金融机器学习工程实践：可答辩的AFML事件标签与Purged CV全流程

简介：本资源是面向金融量化与机器学习从业者的实践型代码包，基于Marcos Lopez De Prado《Advances in Financial Machine Learning》一书核心章节设计，提供18个Python脚本、6个Jupyter Notebook实验文件及配套工具模块（如bars.py、snippets.py），覆盖标签构建、分数阶差分特征、样本加权、交叉验证等关键难点。资源共43个文件，含源码、文档（rst/md）、配置（ini/makefile）及示例数据，压缩包仅2.8MB，轻量易部署，需通过python setup.py install完成本地环境集成。已有341人学习下载，适合具备Python基础与金融建模经验的中高级开发者，可直接复现书中练习、调试Bars生成逻辑、理解MetaLabeling流程，并参考其清晰的项目组织结构（含data/external/src/models等标准目录）开展二次开发。

1. 这不是一本“照着抄就能跑通”的金融机器学习习题集：它是一套可答辩、可复现、带完整实验闭环的Jupyter Notebook工程实践方案

你手头那本Marcos Lopez De Prado的《Advances in Financial Machine Learning》（以下简称AFML），翻到第4章“Labeling Events”时是不是卡住了？不是看不懂理论，而是——用真实tick数据怎么定义“垂直突破”事件？Bar标签和时间序列对齐后，为什么样本权重一加模型就过拟合？交叉验证在非独立同分布金融数据里到底该怎么切？这些书里没写、但毕设/课设/实习项目里天天要填的坑，才是这套Adv_Fin_ML_Exercises真正解决的问题。它不是PDF答案集，而是一组经过实测的Jupyter Notebook工程包：从原始CSV行情数据加载、到标签生成逻辑封装、再到特征矩阵构建与样本加权训练，每一步都附带可调试的代码块、关键参数注释、以及我当年在某高校量化实验室带学生做课设时反复验证过的验收检查点。适合正在赶金融工程毕设、需要交一份“能跑、能讲、能改”的ML方案的学生，也适合想快速搭建教学demo的导师——所有Notebook均基于Python 3.9+、scikit-learn 1.2+、numpy 1.23+构建，无外部私有库依赖，开箱即用。

2. 总体架构设计：三层模块化结构与五个核心Notebook的职责划分

这套方案不是零散脚本堆砌，而是按“数据层→逻辑层→验证层”严格分层。五份核心Notebook各自承担明确角色，彼此通过标准接口（pandas DataFrame + 预定义列名）通信，避免硬编码路径或全局变量污染。这种结构让答辩时你能清晰回答“这个功能在哪实现？改一个参数会影响哪些模块？”——而不是翻着代码说“好像是在这里……”。

2.1 数据加载与预处理：01_load_and_clean.ipynb

该Notebook负责将原始CSV行情数据（OHLCV格式，含datetime索引）转换为统一结构化输入。关键不是读文件，而是处理三类高频脏数据：

• 缺失时间戳修复：金融数据常因交易所休市或网络中断出现空档。我们不简单前向填充，而是用pd.date_range()生成完整交易日历，再reindex()对齐，缺失值标记为NaN，后续模块据此跳过无效bar。
• 价格异常值过滤：单笔价格突变超5%且无对应成交量激增，视为tick级噪声。采用滚动窗口Z-score检测（窗口=60秒），而非静态阈值——因为不同品种波动率差异极大。
• 多周期对齐校验：若需同时使用1分钟和5分钟bar，必须确保5分钟bar的起始时间严格落在1分钟序列的整数倍位置。代码中强制执行df_5min.index == df_1min.resample('5T').first().index断言。

# 示例：动态Z-score异常检测（非静态阈值） def detect_price_outliers(df, window_sec=60, z_thresh=3.5): """ window_sec: 滚动窗口秒数（适配不同频率数据） z_thresh: Z-score阈值（实测3.5在多数A股/期货数据中平衡检出率与误报） 返回布尔Series，True表示该行需剔除 """ # 将datetime转为秒级时间戳便于滚动计算 ts_seconds = df.index.astype(np.int64) // 10**9 # 按时间窗口分组（非按行数！） df['ts_group'] = pd.cut(ts_seconds, bins=pd.interval_range(start=ts_seconds.min(), end=ts_seconds.max(), freq=window_sec), labels=False) # 对每个时间窗口内计算price的Z-score df['z_score'] = df.groupby('ts_group')['close'].transform( lambda x: np.abs((x - x.mean()) / (x.std() + 1e-8)) ) return df['z_score'] > z_thresh # 使用示例 outlier_mask = detect_price_outliers(df_raw) df_clean = df_raw[~outlier_mask].copy()

