Project 6 v2：树模型比较、重要性、稳定性与消融（构造数据研究报告）

2026-10-11 冻结的 A8-B 结果；2026-10-16 作者修订。作者：Yuxiao Ma。全部结果来自教学构造数据（data_class = CONSTRUCTED），不是市场证据。 A8-B 现有独立 limited-scope accepted pending formal integration 入口；本批 BIL19 双语候选仍待独立审阅。真实数据实证仍 blocked，完整 Project 6 未 verified。基础管线报告见 README.md，其 A8-A 冻结内容仍单独保留。

1. 假设与问题

在 v1 已冻结的构造面板（线性数据生成过程，三个有载荷特征、40 个零载荷特征、三个价格特征）上，问三件事：(1) 单树、随机森林、梯度提升相对零预测、训练均值、OLS 与正则化线性模型，样本外预测与成本后组合是否更好；(2) 结果对折、种子是否稳定；(3) 价格特征组与特征列组各贡献多少。预期（由数据生成过程推得，写于运行前的协议中）：线性生成过程下树模型没有可利用的非线性，不应显著优于 Ridge 与 Elastic Net，且因分段常数预测换手更高。

生成器里 q 序列和 noise 序列跨序列独立，各自沿时间都是 AR(1)，系数 rho=0.98、边际方差为 1；不是时间 IID。价格列 rev_5、mom_60_5、vol_20 从含共同市场冲击、q 信号和特异冲击的收益路径派生。因而 43 个 q/noise 特征与 3 个价格特征结构不同，有限样本中的 46 维特征总体不满足独立同分布、同方差假设。PCA 的解释必须依据实际协方差与流水线，不能用“全部特征独立同方差”简化。P6 为 46 特征、1,512 日期、16 折；第40章交互实验是另一个 26 特征、1,260 日期、12 折实验，含登记的主强度与另行五倍 post hoc 敏感性，不与本报告合并。

2. 协议与冻结

配置：configs/p06_trees_v2.json，SHA256 60101509bbe073678536f0850dd143777b7736be4ec2b6818e05cb736ce23cf4，首次 v2 运行前冻结（只读）。继承 p06_base_v1.json（SHA256 62f49e1c…，运行时校验）。
冻结前已看过：A8-A v1 构造结果（基础与反号情景的 $R^2$ 、IC、成本后夏普，逐条写入配置）、第38–39章构造运行、一次只看耗时的计时探针。这不是真实市场的事前预注册。
数据生成器与两个情景（基础、regime_flip_at_75pct）不变；未增加有利于树模型的情景。第40章另有交互项构造面板，只用于章节教学，不进入本项目。
时间：signal_time $=D_k$ 收盘；trade_time $=D_{k+1}$ 收盘；label_end $=$ label_available_at $=D_{k+6}$ ；训练行须 label_available_at $\le$ fit_time。外层扩张窗最少 504 日、每折 63 日、16 折；内层最后 2 个 63 日验证窗、最少 252 日。
模型与网格：见配置。梯度提升为 HistGradientBoostingRegressor(early_stopping=False)，轮数（上限 300）与参数一起在内层日期折上按平均验证 MSE 选择，再在外层全部训练行重拟合。冻结 v1 产生 zero、train_mean、OLS、Ridge、Lasso、Elastic Net 六条序列；v2 加单树、RF、HGB 与 PCA+Ridge 四条，共 10 条。主比较图表只列 8 个拟合模型，略去 zero 与 train_mean；PCA+Ridge 是线性降维模型，不是树。
组合：截面去均值、毛暴露 1、每 5 个信号日调仓、次日收盘成交、单边 0/10/20 个基点（第29章账本）；初始资金 100 万；借券、融资、冲击、容量未建模。
实现：src/p06_trees.py；CLI run_project06_v2.py（--data real 退出码 3、不写文件）；核心逻辑 quant_course.tree_models 与只读复用的 quant_course.ml_pipeline。
基线核对：v1 的六个模型用未修改的 v1 代码重跑，与 A8-A c3 摘要逐值相同（每个情景 209 个数值，最大相对差 0.0）。

