【多空预测机器学习模型的标签】

标签（Label）设计：不要预测“涨跌”，要预测“风险收益比”

如果直接用未来N日收益回归（预测具体收益率），噪声极大，模型极易过拟合。

推荐方案：采用三分类标签。将未来5日（或10日）的累计收益按波动率标准化，划分为 +1（显著上涨）、-1（显著下跌）、0（震荡）。这契合原文“只在极端状态出手，震荡市空仓”的底层逻辑。

进阶方案（夏普优化）：标签设为未来N日的风险调整后收益（收益/波动率），让模型学习的不只是方向，还有“赔率”。

不预测收益率绝对值，而是预测未来N日收益在历史分布中的排序等级（如三分位数：涨/跌/震荡）。

预测涨跌方向（二分类）：在不加任何过滤的情况下，日频方向预测胜率很难稳定超过52%，ML也不例外。

预测涨跌方向：在不加任何过滤的情况下，让ML直接预测下一日涨跌。A股的日频方向预测胜率很难稳定超过52%，ML也不例外。