mlb-regression-flagger

MLB 回归指标识别器

目录

• 示例
• 工作流
• 常见模式
• 防护措施
• 快速参考

示例

场景：用户询问“Junior Caminero 是低买候选人吗？还是我在追逐噪声？”

从 Baseball Savant + FanGraphs 收集的原始数据（引用 URL）：

• Caminero 2026 年 wOBA：.310（实际结果）
• Caminero 2026 年 xwOBA：.380（根据击球初速 + 发射角预期的结果）
• BABIP：.255（远低于 .300 的联盟平均值）
• Barrel %：14.2%（精英水平，处于第 90 百分位）
• Hard-Hit %：52%（精英水平）

回归指数计算：

regression_index = (xwOBA - wOBA) x 500
                 = (.380 - .310) x 500
                 = +35

二次检查——BABIP：只有在进一步收紧标准时，.255 才低于击球手的 .240 低值异常阈值；不过，.255 加上精英级别的击球质量，足以确认他运气不佳。他不是那种“会回升到 .300”的球员，但考虑到他的击球分布，他不太可能一直维持在 .255。

结论：regression_index = +35 → 买入。Caminero 运气不佳；其底层击球质量属于精英水平。预计未来 30 天内，他的表面数据会迎头赶上。

面向用户的表述（遵循 CLAUDE.md 规则 #5——面向初学者的写法）：

“Junior Caminero 的原始数据看起来平平（.310 wOBA——这是一项综合性击球数据），但他的实际击球质量（击球的力度和角度）表明，他的击球表现应该达到 .380。这个差距是联盟中最大的差距之一。如果他还没被选走，就把他加入阵容；或者在他的数据回升前提出交易。”

信号文件输出（遵循 signal-framework.md）：

---
type: regression
date: 2026-04-17
emitted_by: mlb-regression-flagger
player: Junior Caminero
regression_index: +35
direction: BUY
confidence: 0.78
source_urls:
  - https://baseballsavant.mlb.com/savant-player/junior-caminero-...
  - https://www.fangraphs.com/players/junior-caminero/...
---

工作流

复制此清单并跟踪进度：

Regression Flagger Progress:
- [ ] Step 1: Define the candidate list (who to check)
- [ ] Step 2: Web-search Savant for expected stats (xwOBA, xERA, xBA)
- [ ] Step 3: Web-search FanGraphs for surface stats (wOBA, ERA, BABIP, HR/FB)
- [ ] Step 4: Compute regression_index per player
- [ ] Step 5: Apply secondary flags (BABIP, HR/FB)
- [ ] Step 6: Emit signal file + user-facing translation

步骤 1：确定候选名单

我们要检查哪些人？有三个入口：

• 用户当前阵容（SELL 候选人——表现超出预期的球员）
• 自由球员 + 豁免名单（BUY 候选人——表现不佳但底层指标出色的球员）
• 用户询问的特定球员（例如，交易目标）

步骤 2：在网上搜索 Baseball Savant 的预期数据

具体查询和 URL 模式请参阅 resources/methodology.md。

• 击球手：xwOBA、xBA、xSLG、强劲击球率（Barrel %）、强击球率（Hard-Hit %）
• 投手：xERA、预期被击打率、挥空率（Whiff %）、追打率（Chase %）
• 将每个 URL 记录到信号文件的 source_urls 中

步骤 3：在网上搜索 FanGraphs 的表面数据

查询模式请参阅 resources/methodology.md。

• 击球手：wOBA、BABIP、AVG、OBP、SLG
• 投手：ERA、FIP、xFIP、HR/FB %、残垒率（LOB %）
• 记录每个 URL

步骤 4：计算 regression_index

计算公式请参阅 resources/methodology.md。

• 击球手：regression_index = (xwOBA - wOBA) x 500，限制在 ±100 以内
• 投手：regression_index = (FIP - ERA) x 50，限制在 ±100 以内
  • 注意：对于投手，FIP 比 ERA 大（更正）= 投手此前运气较好（对梦幻棒球而言是负面信号）；FIP 比 ERA 小 = 投手此前运气较差（正面信号）。符号约定请参阅方法说明。
• 将结果填入 resources/template.md

