『サイレントヒル2』原作のホラー映画『RETURN TO SILENT HILL』新予告編が公開。バブルヘッドナースや、襲い掛かる三角頭がなどが登場
https://t.co/9O25oisMvK

ローラ役のイーヴィー・テンプルトンさんは、ゲーム版で実際にローラを演じた「中の人」。2026年1月に全米公開 https://t.co/Nk9QMs5lFe December 12, 2025

大ヒットゲーム「サイレントヒル2」の実写映画化『RETURN TO SILENT HILL』より新映像を含む予告編が解禁!!愛する人の便りからサイレントヒルを訪れたジェームズはこの街に隠された恐るべき真実と向き合うことになるー。クリストフ・ガンズ監督作、全米2026/1/23公開https://t.co/YpFDR3BUTA December 12, 2025

＊CIEL VIRTUAL MINI LIVE「RETURN TO SUNNY」開催決定！＊

12/27(土)YouTubeにて全編無料配信、
さらにZ-aNでは有料マルチアングル配信も！🌤️

ライブ当日まで、さまざまな企画をお届けします🗓️

ぜひチェックして一緒にカウントダウンを楽しんでください✨

📅 プロモーションスケジュール

12/12(金) GOODS情報解禁

12/13(土) 「空想劇」Premium Stream配信／スクショコンテスト開催
あなたのベストスクショシーンを #CIELライブ空想劇 つけてXで投稿してください❤️‍🔥

12/17(火) ~12/27(土)CIELファンアート募集！！
#CIELライブ再晴 つけてXで投稿してください！
あなたからのファンアートを心よりお待ちしております🦋

12/19(木) GOODS事前受注開始

12/27(土) CIEL VIRTUAL MINI LIVE「RETURN TO SUNNY」開催

#CIEL #CIELライブ再晴
#KAMITSUBAKI_STUDIO December 12, 2025

📢＜本日20時🎮
【メトロイド２】実は怖い？！メトロイドII RETURN OF SAMUSをやってみる！

新作発売してますがゲームボーイのやつやります‼
怖いと聞いてますが・・いけるか？！
https://t.co/GTRpN8fEXM https://t.co/tcTIt00DYn December 12, 2025

🌅 12月3日（水）おはようございます☀️

🎧 今日のおすすめ 🎵
🐑 Dimas Senopati – Always Somewhere (Acoustic Cover)
静かな部屋の片隅で、ふと昔の旅路を思い出すような一曲です。
ギターの余韻と彼の声が重なるたびに、戻れない時間の情景がそっと浮かび上がります。

🎧 A voice that brings back places you can’t return to.
このカバーは100回以上聴きました。今日久しぶりに聴いて色々思い出しました。切ないですね✨️

☁ 今日の横浜は曇りのち雨、最高気温15度。
昨日より肌寒い1日になりそうです。夜には雨が降りそうですね☂️

🌿 不運だとため息をつくより、痛みを伴ってもPositive思考の笑顔で✨️

🌅 12月3日（星期三）早上好☀️

🎧 今日推荐 🎵
🐑 Dimas Senopati – Always Somewhere（木吉他版）
在安静的房间一角，这首歌会让人不自觉回想起过去的旅途。
吉他的余韵与他的嗓音叠在一起时，那些回不去的时光画面便悄悄浮现。

🎧 带回那些再也回不去地方的声音。
这首翻唱我听了一百多次。今天久违地再听，又想起了许多往事，有点心酸。

☁ 今天横滨是多云转雨，最高气温15度。
比昨天冷一些，晚上可能会下雨☂️

🌿 与其因为不顺而叹气，我更想在有点痛的时候，也保持积极的笑容✨️

#三国志イラスト #AImovie
雷潮覇刃【甘寧】―Another Version2. December 12, 2025

／
🕘#SOPHIA 松岡充の return to OSAKA
～本当に進化したのか？！＜＜ご報告＞＞
＼

いつも番組を応援していただきまして
ありがとうございます。

2025年12月26日の放送をもって
一旦番組終了となります。
残り3回の放送
SOPHIA 30周年と共に駆け抜けます！
最終回までお願い致します🌻

#松岡進化 December 12, 2025

OTSU STREAM AND THANKS FOR LISTENING TO MY NEW COVER!!!!!!
huge thank you again to Miłi-san and Natsume Chiaki-san for lending me their talents to help make this possible! 本当にありがとうございました！！🥹🙏💕

it’s been a big week with a lot of events and i hope you enjoyed my return and everything i prepared! ✨ i’m really so happy to be back!!!!!

i’ll be spending the rest of the weekend going through my bday tag (sorry im late…🙇‍♀️) and resting — will let you guys know when i plan to stream next week soon!! 🐧💤

wataaaashi kyu-kurarin ♪ December 12, 2025

VOW WOWが2025年1月9日にTOKYO DOME CITY HALLで行ったワンマン・ライヴの模様を収めたライヴ作品『THE RETURN OF THE KING』（Blu-ray+2CD）がリリース決定。2024年6月公演の映像も追加収録　https://t.co/mYpepSprv3 December 12, 2025

#おはようVtuber
皆さま、おはアリアで～す🦊💕
𝑶𝒉𝒂𝒚𝒐 𝑯𝒆𝒍𝒍𝒐 𝒅𝒂𝒓𝒍𝒊𝒏𝒈!