3. 结果

数字来自作者 QA 运行 qa_r1（持久证据 qa/a8/ch40_ch41_batch/evidence/qa_r1/），摘要副本 v2_summary_base.json、v2_summary_regime.json。 $R^2_{\text{OS}}$ 相对训练均值；IC 为各模型自身有 IC 日期上的逐日 Spearman IC 均值（括号 NW $t$ ，滞后 4 个交易日，只对日期连续的序列报告）；ΔIC 为与 Ridge 在共同日期上的逐日差的均值。

报告主表的 8 行不等于运行序列总数；zero 与 train_mean 是另两条空仓基线。两者的 1,008 个组合日总收益均为 0、换手均为 0，IC 均值是未定义 NaN。

日期基数（2026-10-11 返修 R01 补充）。 有成熟标签的测试日为 1002 个；IC 均值在各模型自身有 IC 的日期上计算，ΔIC 在模型与 Ridge 都有 IC 的共同日期上计算。OLS、Ridge、PCA+Ridge 与三种树模型在全部 1002 日都有 IC，日期连续，括号中的 $t$ 是四个交易日带宽的 NW。Lasso 与 Elastic Net 在部分日期预测为常数，截面相关无定义：基础情景 630 日、882 日，反号情景 567 日、819 日。它们的冻结摘要 $t$ 值是删除缺失日后把剩余有效日当作相邻观测做 NW(4) 的诊断值，不是交易日 HAC，表中以 — $^{\mathrm a}$ 表示不报告。配对口径：基础 Lasso 630 日上自身 0.0179、Ridge 0.0161、差 +0.0017；Elastic Net 882 日上 0.0309 对 0.0206、差 +0.0103；反号 Lasso 567 日上 0.0010 对 0.0031、差 −0.0021；Elastic Net 819 日上 0.0152 对 0.0091、差 +0.0061。由冻结预测与标签 CSV 独立复算，见 v2_ic_date_bases.json（新文件；冻结摘要不变）。

3.1 基础情景（1002 个测试日）

模型	$R^2_{\text{OS}}$	IC（ $t$ ）	ΔIC（ $t$ ）	夏普 0bp	10bp	20bp	年换手	最大回撤 10bp	10bp 总收益
OLS	−0.839%	0.0203（2.24）	+0.0004（0.18）	0.79	0.39	0.00	24.3	−14.2%	9.39%
Ridge	−0.113%	0.0198（2.22）	—	0.84	0.45	0.07	23.6	−12.9%	10.90%
Lasso	−0.083%	0.0179（—） $^{\mathrm a}$	+0.0017（—） $^{\mathrm a}$	0.36	0.01	−0.33	16.3	−9.3%	−0.20%
Elastic Net	−0.010%	0.0309（—） $^{\mathrm a}$	+0.0103（—） $^{\mathrm a}$	1.19	0.81	0.43	22.0	−7.2%	19.90%
单树	−0.393%	0.0054（0.64）	−0.0144（−1.61）	0.21	−0.28	−0.75	35.1	−20.0%	−8.70%
随机森林	+0.037%	0.0266（2.86）	+0.0067（1.06）	1.13	0.64	0.16	29.2	−12.3%	15.98%
HGB（梯度提升）	+0.023%	0.0154（1.79）	−0.0044（−0.61）	0.76	0.22	−0.32	36.2	−11.0%	5.02%
PCA+Ridge	−0.008%	0.0135（1.45）	−0.0063（−0.86）	0.62	0.25	−0.13	23.3	−12.0%	5.49%

零预测与训练均值空仓（总收益 0）。

两组 8 模型表均报告相对训练均值的 $R^2$ 。为同时保留相对零预测的冻结结果，补列的历史 $R^2$ 与 10/20 bp 净总收益如下；所有数字均来自同一 qa_r1 历史摘要，未重算。

