Simon
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- 删除 11 个残留文件: continuation.md, init_plan.md, reasonix.toml, djapi/continuation.md, djapi/.serena/, djapi/.claude/, djapi/.mcp.json, .claude/skills/, docs/usage.html, docs/db_schema.md, docs/report_db_design.md - 7 个 CLAUDE-*.md 移入 docs/ 并重命名去 CLAUDE- 前缀 - 新增 4 个文档: architecture.md, development.md, api.md, deployment.md - 重写 usage.md, README.md - 修复所有过时引用和交叉链接
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# cc-cursor — Mac Mini 单机量化研究平台
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从数据获取 → 因子计算 → 回测 → 参数优化 → ML 模型 → 情绪因子 → Agent 系统，全链路量化研究平台。
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## 架构
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cc-cursor/
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├── finance/ # 核心量化引擎
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│ ├── config/ # 全局配置
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│ ├── database/ # ORM 模型 + DAO
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│ ├── data/ # DataManager 统一数据层
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│ ├── factors/ # 因子引擎（34 因子 / 12 分类）
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│ ├── backtest/ # 回测引擎（VectorBT + 5 策略）
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│ ├── optimizer/ # Optuna 参数优化
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│ ├── models/ # LightGBM / CatBoost ML 模型
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│ ├── agents/ # Agent 系统（4 Agent + 编排器）
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│ ├── cli/ # 命令行 & 验证脚本
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│ └── reports/ # 日报输出目录
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├── djapi/ # Django API 后端
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├── shared/script/ # SSH 隧道脚本
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└── docs/ # 项目文档
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## 数据流
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Data → Factor → Model → Strategy → Backtest → Report
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## 快速开始
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```bash
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# 环境 & SSH 隧道
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conda activate quant
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bash shared/script/autossh.sh
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# 每日 Agent 运行
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python finance/cli/agent_cli.py daily
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```
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## CLI 命令
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```bash
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python finance/cli/agent_cli.py daily # 5 步完整流程
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python finance/cli/agent_cli.py picks 15 # 选股 Top 15
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python finance/cli/agent_cli.py risk # 风险评估
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python finance/cli/agent_cli.py research # 因子研究
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python finance/cli/agent_cli.py report 20260603 # 生成日报
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python finance/cli/agent_cli.py warmup 50 # 首次预热缓存
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```
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## 验证脚本
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```bash
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python finance/cli/demo_data_manager.py --ts_code 600519.SH
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python finance/cli/demo_factor_engine.py --ts_code 300750.SZ
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python finance/cli/demo_backtest.py --ts_code 000001.SZ
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python finance/cli/demo_optimizer.py --ts_code 000001.SZ --trials 100
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python finance/cli/demo_ml.py --ts_code 000001.SZ --lookahead 5
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python finance/cli/demo_sentiment.py --ts_code 600519.SH
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python finance/cli/demo_sentiment_detail.py --ts_code 600519.SH --date 20260603
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```
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## 技术栈
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| 组件 | 技术 |
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| 数据获取 | AkShare + Tushare (双源) |
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| 数据库 | MariaDB (SSH 隧道) |
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| 因子/特征 | pandas / numpy / sklearn |
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| 回测引擎 | VectorBT 1.0 |
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| 参数优化 | Optuna 4.9 |
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| ML 模型 | LightGBM 4.6 + CatBoost 1.2 |
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| NLP 情绪 | Qwen (DashScope / Ollama) |
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| Agent 编排 | 自研编排器 |
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| API 后端 | Django 5.2 + uWSGI |
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## 开发进度
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| Sprint | 模块 | 状态 |
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| Sprint 0 | 基础设施（DataManager + MariaDB） | ✅ |
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| Sprint 1 | 因子引擎（34 因子 / 12 分类） | ✅ |
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| Sprint 2 | VectorBT 回测（5 策略 + 截面） | ✅ |
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| Sprint 3 | Optuna 优化（+ Walk-Forward） | ✅ |
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| Sprint 4 | ML 模型（LightGBM + CatBoost） | ✅ |
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| Sprint 5 | Qwen 情绪因子（三源新闻） | ✅ |
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| Sprint 6 | Agent 系统（4 Agent + CLI） | ✅ |
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| Sprint 7 | djapi API（日报查询 ×2） | ✅ |
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**全部 8 个 Sprint 已完成。**
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## 文档
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| 文档 | 内容 |
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| [使用指南](docs/usage.md) | 各模块使用方法和代码示例 |
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| [架构说明](docs/architecture.md) | 项目架构、数据流、设计原则 |
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| [开发指南](docs/development.md) | 环境搭建、开发约定、模块说明 |
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| [部署说明](docs/deployment.md) | 本地环境、服务器、uWSGI、rsync 部署 |
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| [因子与表结构速查](docs/reference.md) | 34 因子注册表、DB 表结构 |
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| [数据层详解](docs/data-layer.md) | DataManager、数据库、缓存策略 |
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| [因子引擎详解](docs/factors.md) | 因子计算、情绪引擎、新闻源 |
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| [回测引擎详解](docs/backtest.md) | VectorBT、策略、信号工具、Optuna |
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| [ML 模型详解](docs/ml-models.md) | 特征工程、LightGBM/CatBoost |
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| [Agent 系统详解](docs/agents.md) | Agent 架构、CLI、日报 |
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| [DJAPI 接口](docs/api.md) | Django API 端点参考 |
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| [日报查询 API](docs/news_report_api.md) | news/reports + news/events 接口 |
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| [日报数据库](docs/db_schema_v1.1.md) | news_report / news_event 表结构 |
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## 子项目
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- [djapi](djapi/README.md) — Django API 后端：A 股数据 API（16 端点）+ 新闻联播处理 + 日报查询
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## 设计原则
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- **模块隔离**：各引擎通过统一接口交互，可替换实现
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- **接口标准化**：因子 `calculate(df)→Series` / 策略 `generate_signals(df)→Series` / 模型 `fit/predict/save/load`
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- **数据层统一**：策略/模型不直连数据源，全部通过 DataManager
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- **Agent 不重建轮子**：Agent 通过依赖注入复用已有引擎
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- **防前视偏差**：时间序列交叉验证、expanding window 统计量
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## 数据库连接
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```bash
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bash shared/script/autossh.sh
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# host: 127.0.0.1:13306 user: myquant database: myquant table_prefix: mac_
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