支持1d级别插针模型

docs/model.md

@@ -123,3 +123,11 @@ price_level = close × (1 + future_low_return)
 - 模型只对保存了训练画像且有足够历史的品种预测。当前 ATR 排名至少需要 200 根 8H K 线。
 - `atr_rank_200_pct` 是状态描述，不代表模型只预测高波动时刻；正式阈值为 `0.0`。
 - 预测结果中的空值表示当前时刻不满足模型资格条件，不应替换成零。
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+## 1d 实验结果
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+1d 实验使用与默认模型相同的 `compact6` 特征（146 个特征）、ExtraTrees 点模型、两个 HistGradientBoosting 分位数模型、seed=42、20 棵树、36 个月数据、最后 10 个月留出、上市至少 730 天和 ATR 排名阈值 0.0。仅将 bar 周期、连续性步长和对应的 18/6 根窗口改为 1d。
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+固定快照截止 `2026-08-24 00:00 UTC`，导出 151 个品种、排除 2,125 个品种。品种按 90/30/31 拆分为训练/验证/测试，样本按训练/验证/校准/最终测试为 68,840/2,550/1,650/4,526。验证选择分数为 `0.17234073`，1d 测试点预测 MAE/RMSE 为 `0.043335/0.056943`，q80 覆盖率为 `72.76%`，q20 下界命中率为 `93.68%`。
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+详细机器可读报告和模型分别是 [`artifacts_1d/report.json`](../artifacts_1d/report.json)、[`artifacts_1d/report.md`](../artifacts_1d/report.md) 和 [`artifacts_1d/best/model.joblib`](../artifacts_1d/best/model.joblib)。这些指标在真实收益空间中计算，日线的 6 根预测跨度与 8H 的 6 根预测跨度不同，不应直接当作同一持有期的收益比较。