作。
• 行动参考线（“极度贪婪”区域 + 动能衰竭确认 + 可能出现顶背离）： 这是强烈的离场或至少是大幅减仓的信号。系统会提示“**险区域确认，建议执行防御策略”。陆孤影会据此了结大部分趋势性仓位，并将资金转入防御性资产或现金。
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五、 回测与参数优化
设定好阈值定义和操作框架后，陆孤影开始了密集的回测。他选取了几个典型的历史阶段：
• 2015年牛市顶部及随后股灾。
• 2018年单边阴跌市。
• 2020年疫情恐慌底及后续修复。
• 以及最近的这次系统性风险释放。
他让系统在不同的阈值参数（如70/85/90的分位点选择）、不同的确认条件组合下进行模拟，观察信号的有效性（发出信号后，市场是否在后续一段时间内出现预期方向的运行）、信号的领先性、以及错误信号（假信号）的频率。
这是一个复杂的优化过程，需要在信号的敏感性（抓住机会）和稳定性（减少错误）之间取得平衡。没有一组参数是完美的，总能抓住所有机会且避开所有错误。他的目标是找到一组“稳健的参数”，使得在大多数市场环境下，系统给出的极端情绪信号具有较高的参考价值，能够帮助他规避重大风险或识别重大机会，同时将无效信号的干扰降到可接受水平。
经过大量的模拟和调整，他初步确定了一套阈值和确认规则。但他深知，这远非终点。市场在进化，这套情绪量化体系和极端阈值，也必须是一个动态进化、持续学习的开放系统。他将阈值参数、确认条件、乃至市场状态识别模型，都设计为可配置、可调整的模块，以便在未来吸收新的数据和经验。
“极端阈值”的设定，标志着“情绪维度”工程从理论构建，迈入了实战应用的预备阶段。它不再仅仅是描绘情绪的温度计，更是一套设置了警报级别的风险与机会监控系统。
阈值已定，
警报，
待响。
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