标签： #概念漂移

因子 IC 突然塌了、波动率悄无声息地翻倍了——这些「数据在哪一步变了」的问题，朴素的两段 t 检验只能回答「变没变」，答不出「在哪一刻」。本文用贝叶斯框架把变点（changepoint）建模成随机变量，给出它的后验分布：在我们合成的两段均值+一段方差突变序列上，精确把均值断点定位在 t=121（真值 120，偏差仅 1 步），检测率上限 0.87 远超朴素 t 检验的 0.47。附完整 Python 与五类真实陷阱（高阶）。

因子不会永远有效。β 悄悄衰减、IC 逐月下台阶时，你的组合正在被一个看不见的概念漂移（concept drift）蚕食。本文用一个可控合成实验，把概念漂移和协变量漂移拆开讲清：性能监控（IC 类）才能抓概念漂移，分布监控（PSI/KL）只能抓协变量漂移；并对比 Shewhart / CUSUM / EWMA 四类检测器的真实延迟与误报率，给出一套能早几周救回组合的双轨预警方案（高阶）。