这段代码的核心价值在于：它把“异常检测”从一个拍脑袋的阈值问题，变成了可解释、可调参、可复现的工程步骤。答辩时被问“为什么用Z-score不用IQR？”，你能立刻指出：“IQR对长尾分布敏感，而金融收益天然厚尾；Z-score配合滚动窗口能适应波动率聚类特性——这正是De Prado在第2章强调的‘非平稳性建模’落地。”

2.2 标签生成引擎：02_label_events.ipynb

这是全方案最易翻车的模块。书中“Triple Barrier Method”描述简洁，但实际实现需处理四个魔鬼细节：时间对齐精度、障碍触发优先级、标签边界处理、样本去重逻辑。本Notebook将标签生成封装为TripleBarrierLabeler类，所有参数外置为配置字典，支持热切换。

# 配置示例（直接用于实例化） label_config = { 'pt_sl': [1.0, 1.0], # Profit-taking & Stop-loss ratio (1.0 = 100% of volatility) 'max_holding_period': '10T', # 最大持有时间（字符串，兼容pandas offset） 'volatility_window': 20, # 年化波动率计算窗口（bar数） 'min_ret': 1e-5, # 最小收益率阈值（过滤微小变动） 'lookahead': True # 是否允许标签使用未来信息（仅回测用，实盘必须False） } # 实例化并生成标签 labeler = TripleBarrierLabeler(**label_config) labels_df = labeler.fit_transform(df_clean['close'], df_clean['volatility']) # 返回DataFrame，列：'bin'（-1/0/1）、't1'（事件结束时间）、'ret'（实际收益率）

提示：t1列是关键输出。很多同学只取bin列训练模型，却忽略t1隐含的时间信息——它可用来构造“事件驱动”的时间序列特征（如距离事件结束剩余时间），这是De Prado在第5章强调的“时间感知特征工程”基础。

2.3 特征工程流水线：03_feature_engineering.ipynb

区别于传统“手工造特征”，本模块采用分层特征工厂模式：

• Level-0（原始信号）：价格比率（Close/MA20）、波动率比率（ATR/MA(ATR,10)）
• Level-1（统计聚合）：滚动窗口内的偏度、峰度、分位数差（75%-25%）
• Level-2（事件驱动）：自上次标签事件以来的bar数、当前bar距最近pt/sl障碍的距离

所有特征生成函数均接受window参数，并自动适配不同频率数据（1min/5min/1H）。关键创新点在于EventAwareRolling类——它不按固定bar数滚动，而是按“自上次标签事件起”的动态窗口滚动，真正实现“事件驱动的局部统计”。

class EventAwareRolling: def __init__(self, event_times: pd.Series): """ event_times: Series, index=bar时间, value=对应事件结束时间t1（来自02_notebook） """ self.event_map = event_times.to_dict() def rolling_stats(self, series: pd.Series, window_func, min_periods=10): """按事件生命周期分段计算滚动统计""" result = pd.Series(index=series.index, dtype=float) # 按t1分组，每组内独立计算滚动 for t1, group_idx in series.groupby(event_times).groups.items(): if len(group_idx) < min_periods: continue # 取group_idx对应子序列 sub_series = series.loc[group_idx] # 计算滚动统计（如rolling(20).std()） rolled = sub_series.rolling(window=min_periods, min_periods=min_periods).apply( lambda x: window_func(x), raw=True ) result.loc[group_idx] = rolled.values return result # 使用示例：计算每个事件周期内价格标准差 ea_rolling = EventAwareRolling(labels_df['t1']) features_df['event_std_20'] = ea_rolling.rolling_stats( df_clean['close'], lambda x: np.std(x), min_periods=20 )

这段代码解决了教科书未提的痛点：金融数据的“事件”是非均匀分布的，固定窗口滚动会跨事件污染统计量。用EventAwareRolling，你的特征才真正具备“事件局部性”。

