# CLAUDE.md

cc-cursor — Mac Mini 单机量化研究平台。全链路：Data → Factor → Backtest → Optimize → ML → Sentiment → Agent。

## 速查索引

| 模块 | 详情文件 | 核心入口 |
|------|---------|---------|
| 数据层 + 数据库 | `CLAUDE-data.md` | `from data.data_manager import DataManager` |
| 因子引擎 + 情绪 | `CLAUDE-factors.md` | `from factors.registry import get_factor` |
| 回测 + 优化 | `CLAUDE-backtest.md` | `from backtest.vectorbt.engine import VectorBTEngine` |
| ML 模型 | `CLAUDE-ml.md` | `from models.lightgbm.model import LightGBMModel` |
| Agent 系统 + CLI | `CLAUDE-agents.md` | `python cli/agent_cli.py daily` |

## 环境

```bash
conda activate quant          # Python 3.11.13
bash shared/script/autossh.sh # DB SSH 隧道
```

## 任务→文档路由

| 任务类型 | 先读取 |
|---------|--------|
| 数据源/数据库/cache 相关 | `CLAUDE-data.md` |
| 因子/情绪/新闻相关 | `CLAUDE-factors.md` + `CLAUDE-reference.md` |
| 回测/优化/策略相关 | `CLAUDE-backtest.md` |
| ML 模型/特征工程相关 | `CLAUDE-ml.md` |
| Agent/CLI/报告相关 | `CLAUDE-agents.md` |
| API 参数/第三方库 | 调用 `mcp__mcphub__context7-query-docs` |
| 因子名/类名/表结构速查 | `CLAUDE-reference.md` |

## 多步任务规则

复杂任务（涉及 3+ 文件或 2+ 模块）执行前：
1. 输出执行计划清单（步骤 + 每步验证方法）
2. 每步完成后验证通过才继续
3. 遇到失败先定位根因，不跳过

## 核心设计约束（必须遵守）

- 数据流：`Data → Factor → Model → Strategy → Backtest → Report`
- 策略层禁止直接访问 AkShare/Tushare → 全部通过 `DataManager`
- 模型层禁止直接访问数据库 → 全部通过 DataManager
- 指数代码规则：`.SH`=指数, `.SZ` 开头非 399=个股
- 数据源优先级：Tushare → AkShare (fallback)
- 当日数据未缓存 → 先 `dm.sync_daily`；增量同步只更新已缓存股票
- 修改多文件前先说明：文件清单、原因、影响；优先小范围修改

## CLI 常用命令

```bash
python cli/agent_cli.py daily              # 5步完整流程
python cli/agent_cli.py picks 15           # 选股
python cli/agent_cli.py risk               # 风险评估
python cli/agent_cli.py report 20260603    # 生成日报
python cli/agent_cli.py warmup 50          # 首次预热缓存

python cli/demo_data_manager.py --ts_code 600519.SH
python cli/demo_factor_engine.py --ts_code 300750.SZ
python cli/demo_backtest.py --ts_code 000001.SZ
python cli/demo_optimizer.py --ts_code 000001.SZ --trials 100
python cli/demo_ml.py --ts_code 000001.SZ --lookahead 5
python cli/demo_sentiment_detail.py --ts_code 600519.SH --date 20260603
```

## 技术栈

| 组件 | 技术 | 环境 |
|------|------|------|
| 数据获取 | AkShare + Tushare (双源) | conda quant |
| 数据库 | MariaDB (SSH 隧道) | mac_ 前缀表 |
| 因子/特征 | pandas / numpy / sklearn | conda quant |
| 回测 | VectorBT 1.0 | conda quant |
| 优化 | Optuna 4.9 | conda quant |
| ML | LightGBM 4.6 + CatBoost 1.2 | conda quant |
| NLP | Qwen (DashScope / Ollama) | .env 配置 |
| Agent | 自研编排器 | finance/agents/ |
| API | Django 5.2 + uWSGI | djapi/ |