CSPI（China Stablecoin Penetration Index，稳定币跨境渗透综合识别指数）测度的不是 抽象意义上的"跨境渗透"，而是 由稳定币发行、离岸价差、锚点行为、跨境桥接与境内关联活动共同表征、 与传统美元流动性外溢可区分的中国关联稳定币活动强度。
评阅意见 [S1] 明确要求：CSPI 在指数构建中区分四类信息，分项指数与综合指数并行报告。 当前注册表共 32 个活动支柱，分为五类信息组：
v1.7 把"所有 pillar 的等权监测表"与"可公开解释的 headline 指数"明确分开。
cspi_index 表保留全部 32 个 pillar 的标准化监测值用于诊断 / 回测 /
研究；CSPI-v0 headline 经过以下 7 步门控才纳入：
role == control → 仅作残差化对照，不进 headline；role == event_evidence（如所有 Phase 2 anchor 支柱）→ 仅作事件证据，
不进 headline；n_obs < 30 硬门槛 → 样本不足，降为 event_evidence；n_obs < min_headline_obs（默认 180）或 n_signals ≤ 1 或
role == headline_supporting → 以基础权重 × 0.35 的降权进入 headline；该规则在每个历史日期都重新评估（ex-ante 分类，2026-05-20 审查 P0#3 修复）：不会用今天的 n_obs 反推过去的状态。
对照变量集（GlobalUSDStress_simple / USYieldCurve / OilStress / GoldPremium /
PbcLiquidityOps，5 项非年频 control）用 OLS 投影出共同冲击成分，
对每个 headline pillar 残差化后再按 headline 权重归一，得到
residualized_headline_z 诊断量。残差标准差使用
OLS (n−p) 自由度修正（2026-05-20 审查 P0#2 修复），
分母再叠加预测区间 SE 以反映参数估计不确定性。
该层只写诊断文件 output/diagnostics/，不写入数据库，
也不替代公开 CSPI-v0 headline；属于 CSPI-v1 研究增强原型。
当前公开运行版为 CSPI-v0：每个 pillar
内部对其底层信号做 expanding-window z-score 标准化
（2026-05-20 审查 P0#1 修复：每个观察 t 的 mu / sigma / 1-99 percentile
仅用 [t_0, t] 区间，不包含未来信息；这是 IMF FSI、Hatzius FCI、
ECB CISS 等公开金融压力指数的标准做法，可保证历史 z 不随今日数据变化）。
pillar 内多源信号以 equal_weighted_v0 聚合为 composite_z。
跨 pillar headline 序列再做 forward-fill 跨频率拼接：
日频、月频、季频支柱的最新 z 沿日历前推到下一个观察日，避免低频支柱
在月末当日"突然入分母"造成 headline 尖峰。
在 USDC 脱锚（2023-03）、Tornado Cash 制裁（2022-08）、 中国 9.24 加密禁令（2021-09）、LUNA/UST 崩盘（2022-05）、 GENIUS Act 通过（2025）等关键事件窗口对 CSPI 进行可解释响应检验， 并对 OTC 溢价异常、CNH-CNY 价差波动、跨境桥接流量突变做交叉验证。 事件 study、placebo、leave-one-pillar-out 等系统性 robustness 实验属于 论文阶段工作，参见研究 backlog。
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当前方法学版本：v2.0
（2026-06-29）。
当前指数实现：CSPI-v0
（Equal-weighted monitoring index (mature-macro headline)）。
标准化 pillar 监测原型；对外发布的主指数（headline）由通过支柱治理规则的成熟宏观层非控制变量合成；链上中国归因研究层与之并行报告。整体不解释为资本流动规模的结构性估计。
版本说明：v2.0 review alignment: mature_macro remains the published headline; experimental_on_chain is reported separately, capped Low confidence, and kept out of the headline until independent ground-truth attribution validation supports calibration. Weighting uses principled layer/group equal-risk rules; ChineseScore remains an ordinal ranking, not P(China).