地图 · 织物
股票的二维地图、用所选模型的信号逐日播放的动画，以及市场状态。
市场地图
这是什么: 每个点是一只股票。位置相近的股票，其残差收益率会一起变动。连线构成最小生成树，也就是把每只股票与最相似的邻居相连的最短网络。
数据来源: 最近一次分析运行：由最近 500 个交易日的残差收益率得到相关性，距离 d = √(2(1−ρ))，再用经典多维标度法降维。颜色与大小来自 /api/market/frames 端点：所选模型在最近 6 个月内 1 天期限的 backtest 信号。
展示什么: 在方向字段中，点的颜色上涨为绿色、下跌为红色；在活跃度字段中，则表现为琥珀色的深浅。大小代表数值的大小。边缘的颜色表示行业。灰色的点表示当天没有信号。坐标轴没有单位；只有距离才有意义。
能得出什么结论: 同一行业的股票通常会聚成一团；若某只股票远离自己的行业，说明有其他力量在驱动它的价格。如果动画中颜色从一个团块扩散到相邻团块，那是织物这一想法在视觉上的佐证；但它不是经过衡量的证据。
播放器
这是什么: 地图下方的播放按钮、日期滑块与速度设置。
数据来源: /api/market/frames 响应中的日期列表；每一帧是某个交易日各只股票的数值。
展示什么: 播放时日期按顺序推进；滑块可跳到某一天；速度以每秒帧数计。
能得出什么结论: 在事件频发的时期（例如动荡状态开始的那些日子），整幅地图变成同一种颜色，说明这次变动属于整个市场，而不是个股特有。
状态
这是什么: 63 天滚动窗口内股票之间的平均相关性，以及第一特征值在总方差中的占比；阴影区域为动荡时期。
数据来源: 最近一次分析运行的状态结果，由残差收益率计算得出。动荡阈值取平均相关性的第 70 百分位数。
展示什么: 当相关性上升时，市场会像一个整体一样变动；第一特征值的占比以另一种方式衡量同一件事。
能得出什么结论: 在动荡时期，分散投资不起作用，个股特有的信号也会变弱。C · 变化检测 会在这些时期提高告警阈值；否则在危机日，每只股票都会发出告警。
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