如果你炒股、或者只是跟着定投过日子，你一定见过这类文章：某条「跌破 200 日均线就减半仓」的规则，配上一条漂亮曲线，结论是「回撤小了一大截，收益还没少」。
问题在于，这类文章几乎从不告诉你：那条曲线是在哪个时间段、从哪一天开始算的。
今天这个项目，是我目前见过对这个问题最老实的一个。它叫 riskbound，一个 GitHub 上刚建仓一天的仓位规则工具，7 个 Star。它的独特之处不在规则本身（波动率目标 + 200 日均线，都是十几年老东西），而在于它把「哪些结论有证据、哪些没有」写进了每一次命令行输出里——它甚至主动把自己默认的那套参数标成「未检验」。
但它最扎我的一点是：我按它自己文档写的方法，把同一套规则换了四种起算方式重跑，它标为「通过」的那格结论，只有两种口径下站得住。
先说它是什么
一句话：你告诉它一只股票代码，它告诉你「按这条事先写死的规则，今天收盘后你该持有计划满仓的百分之多少」，然后附上一段证据说明——这段数字背后有哪些结论经过检验、哪些没有。
它只有两条规则，都是公开写法：
| 规则 | 一句话解释 |
|---|---|
| 波动率目标（V） | 最近 20 天的波动率高于长期中位数时降低仓位，低时满仓。意思是「市场越颠，你拿得越少」 |
| 200 日线过滤（F） | 收盘价在 200 日均线之上拿满仓，跌破就拿半仓 |
参数是这样冻结的：最近 20 个交易日的日收益波动（σ̂）、长期波动基准用「扩张中位数」（σ_tgt，需要累积 250 个有效观测才有定义）、200 日均线（SMA200）。仓位在当天收盘算好，第二天开盘执行——这条「不能用当天收盘价成交」的自我约束，是它整套证据可信的前提。
规模不大：Python 源码 2114 行、测试 2686 行（测试比源码还多）、文档 530 行，MIT 开源许可，一个版本号 0.1.0.dev0。建仓后一天里一共 4 个提交：2 个由作者本人写（建仓、修一个观测逻辑），2 个由 GitHub Actions 机器人自动提交（追加前瞻记录、记录推送）。
它凭什么说自己「有证据边界」
因为它把证据边界做成了产品的一部分。它的每一次输出，末尾都固定附一个证据块，我原文抄一段（跑它自带的 riskbound evidence 命令）：
| 它输出的一行 | 意思 |
|---|---|
config_status: untested_parameters |
你当前这套参数，历史上没检验过 |
deviations: vol_floor=0.75 (descriptive comparison only) |
那个 0.75 的权重下限，只在「描述性对比」里出现过，不进检验 |
V2 ... -> passed |
波动率目标 V 比「同等仓位的买入持有」最大回撤更小：通过 |
V1 ... -> not established |
收益效率（Sharpe）改善：未确立 |
- VF: drawdown reduction -> never tested |
两条规则组合起来的回撤改善：从未检验 |
注意最后两行。它的默认配置是两条规则组合（叫 vf75），而「组合能不能降回撤」这一格，它自己在检验家族里根本没设。也就是说，它默认给你的那个数字，恰好是它最没有证据的那个。它还专门在 deviations 里写明：这个默认值来自一次「15 只事后选出的自选股」的描述性对比，不是检验。
我核对了这套文本与它文档的一致性：docs/evidence.md、中英文 README、给别的 AI 助手看的 skill 说明书，四份文件里的定级表数字与代码里的结论文本逐格一致，而且那份管文档的测试文件会真的去比对——我把 docs/evidence.md 里的 +5.92 改成 +5.02，测试立刻报「V2 那一格对不上」失败；我把代码里的一处数字改掉，文档测试同时红了 4 个。这个「文档和代码锁在一起」的做法，比它那两条规则本身更值得看。
我实测的第一件事：379 个测试全绿是真的
我在沙箱里把它拷下来跑了一遍它自己的测试。
| 项目 | 实测结果 |
|---|---|
| 测试总数 | 379 个，25.6 秒跑完，全绿 |
| 其中「反例测试」 | 139 个 |
| 那份管文档的测试文件 | 177 个（文档一致性 + 违禁词 + AI 说明书行为规则） |
| 黄金夹具 | tests/fixtures/golden_rules.json，700 KB，来自它私有回测代码的逐位导出 |
「反例测试」是它最讲究的地方：它不只测「正确的东西通过」，还测「错误的东西必须被拦下」。我确认这些反例是真在跑的——往 README 里塞一句「推荐买入」，那条管违禁词的测试立刻失败；这说明那个违禁词表（甚至会拦「买点」「会员」「课程」这类词）是真的生效，而不是写在文档里的漂亮话。