步骤 5：应用次要标记

• 检查击球手 BABIP：若 > .370（运气好得不可持续）或 < .240（运气差得不可持续），则标记
• 检查投手 HR/FB：若 > 17%（运气差，通常会回归至约 12%）或 < 8%（运气好），则标记
• 注意：次要标记会强化或反驳主要的 regression_index。两者一致时，置信度上升；两者不一致时，置信度下降，球员会归入“观察名单”类别，而不是可执行的 BUY/SELL 建议。

步骤 6：生成信号文件和面向用户的解读

• 按照 signal-framework.md 中的 frontmatter 格式编写 signals/YYYY-MM-DD-regression.md
• 将每项统计数据都转化为通俗易懂的语言，供用户理解（遵循 CLAUDE.md 规则 #5）
• 每项建议均以行动动词结尾：BUY / SELL / HOLD / ADD / DROP（遵循 CLAUDE.md 规则 #6）
• 根据 resources/evaluators/rubric_mlb_regression_flagger.json 进行验证。目标平均分 ≥ 3.5。

常见模式

模式 1：精英击球质量、运气不佳的打者（经典 BUY）

• 信号：xwOBA - wOBA ≥ +.050，Barrel % ≥ 第 90 百分位，BABIP ≤ .260
• 典型特征：年轻打者，出球初速度出众，但平直球总是被接杀
• 行动：积极 BUY。在市场察觉之前向他们提出交易。如果他们出现在弃用名单中，就用 FAAB 出价。
• 示例：Junior Caminero — xwOBA .380 vs wOBA .310，BABIP .255 → +35，BUY。

模式 2：走运的老将（经典 SELL）

• 信号：wOBA - xwOBA ≥ +.050，Barrel % 低于中位数，BABIP ≥ .360
• 典型特征：职业生涯表现平平的打者，靠软弱击球延续火热状态
• 行动：逢高 SELL。尝试用他们换取真正有实力的 BUY-LOW 目标。
• 示例（假设）：多面手 IF 击球率 .310，BABIP .360，xwOBA .295 vs wOBA .340 → -22，SELL。

模式 3：运气好的先发投手（SELL）

• 信号：ERA 远低于 FIP（例如，ERA 2.50，FIP 4.20），HR/FB < 8%，残垒率（LOB%）> 80%
• 典型特征：先发投手的飞球没有飞出全垒打墙，继承跑者也没有得分
• 行动：趁他的 ERA 仍然好看时 SELL。
• Regression_index 示例：(FIP - ERA) x 50 = (4.20 - 2.50) x 50 = +85。但对投手而言，FIP-ERA 差距大意味着他一直很走运 → 翻转符号 → -85，SELL。符号约定请参阅方法说明。

模式 4：运气不佳的先发投手（BUY）

• 信号：ERA 远高于 FIP（例如，ERA 5.10，FIP 3.40），HR/FB > 17%，LOB% < 68%
• 典型特征：实力出众，但投球顺序 / BABIP 运气不佳
• 行动：在 ERA 回归正常之前 BUY。

模式 5：信号相互冲突（WATCHLIST，不可操作）

• 信号：xwOBA-wOBA 差距较大，但 Barrel % 低于中位数；或者 BABIP 极端，但击球质量证实这一点
• 行动：不要自动标记为 BUY/SELL。以较低置信度（< 0.5）输出 regression_index，并将其列入观察名单，等待再观察一周。

保护规则

1. 最小样本量：打者打席数少于 80，或投手投球局数少于 30 时，不要输出其 regression_index。样本量低于此阈值时，Statcast 预期数据的噪声较大。若低于阈值，则输出 confidence: 0.3，并标记为 too-early。

2. 投手的符号约定：(FIP - ERA) x 50 得出原始数值。正的原始数值表示 ERA < FIP → 投手运气好 → 取反，得到负的 regression_index（SELL 信号）。负的原始数值表示 ERA > FIP → 运气差 → 取反，得到正的 regression_index（BUY）。务必取反。计算示例见方法说明。打者直接使用原始符号。

