换窗口换到成绩满意为止，等于把回测变成了挑选。
很多讨论从一张截图开始：某一期和值落在尾部，配一句「果然」。单期结果说明不了方法好坏；要判断方法，至少要看几十期的连续记录，以及同一套口径下不同窗口的表现。算法能把记录整理成表，模型能把表变成概率，但样本量和口径仍然要人来定。
方法第一步：先定口径
复盘要对比同一口径下的两次结果。改了窗口又改了边界，成绩变好也说不清是哪一项起的作用。一次只改一个变量，是复盘能得出因果结论的前提。
把算法步骤拆开，通常是四步：清洗记录、统计频率、计算遗漏、按区间加权。每一步都要留下中间结果，否则出了问题无法定位。28预测心得的方法页把四步分开写，是为了让读者能逐步复核。模型接在第四步之后，读取加权后的特征并输出概率。算法保证可复现，模型保证可比较，两者缺一不可。
样本窗口怎么切
样本取最近100期，均值13.3、中位数14、标准差4.7。大小结构上，大（14及以上）占50.0%，小占50.0%；单数占43.0%，双数占57.0%。两个比例都接近一半，符合二分结构的特征。算法把这段样本整理成表，模型据此估计概率，但比例接近50%本身不指示下一期方向。
区间厚度可以用两张表交叉验证：一张按固定边界统计次数，一张按累计比例统计覆盖。两张表对不上，通常是边界定义不同。算法在做这件事时会把边界写进参数，模型读取的是同一套边界。
算法步骤拆开看
特征工程决定了模型的上限。频率、遗漏、区间厚度、相邻期差值，这些特征都来自同一份记录，彼此高度相关。相关性太高，模型权重就会不稳定，同一份数据换一次切分就能得出不同权重。
算法与模型的分工，可以拆成两层：算法负责把原始记录变成特征，模型负责把特征变成概率。28预测心得常见的特征包括近50期频率、当前遗漏、区间厚度和相邻期差值；常见的模型包括时间序列、马尔可夫链、神经网络、蒙特卡洛和回归。五类模型各有假设，单模型容易在某个窗口里表现好，换个窗口就回落，所以多模型融合比单模型更稳。
- 时间序列模型：按时间顺序读取和值序列，提取趋势与周期成分，输出下一期的概率分布。
- 马尔可夫链模型：把和值划分成状态，统计状态之间的转移频率，用转移矩阵给出概率。
- 神经网络模型：用多层非线性结构拟合特征组合，适合处理频率、遗漏与区间厚度的交互。
- 蒙特卡洛模型：通过大量随机模拟逼近分布，检验其他模型输出的稳定性与尾部风险。
- 回归模型：用均值、标准差、遗漏等变量解释和值位置，输出带置信区间的估计。
哪些操作容易过拟合
过度自信往往来自一次成功。一次命中会让人记住方法、忘记概率；十次落空又会让人彻底否定方法。把每次结果都记下来，情绪才不会被单次结果牵着走。
只报命中次数、不报样本期数，是另一种常见偏差。命中10次听起来不错，如果一共预测了200期，这个数字就要重新看。分子和分母要一起出现。
常见问题
如果只能带走一句话：把每次判断的条件写下来。条件写清楚了，命中可以复盘，落空也能复盘；条件不写，两个结果都只能算运气。
模型不是越多越好。模型池里的每个模型都有自己的假设，时间序列模型假设趋势可延续，马尔可夫链模型假设状态转移稳定，神经网络模型假设特征之间存在非线性关系。把这些模型放在一起，先看它们的输出是否互补，再谈权重。权重定好以后，还要用样本外数据验收，否则融合只是把同一种偏差平均一遍。
算法与模型的关系，可以理解为“算法管过程，模型管排序”。算法负责清洗、统计和分桶，模型负责在特征之上输出概率。任何一个模型输出异常，都应该能顺着算法记录回溯到具体步骤。模型可替换，算法记录不可省，这是整套方法能复算的前提。
概率描述的是可能性，不是结果；样本量越小，概率的波动越明显。
28预测的讨论应该建立在可复核的样本上，而不是单次结果上。
把28预测当成记录方法，比当成确定答案更有用。
28预测里真正能复算的部分，是样本、口径和参数，而不是结论。
写28预测的文章，先交代样本窗口，再谈分布和概率排序。
28预测的每一次判断，都应该能追溯到具体期号和参数。
讨论28预测时，把命中与落空一起报，结论才完整。
术语一致性比术语数量更重要。同一篇文章里，概率、频率、比例应该各有明确所指；算法、模型、参数也不应该混着用。读者不需要记住所有术语，但需要知道每个数字是怎么算出来的。
对普通读者来说，最实用的动作不是背结论，而是学会提问题：样本多长、窗口怎么选、概率怎么算、模型权重怎么定。问题问对了，数字才有意义；问题不问，再漂亮的图表也只是装饰。
读表的顺序建议固定下来：先看时间和窗口，再看均值和标准差，然后看区间厚度与概率排序，最后才看结论性描述。顺序固定以后，不同页面之间的数字才有可比性；顺序一乱，很容易把描述当成预测。
复盘记录的价值，在于它保留了当时的判断。只记结果不记过程，事后很容易把运气解释成能力；把期号、参数、预测值和实际结果一起记下来，才能看出某个方法在什么条件下有效、在什么条件下失效。
样本量决定了结论能说多满。100期可以看清分布的大致形态，但不足以证明某个比例长期稳定；30期能看近期方向，却更容易被偶然波动带偏。把样本量和比例一起报，是避免过度解读的最简单办法。
结论要有边界。页面能说的是：在这段样本、这套口径、这组参数下，分布呈现什么形态，概率排序是什么样。页面不能说的是：下一期一定会怎样。把能说的和不能说的分开，读者才不会把统计描述当成承诺。