T1 作为A股短线情绪交易领域的半自动化交易模型，核心是将游资情绪周期模式标准化、自动化并落地机器学习，今天为大家详细拆解这套全局无序下捕捉局部有序的标准化交易系统。

本模型以数学规则为底层、模块化封装为核心、闭环迭代为驱动，是当前市场可实现机器执行、规模化复制、机器学习自进化的游资级交易框架的优秀解决方案，对标大厂算法工程化逻辑。

一、模型核心底层哲学：全局无序，局部有序

A 股市场具备极强的不确定性，宏观、指数、长期趋势呈现全局无序特征，无法通过通用预测实现稳定盈利。

但游资抱团、板块轮动、连板梯度、赚钱效应传导，在极小时间窗口内具备高度可复现、可建模、可量化的局部有序性。

T1 模型的核心根基为 Local Rule 局部规则，彻底摒弃在无序市场中博弈趋势的传统思路，只锁定、只交易、只利用局部有序区间，将无序市场切割为无数个独立、可控、可计算的有序单元，从根源规避随机性风险，锁定确定性收益。

二、T1 Package 核心定义：4 天标准化交易原子模块

T1=T1 1st, 游资口中的节点，分歧点。其阈值也很简单，当天下跌家数/上涨家数>1.5，炸板率>35%，即为触发。部分达标，记为t1,小节点。大节点的标的一般溢价比较高，反之。

T1 Package 是模型的最小执行单元，将局部有序区间严格封装为固定 4 日周期模块，无模糊空间、无主观决策、无弹性变量，是机器可直接识别、可执行、可复刻的交易原子。

定义公式：T1 Package = 4 Days，Day1 T1 锚定 + Day2 Trigger 触发 + Day3 Buy 买入 + Day4 Sell 卖出，是 Local Rule 落地载体。

4日模块标准化分工，不可变更、强约束执行

Day1 T1 锚定日：标记核心节点，定位节点之子信号，完成标的、板块、情绪标签初始化，仅观测、打标，不执行任何交易动作，建立整个 Package 的基准锚点。

Day2 Trigger 触发日：验证前一节点赚钱效应延续性，通过指针排序算法完成左侧与右侧方向选择，并排序最优交易策略，确认局部有序有效性，过滤假信号、无效波动，触发交易预备指令，确定交易方向与标的池。

Day3 Buy 买入日：方向确认完毕，执行唯一入场动作，严格按照模块规则确定入场点位，无主观择时、无临时调整，完成 Package 的交易开仓环节。

Day4 Sell 卖出日：强制结项、离场，无论盈亏均完成平仓动作，关闭本次 Package 交易闭环，锁定结果，不恋战、不扛单、不主观修改周期，保证模块独立性与风控边界。

PS：Sell日，是一个规范化的第4天的卖点，实际情况中如发生情绪溢价，连板甚至一字，可以顺延。这个需要主观参与。

三、核心决策机制：指针排序选边 + 赚钱效应传导

模型采用动态指针排序算法，以上一节点的赚钱效应为唯一导向，实现 Left 与 Right的自动化选择，完全脱离盘感、情绪、主观判断，纯数据驱动决策。

右侧 Right，对应首板、连板等高弹性标的，博弈天梯加速收益，适配强赚钱效应周期。

左侧 Left，对应长波、N-Sport、中继多波、中部高标等稳定型标的，博弈有序区间稳健收益，回撤更低、胜率更高，为初学者执行方向。

PS：左侧需要等一个价格，右侧需要重一个时机，除了市场风偏，更多的需要适配使用者的性格。

指针始终跟随有效资金流向、赚钱效应延续方向移动，永远站在当期收益风险比最优的局部空间，是游资行为规律的数学化、工程化转化。

四、风控与迭代体系：10% 阈值闭环 + ML 机器学习日志

T1 模型借鉴字节跳动的A/B 测试、数字化迭代逻辑，建立量化阈值 + 强制复盘 + 自进化的闭环系统，实现越运行、越精准、越稳定的机器化成长。

10% Package Value 阈值线：以 10% 作为单 Package 收益合格标准，达标则保留当前 Local Rule 与参数，继续规模化复制，未达标则启动强制复盘流程，锁定失效因子与问题节点。

全流程归因复盘：对每一个未达标 Package 进行节点拆解，定位 T1 锚定、Trigger 触发、方向选择、买卖执行的问题环节，形成标准化复盘日志。

ML 机器学习样本入库：所有 Package 的盈亏、标签、方向、板块、收益数据，全部转化为机器学习训练样本，系统自动优化指针参数、局部规则、阈值条件，实现无人工干预的自进化。

结项标准化：每一个 4 天 Package 执行完毕，即完成一次生成 - 测试 - 评估 - 迭代，独立结项、核算，不与其他模块耦合，保证系统稳定性与可拆解性。

五、模型定位：A 股游资模式的终极形态

T1 Package 4 天闭环模型，是当前 A 股游资、短线交易体系中最先进、最标准化、最具备机器化与规模化潜力的解决方案，全面碾压传统游资盘感战法、碎片化教学、无规则主观交易。

摆脱人治，实现数治：人仅为系统维护者，而非决策核心，不受个人状态、情绪、能力波动影响，与目前主流的ML算法底层逻辑一致。

唯一可机器执行的游资系统：全模块离散化、规则强约束、流程数据化，可直接转化为代码、策略程序、AI 交易系统，实现 7×24 小时自动化执行，突破人力瓶颈。

可规模化、资管化、标准化输出：固定周期与模块可无限复制，支持多标的、多板块交易，风险分散、收益稳定，具备私募资管、批量教学的全部条件。

与字节跳动的推荐算法同源，切割无序场景、极简执行路径、数据闭环迭代、标准化复制，实现规模化可复制。

六、模型价值总结

T1 Package 4 天闭环模型，不是单一交易战法，而是一套完整的交易操作系统。

它以局部规则破解 A 股全局无序的核心矛盾，以 4 天模块化封装实现游资行为的数学化转化，以指针排序完成自动化决策，以 10% 阈值加 ML 日志实现系统自进化，是 A 股市场从主观博弈走向机器量化、从个人游资走向规模化机构的优秀解决方案。

这套模型具备不可复制的核心壁垒，真正做到无玄学、无冗余、无主观、可落地、可复刻、可进化，既是实战交易的利器，也是 A 股投教领域建立标准、批量输出交易员的根基，是A 股游资模式的自动化落地的未来。

PS：关于Package内的一些策略模型，连板，趋势这些，就不开源了。这里主要分享一个建模的逻辑，也希望T1作为未来短线模型的底座，能迭代出更多优秀的策略。