今日は朝からAmazonの返品へ直行〜！
ミキサー、スイッチ押しても無反応で笑っちゃったよ…なんで～！
でもそのあと大好きなお店に寄るの、今から楽しみ💖

Heading out early to return my Amazon order today!
My mixer didn’t even turn on, so I just had to laugh like… whyyy?😂
But I’m already excited because I get to stop by my favorite shop after that! December 12, 2025

🗣️ラブネバから大事なお知らせ！（ハッピーなやつ）

来年4月より東阪札の４公演を行う
#FLiNR S/S TOUR 2026 "LEAP OUT"
を開催します。
ツーマン編のチケットは、
今日からオフィシャル抽選先行を開始します。
🎫：https://t.co/ddVnE0AjNh

詳細とあなたへ届けたいメッセージを書きました。
ぜひ届いて欲しい。来年も僕ら進んでいきます。

【ツーマン編】
東京編：2026年4月17日 (金) 東京・Shibuya WWW
札幌編：2026年4月26日 (日) 北海道・札幌cube garden
大阪編：2026年5月24日 (日) 大阪・Music Club JANUS
※対バンは後日発表

【ワンマン公演】
2026年7月24日 (金) ・東京某会場にて開催
※会場を含め公演詳細やチケットは後日発表。

そして、僕らからメッセージです。
なぜ対バンツアーなの？とか諸々です。

*************

昨日から大雪の札幌で、今僕らは来年に向けて（相変わらず日々仕事をしながらも）色々な準備をしています。

今日はそのまずひとつ、来春からのツアー
「#FLiNR S/S TOUR 2026 “LEAP OUT”」を発表します。僕らにとっては初の対バンツアー。今年行った[WHAT IS “POP OUT”?]というワンマンツアーを経た僕らにとっては、多くの刺激と出逢いを得るための時間にしたいし、あなたと一緒に多くの音楽に出逢うための時間を創りたいと思っています。

ライブハウスで生きてきた僕らにとって、ライブは対バン（共演者）がいることが当たり前の世界でした。そこにしか生まれないものってあるんです。ワンマンライブにしか興味がない、行ったことがないって人にも、その楽しさを皆さんと共有したいと思っています。

そして、今はまだ詳細はお待ちいただきたいのですが、夏に東京でワンマンライブを行います。対バンツアーはもちろん、7月24日金曜日も空けておいて欲しいです。バンドにとって大きな挑戦の日にもなります。なんで東京だけ？という疑問もあるかと思いますが、しっかりとその意味もお伝えできるワンマンになります。情報を待っていてください。

新曲も早く聴かせたいし、来年のことを考えると有給の残りが心もとない僕らですが、日々を一緒にサバイヴしていきましょう。

First Love is Never Returned一同 December 12, 2025

#アシュア
#アッシュアームズ
朗報です！久々に音楽配信サイトにログインしたら、未読通知がエグい量あってビビった。

どうやら アシュアのOST が少なくとも全曲みんな “5000回以上再生” を達成したそうです！🎉

曲数が多いせいで、1曲ごとに達成メッセージが届いて、しかも達成のタイミングもバラバラ。スクショやリンクのまとめ方を考え中です（全部貼るのはさすがに面倒w）。

とりあえず1曲目「灰の序[Code_AA100]」の1万回再生マイルストーンのリンクを貼ります。
https://t.co/GjBdPh2SEb

後ほど正式に告知する可能性がありますので、よろしく！（まとめ方が本気で面倒すぎて詰んだら、このツイートで儀式終了ってことで🫡）

プレイヤーの皆んな、いつも応援ありがとうございます🫡そしてファンの皆んなもありがとうｗ（もし本当にいたら…ｗ 大陸以外ではまだ #HEROAR の正式活動や運営すら始まってないのにｗ）

♪まだ聴いていない方、興味がある方はぜひどうぞ！

ゲーム「灰燼戦線～アッシュアームズ～」OST
『星屑に帰る Return Eden』
配信：https://t.co/DZfR0hVC7t

そして、前回担当した Vtuber Group「VirtuaReal」ライブイベントのオリジナルテーマ曲3曲も実はこっそり配信中（告知忘れてただけｗ）。
配信：https://t.co/wWavuocqpu December 12, 2025

【#プリマジ】#好きなカットを好きなだけ！『ワッチャプリマジ！名作劇場Return』L判に加えて2Lも追加！全話掲載中！
第50話のおススメカットはこちら!!
https://t.co/UFU5tZZD5s
@PrettySeriesPR https://t.co/QNLAHKDe5P December 12, 2025

【#prettyrhythm】#好きなカットを好きなだけ！らいぶろ『プリティーリズム・レインボーライブ名作劇場Return』L判ブロマイドに加え2L判ブロマイド/L判シール/2L判シールもプリントOK!!
第33話のおススメカットはこちら!!
https://t.co/OzBQombG6w
@PrettySeriesPR https://t.co/mxNaYTk2s2 December 12, 2025

【#prichan】#好きなカットを好きなだけ！らいぶろ『キラッとプリ☆チャン名作劇場Return』L判ブロマイドに加え2L判ブロマイド/L判シール/2L判シールもプリントOK!!
第33話のおススメカットはこちら!!
#prichan
https://t.co/X2MzCD323W
@PrettySeriesPR https://t.co/60fm9cTu20 December 12, 2025

さようなら❗️東京コミコン2025‼️
ありがとう❗️TokyoComicCon2025‼️

- - - - HORROR WILL RETURN - - - -

#コミコンホラー #怖コン #東京コミコンコスプレ https://t.co/saQ2tepj5r December 12, 2025

【#pripara】#好きなカットを好きなだけ！らいぶろ『プリパラ名作劇場Return』L判ブロマイドに加え2L判ブロマイド/L判シール/2L判シールもプリントOK!!第84話のおススメカットはこちら!!
https://t.co/LclM5D14cY
@PrettySeriesPR https://t.co/jajP0ujmaE December 12, 2025

