simon
14ec0c6c86
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）。
127 lines
5.2 KiB
YAML
127 lines
5.2 KiB
YAML
# ============================================================
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# 高股息均值回归策略 v1.0（★ 可直接修改）
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# 对应 plan.md §16–§21（买入/卖出/加仓/仓位/风控）
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# 修改任一字段后 config_hash 变化，历史 run 仍可复现。
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# status 生命周期：DRAFT → RESEARCH → BACKTEST → VALIDATED → PAPER → LIVE → ARCHIVED
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# ============================================================
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strategy:
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id: HD_MR_V1
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name: high_dividend_mean_reversion
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version: "1.0"
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status: DRAFT
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description: >-
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高股息 + 安全边际 + 估值均值回归。寻找长期稳定分红、财务质量较好、
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规模较大、上市时间较长的公司，当其股息率进入历史相对高位时买入，
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当股息率下降到历史相对低位时卖出或减仓。
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# ------------------------------------------------------------
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# 股票池：引用全局筛选配置，可就地覆盖
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# ------------------------------------------------------------
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universe:
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ref: config/universe.yml
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# 就地覆盖示例（留空则完全沿用 universe.yml）：
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# override:
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# dividend:
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# min_dividend_yield: 0.035
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override: {}
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# ------------------------------------------------------------
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# 买入规则（plan.md §17）
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# ------------------------------------------------------------
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entry:
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# 股息率 >= 历史 P75 —— plan.md §43 MVP 买入条件
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yield_percentile: 75
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# 必须通过基本面筛选
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require_universe_pass: true
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# 必须未进入风险状态
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require_risk_pass: true
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# ----------------------------------------------------------
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# 实时（PIT）个股画像闸门（plan.md §14/§15 的落地形态）
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# 语义：股息率分位触发买入之后，再用**当日可见的数据**重算一次画像，
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# 不通过的票直接剔除（信号类型 REJECT，可在「未成交信号」里看到
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# 每一条规则的实际值与阈值）。
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# 代价：只在触发时计算；跨股票共享的面板按时点缓存，因此成本与
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# 「触发次数」成正比，而不是「区间长度 × 股票数」。
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# enabled=false 时整条链路不参与，回测行为与启用前完全一致。
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# ----------------------------------------------------------
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profile_gate:
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enabled: true
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# 画像统计窗口（年）：0 = 全历史；其余必须是 config/profile.yml 的
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# windows_years 之一（当前 [5, 8, 10]）
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window_years: 5
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# 数据缺失/样本不足时：reject = 保守不买（默认）；pass = 放行
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on_unverifiable: reject
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# 逐条规则：metric 的 stat 必须满足 op value
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# stat: current_value（当日值）/ current_percentile（当日值在窗口分布中的分位）
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# metric 只能是 hdiv/core/metrics.py 里声明的代码
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rules:
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# 分红必须可持续：连续分红年数与窗口内分红年数
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- { metric: dividend_continuity_years, op: ">=", value: 5 }
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# 支付率不得超过 100%（分红不能靠借钱或吃老本）
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- { metric: payout_ratio, op: "<=", value: 1.0 }
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# 自由现金流必须覆盖分红（与分红同一财年口径）
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- { metric: fcf_dividend_cover, op: ">=", value: 1.0 }
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# 5 年平均 ROE 下限（与 universe.quality.min_roe_5y_avg 同一口径）
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- { metric: roe_avg, op: ">=", value: 0.08 }
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# 分批建仓（plan.md §19）。留空 => 一次性建满。
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scale_in:
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- { percentile: 75, weight: 0.25 }
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||
- { percentile: 80, weight: 0.50 }
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- { percentile: 85, weight: 0.75 }
|
||
- { percentile: 90, weight: 1.00 }
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||
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# ------------------------------------------------------------
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||
# 卖出规则（plan.md §18）
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# ------------------------------------------------------------
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exit:
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# 股息率 <= 历史 P25 —— plan.md §43 MVP 卖出条件
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yield_percentile: 25
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# 分批减仓；weight 为该分位下的目标仓位比例
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scale_out:
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- { percentile: 50, weight: 0.50 }
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- { percentile: 25, weight: 0.00 }
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||
# 第一版不加止损（plan.md §21：止损易致过拟合）
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stop_loss_pct: null
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max_holding_days: null
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# ------------------------------------------------------------
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# 仓位控制（plan.md §20）
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# ------------------------------------------------------------
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position:
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max_position: 0.10 # 单只股票最大仓位 10%
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min_position: 0.01 # 低于该权重不建仓（避免碎股）
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sector_max_position: 0.25 # 单行业最大仓位 25%
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max_holdings: 20
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# equal | score | inverse_vol
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weight_scheme: equal
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# ------------------------------------------------------------
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||
# 风险控制（plan.md §21）
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# ------------------------------------------------------------
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risk:
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max_portfolio_drawdown: 0.20
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max_single_drawdown: 0.25
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||
# 单笔成交不超过该股当日成交额的比例
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liquidity_limit_pct_adv: 0.05
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# ------------------------------------------------------------
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||
# 撮合
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# ------------------------------------------------------------
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execution:
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signal_to_execution: next_open # next_open | next_close | same_close
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limit_up_down_rule: skip
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suspended_rule: defer
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# ------------------------------------------------------------
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# 成本：引用全局成本模型
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# ------------------------------------------------------------
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cost:
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ref: config/cost.yml
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