实验室 · D · 共识

把三个模型组合起来的 D · 共识 的内部结果：采纳规则、四种状态随时间的分布，以及各模型彼此的相似程度。

采纳规则

这是什么: 对每个期限说明共识是否优于其各组成部分的方框。

数据来源: 所选运行的 engineD 结果；同一 walk-forward 窗口中的命中率。

展示什么: 已采纳，或者指出哪个组成部分至少与共识同样好。

能得出什么结论: 若共识被否决，组合便没有带来任何价值；通常是某一个模型占据主导，其余只是在增加噪声。

四种状态随时间的分布

这是什么: 以堆叠面积图展示每天分别有多少只股票处于强信号、方向不明的事件、弱以及无这四种状态。

数据来源: 所选运行的 engineD 结果；1 天期限下 D · 共识 的信号。

展示什么: 对每一天，四种状态各自出现在多少只股票中，以彼此堆叠的彩色面积表示；面积的总高度就是当天生成了信号的股票数量。

能得出什么结论: “有事件，方向不明”的面积在某些时期变厚，说明那些时期市场事件频发却缺乏方向。强信号的面积始终很薄是正常的。

模型信号之间的相关性

这是什么: 模型 A、B、C、D 与 W 的方向序列之间的相关性矩阵。

数据来源: 所选运行的 engineD 结果；1 天期限下同样股票-日上的方向数值。

展示什么: 单元格中为 Pearson 相关；蓝色为正，红色为负。

能得出什么结论: 若各模型彼此高度相关，说明它们读取的是同样的信息，共识的贡献有限。相关性低意味着信息相互独立，但这并不表示那些独立的信息有价值。

• 指南

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