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# cbpred
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这是一个统一模型的 8H U 本位 USDT 合约回调预测管线。它只使用 banbot 的 K 线 OHLCV 数据，默认调用 banbot 下载 1H 存储数据，再按完整的 8 根 1H K 线聚合为 8H；不使用资金费率、盘口、持仓量或外部行情。
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目标定义为有符号的未来最低价收益，并按品种训练期波动尺度归一化：
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```text
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raw_return = quantile(low[t+1:t+6], 0.20) / anchor_close - 1
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target = raw_return / asset_atr_price_top20_median
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```
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这里的 20% 分位数是未来窗口的稳健低点参考，不会被单根异常影线完全决定；它不是严格的 `lowestLow`。负值表示该低点参考低于当前收盘价，正值表示它仍高于当前收盘价；因此上涨阶段不会被强行压成 0。`asset_atr_price_top20_median` 是该品种训练期 ATR/price 降序前 20% 的中位数，预测输出会乘回该尺度。训练锚点和未来 6 根必须连续，跨越测试边界的训练样本会被丢弃，避免把测试期标签泄漏进训练集。
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## 运行
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先安装依赖：
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```bash
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python3 -m venv .venv
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.venv/bin/pip install -e .
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```
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使用 banbot 的配置连接数据库，筛选 `market=linear`、符号为 `BASE/USDT:USDT`、上市至少 730 天且未退市的品种；默认连接配置来自 `/home/ctyun/ban/banbot/biz/config.yml`：
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```bash
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.venv/bin/python -m cbpred prepare \
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--banbot-config /home/ctyun/ban/banbot/biz/config.yml \
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--out-dir data
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```
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如果数据已经由 banbot 下载完成，可以跳过下载，只执行筛选和导出：
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```bash
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.venv/bin/python -m cbpred prepare --skip-download --out-dir data
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```
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训练会执行三轮特征迭代。点模型候选包括随机森林平方误差和 ExtraTrees，另用 HistGradientBoosting 分位数模型输出 q20/q80；验证集和测试集均为最近 10 个月中的按品种随机拆分，测试集只在最终选模后使用：
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```bash
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.venv/bin/python -m cbpred train \
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--data-dir data \
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--artifact-dir artifacts/v1
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```
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默认保留所有连续样本，把当前 ATR 在过去 200 根 8H K 线中的排名作为特征；可以通过 `--volatility-rank-threshold 0.80` 或 `0.90` 做高波动样本对照实验。训练阶段会把数据集行数、过滤前后数量、阶段和候选模型进度输出到 stderr。
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一条命令完成准备和训练：
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```bash
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.venv/bin/python -m cbpred run --out-dir data --artifact-dir artifacts/v1
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```
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输出在 `artifacts/v1/report.md`、`artifacts/v1/report.json` 和 `artifacts/v1/model.joblib`。当前 `v1` 是最终特征复核中保留的 `compact6` 模型。
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对某个已导出的 8H CSV 预测任意锚点：
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```bash
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.venv/bin/python -m cbpred predict \
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--artifact artifacts/v1/model.joblib \
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--csv data/raw/123_BTC_USDT_USDT.csv \
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--at 2026010100000000
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```
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`future_low_return_q20` 是稳健未来低点收益的较低分位，对应 `future_low_price_q20` 这个保守的价格下界；`future_low_return_q80` 是较浅、较乐观的分位。负收益才表示回撤，正收益表示稳健未来低点仍高于当前收盘价。兼容字段 `drawdown_*` 等于对应收益取负，实际覆盖率应以测试集校准报告为准，不能把 80% 当成保证概率。
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如果预测时 `eligible_for_model` 为 `false`，说明过去 200 根不足以计算 ATR 排名，或显式设置的 ATR 排名门槛未达到，返回的模型数值为 `null`，应跳过该时刻。
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## 特征迭代
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第一轮使用 18 根 K 线的方向、实体/影线占比、收盘在 K 线中的位置、相对波幅、对数收益，以及基于法币成交额的 18 根窗口成交量排名和相对中位数；再加入两个固定的品种画像值：训练期 `ATR/price` 降序前 20% 的中位数、训练期法币成交额对数前 20% 的中位数。所有绝对价格都被转换为比例或滚动相对量，品种画像再用训练品种的均值/标准差标准化。
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第二轮追加归一化 ATR、RSI、布林带位置/宽度、EMA 距离、趋势收益、滚动波动率和滚动回撤；第三轮追加 18 根窗口的趋势、波幅、方向比例、成交量趋势、收盘位置和指标交互摘要。三轮使用同一批训练/验证/测试边界，选择验证 q80 pinball loss 加覆盖率偏差后的最佳组合，最后只在测试集报告一次。
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运行标准库回归测试：
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```bash
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.venv/bin/python -m unittest discover -v
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```
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