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Commits
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fdfdd152d8 |
修复:TTM 股息率两处残余缺陷 + 公司行为三处静默错误;新增回测级排除行业清单
说明:本提交是工作区中此前的未提交工作(在
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14ec0c6c86 |
修复:量价单位 / 未来函数守卫 / 实时画像闸门;行情回补到 2005;手册补全流程
本轮会话的三项正确性改造(均为「不报错、只让结果静默错」的类型):
1) 修复 stock_daily 量价单位前后不一致
- 现象:2015-2019 存 Tushare 原始单位(手/千元),2020 起存(股/元),2019 同日混合;
而流动性阈值按「元」配置 → 早年门槛实际是「日均成交额 ≥ 200 亿元」,
把 2015-2019 的股票池整体清空(实测 2016/2017/2018 各选出 0 只)。
- 修复:写入端 sync/price.py 统一换算;读取端 units.normalize_ohlcv_units
按行判定并幂等换算(price_history / avg_amount 都走它);
审计新增 UNIT-OHLCV 防回归。
- 效果:2016/2017/2018 的股票池变为 7/11/13 只。
2) 未来函数守卫(单次回测)
- 股票池自带 asof:若晚于回测起点即**拒绝执行**(原先静默冻结套用),
与 walk-forward 已有的拒绝理由一致;确需复现加 --allow-lookahead-universe,
偏差写入 unimplemented_json。
3) 新增实时(PIT)个股画像闸门
- profile/pit.py:每个决策日按当时可见数据重算过去 5 年画像,
惰性(仅买入条件已触发的标的)、面板按 asof 缓存、
规则不含财务指标时不查财报表;被剔除时产出 REJECT + 逐规则留痕。
- 指标定义复用 ProfileBuilder._profile_one(与批量画像逐值等价的回归测试)。
- profile/coverage.py:窗口覆盖率(按交易日历的真实开市天数),
策略新增 entry.profile_gate.min_window_coverage(默认 0,不改变既有行为)。
- core/metrics.py:闸门可用指标的唯一定义(配置期即校验,避免写错指标名静默失效)。
4) 行情回补到 2005(使 5/8/10 年窗口真正完整)
- stock_daily / adjust_factor / daily_basic 补到 2005-01-04;
hd_suspend / hd_limit 补到 2010-01-04。
- 5 年窗口覆盖率:2018-05-18 由 67.0% → 99.1%,2016-12-30 由 39.8% → 99.0%;
残差经逐日与 hd_suspend 交叉核实为真实停牌(16/16 命中)。
- 审计 G2/G3 与断点续传原先用固定阈值(2000 / 1500 只),
会把 2005-2009 的正常数据误判为异常 —— 改为按「当年应有上市股票数」成比例判定。
- 节流修正:daily/adj_factor/daily_basic 限频 480 → 170(实测该 token 约 196/min 即被拒)。
5) 自我声明如实化
- 原先「约束未生效」由「过滤后集合为空」判定,会把「这批股票恰好没停牌」
误报成「hd_suspend 无数据」;改为按表级判定。
- 补齐此前静默的「配置承诺但未实现」项:suspended_rule/limit_up_down_rule 的 defer、
cash_mode=reinvest/reinvest_rule、handle_rights_issue、signal_to_execution、
max_volume_pct、liquidity_limit_pct_adv —— 全部写入 unimplemented_json。
6) 手册:新增 §0「全流程操作(选股 → 画像 → 回测)」置于最前
- 逐步说明「命令做了什么、数据从哪来、落了哪些库、有哪些坑」;
含实时画像闸门 9 问 9 答、未来函数守卫表、成交与成本口径、验证 SQL。
- 修正旧 §2.4 漏传 --universe-run(选了池子却没用于回测);
修正两处声称「停牌顺延」「分红再投资」已实现的相反表述。
测试:403 项全部通过(含新增 test_units.py、test_profile_pit.py、
未实现声明诚实性测试、行序无关性回归测试)。
注意:本提交中 docs/*、README.md、src/hdiv/web/service.py 除本轮修改外,
也含此前遗留的未提交改动(无法按文件切分)。
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初始提交:高股息策略研究与回测系统
从 Point-in-Time 股票筛选到统一 Web 前端的完整链路: 筛选 → 画像 → 策略 → 回测 → Walk-forward → 绩效分析 → 报告/前端。 架构 - 数据层与策略层分离;策略代码不写 SQL,只经 data/repo.py 取数 - 所有业务阈值集中在 config/*.yml,代码零硬编码(字段写错直接报错) - 报告只做「run_id → SQL → 渲染」,不做任何计算,数字可追溯 - 前后端分离:output/ 静态站点 + hdiv web 提供的 REST API 数据安全 - 只增不删:SQL 钩子拦截 DELETE/DROP/TRUNCATE,并有源码扫描测试守护 - qlib 原有表只读,本项目数据写入 hd_ 前缀表 - 回补使用 INSERT IGNORE,保证既有行零改动 - .env 存密钥且已 gitignore;output/、logs/、.venv/ 不入库 交付物 - 30 张 hd_* 表、7 个 YAML 配置、283 项自动化测试 - 统一 Web 前端(hash 路由 SPA)+ nginx 部署配置与 launchd 托管脚本 如实声明的限制 - 策略缺少稳定的样本外超额收益(Walk-forward 7 窗口均值 -0.95%, 基准 +2.29%);其价值体现在回撤控制,而非超额收益 - 涨跌停/停牌约束仅覆盖 2019 年起;index_weight 尚未填充 - AI Agent 层(plan.md 第四版 P8)未实现 详见 docs/user-guide.md 与 docs/implementation-status.md。 |