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生时校正「角度类时间技法」研究：行运压角 / 次限推运 / 太阳弧（2026-10-01，BUG-1141）

任务书 docs/tasks/TASK-rectification-angle-timing-research-20261001.md。离线研究，生产代码零改动。 数据：references/real_case_calibration/minute_rectification_holdout_v5.json（77 例公开 Rodden-AA，开放集，非盲测）。 脚本：scripts/research/angle_timing_lib.py、scripts/research/angle_timing_research.py；测试 tests/test_angle_timing_research.py。 结果：angle_timing_a1_2026_10_01.json（主检验）、angle_timing_jitter_2026_10_01.json（年龄结构保持的第二对照）、angle_timing_subsets_2026_10_01.json（按精度 / 年代拆分）。三份各两次复跑逐字节一致（PYTHONHASHSEED=0）。

1. 结论

技法	一句话结论	是否建议进产品
TR 行运土星 / 木星 / 罗睺（日精度加火星）压本命上升或天顶	无信号：9 项预先登记检验中，主窗口（±30）真实日期只胜过 31% / 58% / 45% 的乱序日期（容许度 1° / 2° / 3°），年龄结构保持的对照下 62% / 70% / 52%	否
SP 次限推运上升 / 天顶对本命行星	无信号：主窗口真实日期胜过 38% / 37% / 56% 的乱序；对照二 7% / 30% / 60%	否
SA 太阳弧上升 / 天顶对本命行星	无正向信号；1° / 2° 容许度下真实日期反而更差（胜过乱序 8.5% / 1.0%，对照二 0% / 0%），多重比较校正后不显著，原因未解释，方向相反不能当正向信号用	否

• 显著门槛：9 项检验 Bonferroni 校正后需胜过 ≥ 99.44% 的乱序（200 次）；任务书原定未校正 95% 也一并报出——没有任何一格达到 95%。
• A2（叠加到六题后验）按任务书只对 A1 显著技法做，本轮未做。
• 与打分层研究（BUG-1091）结论一致的方向：现有 77 例公开传记事件里，找不到能把出生时间定到分钟级的星盘时间信号。区别在于本轮检验的是物理灵敏度足够（1° ≈ 4 分钟）的一类技法，排除的是「灵敏度不够」这个解释。

2. 方法

2.1 特征

对每例每个候选分钟（真值 ±60，步长 1 分钟）、每件带日期事件，算下列三类接触的最小离度（0° / 90° / 180°）：

代号	动点	被接触点	事件精度处理
TR	事件日行运土星、木星、平均罗睺 / 计都；日精度另加火星	本命上升、天顶	日：当天；月：该月逐日取最近；年：不用（土星一年走约 12°，远宽于容许度）
SP	次限推运（一天一年，同地点）上升、天顶	本命日、月、水、金、火、木、土	日：当天；月：月中；年：全年 5 点取最近
SA	太阳弧推进的上升、天顶（弧 = 推运太阳 − 本命太阳）	同上	同 SP

• 黄道：回归黄道；行星与角点在同一黄道下的相位与黄道选择无关。交点：平均交点。
• 推运角点每 5 个候选分钟精算一次、中间线性插值（误差 < 0.05°）。
• 每例可用事件数中位：TR 5、SP 13、SA 13。

2.2 检验（预先登记，未事后调参）

• 候选分数 = 容许度内有接触的事件数；真值排位 = 窗口内其他分钟分数高于真值的比例（并列算半）；0 = 真值最好，0.5 = 随机。
• 主检验：77 例平均真值排位，真实日期 vs 乱序日期（每例每件事按原精度在其生存年份内均匀重抽日期，200 次）；9 项 = 3 技法 × 容许度 1° / 2° / 3°；主窗口 ±30，±10 / ±60 一并报。
• 第二对照（敏感性）：每件事前后挪 1～3 年（精度、月日保留），保持真实传记的年龄结构，50 次。
• 稳健性拆分：按事件精度（日 / 月 / 年）与年代（1900 年前 7 例 / 其余 70 例），每格 50 次乱序。
• A1 特征无可拟合参数，主检验不需要留一法；A2 才涉及权重拟合（未触发）。

