# cc-cursor 使用指南

Mac Mini 单机量化研究平台，覆盖数据获取 → 因子计算 → 回测 → 参数优化 → ML 模型 → 情绪因子 → Agent 系统全链路。

---

## 目录

1. [环境准备](#1-环境准备)
2. [数据库连接](#2-数据库连接)
3. [数据层 — DataManager](#3-数据层--datamanager)
4. [因子引擎 — FactorEngine](#4-因子引擎--factorengine)
5. [回测引擎 — VectorBTEngine](#5-回测引擎--vectorbtengine)
6. [参数优化 — OptunaEngine](#6-参数优化--optunaengine)
7. [ML 模型 — LightGBM / CatBoost](#7-ml-模型--lightgbm--catboost)
8. [情绪因子 — SentimentEngine](#8-情绪因子--sentimentengine)
9. [Agent 系统 — 命令行入口](#9-agent-系统--命令行入口)
10. [配置说明](#10-配置说明)
11. [完整示例](#11-完整示例)
12. [常见问题](#12-常见问题)

---

## 1. 环境准备

### 硬件要求

- macOS / Linux（本系统开发于 Mac Mini）
- 内存 ≥ 16GB（ML 模型训练推荐）
- 网络：可访问东方财富 / 同花顺 API

### Python 环境

```bash
conda activate quant          # Python 3.11.13
python --version              # → 3.11.13
```

### 核心依赖

| 包 | 版本 | 用途 |
|---|------|------|
| pandas | 3.0 | 数据处理 |
| numpy | 2.4 | 数值计算 |
| akshare | 1.18 | A 股数据获取 |
| vectorbt | 1.0 | 回测引擎 |
| optuna | 4.9 | 参数优化 |
| lightgbm | 4.6 | 梯度提升模型 |
| catboost | 1.2 | 梯度提升模型 |
| scikit-learn | 1.9 | 特征工程 |
| sqlalchemy | 2.0 | 数据库 ORM |
| pymysql | 1.2 | MySQL 连接 |

### 项目路径设置

从 `finance/` 目录运行代码。脚本开头加入：

```python
import sys
sys.path.insert(0, "/path/to/cc-cursor/finance")
```

---

## 2. 数据库连接

### 建立 SSH 隧道

```bash
bash shared/script/autossh.sh
```

验证隧道：

```bash
lsof -i :13306 | grep LISTEN
```

### 连接信息

```
Host:     127.0.0.1
Port:     13306
User:     myquant
Password: <your-db-password>
Database: myquant
```

### 数据库表

所有表使用 `mac_` 前缀：

| 表名 | 内容 | 说明 |
|------|------|------|
| `mac_stock_basic` | A 股列表 | 5,524 只股票 |
| `mac_stock_daily` | 日线行情 | 按需同步 |
| `mac_stock_financial` | 财务指标 | 同花顺核心指标 |
| `mac_report` | 报告持久化 | 日报归档 |

---

## 3. 数据层 — DataManager

### 初始化

```python
from data.data_manager import DataManager

dm = DataManager()
dm.init_db()  # 首次使用创建表（幂等操作）
```

### 获取股票列表

```python
stocks = dm.get_stock_list()                # → 5,524 只 A 股
stocks = dm.get_stock_list(force_refresh=True)  # 强制刷新
```

### 获取日线数据

```python
daily = dm.get_daily("000001.SZ")           # 全量日线
daily = dm.get_daily("000001.SZ", start="20240101", end="20241231")
```

### 获取财务数据

```python
fina = dm.get_financial("000001.SZ")
# → DataFrame: end_date, eps, bvps, roe, net_profit_margin, debt_to_assets
```

### 数据同步

```python
n = dm.sync_daily("000001.SZ")   # 增量同步到最新
```

> 数据源优先级：Tushare（优先）→ AkShare（fallback）。DB 缓存优先。

---

## 4. 因子引擎 — FactorEngine

### 因子注册表

```python
from factors.registry import get_factor, list_factors, list_categories

print(list_categories())          # → 12 个分类
print(list_factors("RSI"))        # → ['rsi_7', 'rsi_14']
print(len(list_factors()))        # → 34 个因子
```

### 创建因子实例

```python
factor = get_factor("momentum_20")     # 20 日动量
factor = get_factor("rsi_14")          # 14 日 RSI
factor = get_factor("roe")             # ROE 基本面因子
factor = get_factor("news_sent_5")     # 5 日新闻情绪因子
```

