_days=self.rebalance_days,
|
||
rebalance_threshold=self.rebalance_threshold,
|
||
bond_threshold_config=self.config.get('bond_threshold', {}),
|
||
)
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```
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## 逻辑对照表
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| 步骤 | V2（当前） | V3（目标） |
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|------|-----------|-----------|
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| 阈值来源 | `config.yaml` 固定 `min_score=0.0` | 每日从因子中读取短债动量 |
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| 阈值计算 | 常量 0 | `scores['931862.CSI'] × ratio` |
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| BOND 竞争 | BOND冠军与其他大类一起排名 | BOND 不参与竞争（仅作阈值+填充） |
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| 不足N只时 | 返回少于N只（BacktestExecutor等权分配） | 用短债代码填充至N只 |
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| 信号格式 | `"NDX,GC=F"` (2只) | `"NDX,GC=F,931862.CSI"` (3只) |
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| 仓位效果 | 2只各50% | NDX 33%, GC=F 33%, 短债 33% |
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## 关键注意事项
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### 1. BOND 大类从"候选"变为"工具"
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V2 中 931862.CSI 是普通候选标的，与其他大类一样参与 Top3 排名。V3 中它变为双重角色：
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- **角色A**：阈值（它的动量决定其他标的是否值得持有）
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- **角色B**：填充物（空余仓位用它填充）
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它不再参与 `_grouped_selection` 的冠军竞争。
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### 2. 信号格式兼容
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V3 信号中短债出现方式：`"NDX,931862.CSI,931862.CSI"` 表示 NDX 1/3 + 短债 2/3。`BacktestExecutor` 已支持重复代码等权分配（`generate_bond_threshold_report.py` 已验证）。
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### 3. 短债无数据时的退化
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2002-2007年 931862.CSI 无数据，`scores.get('931862.CSI')` 返回 None → 阈值退化为 `min_score=0.0` → 策略行为与 V2 完全一致。无需特殊处理。
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### 4. `min_score` 过滤的时机
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动态阈值替代了第84行的全局过滤。但第216行的大类冠军二次过滤也需要用动态阈值，否则存在不一致：
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```python
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# 第216行当前逻辑
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if score >= self.min_score:
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valid_champions.append((code, score))
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```
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V3 中这行逻辑被合并进新的 `_grouped_selection`：在 `scores` 已经过动态阈值过滤后，所有剩余标的天然满足 `>= threshold`，不需要二次检查。
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## 验证方式
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修改完成后运行：
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```bash
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# 用正式策略流程跑回测
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python -c "
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from strategies.rotation.strategy import RotationStrategy
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strategy = RotationStrategy.from_yaml('strategies/rotation/config.yaml')
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strategy.run_backtest()
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"
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```
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预期结果应与 `generate_bond_threshold_report.py --ratio 1.0` 一致：
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- CAGR ≈ 28%
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- 最大回撤 ≈ -24%
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- 夏普 ≈ 1.40
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如果数值有差异，检查：
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1. 调仓控制逻辑是否一致（`_apply_rebalance_control` vs `_apply_rebalance`）
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2. 溢价率过滤是否影响了部分标的的入选
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## 回滚方案
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```yaml
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# config.yaml 一行改动即可回退到V2
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bond_threshold:
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enabled: false # 关闭动态阈值，退化为 min_score=0.0
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```
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代码中 `_get_dynamic_threshold` 会返回 `self.min_score`，`_grouped_selection` 中 BOND 排除逻辑不生效（因为 `cfg.get('enabled')` 为 false），行为与 V2 完全一致。
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