有的。除了你提到的 (p_1)、(p_1-p_{-1})、(\text{logit}1-\text{logit}{-1}) 之外，还有多种方法可以从三分类输出中提取"净看涨"信号。我把它们按设计思路分类介绍：
1. 基于概率的变换
① (\frac{p_1}{p_1+p_{-1}})（条件概率）
- 定义：给定"有方向"的条件下，看涨的概率。
- 特点：忽略持平类，纯粹表达"在涨跌二选一中的置信度"。
- 适用：当持平类被视为"噪声"或"无关"时。
- 噪声：分母 (p_1+p_{-1}) 很小时，比值不稳定（需加平滑）。
② (\log\frac{p_1}{p_{-1}})（对数几率差）
- 定义 ：相当于 (\text{logit}1-\text{logit}{-1}) 加上一个与 (p_0) 有关的项。
- 关系 ：
\\log\\frac{p_1}{p_{-1}} = (z_1 - z_{-1}) - \\log\\frac{e^{z_1}+e^{z_0}+e^{z_{-1}}}{e^{z_1}+e^{z_0}+e^{z_{-1}}}?
实际上：\\log\\frac{p_1}{p_{-1}} = (z_1 - z_{-1})
惊人地 ：softmax 的分母抵消了！所以 (\log(p_1/p_{-1})) 完全等价于 (z_1 - z_{-1})。 - 结论：这是 logits 差值的概率版本，数学上等价，但数值稳定性略差（当 (p_{-1}) 极小时）。
2. 基于 logits 的变体
③ (\text{logit}_1 - \text{logit}_0) 或 (\text{logit}_1 - \frac{\text{logit}0+\text{logit}{-1}}{2})
- 思路：将"持平"作为基准，看上涨相对基准的偏移。
- 适用：如果持平类代表"中性"，用它对冲掉系统偏差。
- 效果：在某些任务中，IC 比简单的 (z_1-z_{-1}) 更高，因为持平类提供了校准锚点。
④ 加权 logits：(\alpha z_1 + \beta z_0 + \gamma z_{-1})，其中 (\alpha + \beta + \gamma = 0)
- 思路：一般化的线性组合，确保方向中性（和为 0）。
- 特例 ：
- (\alpha=1, \gamma=-1, \beta=0) → (z_1 - z_{-1})
- (\alpha=1, \gamma=-1, \beta=0) 但 (z_0) 间接影响训练
- (\alpha=1, \beta=-0.5, \gamma=-0.5) → (z_1 - (z_0+z_{-1})/2)（上涨 vs 平均非上涨）
3. 直接回归法（改变训练目标）
⑤ 训练时使用连续标签
- 思路：不训练三分类，而是直接训练回归，目标为 (y \in [-1, 1])（例如未来收益率）。
- 优点：输出天然是"净看涨"信号，无信息损失。
- 缺点：回归比分类难优化，且需要更精细的标签工程。
⑥ 序数回归（Ordinal Regression）
- 思路：将三分类视为有序类别（-1 < 0 < 1），使用序数损失（如 Cumulative Link Model）。
- 输出：一个连续得分，隐含序数关系。
- 优点：比 softmax 三分类更尊重类别的顺序结构。
4. 后处理集成法
⑦ 模型集成：(\text{signal} = \text{sign}(p_1 - p_{-1}) \cdot \max(|p_1-p_{-1}|, \text{threshold}))
- 思路：截断噪声区域，只保留高置信度信号。
- 变体：用 logits 差值的绝对值作为置信度，方向由符号决定。
⑧ 概率校准后的差值
- 思路：先用 Platt Scaling / Isotonic Regression 校准概率，再计算 (p_1-p_{-1})。
- 效果：减少因模型未校准导致的噪声放大问题。
5. 非概率方法的替代
⑨ 直接使用模型倒数第二层特征
- 思路：训练分类器后，取最后一层隐藏层输出（例如 128 维向量），再训练一个简单的线性回归模型预测未来收益。
- 优点：可能捕捉到被 softmax 丢失的信息。
⑩ 对比学习 + 连续得分
- 思路：用对比学习让模型学习"涨/跌/平"的连续表示，然后通过相似度得到连续得分。
6. 如何选择？
| 方法 | 信息完整性 | 噪声水平 | 实现复杂度 | 推荐场景 |
|---|---|---|---|---|
| (p_1) | 低 | 低 | 极简 | 只关心上涨概率，二值决策 |
| (p_1-p_{-1}) | 中 | 中高 | 简单 | 需要连续信号，模型校准好 |
| (z_1-z_{-1}) | 高 | 中 | 简单 | 通用首选，排序任务 |
| (\log(p_1/p_{-1})) | 高 | 中 | 简单 | 等价于 (z_1-z_{-1})，但数值略差 |
| (z_1 - (z_0+z_{-1})/2) | 高 | 中 | 简单 | 如果"持平"是可靠中性锚点 |
| 序数回归 | 高 | 低 | 中等 | 类别有序性重要，且想从训练端优化 |
| 直接回归 | 最高 | 低（如果目标干净） | 中等 | 标签质量高，可直接预测收益 |
7. 我的建议
如果你想最小化噪声同时保留信息，推荐路径：
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第一选择 ：直接使用 (z_1 - z_{-1})（logits 差值）。
它避免了 softmax 带来的耦合噪声，且实现简单。
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备选：如果 (z_1 - z_{-1}) 在你的验证集上 IC 不高，尝试 (z_1 - \frac{z_0+z_{-1}}{2})，看是否因"持平"提供了更好的基准。
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进阶 ：如果想彻底解决，考虑将训练目标改为回归 （预测未来收益率）或序数回归，让模型直接学习连续信号，而非事后组合。
你目前是在做三分类预测（涨/跌/平），还是实际想得到连续得分用于排序或策略？我可以根据你的具体任务和数据特点，帮你挑最合适的方法。