做了一个简化版的交易系统逻辑总结

作用：识别市场从趋势到震荡再到突破的完整生命周期，并在每个阶段采用策略。

以下是数学语言和代码👇：
（代码太长了，删了一部分，可以根据数学语言自己推）

价格序列与技术指标：

Pt=第t期收盘价Pt​=第t期收盘价
Ht,Lt,Ot,Vt=最高价、最低价、开盘价、成交量Ht​,Lt​,Ot​,Vt​=最高价、最低价、开盘价、成交量
ATRt=1n∑i=0n−1TRt−iATRt​=n1​i=0∑n−1​TRt−i​
其中：TRt=max⁡(Ht−Lt,∣Ht−Pt−1∣,∣Lt−Pt−1∣)TRt​=max(Ht​−Lt​,∣Ht​−Pt−1​∣,∣Lt​−Pt−1​∣)
箱体结构参数：
BoxHigh=max⁡i∈[t−W,t]HiBoxHigh=i∈[t−W,t]max​Hi​
BoxLow=min⁡i∈[t−W,t]LiBoxLow=i∈[t−W,t]min​Li​
BoxHeight=BoxHigh−BoxLowBoxHeight=BoxHigh−BoxLow
建议窗口期 W=30∼50W=30∼50 根K线。
相对位置函数：
PositionRatiot=Pt−BoxLowBoxHeightPositionRatiot​=BoxHeightPt​−BoxLow​
分层结构：
Leveli=BoxLow+i×BoxHeight4,i∈{0,1,2,3,4}Leveli​=BoxLow+i×4BoxHeight​,i∈{0,1,2,3,4}
多维度震荡识别系统
震荡评分函数
构建四维评分体系来量化震荡状态：
ConsolidationScore=w1⋅Stime+w2⋅Sspace+w3⋅Svolatility+w4⋅SvolumeConsolidationScore=w1​⋅Stime​+w2​⋅Sspace​+w3​⋅Svolatility​+w4​⋅Svolume​
权重建议：w1=0.35,w2=0.30,w3=0.20,w4=0.15w1​=0.35,w2​=0.30,w3​=0.20,w4​=0.15
时间维度评分
整理时间比率：
Rtime=TconsolidationTprevious_trendRtime​=Tprevious_trend​Tconsolidation​​
时间评分函数：
Stime={0.2if Rtime<0.50.5if 0.5≤Rtime<1.00.8if 1.0≤Rtime<2.01.0if Rtime≥2.0Stime​=⎩⎨⎧​0.20.50.81.0​if Rtime​<0.5if 0.5≤Rtime​<1.0if 1.0≤Rtime​<2.0if Rtime​≥2.0​
空间维度评分
边界测试频率：
TestFrequency=∑i=t−Nt1(∣Pi−BoxEdge∣<ϵ)NTestFrequency=N∑i=t−Nt​1(∣Pi​−BoxEdge∣<ϵ)​
其中 ϵ=0.02×BoxHeightϵ=0.02×BoxHeight（边界容差）
箱体强度评分：
Sspace={1.0if UpperTests≥3∧LowerTests≥3∧Breaks=00.7if TotalTests≥4∧Breaks≤10.4if TotalTests≥2∧Breaks≤20otherwiseSspace​=⎩⎨⎧​1.00.70.40​if UpperTests≥3∧LowerTests≥3∧Breaks=0if TotalTests≥4∧Breaks≤1if TotalTests≥2∧Breaks≤2otherwise​
波动率维度评分
波动率收敛指标：
VolatilityRatio=ATRcurrentATRtrendVolatilityRatio=ATRtrend​ATRcurrent​​
波动率评分：
Svolatility={1.0if VolatilityRatio<0.50.7if 0.5≤VolatilityRatio<0.70.4if 0.7≤VolatilityRatio<0.90if VolatilityRatio≥0.9Svolatility​=⎩⎨⎧​1.00.70.40​if VolatilityRatio<0.5if 0.5≤VolatilityRatio<0.7if 0.7≤VolatilityRatio<0.9if VolatilityRatio≥0.9​
成交量维度评分
量能萎缩度：
VolumeDecay=1−Volume‾consolidationVolume‾trendVolumeDecay=1−Volumetrend​Volumeconsolidation​​
成交量评分：
Svolume=min⁡(VolumeDecay×2,1.0)Svolume​=min(VolumeDecay×2,1.0)
状态判断逻辑
MarketState={Consolidationif ConsolidationScore>0.65Trendif ConsolidationScore<0.35UncertainotherwiseMarketState=⎩⎨⎧​ConsolidationTrendUncertain​if ConsolidationScore>0.65if ConsolidationScore<0.35otherwise​
三状态交易系统设计
状态机框架
定义三个核心状态：
Ω={Strend,Sconsolidation,Sbreakout}Ω={Strend​,Sconsolidation​,Sbreakout​}
状态转移条件：
Strend→SconsolidationStrend​→Sconsolidation​：
TrendStrength<0.3∧ConsolidationScore>0.5TrendStrength<0.3∧ConsolidationScore>0.5