### 计算因子

```python
from factors.engine import FactorEngine

engine_fe = FactorEngine(dm)
factors = [
    get_factor("momentum_20"),
    get_factor("rsi_14"),
    get_factor("volatility_20"),
]
factor_df = engine_fe.compute("000001.SZ", factors)
# → DataFrame: index=trade_date, columns=[momentum_20, rsi_14, volatility_20]
```

### 截面因子

```python
cross = engine_fe.compute_universe(
    factors=[get_factor("momentum_20"), get_factor("rsi_14")],
    date="20250630",
    ts_codes=["000001.SZ", "600519.SH", "300750.SZ"],
)
```

---

## 5. 回测引擎 — VectorBTEngine

- 初始资金：100,000 元 | 手续费：0.03%（万三） | 方向：只做多

### 创建引擎

```python
from backtest.vectorbt.engine import VectorBTEngine

engine_bt = VectorBTEngine(initial_capital=100_000, commission=0.0003)
```

### 使用内置策略

```python
from backtest.strategies.rsi_mean_revert import RSIMeanRevertStrategy

strategy = RSIMeanRevertStrategy(oversold=30, overbought=70)
report = engine_bt.run(strategy, price_df, factor_df)
print(report.summary())
# → 收益=29.4% 年化=4.3% 回撤=-19.1% 夏普=0.37 胜率=77.1%
```

### 内置策略清单

| 策略 | 类名 | 适用场景 |
|------|------|----------|
| 均线交叉 | `SMACrossStrategy(fast=5, slow=20)` | 趋势跟踪 |
| RSI 反转 | `RSIMeanRevertStrategy(oversold=30, overbought=70)` | 均值回归 |
| 动量突破 | `MomentumBreakoutStrategy(lookback=20, exit_period=10)` | 动量策略 |
| 因子阈值 | `FactorCrossStrategy(factor_column, buy_threshold, sell_threshold)` | 通用因子 |
| 因子轮动 | `FactorRotationStrategy(factor_name, top_n=5)` | 截面选股 |

### 自定义策略

```python
from backtest.base import BaseStrategy

class MyStrategy(BaseStrategy):
    name = "my_strategy"
    category = "custom"

    def __init__(self, param_a=10):
        self.param_a = param_a

    def generate_signals(self, factor_df):
        signals = pd.Series(-1, index=factor_df.index)
        signals[factor_df["rsi_14"] < 30] = 1   # 超卖买入
        signals[factor_df["rsi_14"] > 70] = 0   # 超买卖出
        return signals
```

### 回测报告字段

`total_return`, `cagr`, `max_drawdown`, `sharpe_ratio`, `calmar_ratio`, `annual_volatility`, `win_rate`, `profit_factor`, `total_trades`, `avg_hold_days`, `equity_curve`, `drawdown_curve`, `monthly_returns`, `trades_df`

---

## 6. 参数优化 — OptunaEngine

### 使用预置搜索空间

```python
from optimizer.engine import OptunaEngine
from optimizer.space import rsi_revert_space

opt_engine = OptunaEngine(engine_bt)

result = opt_engine.optimize(
    strategy_class=RSIMeanRevertStrategy,
    search_space=rsi_revert_space,
    price_df=price_df,
    factor_df=factor_df,
    metric="sharpe",       # sharpe/cagr/calmar/total_return
    n_trials=200,
)
print(result.summary())
# → 最优参数: oversold=13, overbought=66
# → 最优目标 (sharpe): 0.5985
```

### Walk-Forward 验证

```python
wf_result = opt_engine.optimize_walk_forward(
    strategy_class=RSIMeanRevertStrategy,
    search_space=rsi_revert_space,
    price_df=price_df, factor_df=factor_df,
    metric="sharpe", n_trials=80,
    train_window=756, test_window=252,
)
```

### 自定义搜索空间

```python
from optimizer.space import SearchSpace

my_space = SearchSpace(params=[
    {"name": "fast", "type": "int", "low": 2, "high": 30, "step": 1},
    {"name": "slow", "type": "int", "low": 15, "high": 120, "step": 5},
])
```

---

## 7. ML 模型 — LightGBM / CatBoost

### 特征工程

```python
from models.features import FeatureEngine

fe = FeatureEngine(lookahead=5, label_type="regression")
X, y = fe.build(factor_df, price_df, fit=True)
# → Winsorize(1%/99%) → ffill → median fill → RobustScaler → 标签计算
```

