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# v6.6 模型发布说明
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**版本**: v6.6
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**发布日期**: 2026-06-16
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**状态**: 生产就绪
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## 一、模型架构
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v6.6 采用 **Stacking Calibrated** 三层融合架构：
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输入特征 (52维 v3.4)
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┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
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│ Rank 模型 │ │ Top 模型 │
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│ LGBMRegressor │ │ LGBMClassifier │
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│ 预测网格轮回次数 │ │ 分类精英股票 │
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│ CV MAE: 0.2053 │ │ CV PR-AUC: 0.53│
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│ CV R²: 0.2258 │ │ │
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└────────┬────────┘ └────────┬────────┘
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│ │
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└──────────┬───────────┘
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▼
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┌─────────────────────┐
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│ Stacking 模型 │
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│ LGBMClassifier │
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│ CV PR-AUC: 0.8207 │
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│ 最优阈值: 0.35 │
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└──────────┬──────────┘
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▼
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最终 top 概率
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```
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## 二、训练数据
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| 指标 | 数值 |
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| 特征版本 | v3.4 (52维) |
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| 原始股票数 | 4,358 |
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| 过滤后股票数 | 1,533 |
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| 训练样本数 | 205,491 |
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| 观察窗口 | 120天 |
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| 预测窗口 | 60天 |
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| 零触碰率 | 71.1% |
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| Elite率 | 20.5% |
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## 三、模型性能
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### Rank模型 (回归)
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| 指标 | 数值 |
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| CV MAE | 0.2053 |
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| CV R² | 0.2258 |
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| 最优参数 | num_leaves=63, min_child_samples=30, max_depth=7 |
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### Top模型 (分类)
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| 指标 | 数值 |
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| CV PR-AUC | 0.5333 |
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| 最优参数 | num_leaves=63, min_child_samples=30, max_depth=-1 |
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### Stacking融合模型
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| 指标 | 数值 |
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|------|------|
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| CV PR-AUC | **0.8207** |
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| 最优阈值 | 0.35 |
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| 最优参数 | num_leaves=31, min_child_samples=20, max_depth=-1 |
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## 四、Top 10 重要特征
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### Rank模型
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| 排名 | 特征 | 重要性% |
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|------|------|---------|
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| 1 | dist_to_grid_upper | 4.38% |
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| 2 | dist_to_grid_lower | 4.26% |
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| 3 | price_cv | 4.09% |
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| 4 | amount_mean_20d | 3.98% |
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| 5 | range_compression_20d | 3.48% |
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### Stacking融合
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| 排名 | 特征 | 重要性% |
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|------|------|---------|
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| 1 | rank_predicted_rounds | 20.87% |
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| 2 | top_elite_prob | 19.38% |
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| 3 | ma20_deviation_pct | 5.35% |
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| 4 | atr_pct | 4.93% |
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| 5 | dist_to_grid_lower | 3.75% |
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## 五、周评分回测结果 (2023-04 ~ 2026-04)
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| 指标 | v6.6 数值 |
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| **总收益率** | **+36.79%** |
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| 年化夏普 | 0.8494 |
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| 最大回撤 | -12.70% |
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| 胜率(周) | 48.7% |
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| 交易次数 | 277 (147买, 130卖) |
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| 最大持仓 | 10只 |
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### 年度收益
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| 年度 | 收益 |
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| 2023 | +2.09% |
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| 2024 | +28.34% |
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| 2025 | +7.32% |
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| 2026 | +0.52% |
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## 六、与v6.5对比
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| 指标 | v6.5 | v6.6 | 变化 |
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| Stacking PR-AUC | 0.5234 | **0.8207** | +57% |
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| 特征数 | 37维 | **52维** | +15维 |
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| Top PR-AUC | 0.3923 | 0.5333 | +36% |
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| 回测收益率 | 59.82% | 36.79%* | - |
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| 回测最大回撤 | -33.47% | **-12.70%** | -62% |
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\* v6.6使用周评分回测（157周），v6.5使用日评分回测（723天），粒度不同
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## 七、模型文件
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| 文件 | 说明 |
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| `rank.pkl` | Rank模型 (预测网格轮回次数) |
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| `top.pkl` | Top模型 (分类精英股票) |
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| `stacking.pkl` | Stacking融合模型 |
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| `rank_feature_importance.csv` | Rank特征重要性 |
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| `top_feature_importance.csv` | Top特征重要性 |
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| `stacking_feature_importance.csv` | Stacking特征重要性 |
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| `training_summary.json` | 训练摘要 |
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## 八、使用方式
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```python
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import pickle
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import numpy as np
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# 加载模型
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with open("rank.pkl", "rb") as f:
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rank_md = pickle.load(f)
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with open("top.pkl", "rb") as f:
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top_md = pickle.load(f)
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with open("stacking.pkl", "rb") as f:
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|
stacking_md = pickle.load(f)
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# 预测
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rank_pred = rank_md["model"].predict(features)
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top_prob = top_md["model"].predict_proba(features)[:, 1]
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stacking_prob = stacking_md["model"].predict_proba(features)[:, 1]
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# 选股
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threshold = 0.35 # stacking最优阈值
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top_picks = scores[scores["stacking_prob"] >= threshold]
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```
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## 九、Registry配置
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```yaml
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# grid_seeker/registry.yaml
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production:
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version: v6.6
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architecture: stacking_calibrated
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models:
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stacking: versions/6.6/output/stacking.pkl
|
|
rank: versions/6.6/output/rank.pkl
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|
top: versions/6.6/output/top.pkl
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|
feature_version: v3.4
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training_samples: 205491
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|
```
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## 十、注意事项
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1. **特征版本**: 必须使用 v3.4 特征（52维），与v6.5/v6.4不兼容
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2. **Stacking阈值**: 推荐使用 0.35 作为选股阈值
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3. **持股上限**: 建议不超过10只
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4. **价格区间**: 适合7-10元区间股票 |