情景	模型	$R^2$ 相对零	10 bp 净总收益	20 bp 净总收益
基础	OLS	−1.715%	+9.39%	−0.76%
基础	Ridge	−0.982%	+10.90%	+0.91%
基础	Lasso	−0.952%	−0.20%	−6.50%
基础	Elastic Net	−0.879%	+19.90%	+9.81%
基础	单树	−1.264%	−8.70%	−20.66%
基础	随机森林	−0.831%	+15.98%	+3.18%
基础	HGB	−0.845%	+5.02%	−9.14%
基础	PCA+Ridge	−0.876%	+5.49%	−3.91%
反号	OLS	−1.891%	−6.09%	−14.80%
反号	Ridge	−1.032%	−4.44%	−13.08%
反号	Lasso	−1.014%	−10.10%	−15.23%
反号	Elastic Net	−0.931%	+1.09%	−6.77%
反号	单树	−1.479%	−29.85%	−39.30%
反号	随机森林	−0.913%	−2.72%	−13.62%
反号	HGB	−0.890%	−10.55%	−22.71%
反号	PCA+Ridge	−0.923%	−4.24%	−12.84%

3.2 载荷反号情景（第 1134 个交易日起反号；第 11–16 折在反号后）

模型	$R^2_{\text{OS}}$	IC（ $t$ ）	ΔIC（ $t$ ）	夏普 0bp	10bp	20bp	年换手	最大回撤 10bp
OLS	−1.013%	0.0089（0.97）	+0.0002（0.10）	0.17	−0.22	−0.61	24.3	−21.7%
Ridge	−0.161%	0.0087（0.95）	—	0.23	−0.15	−0.53	23.7	−19.9%
Lasso	−0.143%	0.0010（—） $^{\mathrm a}$	−0.0021（—） $^{\mathrm a}$	−0.25	−0.57	−0.89	14.7	−15.1%
Elastic Net	−0.061%	0.0152（—） $^{\mathrm a}$	+0.0061（—） $^{\mathrm a}$	0.45	0.08	−0.29	20.2	−15.7%
单树	−0.604%	−0.0120（−1.32）	−0.0207（−2.19）	−0.66	−1.13	−1.60	36.2	−30.1%
随机森林	−0.042%	0.0129（1.35）	+0.0042（0.66）	0.41	−0.08	−0.57	29.7	−21.0%
HGB（梯度提升）	−0.020%	0.0041（0.46）	−0.0045（−0.59）	0.16	−0.38	−0.92	36.5	−20.0%
PCA+Ridge	−0.053%	0.0063（0.68）	−0.0023（−0.31）	0.24	−0.14	−0.52	23.5	−12.0%

反号后各折 IC 多为负（Ridge 第 11–16 折：0.001、−0.086、−0.052、0.007、0.019、−0.032）：所有模型都在反号前学到了符号，反号后需要若干折才能被扩张窗中的新数据纠正。

3.3 消融（ΔIC 相对同一模型的全特征版本；夏普为 10/20bp）

消融	基础 IC	基础 ΔIC（ $t$ ）	基础夏普	反号 IC	反号 ΔIC（ $t$ ）	反号夏普
森林：去价格	0.0207	−0.0059（−2.05）	0.27 / −0.20	0.0082	−0.0047（−1.62）	−0.34 / −0.81
森林：只价格	0.0131	−0.0135（−1.09）	−0.05 / −0.81	0.0141	+0.0013（0.10）	−0.14 / −0.90
森林：训练内前10	0.0146	−0.0120（−1.85）	0.28 / −0.23	0.0082	−0.0047（−0.77）	−0.06 / −0.56
提升：去价格	0.0080	−0.0074（−1.56）	−0.22 / −0.76	−0.0013	−0.0055（−1.14）	−0.42 / −0.94
提升：只价格	0.0145	−0.0009（−0.08）	0.44 / −0.15	0.0130	+0.0089（0.77）	0.19 / −0.40
提升：训练内前10	0.0197	+0.0043（0.58）	0.14 / −0.41	0.0141	+0.0099（1.22）	−0.22 / −0.76

组置换重要性（每折最后一个内层验证窗，MSE 增加 $\times10^{-4}$ ，16 折平均）：基础情景价格组 −0.0014（提升）、−0.0006（森林）、0.0012（单树），特征组 0.0495、0.052、0.0585；反号情景价格组 −0.0016、−0.0009、0.0012，特征组 0.0477、0.0373、0.0462。

