liq-aware Kelly — Kelly ที่รู้จัก liquidation

ผล negative — แต่เจอกฎเชิงโครงสร้างที่อธิบายผลลบของหลายการทดลองก่อนหน้านี้

⭐⭐ กฎเชิงโครงสร้าง (คุณค่าจริงของงานนี้): บนมาร์จิ้น isolated ที่ leverage คงที่ ระยะจากราคาเข้าเฉลี่ยถึงจุด liquidation คงที่ ~10.5% ไม่ว่าจะเปิดไม้เล็กหรือใหญ่แค่ไหน (พิสูจน์จาก engine.py — margin/pv สเกลตาม qty เท่ากันแล้วหักล้างกันหมด) → ขนาดไม้คุมได้แค่ "ความรุนแรง" ของการโดน liq ไม่ใช่ "ความถี่". วัด R1 2020-10→2021-12: liq 24 (Kelly ธรรมดา) vs 23 (liq-aware) — แทบไม่ต่าง — แต่ margin ที่เสียจริงลดลง 28% (0.742→0.534 BTC). กฎนี้อธิบายย้อนหลังทำไม 4 การทดลองปรับ "ขนาด" ก่อนหน้าล้วนแพ้.

เทียบกับ champion (cdc-deadband-band1-whipsaw, FULL +0.4361/liq 39) และ Kelly ธรรมดา (kelly-leland-no-tuning, FULL +0.4327/liq 49) — รายงานแยกตาม config (γ×T):

⚠️ ห้ามหยิบค่า T ที่ให้ผลดีที่สุดมาอ้างเป็น "คำตอบ" (กติกา anti-curve-fit ของโปรเจกต์) — รายงาน T=1 (หลักตามสเปก) และ T=5/T=20 (sensitivity ladder) อย่างซื่อสัตย์ทั้งคู่ ไม่มี config ไหนชนะทั้ง Kelly ธรรมดาและ champion. walk-forward ถูกข้ามโดยตั้งใจ — liq-aware โดน dominate ทั้งสองแกน (α ต่ำกว่า Kelly ธรรมดา, liq ไม่ได้ลดลงมีนัยสำคัญ) และ Kelly ธรรมดาเองก็แพ้ champion อยู่แล้วในผล walk-forward ก่อนหน้า.

รายละเอียดสูตร/อ้างอิง/ตารางเต็มทุก regime: conditions.txt