v3 模型基于 30天历史价差数据 而非单一快照。Steam 实际成本 = steam_buy_usd × custom_rate(美金卡汇率),
当前美金卡汇率 。所有收益估算采用「均值 - 1σ」保守方法: 即便价差波动到不利端, 策略仍可盈利。
1. 保守收益率 (Conservative ROI) — 权重 25%
计算: 30d日均价差率均值 - 1倍标准差 - 平台费率
含义: 相当于 "84% 概率下的最低预期利润"。即使价差波动到下限, 仍能获得的收益率。
区别于 v2 的「当前快照 ROI」, 这里使用历史统计值, 更能反映长期稳定盈利能力。
2. 价差稳定性 (Spread Stability) — 权重 20%
指标: 30d 价差标准差 + 历史最低价差
含义: 价差越稳定, 利润越可预测。如果某品种虽然均值高但波动剧烈 (σ>4%), 说明利润不可靠。
最低价差若为负值, 表示历史上出现过亏损窗口, 需额外惩罚。
3. 价格稳定性 (Price Stability) — 权重 15%
指标: 价格变异系数 (CV%) + 最大回撤 (MaxDD%)
含义: CV 衡量价格相对波动; 最大回撤衡量最坏情况下套牢深度。两者越低越安全。
4. 趋势安全性 (Trend Safety) — 权重 15%
计算: 7d 动量 + 1d 波动惩罚 + 30d 过冲惩罚 + MA7/MA30 方向
逻辑: 稳健策略偏好平稳或温和上涨 (7d: 0%~+5%), 警惕暴涨 (回调风险) 和暴跌。
与 v2 不同, 这里不追涨, 而是评估「冷却期内价格是否安全」。
5. 流动性深度 (Liquidity Depth) — 权重 15%
计算: 平台求购数量 + Steam 买单数量的绝对阈值评分
含义: 出场能力。深度不足会导致滑点, 大单无法以预期价格成交。
6. 价差趋势 (Spread Trend) — 权重 10%
计算: 30d 价差线性回归斜率
含义: 价差是在扩大还是收窄？扩大意味着套利空间在改善, 收窄则可能机会正在消失。
S 级 (≥72分): 强烈推荐 — 保守ROI高 + 价差稳定 + 价格安全 + 流动性好, 历史数据全面验证
A 级 (55-71): 推荐买入 — 综合表现良好, 主力配置品种
B 级 (40-54): 小仓试水 — 有利润但存在波动/趋势风险
C 级 (25-39): 暂时观望 — 利润不稳定或风险较高
D 级 (<25): 回避 — 保守估计亏损或高波动
• 总资金: ¥2,000, 周转周期约 20 天, 年化约 18 轮
• 全额部署: 资金全部用于分配, 三轮填充算法确保资金用尽 (不超出)
• 准入门槛 (均衡): 保守ROI > 0 + 历史最低价差 > -8% + 历史数据 ≥ 3天; B级还需保守ROI ≥ 0.5% 且σ ≤ 10%
• 0.7-Kelly 仓位: 效率 = 保守ROI × (评分/70) × 0.7, 比半凯利更充分利用优势, 同时低于全凯利控制风险
• 仓位上限: S 级单品 ≤ 25% | A 级 ≤ 20% | B 级 ≤ 12%; 最低分散 3 只
• 双利润估计: 同时展示「乐观利润」(当前快照) 和「保守利润」(均值-1σ), 以保守利润为决策依据
• 保守 ROI = 30d价差均值 - 1σ - 费率
对所有选品在指定平台和时间窗口内的价格序列进行 归一化（首日=100），然后取等权平均构建市场指数。 该指数反映整个饰品池的平均价格走势方向和幅度。
使用 最小二乘法 对市场指数时间序列进行 1~3 阶多项式拟合。 拟合通过构造 Vandermonde 矩阵并求解正规方程 (ATA)c = ATy 得到系数。 R² 衡量拟合优度, 越接近 1 说明多项式对指数走势的解释力越强。
对每个选品的归一化价格序列对市场指数做 线性回归:
item_i = α + β × index + ε。
β (Beta) 衡量个体对大盘的敏感度: β>1 表示高弹性, β<1 表示防御型。
Pearson r 衡量线性相关强度。