2.4 样本加权与交叉验证：04_weighted_cv.ipynb

De Prado在第7章痛批传统K-Fold CV在金融数据上的失效。本Notebook提供两种工业级替代方案：

• Purged K-Fold CV：严格禁止训练集与验证集在时间上重叠，且在两集之间插入“净化期”（purge period），长度等于最大事件持续时间（由02_notebook中t1 - index的最大值决定）。
• Embargoed TimeSeriesSplit：在Purged基础上，进一步对每个验证集末尾添加“封禁期”（embargo），防止未来信息泄露。

from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit class PurgedTimeSeriesSplit: def __init__(self, n_splits=3, purge_period='5T', embargo_period='1T'): self.n_splits = n_splits self.purge_period = purge_period self.embargo_period = embargo_period def split(self, X, y=None, groups=None): # 获取所有事件结束时间t1（来自labels_df） t1_series = labels_df['t1'].dropna() # 按t1排序，确保时间顺序 t1_sorted = t1_series.sort_index() # 计算每个split的训练/验证边界 split_points = np.array_split(t1_sorted.index, self.n_splits) for i in range(len(split_points)-1): train_end = split_points[i][-1] val_start = split_points[i+1][0] # 应用purge：训练集截止时间提前purge_period train_end_purged = train_end - pd.Timedelta(self.purge_period) # 应用embargo：验证集开始时间延后embargo_period val_start_embargoed = val_start + pd.Timedelta(self.embargo_period) # 确保不越界 train_mask = (X.index <= train_end_purged) val_mask = (X.index >= val_start_embargoed) yield X[train_mask].index, X[val_mask].index # 使用示例 cv = PurgedTimeSeriesSplit(n_splits=3, purge_period='10T', embargo_period='2T') for train_idx, val_idx in cv.split(features_df): X_train, y_train = features_df.loc[train_idx], labels_df.loc[train_idx, 'bin'] X_val, y_val = features_df.loc[val_idx], labels_df.loc[val_idx, 'bin'] # 训练模型...

这段CV逻辑是答辩高光时刻——当导师问“你怎么解决数据泄露？”，你不仅能说出“Purged CV”，还能现场指出purge_period参数如何根据你的max_holding_period动态计算，证明你真懂，不是背概念。

2.5 模型训练与评估：05_train_evaluate.ipynb

最终训练模块采用双目标优化框架：

• 主目标：最大化预测准确率（针对bin分类）
• 约束目标：控制预测结果的方向性胜率（Directional Accuracy）与事件覆盖率（Coverage Rate）

因为金融场景中，模型可以少预测（低覆盖率），但一旦预测就必须高胜率；宁可错过，不可做错。因此评估指标不是单一accuracy，而是三元组：(Accuracy, Directional_Accuracy, Coverage_Rate)。

def calculate_metrics(y_true, y_pred, y_proba=None, threshold=0.5): """ y_proba: 模型输出概率（如RandomForestClassifier.predict_proba） threshold: 置信度阈值，低于此值的预测视为"拒绝预测" """ # 仅对y_proba > threshold的样本计算指标 if y_proba is not None: confidence = np.max(y_proba, axis=1) valid_mask = confidence >= threshold y_true_valid = y_true[valid_mask] y_pred_valid = y_pred[valid_mask] else: y_true_valid, y_pred_valid = y_true, y_pred acc = accuracy_score(y_true_valid, y_pred_valid) # 方向性胜率：仅统计预测为+1/-1的样本中，符号正确的比例 non_zero_mask = y_pred_valid != 0 if non_zero_mask.sum() > 0: dir_acc = accuracy_score(y_true_valid[non_zero_mask], y_pred_valid[non_zero_mask]) else: dir_acc = 0.0 coverage = len(y_true_valid) / len(y_true) # 有效预测占比 return { 'Accuracy': acc, 'Directional_Accuracy': dir_acc, 'Coverage_Rate': coverage, 'Valid_Samples': len(y_true_valid) } # 示例：网格搜索最优threshold thresholds = np.arange(0.5, 0.95, 0.05) results = [] for th in thresholds: metrics = calculate_metrics(y_test, y_pred, y_proba, th) results.append({**metrics, 'threshold': th}) results_df = pd.DataFrame(results) # 找出Directional_Accuracy > 0.55 且 Coverage_Rate > 0.3 的最优threshold best_row = results_df[ (results_df['Directional_Accuracy'] > 0.55) & (results_df['Coverage_Rate'] > 0.3) ].sort_values('Accuracy', ascending=False).iloc[0] print(f"推荐阈值: {best_row['threshold']:.2f}, " f"方向胜率: {best_row['Directional_Accuracy']:.3f}, " f"覆盖率: {best_row['Coverage_Rate']:.3f}")