Sconsolidation→SbreakoutSconsolidation​→Sbreakout​：
BreakoutStrength>0.7∧ValidBreakout=TrueBreakoutStrength>0.7∧ValidBreakout=True
区间交易策略（震荡状态）
做空信号生成：
ShortSignalrange={1if PositionRatio>0.75∧TopReversalSignal=True∧RSI>60∧Volume<Volume‾20×0.90otherwiseShortSignalrange​=⎩⎨⎧​10​if ​PositionRatio>0.75∧TopReversalSignal=True∧RSI>60∧Volume<Volume20​×0.9​otherwise​
顶部反转识别：
TopReversalSignal={Trueif UpperShadowRatio>0.4∧Close<Open∧Close<EMA13FalseotherwiseTopReversalSignal=⎩⎨⎧​TrueFalse​if ​UpperShadowRatio>0.4∧Close<Open∧Close<EMA13​​otherwise​
其中：UpperShadowRatio=Ht−max⁡(Ot,Pt)Ht−LtUpperShadowRatio=Ht​−Lt​Ht​−max(Ot​,Pt​)​
仓位与风控：
Positionrange=Capital×RiskRatio×0.5∣EntryPrice−StopLoss∣Positionrange​=∣EntryPrice−StopLoss∣Capital×RiskRatio×0.5​
StopLossrange=BoxHigh×(1+SafetyMargin)StopLossrange​=BoxHigh×(1+SafetyMargin)
建议 SafetyMargin=0.04∼0.05SafetyMargin=0.04∼0.05
突破跟随策略（突破状态）
突破强度评分：
BreakoutStrength=0.4⋅Sprice+0.3⋅Svolume+0.3⋅SpersistenceBreakoutStrength=0.4⋅Sprice​+0.3⋅Svolume​+0.3⋅Spersistence​
各分量计算：
价格突破深度：
Sprice=min⁡(∣BoxLow−Pt∣BoxLow×10,1.0)Sprice​=min(BoxLow∣BoxLow−Pt​∣​×10,1.0)
成交量放大度：
Svolume=min⁡(VtV‾20−1,1.0)Svolume​=min(V20​Vt​​−1,1.0)
持续性确认：
Spersistence=∑i=021(Closet−i<BoxLow)3Spersistence​=3∑i=02​1(Closet−i​<BoxLow)​
有效突破判断：
ValidBreakout={Trueif BreakoutStrength>0.7∧Pt<BoxLow×0.98∧NoRecentFalseBreak=TrueFalseotherwiseValidBreakout=⎩⎨⎧​TrueFalse​if ​BreakoutStrength>0.7∧Pt​<BoxLow×0.98∧NoRecentFalseBreak=True​otherwise​
回踩机会识别
回踩窗口定义：
PullbackWindow=[tbreakout,tbreakout+MaxWaitBars]PullbackWindow=[tbreakout​,tbreakout​+MaxWaitBars]
建议 MaxWaitBars=20MaxWaitBars=20
回踩位置评估：
PullbackRatio=Pt−LowestAfterBreakBoxLow−LowestAfterBreakPullbackRatio=BoxLow−LowestAfterBreakPt​−LowestAfterBreak​
理想回踩区间：0.382≤PullbackRatio≤0.6180.382≤PullbackRatio≤0.618
回踩做空信号：
ShortSignalpullback={1if t∈PullbackWindow∧PullbackRatio∈[0.382,0.618]∧∣Pt−BoxLow∣<0.03×BoxHeight∧RejectionSignal=True0otherwiseShortSignalpullback​=⎩⎨⎧​10​if ​t∈PullbackWindow∧PullbackRatio∈[0.382,0.618]∧∣Pt​−BoxLow∣<0.03×BoxHeight∧RejectionSignal=True​otherwise​
动态资金分配模型
自适应分配函数
αt=αbase+Δα⋅f(ConsolidationScoret)αt​=αbase​+Δα⋅f(ConsolidationScoret​)
基础分配：
αbase=0.75（保守策略基础占比）αbase​=0.75（保守策略基础占比）
动态调整：
Δα=0.2×(1−ConsolidationScoret)Δα=0.2×(1−ConsolidationScoret​)
约束条件：0.6≤αt≤0.90.6≤αt​≤0.9
资金分配：
Capitalrange=TotalCapital×αtCapitalrange​=TotalCapital×αt​
Capitalbreakout=TotalCapital×(1−αt)Capitalbreakout​=TotalCapital×(1−αt​)