### LightGBM 训练

```python
from models.lightgbm.model import LightGBMModel

model = LightGBMModel(
    params={"n_estimators": 200, "learning_rate": 0.03, "num_leaves": 15},
    eval_ratio=0.2,
)
model.fit(X_train, y_train)
pred = model.predict(X_test)
ic = pred.corr(y_test)
```

### CatBoost 训练

```python
from models.catboost.model import CatBoostModel

model = CatBoostModel(
    params={"iterations": 200, "learning_rate": 0.03, "depth": 5},
    eval_ratio=0.2,
)
model.fit(X_train, y_train)
```

### ML 策略回测

```python
from models.backtest_integration import MLStrategy, MLBenchmark

strategy = MLStrategy(model, fe, buy_quantile=0.7, sell_quantile=0.3, rebalance_freq=5)
report = engine_bt.run(strategy, price_df, factor_df)

# 多模型对比
benchmark = MLBenchmark([lgb_model, cb_model], fe, price_df, factor_df)
df = benchmark.run()  # → model × (IC, return, sharpe, win_rate, trades)
```

### 重要约束

- lookahead 固定，不输入模型（防目标泄露）
- 交叉验证用 TimeSeriesSplit（不 shuffle）
- 特征工程严禁使用未来数据

---

## 8. 情绪因子 — SentimentEngine

### 配置 API Key

编辑 `finance/.env`：

```bash
QWEN_API_KEY=sk-your-key-here
QWEN_MODEL=qwen-turbo
```

### 使用情绪引擎

```python
from factors.sentiment.sentiment_engine import SentimentEngine

sent = SentimentEngine(dm)
sent_df = sent.compute("000001.SZ", max_news=20)
# → DataFrame: (trade_date, news_sent_5, news_conf_5, sent_delta_5)
```

### 新闻数据源

| 数据源 | 说明 |
|--------|------|
| AkShare `stock_news_em` | 东方财富个股新闻 |
| MariaDB `xwlb_daily_ext` | 新闻联播分割数据 |
| MCP `trendradar-news` | 外部新闻聚合服务 |

### 日期对齐机制

- 新闻联播：`news_date + 1 day`（晚间播出 → 次日市场影响）
- 非交易日 → 对齐到最近交易日

---

## 9. Agent 系统 — 命令行入口

### CLI 命令

```bash
python finance/cli/agent_cli.py daily              # 5 步完整流程
python finance/cli/agent_cli.py picks 15           # 选股 Top 15
python finance/cli/agent_cli.py risk               # 风险评估
python finance/cli/agent_cli.py research           # 因子研究（IC 评估）
python finance/cli/agent_cli.py report 20260603    # 生成日报
python finance/cli/agent_cli.py warmup 50          # 首次预热缓存
```

### 每日流程

```
[Step 1/5] 增量同步 → 只更新已缓存股票
[Step 2/5] 风险评估 → RiskAgent: high/medium/low + 仓位
[Step 3/5] 股票打分 → SelectionAgent: 多因子等权打分
[Step 4/5] 情绪因子 → SentimentEngine.compute()
[Step 5/5] 生成日报 → ReportAgent: .md + .html + 解读
```

### 4 个 Agent

| Agent | 职责 |
|-------|------|
| ResearchAgent | 因子 IC/IC_IR 评估 |
| SelectionAgent | 多因子股票打分（等权） |
| RiskAgent | 波动率+回撤→仓位建议 |
| ReportAgent | 市场+选股+情绪+风险→日报 |

### Demo 验证脚本

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

---

## 10. 配置说明

### 环境变量（`finance/.env`）

```bash
# ── Qwen API ──────────────────────
QWEN_API_KEY=sk-xxx              # DashScope API Key
QWEN_MODEL=qwen-turbo            # qwen-turbo/plus/max

# ── 数据库 ───────────────────────
MAC_DB_HOST=127.0.0.1
MAC_DB_PORT=13306
MAC_DB_USER=myquant
MAC_DB_PASSWORD=<your-db-password>
MAC_DB_NAME=myquant

# ── Tushare ──────────────────────
TUSHARE_TOKEN=your_token_here

# ── 情绪分析范围 ─────────────────
SENTIMENT_SCOPE_TYPE=index
SENTIMENT_SCOPE_INDEXES=000300,000905
SENTIMENT_MAX_NEWS_PER_STOCK=20
```