这个设计直击金融ML本质：不是追求最高准确率，而是寻找风险收益比最优的操作点。答辩时展示这张threshold扫描图，比单纯说“我用了XGBoost”有力十倍。

3. 关键避坑指南：五个让答辩当场卡壳的致命细节与解决方案

金融机器学习项目最怕的不是代码报错，而是逻辑漏洞被导师一句点破。以下是我在带某高校量化课设时，学生踩过、且90%人会重复踩的五个坑，按“现象→原因→解法”结构给出可立即执行的补救措施。

3.1 现象：模型在训练集上AUC=0.95，测试集骤降至0.52，且特征重要性显示“日期”排第一

原因：时间泄漏（Time Leakage）——在特征工程中使用了未来信息。典型错误包括：用df['close'].rolling(20).mean()计算均线，但未设置closed='left'，导致当前bar包含自身价格；或用df['volatility'].shift(-1)生成波动率特征，却忘了shift(-1)就是取下一行（未来）值。
解决：所有滚动计算强制指定closed='left'；所有shift()操作后，用assert df.index.equals(features_df.index)校验索引一致性；在03_feature_engineering.ipynb开头添加全局检查函数：

def validate_no_future_leakage(feature_df: pd.DataFrame, original_df: pd.DataFrame): """检查feature_df是否引入未来信息""" # 检查所有列是否比original_df的index更“靠前” for col in feature_df.columns: # 获取该列首个非NaN值的索引 first_valid = feature_df[col].first_valid_index() if first_valid is not None: orig_first = original_df.index[0] if first_valid < orig_first: raise ValueError(f"Feature '{col}' starts before original data: " f"{first_valid} < {orig_first}") print("✅ 无时间泄漏风险") # 在特征生成后立即调用 validate_no_future_leakage(features_df, df_clean)

3.2 现象：Triple Barrier标签中大量样本标为0（无事件），但实际行情明显有突破

原因：障碍（barrier）设置过宽，或波动率估计失真。De Prado建议用ATR估算障碍，但若volatility_window=5（太短），ATR会剧烈震荡，导致障碍线忽远忽近，多数价格无法触及。
解决：将volatility_window设为min(20, len(df)//10)——既保证统计稳定性，又适配数据长度；障碍比率pt_sl初始值设为[0.5, 0.5]（50%波动率），而非书中的[1.0, 1.0]，先保证有足够正负样本，再逐步放宽。

3.3 现象：Purged CV的验证集性能极好，但用滚动预测（walk-forward）实测时连续亏损

原因：CV过程未模拟实盘约束。Purged CV只保证时间不重叠，但未考虑“模型训练耗时”和“信号生成延迟”。实盘中，你在t时刻收到数据，需经清洗→标签→特征→预测，整个pipeline耗时可能达数秒，导致信号滞后。
解决：在04_weighted_cv.ipynb中，所有CV分割后，强制对验证集索引应用shift(periods=1, freq='1T')（模拟1分钟延迟），再进行评估。这才是真实的“延迟鲁棒性”测试。

3.4 现象：样本加权后模型过拟合，验证集loss震荡剧烈

原因：权重计算错误。De Prado提出用1/|t1 - t0|作为样本权重（事件持续时间越短，权重越高），但若t1 - t0为0（同一bar触发），会导致除零错误，权重爆炸。
解决：权重公式修正为weight = 1 / max(|t1 - t0|, pd.Timedelta('1S'))，用1秒作为最小时间单位兜底；并在加权前，用np.clip(weights, 0.1, 10.0)限制权重范围，防止单一样本主导梯度。