代码：
import numpy as np import pandas as pd from dataclasses import dataclass from typing import Optional, Tuple, Dict, List from enum import Enum class MarketState(Enum): TREND_DOWN = "TREND_DOWN" CONSOLIDATION = "CONSOLIDATION" BREAKOUT = "BREAKOUT" UNCERTAIN = "UNCERTAIN" @dataclass class ConsolidationMetrics: """震荡评估指标""" time_score: float space_score: float volatility_score: float volume_score: float total_score: float market_state: MarketState @dataclass class BoxStructure: """箱体结构""" high: float low: float height: float level_075: float level_050: float level_025: float upper_tests: int lower_tests: int duration: int is_valid: bool @classmethod def from_prices(cls, highs: np.ndarray, lows: np.ndarray, prices: np.ndarray, window: int = 50): """从价格数据构建箱体""" box_high = np.max(highs[-window:]) box_low = np.min(lows[-window:]) box_height = box_high - box_low # 计算关键位置 level_075 = box_low + 0.75 * box_height level_050 = box_low + 0.50 * box_height level_025 = box_low + 0.25 * box_height # 计算边界测试次数 epsilon = 0.02 * box_height upper_tests = np.sum(np.abs(prices - box_high) < epsilon) lower_tests = np.sum(np.abs(prices - box_low) < epsilon) # 验证有效性 is_valid = ( box_height / box_low > 0.15 and upper_tests >= 2 and lower_tests >= 2 and len(prices) >= 20 ) return cls( high=box_high, low=box_low, height=box_height, level_075=level_075, level_050=level_050, level_025=level_025, upper_tests=upper_tests, lower_tests=lower_tests, duration=len(prices), is_valid=is_valid ) def get_position_ratio(self, price: float) -> float: """计算价格在箱体中的相对位置""" if self.height == 0: return 0.5 return (price - self.low) / self.height class ConsolidationBreakoutStrategy: """震荡识别与突破策略""" def __init__(self, capital: float = 100000, risk_per_trade: float = 0.02, lookback_period: int = 50): """ 初始化策略 Args: capital: 总资金 risk_per_trade: 单笔风险比例 lookback_period: 回溯周期 """ https://t.co/CclsZvqogq = capital self.risk_per_trade = risk_per_trade self.lookback_period = lookback_period # 核心参数 self.params = { # 震荡识别 'consolidation_threshold': 0.65, 'trend_threshold': 0.35, 'time_weight': 0.35, 'space_weight': 0.30, 'volatility_weight': 0.20, 'volume_weight': 0.15, # 区间交易 'top_threshold': 0.75, 'range_position_ratio': 0.5, 'safety_margin': 0.04, # 突破跟随 'breakout_threshold': 0.7, 'price_offset': 0.02, 'volume_multiplier': 1.5, 'persistence_bars': 3, # 回踩交易 'pullback_max_wait': 20, 'fib_low': 0.382, 'fib_high': 0.618, 'proximity_threshold': 0.03, } # 状态跟踪 self.current_state = MarketState.UNCERTAIN https://t.co/Hl1CpkP62f_structure: Optional[BoxStructure] = None self.trend_start_idx = None self.consolidation_start_idx = None self.breakout_info = None self.alpha = 0.75 # 保守策略资金占比 def calculate_technical_indicators(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: """计算技术指标""" df['EMA13'] = df['close'].ewm(span=13).mean() df['RSI'] = self._calculate_rsi(df['close'], 14) df['ATR'] = self._calculate_atr(df, 14) df['Volume_MA'] = df['volume'].rolling(20).mean() return df def _calculate_rsi(self, prices: pd.Series, period: int = 14) -> pd.Series: """计算RSI指标""" delta = prices.diff() gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=period).mean() loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=period).mean() rs = gain / loss rsi = 100 - (100 / (1 + rs)) return rsi def _calculate_atr(self, df: pd.DataFrame, period: int) -> pd.Series: """计算ATR指标""" high_low = df['high'] - df['low'] high_close = np.abs(df['high'] - df['close'].shift()) low_close = np.abs(df['low'] - df['close'].shift()) tr = np.maximum(high_low, np.maximum(high_close, low_close)) return tr.rolling(period).mean() def evaluate_consolidation(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> ConsolidationMetrics: """评估震荡状态""" if current_idx < self.lookback_period: return ConsolidationMetrics(0, 0, 0, 0, 0, MarketState.UNCERTAIN) # 1. 时间维度评分 time_score = self._calculate_time_score(current_idx) # 2. 空间维度评分 space_score = self._calculate_space_score() # 3. 波动率维度评分 volatility_score = self._calculate_volatility_score(df, current_idx) # 4. 成交量维度评分 volume_score = self._calculate_volume_score(df, current_idx) # 综合评分 total_score = ( self.params['time_weight'] * time_score + self.params['space_weight'] * space_score + self.params['volatility_weight'] * volatility_score + self.params['volume_weight'] * volume_score ) # 状态判断 if total_score > self.params['consolidation_threshold']: market_state = MarketState.CONSOLIDATION elif total_score < self.params['trend_threshold']: market_state = MarketState.TREND_DOWN else: market_state = MarketState.UNCERTAIN return ConsolidationMetrics( time_score=time_score, space_score=space_score, volatility_score=volatility_score, volume_score=volume_score, total_score=total_score, market_state=market_state ) def _calculate_time_score(self, current_idx: int) -> float: """计算时间维度评分""" if not self.trend_start_idx or not self.consolidation_start_idx: return 0.2 trend_duration = self.consolidation_start_idx - self.trend_start_idx consolidation_duration = current_idx - self.consolidation_start_idx if trend_duration == 0: return 0.2 time_ratio = consolidation_duration / trend_duration if time_ratio < 0.5: return 0.2 elif time_ratio < 1.0: return 0.5 elif time_ratio < 2.0: return 0.8 else: return 1.0 def _calculate_space_score(self) -> float: """计算空间维度评分""" if not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure or not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.is_valid: return 0.0 # 边界测试充分性 total_tests = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.upper_tests + https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.lower_tests test_score = min(total_tests / 6, 1.0) # 箱体持续时间 duration_score = min(https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.duration / 30, 1.0) return (test_score + duration_score) / 2 def _calculate_volatility_score(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> float: """计算波动率维度评分""" if current_idx < 40: return 0.0 # 当前波动率 current_atr = df.iloc[current_idx]['ATR'] # 历史波动率 if self.trend_start_idx and self.consolidation_start_idx: trend_atr = df.iloc[self.trend_start_idx:self.consolidation_start_idx]['ATR'].mean() else: trend_atr = df.iloc[current_idx-40:current_idx-20]['ATR'].mean() if trend_atr == 0: return 0.0 vol_ratio = current_atr / trend_atr if vol_ratio < 0.5: return 1.0 elif vol_ratio < 0.7: return 0.7 elif vol_ratio < 0.9: return 0.4 else: return 0.0 def _calculate_volume_score(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> float: """计算成交量维度评分""" if current_idx < 40 or not self.consolidation_start_idx: return 0.0 # 震荡期平均成交量 consolidation_vol = df.iloc[self.consolidation_start_idx:current_idx]['volume'].mean() # 趋势期平均成交量 if self.trend_start_idx: trend_vol = df.iloc[self.trend_start_idx:self.consolidation_start_idx]['volume'].mean() else: trend_vol = df.iloc[current_idx-40:current_idx-20]['volume'].mean() if trend_vol == 0: return 0.0 volume_decay = 1 - (consolidation_vol / trend_vol) return min(volume_decay * 2, 1.0) def update_box_structure(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int): """更新箱体结构""" if current_idx < self.lookback_period: return window_data = df.iloc[current_idx-self.lookback_period:current_idx+1] https://t.co/Hl1CpkP62f_structure = BoxStructure.from_prices( window_data['high'].values, window_data['low'].values, window_data['close'].values, window=self.lookback_period ) def detect_top_reversal(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> bool: """检测顶部反转信号""" if current_idx < 1: return False current = df.iloc[current_idx] # 上影线比例 range_size = current['high'] - current['low'] if