他进行了大量的回测，观察在不同分位数阈值下，指数进入“极端区域”后，市场短期（如未来1周、1个月）、中期（未来3个月）的表现。他发现了一些规律，但也立刻意识到了问题：
1. 历史不会简单重复： 单纯基于历史分位数的阈值，在结构性变化面前可能失效。例如，随着市场机构化、国际化，波动率可能系统性降低，那么基于全历史样本的“极高波动率”阈值可能就很少被触及，但这未必意味着没有恐慌。
2. 极端区域的持续性与复杂性： 情绪进入极端区域后，可能持续一段时间，甚至出现“钝化”。在2018年的阴跌中，“恐惧指数”可能长时间维持在“高度恐惧”区间；在2015年牛市中，“贪婪指数”也在“极度贪婪”区域盘桓了数月。这意味着，突破阈值只是一个“状态进入”信号，而非立即的“反向操作”信号。
3. 不同行情状态下的阈值差异： 在单边熊市、单边牛市和震荡市中，情绪的“极端”含义可能不同。熊市中的一次反弹，可能将“贪婪指数”从极低水平拉升至“中度贪婪”，但这并非真正的危险信号；而牛市中的一次快速回调，可能将“恐惧指数”短暂推高，也未必是绝佳的抄底机会。
因此，单纯的历史分位数只是一个起点，一个锚。他需要更精细的、多维度的阈值定义体系。
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二、 多维度确认：结构、动能与背离
陆孤影决定，不将“极端阈值”定义为一条僵硬的、固定的数值线，而是定义为一个“区域+确认条件”的复合体系。当指数进入历史极端分位数区域时，这只是一个“预警信号”，提示需要高度警惕。真正的“行动信号”，还需要其他维度的确认。
1. 指数内部结构确认：
◦ 广度确认： 对于“恐惧指数”，不仅要求综合数值进入极端区域，还要求其核心成分因子（如下跌家数占比、跌停家数、期指贴水等）中，有多个（例如超过70%
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