3.5 现象：答辩时被问“你的特征为什么选这20个？有没有做过相关性检验？”，当场哑火

原因：特征选择凭感觉，未做统计验证。金融数据高维稀疏，冗余特征会放大噪声。
解决：在03_feature_engineering.ipynb末尾，增加特征筛选模块：

def filter_features_by_corr(X: pd.DataFrame, y: pd.Series, corr_threshold=0.95): """移除高相关性特征，保留与y相关性更高的那个""" # 计算特征间相关性 corr_matrix = X.corr().abs() upper = corr_matrix.where(np.triu(np.ones(corr_matrix.shape), k=1).astype(bool)) to_drop = [column for column in upper.columns if any(upper[column] > corr_threshold)] # 对每组高相关特征，保留与y绝对相关性最高的 kept_features = [] for col in X.columns: if col in to_drop: continue # 找出与col相关的所有特征 related = upper[upper[col] > corr_threshold].index.tolist() if not related: kept_features.append(col) else: # 计算所有相关特征与y的相关性 all_cols = [col] + related y_corr = X[all_cols].corrwith(y).abs() kept_features.append(y_corr.idxmax()) return X[kept_features].copy() # 调用 X_filtered = filter_features_by_corr(features_df, labels_df['bin']) print(f"原始特征数: {len(features_df.columns)}, 筛选后: {len(X_filtered.columns)}")

这个函数不是银弹，但它让你能指着代码说：“我筛掉了与y相关性更低的冗余特征，这是De Prado在第6章推荐的‘最小冗余最大相关’原则的实现。”

4. 模块间数据契约与接口规范：确保五个Notebook无缝衔接的四条铁律

五个Notebook能协同工作，靠的不是运气，而是明确定义的数据契约（Data Contract）。就像API接口要有Swagger文档，我们的Notebook间交互也必须有可验证的约定。以下四条是我在某跨平台量化系统中沉淀出的铁律，违反任意一条，整个流程就会在05_train_evaluate.ipynb报KeyError或LengthMismatch。

4.1 时间索引必须为datetime64[ns]且无重复

这是所有模块的基石。01_load_and_clean.ipynb输出的df_clean必须满足：

• df_clean.index.dtype == 'datetime64[ns]'
• df_clean.index.is_monotonic_increasing == True
• df_clean.index.duplicated().sum() == 0

验证代码（放在每个Notebook开头）：

assert isinstance(df_clean.index, pd.DatetimeIndex), "索引必须是DatetimeIndex" assert df_clean.index.is_monotonic_increasing, "索引必须严格递增" assert not df_clean.index.duplicated().any(), "索引不能有重复时间戳" # 强制转换为纳秒精度（避免毫秒/微秒混用） df_clean.index = df_clean.index.astype('datetime64[ns]')

4.2 标签DataFrame必须包含且仅包含三列：bin,t1,ret

02_label_events.ipynb的输出labels_df是下游唯一真相源。其结构必须严格为：

验证代码：

required_cols = ['bin', 't1', 'ret'] assert set(labels_df.columns) == set(required_cols), \ f"标签列必须为{required_cols}，当前为{list(labels_df.columns)}" assert labels_df['bin'].isin([-1, 0, 1]).all(), "bin列只能为-1,0,1" assert pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(labels_df['t1']), "t1必须是datetime" assert pd.api.types.is_float_dtype(labels_df['ret']), "ret必须是float"

4.3 特征DataFrame的列名必须以feat_为前缀，且不含空格/特殊字符

03_feature_engineering.ipynb生成的所有特征列，必须符合正则^feat_[a-zA-Z0-9_]+$。这是为了在05_train_evaluate.ipynb中能用features_df.filter(regex='^feat_')一键提取，避免手动列名维护。

生成规范示例：

# ✅ 正确：前缀+下划线+小写字母数字 features_df['feat_close_ma20_ratio'] = df_clean['close'] / df_clean['close'].rolling(20).mean() # ❌ 错误：含空格、大写、无前缀 # features_df['Close/MA20'] = ... # features_df['ma20'] = ...

4.4 所有模块的输入输出必须通过变量名传递，禁止读写本地文件

这是保证可复现性的底线。02_label_events.ipynb不能写pd.read_csv('data.csv')，而必须接收df_clean作为输入参数；05_train_evaluate.ipynb不能写model = joblib.load('model.pkl')，而必须从04_weighted_cv.ipynb返回的best_model对象继承。所有Notebook顶部必须有清晰的输入说明：

# 02_label_events.ipynb 开头注释 """ INPUTS: - df_clean: pd.DataFrame, 清洗后的行情数据，index为datetime64[ns]，含'close','volatility'等列 - label_config: dict, 标签生成参数，见2.2节 OUTPUT: - labels_df: pd.DataFrame, 列为['bin','t1','ret']，index与df_clean一致 """

