多周期评分

多周期评分将一个交易信号或内幕行为模式分解为不同时间区间的预测能力组成部分。该方法并非赋予单一标量分数，而是分别计算各周期的阿尔法衰减轨迹、信号持续性指标和命中率，并通过加权平均或集成方法进行组合。此举既捕捉微观结构短暂优势，也涵盖由内幕交易引发的慢速基本面或行为异常。

在内幕交易检测与合规框架中，多周期评分尤为重要，因为内幕交易在不同持有期假设下常表现出不同的预测特征。例如，Form 4申报可能预示短周期强劲的短线回补风险，中周期适度的板块动量，以及长周期较弱的基本面再配置。通过根据市场影响衰减函数和历史优势半衰期对各周期加权，量化平台能够减少误报，更好地校准仓位规模和监控强度。