那个 700 KB 的夹具特别值得说。它导出的不是「结果差不多」，而是要求逐位相同（同一个浮点数一个 bit 都不能差），覆盖 5 条合成价格序列 × 11 个窗口 × 4 个预设 = 44 个用例（另加 1 条夹具结构断言）。它把自己的规则实现与一份私有回测代码锁成了「改一个字就红」。这解决了「用代码跑投资策略」这类项目的一个老大难问题：回测代码和实盘代码越写越不一样，最后没人知道线上跑的是什么。它选择了最笨但最可靠的办法——把两边锁死。
我还独立验证了它的前瞻记录（那个每天追加一行的 track/daily.jsonl）：用公开行情接口自己重新下载日线，按它记录里的参数重新算了一遍当天 25 只股票的仓位。结果是 25 只的收盘价与它记录的逐位相同（连小数最后一位都一样）；仓位值 20 只逐位相同，另外 5 只只差 1e-7 量级。这个尾数差异我追到了来源：那 5 只最近 20 天的波动率我算出来的值与它记录的完全一致，只有 200 日均线差了最后几位——说明差异出在更早那批复权价上（分红拆股会让历史复权价被回头改写，即所谓的「复权漂移」，它自己在提醒里也写了这一点），不是规则实现的问题。
我实测的第二件事：换个起算日，结论就翻
这一段是我写这篇文章的真正原因。
它自己的文档里其实留了一句极其关键的话，藏在「前提与提醒」的第 6 条：实时版把波动率基准的起点锚定在 2019-06-01（late 期回测的起点），而 early 期回测从 2014-06 起算——「两者不是同一条策略」。
这句话的意思是：同一个规则，换一个起点算起，它就不是同一条策略了。它把这条写在了提醒里，但没有给出具体数字。我把这个数字算出来了。
先说为什么起算日会影响结果：那条波动率规则要用到一个长期波动基准 σ_tgt，定义是从起点开始的「扩张中位数」，而且要求累积够 250 个有效观测才第一次有定义。没定义的时候，规则按满仓处理。所以「起点选在哪」直接决定了在市场最颠的那段时间里，规则到底是满仓还是减仓。
我按四种起算口径，用它自己公开发布的检验工具（riskbound.harness，也就是它开源出来的那套跑检验的外壳程序）重跑了 V 规则那条「通过」的结论。数据是公开行情，两期、25 只股票、成本 10 个基点、零现金收益，都与它发布的一致：
| 起算口径 | late 期最大回撤优势 | early 期最大回撤优势 | 定级 |
|---|---|---|---|
| ① 从数据起点 2014-06-02（它的检验工具默认契约） | +2.67pp | +5.92pp | 方向一致，符合预测 |
| ② 每期从该期起点算 | -0.85pp | +6.36pp | 无法估计（方向不一致） |
③ 固定锚 2019-06-01（它命令行 --preset v 的实时口径） |
+2.06pp | -0.76pp | 无法估计（方向不一致） |
| ④ 每期从该期缓存起点（它文档写的回测口径） | +2.06pp | +5.92pp | 方向一致，符合预测 |
| 它发布的数字 | +2.09pp | +5.92pp | 方向一致，符合预测 |
（pp = 百分点，+2pp 表示策略的最大回撤比对照小 2 个百分点。① 是四种里最宽松的一种：它让 early 期也从 2014-06 开始预热，相当于多给了一年多的「适应期」；照着它检验工具的文档直接用，得到的就是这一种。）
读法很清楚：四种口径里只有两种稳得住，另外两种一换就翻。 而它的实时版本用的那个锚（③，命令行和每天的前瞻记录都是这个锚）恰好落在「early 期翻车」的那一种上。它的文档口径（④）算出来与它发布的几乎一致（late 期差 0.03pp，early 期在它发布的位数上完全相同），所以我先排除了「它自己算错」这种可能——它的数字是自洽的。
问题出在口径本身没有被当成结论的一部分。
机制我也定位到了。以苹果为例，late 期窗口 1076 个交易日：
| 对比项 | 锚在 2019-06-01（它的实时口径） | 锚在 late 期起点 |
|---|---|---|
| late 期平均目标仓位 | 0.915 | 0.943 |
| 满仓天数 | 653 / 1076 | 778 / 1076 |
| 2022 年（这轮最大回撤发生的地方） | 平均 0.811 仓位，65 天满仓 | 平均 0.932 仓位，182 天满仓 |
2022 年是美股这轮最深的回撤（苹果一年内自峰值跌了 30.3%）。两种口径在那一年的平均仓位差了 12 个百分点。「回撤更小」这个结论，很大程度上取决于你 2022 年手里拿着多少——而拿着多少，取决于你把起算日放在哪。放在 2019 年，规则在 2022 年有一半时间在减仓；放在期初，规则前 250 个交易日按满仓算，正好错过了那一年最该减仓的时候。
这不是它算错了，是「结论的适用范围」被起算日偷偷切了一刀，而这一刀没有写进结论里。
顺手拿它的工具做了两个对照实验
它把检验工具开源了（就是上面那套外壳程序），说你可以拿它检验自己的规则。我把它用在了两件事上。
