refactor: 清理测试文件和2019相关代码

- 删除测试脚本: test_2026_classification.py, test_lagllama.py, test_timesfm.py, test_ttm.py
- 删除2019相关文件: analyze_2019_*, apply_2019_*, dlinear_2019_*, three_models_2019_*
- 添加集成模型相关代码和分析脚本
- 添加N-BEATS模型和CatBoost分类模型

results/README_2026_01.md

@@ -0,0 +1,83 @@
+# 加密货币价格预测模型测试报告
+
+## 测试概况
+
+- **测试期间**: 2026年1月1日 - 2026年1月30日
+- **总天数**: 22天
+- **总样本数**: 495个小时
+- **生成时间**: 2026-01-31 16:47:08
+
+---
+
+## 单模型性能
+
+### DLinear分类模型
+- **准确率**: 53.33%
+- **预测上涨比例**: 47.1%
+- **预测下跌比例**: 52.9%
+
+### N-BEATS回归模型
+- **准确率**: 49.90%
+- **预测上涨比例**: 73.5%
+- **预测下跌比例**: 26.5%
+
+### TTM-R2零样本模型
+- **准确率**: 51.31%
+- **预测上涨比例**: 23.6%
+- **预测下跌比例**: 76.4%
+
+---
+
+## 集成策略性能
+
+### 双模型交集（DLinear + N-BEATS）
+- **准确率**: 53.39%
+- **覆盖率**: 47.68%
+- **有效预测数**: 236次
+
+### 三模型多数投票（DLinear + N-BEATS + TTM-R2）
+- **准确率**: 52.93%
+- **覆盖率**: 100.00%
+- **有效预测数**: 495次
+
+---
+
+## DLinear概率分布分析
+
+| 概率区间 | 样本数 | 占比 |
+|---------|--------|------|
+| 0.4-0.5 | 262 | 52.9% |
+| 0.5-0.6 | 229 | 46.3% |
+| 0.6-0.7 | 4 | 0.8% |
+
+**平均概率**: 0.501
+
+---
+
+## 最佳/最差交易日
+
+### 双模型交集
+- **最佳日**: 2026-01-11 (83.3%)
+- **最差日**: 2026-01-23 (28.6%)
+
+### 三模型投票
+- **最佳日**: 2026-01-28 (80.0%)
+- **最差日**: 2026-01-23 (29.2%)
+
+---
+
+## 结论
+
+1. **最佳单模型**: DLinear (53.33%)
+2. **最佳集成策略**: 双模型交集 (53.39%)
+3. **DLinear置信度**: 99.2%的预测集中在0.45-0.55区间，缺乏高置信度预测
+
+## 数据文件
+
+- 逐小时预测结果: `hourly_predictions_2026_01.csv`
+- 每日统计数据: `daily_statistics_2026_01.csv`
+- 总结报告: `summary_report_2026_01.json`
+
+---
+
+生成时间: 2026-01-31 16:47:08