range_size == 0: return False upper_shadow = current['high'] - max(current['open'], current['close']) upper_shadow_ratio = upper_shadow / range_size # 综合条件 is_bearish = current['close'] < current['open'] below_ema = current['close'] < current['EMA13'] return upper_shadow_ratio > 0.4 and is_bearish and below_ema def generate_range_signal(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> Optional[Dict]: """生成区间交易信号""" if not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure or not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.is_valid: return None current_price = df.iloc[current_idx]['close'] position_ratio = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.get_position_ratio(current_price) # 必须在顶部区域 if position_ratio < self.params['top_threshold']: return None # 检测反转信号 if not self.detect_top_reversal(df, current_idx): return None # RSI条件 rsi = df.iloc[current_idx]['RSI'] if rsi < 60: return None # 成交量条件 volume_ratio = df.iloc[current_idx]['volume'] / df.iloc[current_idx]['Volume_MA'] if volume_ratio > 0.9: return None # 计算交易参数 stop_loss = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.high * (1 + self.params['safety_margin']) position_size = self._calculate_position_size(current_price, stop_loss, 0.5) return { 'signal_type': 'RANGE_SHORT', 'entry_price': current_price, 'stop_loss': stop_loss, 'target1': https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.level_050, 'target2': https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.level_025, 'position_size': position_size, 'position_ratio': position_ratio, 'reason': f'区间顶部做空 (位置={position_ratio:.2%})' } def calculate_breakout_strength(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> float: """计算突破强度""" if not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure or current_idx < 20: return 0.0 current_price = df.iloc[current_idx]['close'] # 价格突破深度 price_penetration = abs(https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low - current_price) / https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low price_score = min(price_penetration * 10, 1.0) # 成交量放大 vol_ratio = df.iloc[current_idx]['volume'] / df.iloc[current_idx]['Volume_MA'] volume_score = min(vol_ratio - 1, 1.0) # 持续性确认 persistence_count = 0 for i in range(min(self.params['persistence_bars'], current_idx)): if df.iloc[current_idx - i]['close'] < https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low: persistence_count += 1 else: break persistence_score = persistence_count / self.params['persistence_bars'] # 综合评分 return 0.4 * price_score + 0.3 * volume_score + 0.3 * persistence_score def generate_breakout_signal(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> Optional[Dict]: """生成突破信号""" if not https://t.co/Hl1CpkP62f_structure: return None current_price = df.iloc[current_idx]['close'] # 检查突破条件 price_break = current_price < https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low * (1 - self.params['price_offset']) strength = self.calculate_breakout_strength(df, current_idx) strong_enough = strength > self.params['breakout_threshold'] if not (price_break and strong_enough): return None # 记录突破信息 self.breakout_info = { 'timestamp': current_idx, 'price': current_price, 'lowest_after': current_price, 'strength': strength } # 生成信号 stop_loss = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low * 1.02 position_size = self._calculate_position_size(current_price, stop_loss, 1.0) target = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low - https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.height * 2.0 return { 'signal_type': 'BREAKOUT_SHORT', 'entry_price': current_price, 'stop_loss': stop_loss, 'target1': target, 'target2': target * 0.9, 'position_size': position_size, 'breakout_strength': strength, 'reason': f'突破追空 (强度={strength:.2f})' } def generate_pullback_signal(self, df: pd.DataFrame, current_idx: int) -> Optional[Dict]: """生成回踩信号""" if not self.breakout_info: return None # 检查时间窗口 bars_since_breakout = current_idx - self.breakout_info['timestamp'] if bars_since_breakout > self.params['pullback_max_wait']: return None current_price = df.iloc[current_idx]['close'] # 计算回踩比例 lowest_after = self.breakout_info['lowest_after'] if https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low == lowest_after: return None pullback_ratio = (current_price - lowest_after) / (https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low - lowest_after) # 检查回踩区间 in_fib_range = (self.params['fib_low'] <= pullback_ratio <= self.params['fib_high']) near_resistance = (abs(current_price - https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low) < self.params['proximity_threshold'] * https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.height) if not (in_fib_range and near_resistance): return None # 检测阻力受阻 current = df.iloc[current_idx] range_size = current['high'] - current['low'] if range_size > 0: upper_shadow = current['high'] - max(current['open'], current['close']) rejection = (upper_shadow / range_size > 0.4 and current['close'] < https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low) else: rejection = False if not rejection: return None # 生成信号 stop_loss = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low * 1.015 position_size = self._calculate_position_size(current_price, stop_loss, 0.8) target = https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.low - https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.height * 1.5 return { 'signal_type': 'PULLBACK_SHORT', 'entry_price': current_price, 'stop_loss': stop_loss, 'target1': target, 'target2': target * 0.95, 'position_size': position_size, 'pullback_ratio': pullback_ratio, 'reason': f'回踩做空 (回踩={pullback_ratio:.2%})' } def _calculate_position_size(self, entry_price: float, stop_loss: float, multiplier: float = 1.0) -> float: """计算仓位大小""" risk_amount = https://t.co/CclsZvqogq * self.risk_per_trade stop_distance = abs(entry_price - stop_loss) if stop_distance == 0: return 0 base_position = risk_amount / stop_distance adjusted_position = base_position * multiplier # 仓位上限 max_position = (https://t.co/CclsZvqogq * 0.3) / entry_price return min(adjusted_position, max_position) def update_capital_allocation(self, consolidation_score: float): """更新资金分配""" self.alpha = 0.75 + 0.15 * (1 - consolidation_score) self.alpha = np.clip(self.alpha, 0.6, 0.9) def backtest(self, df: pd.DataFrame) -> Dict: """策略回测""" # 计算技术指标 df = self.calculate_technical_indicators(df) signals = [] state_history = [] for i in range(self.lookback_period, len(df)): # 更新箱体结构 self.update_box_structure(df, i) # 评估震荡状态 metrics = self.evaluate_consolidation(df, i) self.current_state = https://t.co/aYrw6Qe9xL_state # 记录状态 state_history.append({ 'timestamp': df.iloc[i].get('timestamp', i), 'price': df.iloc[i]['close'], 'state': self.current_state.value, 'consolidation_score': https://t.co/bneIHJbMXx_score, 'box_valid': https://t.co/Hl1CpkP62f_structure.is_valid if https://t.co/Hl1CpkP62f_structure else False }) # 更新资金分配 self.update_capital_allocation(https://t.co/bneIHJbMXx_score) # 生成交易信号 signal = None if self.current_state == MarketState.CONSOLIDATION: signal = self.generate_range_signal(df, i) elif self.current_state == MarketState.TREND_DOWN: signal = self.generate_breakout_signal(df, i) # 检查回踩机会 if not signal: signal = self.generate_pullback_signal(df, i) if signal: signal['timestamp'] = df.iloc[i].get('timestamp', i) signal['current_price'] = df.iloc[i]['close'] signal['market_state'] = self.current_state.value signal['alpha'] = self.alpha signals.append(signal) December 12, 2025