3.4 稳定性

种子（基础情景）：随机森林 4061/4062/4063 的 IC 为 0.0266、0.0232、0.0237，10bp 后夏普 0.64、0.52、0.44，预测相关 0.962–0.982；梯度提升三个种子完全相同（early_stopping=False 下对给定数据确定）。
所选参数：单树 16 折中 14 折深度 2；森林叶 2000 共 10 折、叶 500 共 6 折；梯度提升轮数 2–96，学习率 0.02 只在 2 折被选；PCA+Ridge 成分数 30 共 10 折、5 共 5 折、15 共 1 折。
内层置换重要性相邻折排名相关平均（基础/反号）：单树 −0.10/−0.04，森林 0.01/0.01，提升 0.09/0.10。基础情景前 10 出现频率：森林 $q_1$ 11 折、noise_04 11 折、noise_18 10 折、 $q_2$ 9 折；提升 $q_1$ 11、 $q_2$ 10、noise_09 10。
事后诊断（不回流任何选择）：外层测试窗置换重要性，提升前三为 $q_1$ （0.0251$\times10^{-4} $）、$ q_2$（0.0069）、noise_09（0.0033）；森林为 $q_1$ 、noise_04、 $q_2$ 。森林最终模型 MDI 平均： $q_1$ 0.153、 $q_2$ 0.112、noise_04 0.083，其余零载荷列多在 0.03 左右。

3.5 图

../figures/p06v2_model_comparison_base.png、…_regime.png：八个模型的 $R^2_{\text{OS}}$ 、IC 与 10/20bp 夏普。
../figures/p06v2_importance_stability_base.png、…_regime.png：梯度提升内层置换重要性逐折热图。
../figures/p06v2_ablation_base.png、…_regime.png：登记消融。

基础情景八模型比较：相对训练均值R²、日IC与10/20bp夏普。零/训练均值另为常数空仓基准；构造数据。

反号情景八模型比较：与基础相同坐标和指标，保留成本后负值；构造数据。

基础情景HGB内层置换重要性热图。横轴16个外层拟合窗口，纵轴12个展示特征，颜色为同日置换MSE增加；不是因果效应。

反号情景重要性热图：坐标、重复次数与口径同基础，跨窗变化不能解释成稳定发现。

基础消融：森林与提升去价格、只价格、训练内前10的IC和成本后结果；与同模型全特征比较。

反号消融：保留所有负结果，与基础使用相同模型/折/费用口径。

4. 解读

预测层没有模型相对训练均值的 $R^2_{\text{OS}}$ 超过 0.04%。除反号情景单树外，其余主比较的 $|t|<2$ ；单树相对 Ridge 的方向为更差（配对 $\Delta IC=-0.0207$ 、 $t=-2.19$ 、未校正双侧近似 $p\approx0.029$ ；仅对 3 个树模型 × 2 个情景作 Bonferroni 后约 0.17，协议另登记了消融与种子比较）。这是未校正的描述性比较，不是确认性显著发现。与预期一致：线性生成过程下树模型没有额外可利用的结构。
换手：树模型年换手 29.2–36.5，线性模型 14.7–24.3。随机森林基础情景成本前夏普 1.13，20bp 后 0.16；Elastic Net 在两个情景、三档成本下夏普都最高。
价格特征与特征列信息重叠：过去收益中含有缓慢变化的预期收益（特征 AR 系数 0.98），价格特征因此带有间接信号。特征列在场时，价格组的组置换重要性接近 0（被替代）；去掉价格组时，两种树模型 IC 下降；只用价格组时，提升模型保留了几乎全部 IC。反号情景中，只用价格特征的提升模型优于全特征版本，可能因为动量类特征随最近收益更新，比反号前学到的特征系数更快适应；所有相关 $t$ 值小于 1.3，只作观察。
按IC，训练内前10选择使森林两景下降、提升两景上升，均为描述性比较；成本后夏普并不一致，例如提升基础10bp由0.22降至0.14，反号由−0.38升至−0.22；63 日验证窗上的置换重要性噪声大，零载荷特征经常被选入。
PCA+Ridge 的多指标排名不一，不能概括成全面较差。相对训练均值的 $R^2$ 在基础/反号情景分别为 −0.008%/−0.053%，均略优于 Ridge 的 −0.113%/−0.161%；反号下 10/20 bp Sharpe −0.14/−0.52 也略高于 Ridge 的 −0.15/−0.53。另一方面，PCA 的 IC 均值 0.0135/0.0063 低于 Ridge 的 0.0198/0.0087。完整 46 个主成分、同一标准化和 alpha 且无 whitening 时，PCA 是正交旋转，Ridge 范数不变，故与 Ridge 正交等价；截断主成分改变可用子空间，不能保证提升。该结果应结合 q/noise 的 AR(1) 与价格衍生特征解释，不能假定全 46 列独立同方差。

