上一篇 CUSUM 把采样点从 1430 砍到 236，但事件标签的区间重叠依然存在：1500 日模拟中活跃时点平均被 2.9 个标签同时覆盖，平均唯一性仅 0.339——每个样本携带的独立信息只有名义值的三分之一。AFML 第四章给出三件配套工具：concurrency 计数把重叠精确量化到每个时点；唯一性权重 + 收益归因权重让'独立且赚大钱'的样本主导训练；序列 Bootstrap 用动态更新的抽样概率替代均匀抽样，实测抽样集合唯一性 0.312→0.331。关键洞见：这不是可选的调参项，而是让 bagging 的方差缩减公式在金融数据上重新成立的前提——标准 bootstrap 在重叠标签下抽出的是'伪独立'样本，OOB 分数系统性虚高。A 股日频 + T+1 下持有期普遍更长，重叠更severe，加权更必要（中高阶）