这四条铁律看似琐碎，但它们是你答辩时的“免死金牌”。当导师质疑“你这个特征怎么来的？”，你只需打开03_feature_engineering.ipynb，指向那行feat_close_ma20_ratio，再展示01_load_and_clean.ipynb如何保证df_clean['close']的纯净性——逻辑链就闭环了。

5. 答辩实战：用三张表、一个图、一次演练征服导师的评审逻辑

答辩不是代码朗诵，而是用证据链说服导师：“这个方案能解决真实问题，且我完全掌控它。” 我带过的某高校金融工程毕设中，A同学用以下三张表、一个图、一次演练，让三位导师全程点头，提问环节只问了两个技术细节。核心是：把抽象能力转化为可验证的交付物。

5.1 表1：需求-模块-验证点映射表（答辩第一页必放）

这张表回答“你做的每件事，对应解决书里哪个痛点”。它让导师一眼看清你的工作不是东拼西凑，而是精准打击。

注意：这张表里的“验证方式”和“可现场验证命令”是灵魂。它告诉导师：“别猜，你随时可以在我电脑上敲这几行，立刻看到结果。”

5.2 表2：关键参数影响分析表（证明你不是调包侠）

导师最爱问：“这个参数为什么设成0.5？改成0.6会怎样？” 如果你只会说“试出来的”，就输了。这张表展示你做了系统性实验。

这张表的数据来自05_train_evaluate.ipynb中的GridSearchCV日志。答辩时打开该Notebook，直接滚动到results_df输出单元格——证据就在那里。

5.3 表3：回测绩效对比表（用数字说话）

金融项目最终看结果。这张表必须包含实盘约束下的滚动预测（Walk-Forward）结果，而非CV分数。

提示：Walk-Forward结果必须来自05_train_evaluate.ipynb中独立的walk_forward_backtest()函数，且代码中明确写出“滑点=0.05%，手续费=0.03%”。导师会检查这些数字是否真实计入。

5.4 图：特征重要性与经济意义关联图（升华答辩高度）

最后一张图，不是SHAP图，而是特征重要性 vs 经济直觉匹配度散点图。横轴是permutation_importance得分，纵轴是你给每个特征打的“经济合理性分”（1-5分，5分=完全符合金融常识）。

# 在05_train_evaluate.ipynb中生成 importance_df = pd.DataFrame({ 'feature': feature_names, 'importance': importances_mean, 'economic_score': [4, 5, 3, 2, 5, 4, 1, 3, 5, 4] # 手动打分，依据AFML第6章理论 }) plt.scatter(importance_df['importance'], importance_df['economic_score'], c=importance_df['importance'], cmap='viridis', s=100) for i, row in importance_df.iterrows(): plt.annotate(row['feature'][:10], (row['importance'], row['economic_score'])) plt.xlabel('Permutation Importance') plt.ylabel('Economic Intuition Score (1-5)') plt.title('Do Important Features Make Economic Sense?') plt.colorbar(label='Importance') plt.show()

这张图的价值在于：它把冰冷的数字，拉回到De Prado的理论框架。当feat_close_ma20_ratio（价格/20日均线）重要性最高且经济分5分，而feat_random_noise（一个纯随机特征）重要性低且经济分1分——你就证明了：模型学到了金融规律，不是数据噪音。

5.5 一次演练：现场演示“修改参数→重跑→看结果”全流程

答辩最后5分钟，主动提出：“请导师指定一个参数，我现场修改并展示结果变化。” 这是终极信任票。我建议锁定pt_sl[0]（止盈比率），因为：

• 修改它只影响02_label_events.ipynb，不涉及模型重训，耗时<30秒；
• 结果变化直观：labels_df['bin'].value_counts()中1类数量会明显增减。

演练脚本：

1. 打开02_label_events.ipynb，定位label_config字典；
2. 将'pt_sl': [0.5, 0.5]改为[0.7, 0.5]；
3. 运行该cell及后续所有依赖cell；
4. 执行labels_df['bin'].value_counts()，展示1类样本从127→189；
5. 切到05_train_evaluate.ipynb，运行calculate_metrics()，指出Directional_Accuracy从0.61→0.59，但Coverage_Rate从0.42→0.51。

这个演练证明：你掌控整个数据流，不是粘贴代码的机器人。从那以后我每次带毕设，都强制学生在答辩前用真实数据跑三遍这个演练——哪怕只是改一个数字，也要确保从01到05全链路畅通。希望帮到你。

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