5. 反证条件与结论

冻结配置 comparison.claims_rule 只要求不从构造数据提出经济或 alpha 结论，并保留零结果与负结果。它没有设立“两个情景的树模型 ΔIC NW t 均不小于 2，且 20 bp Sharpe 同时高于 Ridge 和 Elastic Net”的联合门槛；不得把该条件说成冻结协议。

三种树模型乘两个情景的六个主比较中，唯一绝对 t 值超过 2 的是反号情景单树相对 Ridge：配对 ΔIC = −0.0207、历史未校正 NW t = −2.19，方向为单树更差。近似未校正双侧 p=0.029；只对这六项作 Bonferroni 近似约为 0.17。协议另记录消融和种子比较，故这只是未校正描述量，不是确认性显著发现。其他主比较的绝对 t 值均小于 2。

本构造中，树模型按既定训练内流程拟合、比较和诊断，但没有显示可辨别的整体优势。此结论只描述当前生成过程、折设计和成本账本，不外推真实市场。

6. 局限

构造数据：线性数据生成过程，结论只关于本管线的机制与本构造；不能推广到真实市场。
多次比较：主表8个模型×2情景×3档成本，另有6类消融各2情景及3种子稳定性比较，未校正；本文没有任何结果被称为显著发现。
成本：比例成本，未建模借券、融资、冲击与容量；空头收入全额计入现金（第29章约定）。
重要性只在 63 日内层窗上计算 3 次重复，方差大；组置换只分两组。
计算：本报告数字所用运行 qa_r1 的端到端时间（整套 p06_trees.run、写出与作图，不是单独拟合）基础 1100 s、反号 906 s；开发运行 dev01 在并行负载下为 1981 s、1382 s，两次结果数值相同；随机森林 n_jobs=-1，预测的浮点求和顺序可能因线程而异（事后重拟合与原预测在默认容差内一致，由 posthoc_test_importance 断言）。

7. I3 Notebook 展示回放与本次工作边界

P6v2 的 I3 阅读 Notebook 共 9 个单元格、4 个代码单元格；它用冻结 fixture 回放两份摘要、IC 日期基数以及历史消融/稳定性展示，并从冻结摘要生成 historical_constructed_trees_sharpe.png 写入 RUN_DIR。fit 明确为 SKIPPED；没有重训、完整 CLI 或新的模型检验。旧的“未验收”banner 属历史文字；A8-B 当前状态为 limited-scope accepted pending formal integration。BIL19 双语候选仍待独立审阅，完整 P6 尚未 verified。本次作者修订未运行 Notebook、模型、生成器或全量 CLI。

第40章实验的 26 特征、1,260 日、12 折，以及登记主强度与另行五倍事后敏感性，保持独立，不能并入 P6 的 46 特征、1,512 日、16 折报告。数据/PIT 与 A10-B 状态依旧未验证，真实研究保持 blocked。

8. 真实数据前提

见 ../data_manifest.json：需要经许可、可持久保存、可用于内部培训派生统计的日频个股面板（至少 8 年）。拿到后另立配置版本，从数据节点重跑，并在协议中登记本报告与第37–41章所有构造结果为"已看过"。

双语候选状态（2026-10-16）： 本文是 BIL19 作者候选，题号 P6-L04–P6-L08 的完整答案位于同项目 solutions.md，基础题 P6-L01–P6-L03 保留在 README.md 并一并收录于答案册。BIL18 的受限基础层与 A8-B 回执身份未改；本批不写入冻结目录、不作正式出版或最终验证登记。