【#prettyrhythm】 #好きなカットを好きなだけ！ らいぶろ『プリティーリズム・オーロラドリーム名作劇場Return』L判ブロマイドに加え2L判ブロマイド/L判シール/2L判シールもプリントOK!!
第33話のおススメカットはこちら!!
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@PrettySeriesPR https://t.co/pHjbazBYo0 December 12, 2025

おはようございます！（夜勤明けの睡眠から目覚めました）

帰って朝飯→風呂→湯たんぽを抱えてベッドで熟睡。

かなり寒くはなって来たけど、

もう少しバイク通勤頑張れそうかな〜(^^ゞ

と言う事で、

今日も一日よろしく哀愁です！

Many Happy Returns！🪃

#定点観測（雲がいい感じ） https://t.co/otDf3ggpES December 12, 2025

資本軍隊：アメリカ防衛の最前線へのプライベート・エクイティの進出

https://t.co/ova5kSw6gE

民間資本が国防総省（DoD）とその主要請負業者のために歴史的に確保されてきた領域に進出すると、その波及効果は国家安全保障を支えるサプライチェーン、イノベーションサイクル、説明責任の枠組みに及ぶ。プライベート・エクイティ・ファームがこの領域に参入することは、単なる金融トレンドではない。それは米国が防衛産業基盤に資金を提供し、構築し、統治する方法を再構築するものである。

プライベート・エクイティの仕組みと重要性
プライベート・エクイティ（PE）は産業というより、支配のための金融手法である。これらの企業は年金基金、寄付基金、政府系ファンドなどの機関投資家から資金を集め、その資本を用いて、しばしば多額の借入れを通じて企業を買収または支配下に置く。目的は企業の価値を迅速に高め、数年以内に売却し、投資家に利益を還元することにある。このモデルはレバレッジ、短期的なタイムライン、そして積極的な業績目標に依存している。

この手法は、停滞した分野に集中力と規律をもたらす可能性を秘めている。PEの支持者らは、責任ある形で実施されれば、資金調達に苦労する可能性のある企業に長期資本を導き、それらの企業が拡大・近代化を図り、より多くの労働者を雇用することを可能にすると主張する。防衛関連産業においては、こうした資金流入により、中小サプライヤーが革新を起こしたり、従来の契約ルートよりも迅速に新技術を国防総省に導入したりすることが可能となる。

しかし、民間市場でPE（プライベート・エクイティ）を強力にする特徴は、国家安全保障においては弱点となり得る。負債に支えられた買収は防衛産業の財務基盤を脆弱化し、短期的な投資期間が長期的な能力への投資を阻害し、民間所有は透明性を低下させる。ストックホルム国際平和研究所は、この傾向が軍需分野における透明性確保の課題の一つに過ぎないと警告している。

カーライル・グループのような企業は、防衛・航空宇宙分野での保有資産で長年知られており、またアークライン・インベストメント・マネジメントは2024年に航空宇宙メーカーのカマンを買収し、2022年にはシグニア・エアロスペースを設立した。これらはPE（プライベート・エクイティ）が防衛エコシステムに深く入り込んでいる実態を示している。彼らの戦略は、利益をはるかに超えた利害が絡む分野で民間資本が活動することの潜在的な利益と構造的リスクの両方を浮き彫りにしている。

アメリカの急増
航空宇宙・防衛分野におけるPE（プライベート・エクイティ）およびベンチャーキャピタル投資が急増している。S&Pグローバル・マーケット・インテリジェンスによれば、2025年1月から3月中旬までのわずか3か月間で、取引額は42億7000万ドルに達し、2024年通年分とほぼ同水準となった。この資金の83％が北米に流入している。

国防総省はこの資本流入を歓迎し、民間投資が国内生産とイノベーション能力のギャップを埋める助けになると主張している。ベイン・アンド・カンパニーの報告書は、PE（プライベート・エクイティ）が「米国が投資ギャップを埋め、イノベーションを加速させ、防衛プラットフォームの費用対効果を向上させるのに役立つ」と結論づけた。投資家の意欲と政府の需要が相まって、防衛産業基盤は官民混合モデルへと変貌しつつある。

戦略的・運用上の断層線
この変革にはリスクが伴う。国防事業委員会は2025年、国防総省のサプライチェーンは通常5～6層構造であるものの「1次または2次サプライヤーを超える可視性がしばしば欠如している」と警告した。これにより、PE所有の請負業者が倒産した場合の脆弱性が残される。