3. 限制在 ±100 以内：极端的 xwOBA 差值（>.200）几乎总是小样本造成的假象。必须严格限制数值。不要报告 +140 的 regression_index。

4. 球场和左右投手对位调整：Savant 的 xwOBA 不受球场影响，但未针对左右投手对位拆分进行调整。对于一名左打者（LHH），如果他在对左打者不利的球场（例如 Oracle）比赛，且接下来有许多场将面对左投（LHP），那么回归速度可能会比指数显示的更慢。将此作为注意事项；不要重新计算。

5. BABIP 是次要指标，不是主要指标：如果底层击球质量很出色，单凭高 BABIP（击球落地后形成安打的比例）并不能作为 SELL 信号。极高击球初速的打者（例如 Judge、Ohtani）整个赛季的 BABIP 都能维持在 .340 以上。标记之前，务必将 BABIP 与强击球率（Hard-Hit %）交叉核对。

6. 投手的 HR/FB 正常化：联盟平均 HR/FB 约为 12%。投手会回归到其职业生涯 HR/FB 水平，而非联盟平均水平。飞球型投手的“正常”HR/FB 为 14%；滚地球型投手则为 9%。若有数据，使用职业生涯或近 3 年平均值；只有在没有历史数据时才使用 12%。

7. 对每项事实进行网络搜索（依据 CLAUDE.md）：所有代入公式的数字都必须来自实时网络搜索，并将 URL 记录在 source_urls: 中。绝不能凭记忆或训练数据填写。如果搜索失败，则将 confidence 降至 0.3，并在红队审查中标记。

8. 面向初学者翻译：用户完全不了解棒球。每个面向用户的句子，首次使用“xwOBA”“FIP”“BABIP”时都必须附上括号内的解释。参见 CLAUDE.md 规则 #5 和上面的示例。

快速参考

核心公式：

HITTER:  regression_index = clamp((xwOBA - wOBA) x 500, -100, +100)
         positive = UNLUCKY (BUY); negative = LUCKY (SELL)

PITCHER: raw = (FIP - ERA) x 50
         regression_index = clamp(-raw, -100, +100)
         positive = UNLUCKY (BUY); negative = LUCKY (SELL)

SECONDARY (hitter):  BABIP > .370 → lucky flag; BABIP < .240 → unlucky flag
SECONDARY (pitcher): HR/FB < 8% → lucky flag; HR/FB > 17% → unlucky flag

操作阈值：

regression_index	方向	Fantasy 操作
≥ +30	运气极差	积极 BUY / ADD / 提高 FAAB 报价
+15 到 +29	运气稍差	价格便宜时 BUY
-14 到 +14	噪声	HOLD / 不操作
-29 到 -15	运气稍好	按市场价出售时 SELL
≤ -30	运气极好	积极 SELL / DROP / 拒绝报价

数据源对照表（依据 data-sources.md）：

统计指标	主要来源	URL 格式
xwOBA、xBA、xSLG、Barrel %、Hard-Hit %	Baseball Savant	https://baseballsavant.mlb.com/savant-player/{slug}-{id}
wOBA、BABIP（打者）	FanGraphs	https://www.fangraphs.com/players/{slug}/{id}
ERA、FIP、xFIP、HR/FB、LOB%	FanGraphs	同上
xERA	Baseball Savant	同上

关键资源：

• resources/template.md：标记球员表、逐球员工作表、信号文件模板
• resources/methodology.md：含符号约定的公式、网络搜索查询模式、计算示例、BABIP 和 HR/FB 正常化
• resources/evaluators/rubric_mlb_regression_flagger.json：8 项评分标准

必需输入：

• 球员姓名，或“scan roster” / “scan waivers”
• 联盟背景：剩余周数、类别需求（来自 context/league-config.md 和 mlb-category-state-analyzer 信号）

生成的输出：

• 每位球员的 regression_index（-100 到 +100）
• 方向标签：BUY / SELL / HOLD / WATCHLIST
• 次要标记说明（BABIP、HR/FB）
• 位于 signals/YYYY-MM-DD-regression.md 的信号文件
• 面向用户的摘要，包含术语解释和行动动词