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>
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CLAUDE-factors.md — 因子引擎 + 情绪因子
FactorEngine (finance/factors/engine.py)
from factors.registry import get_factor, list_factors
from factors.engine import FactorEngine
fe = FactorEngine(dm, sentiment_engine=sent)
factor_df = fe.compute("000001.SZ", [get_factor("momentum_20"), get_factor("rsi_14")])
# → DataFrame: index=trade_date, columns=[momentum_20, rsi_14]
cross = fe.compute_universe(factors, date="20250630", ts_codes=[...])
因子路由：factor.category == "sentiment" → SentimentEngine；isinstance(f, FUNDAMENTAL_FACTOR_TYPES) → 注入财务数据。
因子注册表 (finance/factors/registry.py)
34 因子 / 12 分类：动量、RSI、MACD、量价、布林、ATR、均线、波动率、换手率、振幅、基本面、情绪。
list_factors("动量") # → ['momentum_5','momentum_10','momentum_20','momentum_60']
get_factor("rsi_14") # → RSIFactor(period=14)
技术因子 (finance/factors/technical/)
10 类。每个继承 BaseFactor，实现 calculate(df) → pd.Series。停牌跳过，新股不足 N 日返回 NaN。
基本面因子 (finance/factors/fundamental/)
roe.py— ROEFactor（同花顺stock_financial_abstract_ths）pe_pb.py— PEFactor/PBFactor/EPFactor（close + 财务 EPS/BVPS map to daily）
情绪因子 (finance/factors/sentiment/)
SentimentEngine (sentiment_engine.py)
sent = SentimentEngine(dm, qwen_client=client, news_source=news_src)
sent_df = sent.compute("000001.SZ", max_news=30)
# → DataFrame: news_sent_5, news_conf_5, sent_delta_5
新闻源 (news_source.py)
三数据源聚合：AkShare stock_news_em + DB xwlb_daily_ext + MCP trendradar-news。
xwlb 日期处理：DB news_date +1day（晚间播出→次日影响）→ align_news_to_trading_days。
AkShare 限频 → 自动 fallback。LIMIT 按日期跨度动态计算。
Qwen 客户端 (qwen_client.py)
双后端：DashScope API + 本地 Ollama。金融情绪专家 prompt，返回 {sentiment_score, confidence, impact_duration, key_topics}。配置：.env 中的 QWEN_API_KEY 或 QWEN_LOCAL_BASE_URL。
情绪因子 (sentiment_factor.py)
NewsSentimentFactor(window, decay)— 时间衰减加权情绪SentimentConfidenceFactor(window)— score × confidence 加权SentimentMomentumFactor(period)— 情绪变化方向