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对比学习用「同标的增强视图=正对、不同标的=负对」把股票压成可迁移表征。但负样本怎么选，决定模型学到的是噪声还是真信号。本文用 numpy 从零复现四类负采样：难负例（高相似、确属异板块）把 InfoNCE 损失压到 0.355、下游分类 1.000；错标签负例（没剔除同板块）损失飙到 7.28、准确率掉到 0.276；随机负例易满足却学最浅。并做难负比例消融：纯难负反而不如适度混入——倒 U 形态。附完整 Python 与四张真实计算图。