Simon
73d191b43a
- 新增 finance/tests/ 6 个测试套件（agents/backtest/dao_upsert/factors/features/fundamental_lookahead） - 数据层: data_manager / dao 优化，新增 upsert 逻辑 - 因子层: 基本面因子抽象定位 _mapping、ROE/PE/PB 重构 - 回测层: vectorbt/engine 大改动（251 行），report 增强 - ML 层: features/backtest_integration 特征工程与回测优化 - CLI: agent_cli 重构 - config/settings 扩充配置项
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4.0 KiB
Python
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"""
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全局配置模块。
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敏感信息优先从环境变量读取，其次使用默认值（仅开发环境）。
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import os
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from pathlib import Path
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from dotenv import load_dotenv
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# 确保加载 finance/.env，无论从哪个目录运行
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_env_path = Path(__file__).resolve().parent.parent / ".env"
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load_dotenv(_env_path)
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# ── MariaDB 连接 ──────────────────────────────────────────
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# 通过 SSH 隧道连接：shared/script/autossh.sh
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MARIADB_CONFIG = {
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"host": os.getenv("MAC_DB_HOST", "127.0.0.1"),
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"port": int(os.getenv("MAC_DB_PORT", "13306")),
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"user": os.getenv("MAC_DB_USER", "myquant"),
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"password": os.getenv("MAC_DB_PASSWORD", ""),
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"database": os.getenv("MAC_DB_NAME", "myquant"),
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"charset": "utf8mb4",
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"pool_size": 5,
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"pool_recycle": 600, # 10分钟回收，避免 SSH 隧道半开连接
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}
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# ── 表名前缀 ──────────────────────────────────────────────
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TABLE_PREFIX = "mac_"
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# 完整表名
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TABLE_STOCK_BASIC = f"{TABLE_PREFIX}stock_basic"
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TABLE_STOCK_DAILY = f"{TABLE_PREFIX}stock_daily"
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TABLE_STOCK_FINANCIAL = f"{TABLE_PREFIX}stock_financial"
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TABLE_REPORT = f"{TABLE_PREFIX}report"
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# ── AkShare 配置 ──────────────────────────────────────────
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AKSHARE_CONFIG = {
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"request_timeout": 30,
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"retry_times": 3,
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"retry_delay": 2, # 秒
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}
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# ── 默认参数 ──────────────────────────────────────────────
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DEFAULT_START_DATE = "20200101"
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DEFAULT_END_DATE = None # None 表示当天
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# ── 数据新鲜度 ────────────────────────────────────────────
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# DB 窗口尾部落后于请求日多少个自然日，视为存在缺口需补拉（get_daily）
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DATA_FRESHNESS_GAP_DAYS = int(os.getenv("DATA_FRESHNESS_GAP_DAYS", "7"))
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# ── 风险评估参数（RiskAgent） ─────────────────────────────
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# 风险等级阈值：年化波动率(%) / 当前回撤(%)，超过即升级
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RISK_THRESHOLDS = {
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"high": {"vol": float(os.getenv("RISK_HIGH_VOL", "35")), "dd": float(os.getenv("RISK_HIGH_DD", "-15"))},
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"medium": {"vol": float(os.getenv("RISK_MED_VOL", "25")), "dd": float(os.getenv("RISK_MED_DD", "-8"))},
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}
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# 各等级对应的建议总仓位、单票上限、止损线
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RISK_EXPOSURE = {"low": 0.85, "medium": 0.60, "high": 0.30}
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RISK_MAX_SINGLE = {"low": 0.15, "medium": 0.10, "high": 0.05}
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RISK_STOP_LOSS = {"low": -0.05, "medium": -0.08, "high": -0.12}
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# ── 选股参数（SelectionAgent） ────────────────────────────
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# 默认选股池大小（按股票列表前 N 只作为代表股池）
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SELECTION_UNIVERSE_SIZE = int(os.getenv("SELECTION_UNIVERSE_SIZE", "100"))
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# 单次打分上限（防止单次过慢）
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SELECTION_SCORE_LIMIT = int(os.getenv("SELECTION_SCORE_LIMIT", "300"))
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# 默认返回 Top N
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SELECTION_TOP_N = int(os.getenv("SELECTION_TOP_N", "15"))
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# 选股核心因子（覆盖多维度，减少计算量）
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SELECTION_CORE_FACTORS = [
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"momentum_20", "momentum_60",
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"rsi_14", "volatility_20",
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"vol_ratio_5", "ma_dev_20",
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"turnover_5", "amplitude_5",
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]
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# z-score 打分时是否做去极值（避免单股离群值主导 Top 排名）
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SELECTION_WINSORIZE_ZSCORE = os.getenv("SELECTION_WINSORIZE_ZSCORE", "1") == "1"
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# ── 报告参数（ReportAgent） ────────────────────────────────
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# 日报市场概览指数代码
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REPORT_INDEX_CODES = {
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"000001.SH": "上证指数",
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"399001.SZ": "深证成指",
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"399006.SZ": "创业板指",
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}
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# 日报标题中展示的 Top N（与 SELECTION_TOP_N 联动）
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REPORT_TOP_N = SELECTION_TOP_N
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