3. 主检验（A1，200 次乱序）

真值平均排位（越小越好；0.5 = 随机）与真实日期胜过的乱序比例：

技法	容许度	±10 真实 / 乱序均值 / 胜过	±30 真实 / 乱序均值 / 胜过	±60 真实 / 乱序均值 / 胜过
TR	1°	0.517 / 0.501 / 26.5%	0.514 / 0.500 / 30.8%	0.521 / 0.502 / 24.2%
TR	2°	0.494 / 0.499 / 57.8%	0.493 / 0.498 / 57.5%	0.504 / 0.501 / 46.0%
TR	3°	0.512 / 0.499 / 23.5%	0.500 / 0.499 / 45.0%	0.507 / 0.500 / 41.5%
SP	1°	0.521 / 0.503 / 27.8%	0.511 / 0.503 / 38.0%	0.518 / 0.504 / 31.0%
SP	2°	0.512 / 0.502 / 36.5%	0.512 / 0.502 / 36.5%	0.526 / 0.501 / 18.0%
SP	3°	0.485 / 0.497 / 69.2%	0.495 / 0.499 / 56.0%	0.512 / 0.498 / 30.5%
SA	1°	0.532 / 0.508 / 21.0%	0.556 / 0.509 / 8.5%	0.585 / 0.518 / 1.5%
SA	2°	0.547 / 0.499 / 4.0%	0.575 / 0.505 / 1.0%	0.592 / 0.514 / 0.0%
SA	3°	0.492 / 0.501 / 64.8%	0.526 / 0.507 / 29.0%	0.549 / 0.516 / 13.5%

乱序均值的标准差约 0.02～0.03；真实值都在乱序分布之内或偏向更差一侧。

4. 第二对照：年龄结构保持（50 次，每件事挪 1～3 年）

技法	容许度	±30 真实 / 挪动均值 / 胜过
TR	1° / 2° / 3°	0.514 / 0.521 / 62% · 0.493 / 0.506 / 70% · 0.500 / 0.502 / 52%
SP	1° / 2° / 3°	0.511 / 0.477 / 7% · 0.512 / 0.500 / 30% · 0.495 / 0.502 / 60%
SA	1° / 2° / 3°	0.556 / 0.506 / 0% · 0.575 / 0.509 / 0% · 0.526 / 0.538 / 66%

SA 反向偏差的更正：A1 中 SA 1° / 2° 真实日期反而更差，研究中一度推测是乱序对照改变了年龄分布（太阳弧 ≈ 年龄）。第二对照保持了年龄结构，偏差仍在，所以该推测不成立。它是「真值分钟在真实事件日期上更少出现太阳弧接触」，校正后不显著，机制未解释；即便为真也是事后发现、方向相反，按任务书不得据此建正向特征。

5. 稳健性拆分（±30，每格 50 次乱序）

子集	例数	TR 1° / 2° / 3° 胜过	SP 1° / 2° / 3° 胜过	SA 1° / 2° / 3° 胜过
日精度事件	77	54% / 69% / 44%	4% / 16% / 14%	12% / 10% / 44%
月精度事件	77	8% / 16% / 50%	60% / 64% / 22%	16% / 12% / 94%
年精度事件（TR 不适用）	77	50% / 50% / 50%	80% / 62% / 62%	20% / 2% / 10%
1900 年前（LMT 时代）	7	2% / 19% / 0%	24% / 0% / 6%	2% / 20% / 60%
1900 年及以后	70	60% / 74% / 74%	44% / 54% / 66%	16% / 2% / 30%

45 格里没有一格达到 95%；最高 94%（月精度 · SA 3°）在 45 格中出现一次，符合随机波动。1900 年前 7 例普遍更差，与这批记录可能存在历史时区误差一致。事件日期 ±7 天 / ±1 月偏移的稳健性只用于检验已存在的信号，本轮无信号，未做（写明，不算通过）。

6. 局限

• 只测了「接触计数」这一种组合方式；把事件领域映射到特定角点（如事业 → 天顶）、只用相合等更窄的预设未测。它们是更多的检验，需要新的预先登记与多重比较校正，不能在本轮结果上事后挑选。
• 开放集非盲测；事件来自公开传记，记录到「月 / 日」的事件仅占 40%。
• 只用了上升 / 天顶两个角点与七颗本命行星；主限向运（primary directions）、Naibod 弧未测。

7. 给产品的话

这一轮把「是不是因为我们用的规则灵敏度不够」这个最后的解释也排除了：灵敏度够的角度类技法，在 77 例真实传记上同样拿不出比随机日期更好的分钟信号。现有产品口径（盘型 + 可信度、不承诺分钟）保持不变；BUG-1141 按 closed_by_design 关闭。

附：复跑命令

export PYTHONHASHSEED=0
python3 -m scripts.research.angle_timing_research --stages a1 --shuffles 200 --json-out docs/research/angle_timing_a1_2026_10_01.json
python3 -m scripts.research.angle_timing_research --stages jitter --subset-shuffles 50 --json-out docs/research/angle_timing_jitter_2026_10_01.json
python3 -m scripts.research.angle_timing_research --stages subsets --subset-shuffles 50 --json-out docs/research/angle_timing_subsets_2026_10_01.json
python3 -m pytest -q tests/test_angle_timing_research.py