月度/季度/年度周期是技术分析最古老的假设，但能写成可证伪、可量化的策略吗？本文用 numpy 从零实现对数收益的傅里叶分解，把 1024 天合成价格拆成 21 日/63 日/252 日三个可交易正弦，周期图三处明显出峰，最小二乘拟合恢复振幅 0.0076/0.0055/0.0050（真实 0.008/0.006/0.0045）。用 63 日相位符号生成 ±1 择时信号：年化 Sharpe 6.20 vs 买入持有 0.24，1024 天累计对数收益 5.17 vs 0.22——周期相位确实可交易。附完整 numpy 实现与四张真实计算图。