日历效应历史复盘记录模板

日历效应是指特定日期或月份在历史数据中呈现出的收益特征，例如某些月份的平均涨跌幅、某些星期几的波动规律等。它属于对已发生行情的统计归纳，不构成对未来走势的判断。在进行历史复盘时，建立一套标准化的记录模板，有助于保持数据可比、减少主观偏差。以下模板仅用于记录已发生事实，不涉及任何预测或推荐。

（1）基础字段。每条记录应包含：统计标的（如某宽基指数，以官方公开代码为准）、统计区间（起止日期，精确到交易日）、样本数量（该区间内符合条件的交易日总数）、统计频率（日度、周度、月度或特定日期窗口）。若涉及多个市场，需分别记录，不可混用。

（2）收益字段。对每个统计单元，记录以下已实现数值：区间收益率（以官方收盘价计算，通常采用简单收益率或对数收益率，需注明口径）、平均收益率、收益率中位数、标准差、最大值、最小值、上涨次数与下跌次数。所有数值应来自公开历史行情，不编造、不估算。

（3）频率与分组。常见分组方式包括：按月份分组（1月至12月）、按星期分组（周一至周五）、按特定日期分组（如每月最后交易日、每季度末、长假前后首个交易日）。每组应单独列出样本数，样本过少时（例如少于5个观测）需在备注中说明，避免过度解读。

（4）异常标注方式。对已发生数据中的极端值或特殊事件，采用统一标注：用“*”标记单日涨跌幅超过历史均值±2倍标准差的记录；用“#”标记因休市、临时停牌、规则变更等导致数据缺失或口径变化的记录；用“†”标记统计区间内发生重大公开事件（如政策发布、指数编制规则调整）的日期。所有标注需在文末附注中说明具体原因，仅陈述事实，不评价影响。

（5）记录格式示例。每行一条，按时间顺序排列：

2020-01，标的：某宽基指数，样本数：20，平均收益率：X%，中位数：Y%，标准差：Z%，上涨次数：A，下跌次数：B，备注：无

2020-02，标的：某宽基指数，样本数：19，平均收益率：X%，中位数：Y%，标准差：Z%，上涨次数：A，下跌次数：B，备注：*（某日极端值）

2020-03，标的：某宽基指数，样本数：22，平均收益率：X%，中位数：Y%，标准差：Z%，上涨次数：A，下跌次数：B，备注：#（因休市调整）

（6）使用原则。模板只记录已发生事实，不添加“预期”“可能”“值得关注”等主观判断。统计结果受样本区间、市场结构变化、规则调整等因素影响，不同区间可能得出不同特征，因此任何历史统计都不应被直接外推。若需比较不同年份或不同标的，应保持字段口径一致，并在备注中说明差异。所有数据以官方交易规则和公开行情为准，不确定时以官方规则为准。