simonandClaude Opus 4.7
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7 Sprints 全部完成: Sprint 0: 基础设施 (DataManager + MariaDB) Sprint 1: 因子引擎 (34因子/12分类) Sprint 2: VectorBT 回测 (5策略+截面) Sprint 3: Optuna 优化 (+Walk-Forward) Sprint 4: ML 模型 (LightGBM+CatBoost) Sprint 5: Qwen 情绪因子 (三源新闻+日期对齐) Sprint 6: Agent 系统 (4Agent+日报.md/.html) 生产加固 (15项): Tushare双源fallback, SSH自动恢复, pool_pre_ping, save_daily先删后插, load_dotenv绝对路径, 日报5d/20d修复, RiskAgent改上证指数, 昨日对比+数据截止, mac_report utf8mb4, CLAUDE-*.md 9条已知Bug, demo全参数化, djapi数据源归一化, indexDatas API修正 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
3.5 KiB
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CLAUDE-agents.md — Agent 系统 + CLI
Agent 架构
4 个 Agent，通过依赖注入复用已有引擎（不重建轮子）。
from agents.orchestrator import AgentOrchestrator
orch = AgentOrchestrator(dm=dm, fe=fe, bt=bt, opt=opt, sent=sent)
orch.setup() # 注册 4 个 Agent
results = orch.run_daily() # 5 步流程
5 步每日流程
[Step 1/5] 增量同步 → 只更新已缓存股票 (0.04s/只)
[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
各 Agent 职责
| Agent | 文件 | 职责 |
|---|---|---|
| ResearchAgent | research_agent.py |
因子 IC/IC_IR 评估 |
| SelectionAgent | selection_agent.py |
多因子股票打分（等权） |
| RiskAgent | risk_agent.py |
波动率+回撤→仓位建议 |
| ReportAgent | report_agent.py |
市场+选股+情绪+风险→日报 |
CLI (finance/cli/agent_cli.py)
python cli/agent_cli.py daily # 5 步流程
python cli/agent_cli.py picks 15 # 选股
python cli/agent_cli.py risk # 风险评估
python cli/agent_cli.py research # 因子研究
python cli/agent_cli.py report 20260603 # 生成日报
python cli/agent_cli.py warmup 50 # 首次预热缓存
Demo 脚本 (finance/cli/demo_*.py)
全部支持 --ts_code --date 等参数。
| 脚本 | 用途 |
|---|---|
demo_data_manager.py |
Sprint 0: DB→建表→日线→同步 |
demo_factor_engine.py |
Sprint 1: 34因子→NaN检查→截面 |
demo_backtest.py |
Sprint 2: 5策略回测 |
demo_optimizer.py |
Sprint 3: Optuna寻优+Walk-Forward |
demo_ml.py |
Sprint 4: LightGBM+CatBoost+回测 |
demo_sentiment.py |
Sprint 5: 情绪因子快速验证 |
demo_sentiment_detail.py |
Sprint 5: 情绪因子详细演示(14参数) |
报告 (finance/reports/)
daily_YYYYMMDD.md+.html— 每日双格式输出storage.py—save_report()/query_reports()→ 存入 mac_report 表- 日报包含"昨日对比"区块：标注数据是否与前一日相同
⚠️ 已知 Bug 速查（避免重复踩坑）
B6: 5 日/20 日涨跌幅恒为 0
- 症状: 日报中
| +0.00% | +0.00% |，实际数据应该有非零值 - 根因:
idx = daily.index.get_loc(date) if date in daily.index else -1，目标日期不在索引时-1 >= 5→ False，计算被短路 - 修复: 用
pos = len(daily) - 1替代idx = -1，确保位置值非负
B7: 两日报告完全一致
- 症状: 20260604 和 20260605 报告的 TOP 15、风险评估完全一样
- 根因: ① T+1 数据未产出，两份报告基于同一份 DB 快照 ② 多因子在 1 天内变化极小（非 bug，是特性）
- 缓解: 日报增加"昨日对比"区块 + 数据截止标注
B8: 风险回撤恒为 -52%
- 症状: 不管哪天看，风险等级一直是 high，回撤一直是 -52%
- 根因: RiskAgent 默认用
market_index="000001.SZ"（平安银行个股），其 2020 年历史高价导致永远极端回撤 - 修复: 改为
"000001.SH"（上证指数）
B9: report 命令只 sync 一只股票
- 症状: generate_report 只调了
dm.sync_daily("000001.SZ")，其他 279 只不变 - 影响: 日报的选股排名不会反映最新行情
- 状态: 已加 sync 调用，范围仍为单只（全量 sync 走
daily命令或warmup）