趋势扫描标注 Trend Scanning：用滚动回归 t 值给样本贴上趋势标签
监督学习做量化最脏的活是打标签：固定视野法『20 天后涨了标 +1』把标签质量绑死在拍脑袋的 h 上，震荡段标签高频翻转（实测 0.121 次/天）。Trend Scanning 改问『哪个尺度上趋势最显著』：多窗口滚动 OLS 取 |t| 最大者，符号定方向、大小定置信度。教科书没写的坑：对价格水平跑 OLS 残差高度自相关，t 值极度膨胀——随机游走上 max-|t| 的 90 分位实测高达 21.8，照抄 |t|>2 等于不设阈值。null 分布校准后：覆盖率 17.3% 但真实趋势段准确率 98.4%、震荡段误报仅 4%。下游对照（同特征同模型只换标签）：固定视野样本外 Sharpe 0.20、sign(t) 1.02、校准阈值+t 值加权 2.25。三条边界：标签窗口含未来信息仅供训练、多窗口取 max 是多重检验（null 校准顺带治好）、趋势显著不等于趋势延续。