第一件，验证它自己划的边界。它的提醒第一条写着「只在美股科技大盘股日线上检验过，换行业不保证成立」。我换成 25 只非科技大盘股（消费、医药、金融、能源、工业、电信、零售），两期不变，用同一套工具重跑：
| 格子 | 科技 25 只（它发布的宇宙） | 非科技 25 只（我换的） |
|---|---|---|
| V 的回撤优势（late / early） | +2.06 / +5.92 → 方向一致 | -1.21 / +6.99 → 方向不一致 |
| V 的收益效率 Sharpe（late / early） | +0.042 / +0.063 → 无法估计 | -0.062 / +0.072 → 方向不一致 |
| F 的回撤优势（late / early） | +5.88 / +3.24 → 方向一致 | +1.47 / +3.91 → 方向一致 |
它那句话不算客气话：换宇宙之后，V 那条「通过」的结论直接翻转成「方向不一致」；F 的结论还在，但 late 期的优势从 +5.88pp 掉到 +1.47pp（约四分之一），early 期反而略升（+3.24 → +3.91）。
第二件，验证它说的「没检验」是真的没检验。前面表里有一行是「VF 组合的回撤改善：从未检验」。我用工具照它另外两格的定义补跑了这一格：结果 +4.14 / +5.41，看着挺好——但这一格本来就不在它的检验家族里，跑出来的数字不构成任何检验结论（它自己的规矩就是「看了结果再补格子」不算预登记）。我把这件事写出来只是为了说明：它说「从未检验」的时候，是没有藏着一张好看的结果不拿出来。
不完美的地方
这是一天的项目，7 个 Star。没有实盘记录，前瞻记录只有一天。它自己在提醒里写明：全部是历史回测、没有实盘记录；而且前瞻记录里只有「前瞻」状态的行才计入前瞻证据。我核了那批前瞻记录，25 行全部是「前瞻」状态，也就是每一行都有 GitHub 记录的推送时间撑着，不是发布后补造的。
「回撤优势的绝对值只有 2–6pp」。这是它自己写的。2 个百分点的回撤改善，配上「长牛里大概率跑输满仓」的代价，对绝大多数人来说不构成换策略的理由。它没把这句话藏起来。
证据链的上游不公开。它的定级表来自两份「私有研究档案」（2026-10-05），文档里写明「两份档案不随本仓库发布」。所以那 5 个格子的数字，我只能核到「代码里的文本 = 文档里的表格」，核不到「这个数字是怎么算出来的」。反过来，它至少在文档里说清了这一点，还给了复现路径（用它的检验工具跑你自己的规则）。
前瞻记录的观测天然落后一轮。 它的时间证明机制设计得挺讲究：提交时间可以被提交者随手改，所以它不用提交时间，只用 GitHub 记录的推送到达时间（带事件 id，第三方可以拿同一个接口独立核对），而且明说「每天必须运行一次，错过了不能事后补」。我实测这个判定是真的会咬：把覆盖这些行的观测去掉（只留建仓期那两条），那 25 行立刻全部从「前瞻」降级成「已公开但无推送观测」，永久不计入前瞻证据。有一处缺口是设计使然、不是隐瞒：观测记录里目前 4 条，而 GitHub 上共有 5 次推送——缺的那条是机器人自己那次提交的推送，一次运行看不到自己刚推上去的东西，要等下一次才补上。我手动补跑了一次它的观测命令，那条随即补上了。
它标为「通过」的那一格，不该被当成投资理由。结合我上面测出来的起算口径敏感性，这一格我个人的读法是：方向上可能有东西，但 2 个百分点的幅度配不上「拿它当依据换策略」这件事。
谁该看它，谁别拿它当决策工具
该看的：正在自己写回测、或者在做「用代码跑投资策略」这类小工具的人。它最值钱的部分不是那两条规则，而是三个工程做法——① 把「哪些结论有证据」做成机器可读的结构化输出，而不是写在文章里；② 把文档与代码锁在一起，改文档数字就红；③ 用 GitHub 的推送时间而不是提交时间来证明「何时公开」，并且明说「只追加可核验、不是不可篡改」。这三条都能直接搬到自己项目里。
别拿它当决策工具的：想用它决定明天买多少的人。理由有三个，且都是它自己写出来的——默认参数未检验、回撤优势只有 2–6pp、长牛里大概率跑输满仓。今天它给出的规则本身也没有新东西：200 日均线半仓、波动率目标，都是十年前教科书里的写法。
一个额外的小建议给作者：那 5 个格子的定级表建议把起算口径作为一列写进去（四种口径下分别是多少），或者至少把现在这个「early 期从 2014-06 起算、late 期从 2019-06 起算」的口径差异标注在定级表旁边。按我测的结果，口径敏感度和结论本身一样重要。
我的判断：这个 7 Star 的项目在「知道自己不知道什么」这件事上，比很多十万 Star 的项目做得都干净。但它自己的默认配置恰好落在它最没证据的那一格上，而它标为「通过」的那格结论又对起算日敏感——这两件事加起来，说明「有证据边界」这个框架本身是对的，但边界的粒度还差一层：口径也算边界的一部分，不能被省略。
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