実証研究がこの懸念を裏付けている。 ビジネス・アンド・ポリティクス誌の研究によれば、PE（プライベート・エクイティ）資本による防衛請負企業は、PE資本のない企業に比べ、破綻する確率が4～9％高いことが判明した。その原因は、多くの場合、債務負担と投資期間の短縮にある。国防総省にとって、単一サプライヤーの破綻は兵器システムの遅延や戦備態勢の混乱を招き、財務リスクを戦略リスクへと変える可能性がある。

イノベーションとインセンティブ構造
PEは防衛技術の革新を確実に加速させている。投資家は自律システム、衛星センサー、軍民両用人工知能ツールを開発する企業を支援している——これらは軍事と民間の両目的に活用可能な技術である。

PE投資家は短期的なリターンを求める傾向があるため、防衛企業に対し、武器生産能力の構築や維持といった困難で長期的な業務ではなく、容易で高収益な事業分野に注力するよう圧力をかける可能性がある。国防総省におけるトランスディグム社の不正事件——ある請負業者が国防総省に32ドルの部品を1,443ドルで売りつけた事例——は、利益最大化行動が公的資金の管理責任と如何に対立しうるかを示した。こうした環境にプライベート・エクイティのインセンティブを導入することは、効率性と誘惑の両方を増幅させる。

監督と説明責任
また、民間所有は、利便性以上の面で公的監視を複雑にします。ロッキード・マーティンやレイセオンなどの上場防衛主要企業は、1934 年証券取引法に基づく証券取引委員会の開示制度の対象となります。同法は、四半期および年次報告書の提出、監査済み財務諸表、役員報酬報告書、リスク開示、そしてますます重要になっている環境、社会、ガバナンス（ESG）指標の開示を義務付けています。SEC は、その「財務諸表の初心者向けガイド」で、こうした義務の一部について概要を説明しています。これらの提出書類は、EDGAR データベースを通じて一般に公開されており、議会、投資家、および一般市民が、収益源、負債水準、政府への依存度を追跡することを可能にしています。

非公開企業の所有する請負業者は、その証券が公に募集・取引されないため、こうした義務を負わない。代わりに、1933年証券法の第4条(a)(2)項や規制Dなどの免除規定に基づき私募される。これらの規定は一般市場ではなく、経験豊富な機関投資家向けに設計されている。財務諸表は、一般公開ではなく、ファンドに資金を拠出する機関投資家であるリミテッド・パートナーにのみ提供される。防衛関連資産を数百億ドル規模で運用する大手企業でさえ、ファンド構造や利益相反の開示は求められるものの、詳細なポートフォリオ企業データは不要という緩やかな報告規則の対象となる。私募ファンドのアドバイザーは1940年投資顧問法に基づきSECに登録し、手数料や利益相反を詳述したフォームADVを提出するが、これらの提出書類にはポートフォリオ企業の財務情報や運用実績データは含まれず、SECの検査報告書は機密扱いである。SEC職員自身も、情報公開法の法定プライバシー保護規定により、アドバイザー検査で収集した情報を公開できないことを認めている。

このギャップにより、防衛監視メカニズムは部分的に闇の中で機能している。請負業者が複数の買収手段やオフショア企業を通じて非公開化されている場合、国防総省も議会も、最終的に誰が企業を支配しているのか、あるいはどれほどの負債を抱えているのかを容易に特定できない。政府監査院（GAO）は繰り返し、請負業者の所有構造と財務健全性が業務遂行リスクに直接影響すると警告している。特に高レバレッジ状態では、生産・配備サイクル中の債務不履行リスクが高まる。またGAOは、連邦契約における不透明な所有構造が不正と腐敗の重大なリスクを生むと指摘している。

政策立案者にとって、この問題は憲法上の問題であると同時に実務上の問題でもある。合衆国憲法第1条は議会に「共通の防衛のための措置を講じる」権限を付与しているが、その権限は実際に兵器を製造する組織に対する可視性を前提としている。防衛関連企業が不透明な私募ファンドの中に埋もれている場合、監視の連鎖は有権者からさらに一歩遠ざかり、SEC（証券取引委員会）自身も公に開示できない財務報告の機密の世界に一歩近づくことになる。

グローバルな次元
米国がこの変化の中心であり続ける一方で、防衛分野への民間投資は世界的に広がっている。欧州では、政府による再軍備と安全保障予算の増加が、かつて兵器分野を避けていたプライベート・エクイティ企業を引き寄せている。ベルリンで開催されたSuperReturnカンファレンスからの報告によれば、政府が軍事支出を拡大する中、投資家が欧州の防衛分野をますます標的にしているとされる。プライベート・キャピタル・ソリューションズのアナリストは、この投資が伝統的な兵器メーカーに限定されない点を指摘する。人工知能、ドローン技術、民間警備サービスなど関連分野にも拡大している。これらは「デュアルユース技術」と呼ばれることもあり、民間と軍事の両目的に活用可能なツールやシステムを意味する。一方で、民間投資家への依存度が高まりすぎると、防衛産業に対する政府の監督や国家統制が弱まる恐れがある。この傾向がNATOとその同盟国全体に広がる中、各国は民間資金が自国の安全保障を強化するのか、それとも防衛手段の支配権が誰にあるのかを見極めにくくするだけなのかを判断せざるを得なくなるだろう。

利益と公共目的の整合
プライベート・エクイティは防衛分野に活力と資本をもたらし、民主主義の武器庫を強化する可能性がある。しかし同時に、長期的な信頼と国家的使命に基づく分野に、高レバレッジ・短期撤退・不透明性という論理を持ち込む。究極の試金石は、共和国の安全保障がウォール街の収益サイクルと共存し得るか否かである。ガバナンスが賢明に適応すれば、民間資本は戦備態勢を強化し得る。さもなければ、国防は永続的な強さではなく四半期ごとの利益のために最適化されるかもしれない。 December 12, 2025