---

## 11. 完整示例

### 示例 1：快速回测

```python
import sys; sys.path.insert(0, "finance")

from data.data_manager import DataManager
from factors.registry import get_factor
from factors.engine import FactorEngine
from backtest.vectorbt.engine import VectorBTEngine
from backtest.strategies.rsi_mean_revert import RSIMeanRevertStrategy

dm = DataManager(); dm.init_db()
price = dm.get_daily("000001.SZ").set_index("trade_date")

engine_fe = FactorEngine(dm)
factor_df = engine_fe.compute("000001.SZ", [get_factor("rsi_14")])

engine_bt = VectorBTEngine()
report = engine_bt.run(RSIMeanRevertStrategy(30, 70), price, factor_df)
print(report.summary())
```

### 示例 2：策略寻优 + Walk-Forward

```python
from optimizer.engine import OptunaEngine
from optimizer.space import rsi_revert_space

opt_engine = OptunaEngine(engine_bt)
result = opt_engine.optimize(
    RSIMeanRevertStrategy, rsi_revert_space,
    price, factor_df, metric="sharpe", n_trials=200,
)
print(result.summary())

wf = opt_engine.optimize_walk_forward(
    RSIMeanRevertStrategy, rsi_revert_space,
    price, factor_df, n_trials=80,
    train_window=756, test_window=252,
)
```

### 示例 3：ML 训练 + 回测

```python
from models.features import FeatureEngine
from models.lightgbm.model import LightGBMModel
from models.backtest_integration import MLStrategy

fe = FeatureEngine(lookahead=5)
X, y = fe.build(factor_df, price, fit=True)
split = int(len(X) * 0.7)

model = LightGBMModel(params={"n_estimators": 200, "learning_rate": 0.03})
model.fit(X.iloc[:split], y.iloc[:split])

strategy = MLStrategy(model, fe)
report = engine_bt.run(strategy, price, factor_df)
```

---

## 12. 常见问题

### Q: SSH 隧道连接失败？

```bash
lsof -i :13306 | grep LISTEN
bash shared/script/autossh.sh
```

### Q: AkShare 返回 RemoteDisconnected？

系统已内置 3 次递增间隔重试 + fallback 机制。如果持续失败：等待 30 秒后重试，或检查网络。

### Q: 因子计算结果全是 NaN？

- 技术因子：前 N 个周期内 NaN 是正常的（如 20 日动量前 19 天为 NaN）
- 基本面因子：检查财务数据是否已同步
- 情绪因子：检查是否配置了 `QWEN_API_KEY`

### Q: 回测结果为 0 笔交易？

- 检查策略参数是否过于严格
- 使用 `OptunaEngine.optimize()` 寻找更优参数

### Q: 模型训练只有 2 棵树？

单股票预测噪声比低，建议：
- 设置 `eval_ratio=0.0` 禁用早停
- 降低 `learning_rate` 到 0.01
- 增加 `min_data_in_leaf` 防止过拟合

### Q: 日报中选股为空？

需要先同步目标股票池的数据：

```bash
python finance/cli/agent_cli.py warmup 50
```

---

## 13. 文档索引

| 文档 | 内容 |
|------|------|
| [架构说明](architecture.md) | 项目架构、数据流、设计原则 |
| [开发指南](development.md) | 环境搭建、开发约定、模块说明 |
| [部署说明](deployment.md) | 本地环境、服务器、uWSGI、rsync 部署 |
| [因子与表结构速查](reference.md) | 34 因子注册表、DB 表结构、数据源接口 |
| [数据层详解](data-layer.md) | DataManager、数据库、缓存策略、已知 Bug |
| [因子引擎详解](factors.md) | 因子计算、情绪引擎、新闻源 |
| [回测引擎详解](backtest.md) | VectorBT、策略、信号工具、Optuna |
| [ML 模型详解](ml-models.md) | 特征工程、LightGBM/CatBoost、ML 策略 |
| [Agent 系统详解](agents.md) | Agent 架构、CLI、日报 |
| [DJAPI 接口](api.md) | Django API 端点参考 |
| [日报查询 API](news_report_api.md) | news/reports + news/events 接口 |
| [日报数据库](db_schema_v1.1.md) | news_report / news_event 表结构 |