diff --git a/docs/ARCHITECTURE_v2.md b/docs/ARCHITECTURE_v2.md new file mode 100644 index 0000000..e95b596 --- /dev/null +++ b/docs/ARCHITECTURE_v2.md @@ -0,0 +1,1738 @@ +# A股个人量化选股与回测平台架构 + +> 版本：v2.0 +> 定位：个人开发、A股、中低频选股/回测、AI Agent 二次开发 +> 数据源优先级：Tushare > 新浪财经 +> 当前数据库：SQLite +> 未来数据库：MySQL +> 核心量化引擎：Qlib +> 前端：React / Next.js +> 后端：FastAPI + Python + +--- + +## 1. 项目目标 + +本项目不是简单给 Qlib 套一个 Web UI，而是构建一个独立的个人 A 股量化研究平台。 + +核心目标是形成完整的： + +```text +数据 + ↓ +因子 + ↓ +因子研究 + ↓ +复合因子 / 模型 + ↓ +股票筛选 + ↓ +交易信号 + ↓ +组合构建 + ↓ +回测 + ↓ +Experiment + ↓ +实盘前候选与信号 +``` + +总体业务架构： + +```text +Web / AI Agent + ↓ +Research Specification + ↓ +Application Services + ├── Data Service + ├── Universe Service + ├── Factor Service + ├── Factor Research Service + ├── Selection Service + ├── Signal Service + ├── Portfolio Service + ├── Model Service + ├── Backtest Service + └── Experiment Service + ↓ +Quant Engine + ├── Qlib + └── ML + ↓ +Standardized Results + ↓ +SQLite / Parquet / Qlib Dataset +``` + +AI Agent 作为独立能力层，通过受控 Tool 调用上述服务，而不是直接操作数据库或随意修改 Qlib 内部代码。 + +--- + +## 2. 总体架构 + +```text + ┌──────────────────────────┐ + │ React / Next │ + │ │ + │ Dashboard │ + │ 股票池 │ + │ 因子研究 │ + │ 复合因子 │ + │ 股票筛选 │ + │ 交易信号 │ + │ 组合管理 │ + │ 回测 │ + │ Experiment │ + │ AI Research │ + └────────────┬─────────────┘ + │ REST / SSE + ▼ + ┌──────────────────────────┐ + │ FastAPI │ + │ │ + │ API / DTO / Validation │ + │ Job / Research Spec │ + └────────────┬─────────────┘ + │ + ┌───────────────────────────┼───────────────────────────┐ + │ │ │ + ▼ ▼ ▼ + Data Services Research Services Agent Service + │ │ │ + │ ┌───────────┼────────────┐ │ + │ │ │ │ │ + │ ▼ ▼ ▼ ▼ + │ Factor Selection Signal Agent Tools + │ Research Engine Engine + │ │ │ │ + │ └───────────┼────────────┘ + │ ▼ + │ Portfolio Engine + │ │ + │ ▼ + │ Backtest Engine + │ │ + │ ▼ + │ Qlib / ML + │ + ▼ + DAO / Repository + │ + ├── SQLite + ├── Parquet + └── Qlib Dataset +``` + +--- + +## 3. 核心设计原则 + +### 3.1 Qlib 是量化计算引擎，不是整个业务系统 + +Qlib 主要负责： + +- Feature / Dataset +- 模型训练 +- Prediction +- 部分 Portfolio +- Backtest +- 分析工具 + +本系统自己的业务层负责： + +- 股票池 +- 因子定义 +- 因子研究 +- 复合因子 +- 股票筛选 +- 交易信号 +- 组合构建 +- 策略版本 +- Experiment +- AI Agent + +因此： + +```text +Qlib += +Quant Engine + +本项目 += +Quant Research Platform +``` + +### 3.2 因子研究、股票筛选、交易信号必须分离 + +这是本架构的核心设计原则。 + +**Factor Research** 回答： + +> 这个因子有没有预测能力？ + +**Selection Engine** 回答： + +> 在某一个历史/当前时点，哪些股票符合策略条件？ + +**Signal Engine** 回答： + +> 什么时候应该买、卖或继续持有？ + +**Portfolio Engine** 回答： + +> 买哪些股票、买多少、什么时候调仓？ + +完整关系： + +```text +Factor + ↓ +Factor Research + ↓ +Composite Factor / Model + ↓ +Selection Engine + ↓ +Candidate Stocks + ↓ +Signal Engine + ↓ +BUY / SELL / HOLD + ↓ +Portfolio Engine + ↓ +Backtest +``` + +--- + +## 4. 数据源架构 + +```text + Data Service + │ + ┌────────┴────────┐ + ▼ ▼ + Tushare Sina + Primary Secondary + │ │ + └────────┬────────┘ + ▼ + Normalization + │ + Validation + │ + Storage +``` + +### 第一优先级：Tushare + +用于： + +- 股票基本信息 +- 日线行情 +- 复权因子 +- 指数 +- 财务数据 +- 分红送转 +- 停复牌 +- 行业/概念 +- 其他可用数据 + +### 第二优先级：新浪财经 + +主要作为： + +- Tushare 数据缺失补充 +- 行情数据校验 +- 特定实时/准实时数据补充 + +新浪数据必须经过统一 Adapter，禁止业务代码直接调用新浪接口。 + +--- + +## 5. 数据采集流水线 + +```text +Scheduler + ↓ +Data Source Adapter + ↓ +Raw Response + ↓ +Schema Validation + ↓ +Normalization + ↓ +Deduplication + ↓ +Business Validation + ↓ +DAO + ↓ +SQLite + ↓ +Parquet Export + ↓ +Qlib Dataset +``` + +目录： + +```text +data/ +├── sources/ +│ ├── base.py +│ ├── tushare.py +│ └── sina.py +├── normalizers/ +├── validators/ +└── service.py +``` + +业务层只依赖： + +```python +MarketDataProvider +``` + +而不是： + +```python +TushareClient +``` + +--- + +## 6. 数据存储架构 + +```text +业务元数据 + ↓ +SQLite + +历史/分析型大数据 + ↓ +Parquet + +Qlib 计算数据 + ↓ +Qlib Dataset + +实验/策略/任务元数据 + ↓ +SQLite +``` + +SQLite 用于： + +- 股票基础信息 +- 数据源状态 +- 数据同步记录 +- 因子定义 +- 因子研究记录 +- 策略定义 +- 选股规则 +- 信号规则 +- 组合配置 +- 回测配置 +- Experiment metadata +- Job +- 用户配置 +- 系统配置 + +SQLite 不建议长期承载超大规模原始行情明细。 + +--- + +## 7. DAO / Repository 设计 + +推荐： + +```text +SQLAlchemy 2.x + + +Repository Pattern + + +Pydantic DTO +``` + +业务层禁止直接： + +```python +sqlite3.connect(...) +``` + +也禁止在 Service 中直接写 SQL。 + +必须： + +```text +Service + ↓ +Repository / DAO Interface + ↓ +SQLite Repository +``` + +未来： + +```text +Service + ↓ +Repository Interface + ├── SQLite Repository + └── MySQL Repository +``` + +数据库切换主要通过： + +```text +DATABASE_URL +``` + +例如： + +```text +SQLite: +sqlite:///./data/quant.db + +MySQL: +mysql+pymysql://user:password@host/quant +``` + +--- + +## 8. 核心数据库表 + +```text +stock +stock_daily +stock_adjust_factor + +industry +stock_industry +index +index_daily +index_constituent_history + +trading_calendar +suspend_data +stock_st_data + +financial_indicator +income_statement +balance_sheet +cashflow_statement + +factor_definition +factor_test +factor_composite +factor_composite_component + +universe +universe_rule + +selection_rule +selection_result +selection_snapshot + +signal_rule +signal_event + +strategy +strategy_factor +strategy_selection +strategy_signal +strategy_portfolio + +portfolio +portfolio_position + +backtest +backtest_trade +backtest_position +backtest_metric + +experiment +experiment_artifact +experiment_factor_result +experiment_selection_result +experiment_signal_result + +job +data_sync_log +``` + +`selection_result` 保存某个研究时点的选股结果： + +```text +selection_id +strategy_id +as_of_date +symbol +rank +score +selection_reason +``` + +`signal_event` 保存交易信号： + +```text +signal_id +strategy_id +symbol +signal_date +signal_type +score +trigger_reason +price +``` + +这样系统不仅能回答： + +> 这次回测赚了多少钱？ + +还能够回答： + +> 2023-08-15 为什么选择这只股票？ + +以及： + +> 2026-09-08 当前有哪些股票满足策略？ + +--- + +## 9. 时间与未来函数防护 + +所有研究数据必须明确： + +```text +trade_date +report_date +announce_date +effective_date +as_of_date +``` + +财务数据必须按照 `announce_date` 控制可见性。 + +禁止： + +```text +使用未来公告的财务数据回测过去 +``` + +所有研究数据查询必须明确： + +```text +as_of_date +``` + +只允许返回当时市场已经知道的数据。 + +同样，历史指数成分必须使用： + +```text +index_constituent_history +``` + +禁止直接使用今天的指数成分股回测过去。 + +--- + +## 10. Domain 层 + +核心领域对象： + +```text +Stock +Universe +Factor +FactorTest +CompositeFactor +Model + +SelectionRule +SelectionResult + +SignalRule +SignalEvent + +Strategy +Portfolio + +Backtest +Experiment +Job +``` + +核心关系： + +```text +Universe + ↓ +Factor + ↓ +FactorTest + ↓ +CompositeFactor / Model + ↓ +SelectionRule + ↓ +SelectionResult + ↓ +SignalRule + ↓ +SignalEvent + ↓ +Portfolio + ↓ +Strategy + ↓ +Backtest + ↓ +Experiment +``` + +--- + +## 11. Factor Engine + +Factor Engine 负责： + +```text +原始数据 + ↓ +因子计算 + ↓ +标准化 + ↓ +中性化 + ↓ +因子值 +``` + +支持： + +- 内置因子 +- 技术因子 +- 财务因子 +- 估值因子 +- 成长因子 +- 质量因子 +- 动量因子 +- 波动率因子 +- 自定义表达式 + +每个因子必须具有： + +```text +name +description +formula +input_data +frequency +lookback +direction +normalization +neutralization +availability_rule +version +``` + +--- + +## 12. Factor Research Service + +因子研究不是直接选股，而是评估因子的预测能力。 + +支持： + +```text +IC +RankIC +ICIR +分层收益 +多空组合 +累计收益 +因子稳定性 +因子相关性 +行业暴露 +市值暴露 +换手率 +不同市场阶段 +``` + +典型流程： + +```text +Candidate Factors + ↓ +Data Validation + ↓ +IC / RankIC + ↓ +Layered Backtest + ↓ +Correlation + ↓ +Redundancy Removal + ↓ +Factor Combination + ↓ +Out-of-Sample Test +``` + +--- + +## 13. Composite Factor Engine + +复合因子负责把多个单因子组合成一个可用于选股的 Score。 + +例如： + +```text +CompositeScore = + 0.25 × ROE + + 0.20 × RevenueGrowth + + 0.30 × Momentum60 + + 0.10 × PE + + 0.15 × Quality +``` + +支持： + +- 固定权重 +- Rank 加权 +- Z-Score 加权 +- IC 加权 +- ICIR 加权 +- 手工权重 +- ML 模型输出 +- 因子方向控制 +- 标准化 +- 行业中性化 +- 市值中性化 + +注意： + +```text +Composite Factor +≠ +Strategy +``` + +Composite Factor 只是生成： + +```text +Stock → Score +``` + +真正决定买卖的仍然是 Selection + Signal + Portfolio。 + +--- + +## 14. Selection Engine：股票筛选引擎 + +Selection Engine 是连接“研究”和“实际选股”的核心模块。 + +### 14.1 三种选股模式 + +**A. 条件选股** + +```text +ROE > 15% +AND +PE < 30 +AND +Revenue Growth > 20% +AND +Close > MA60 +``` + +**B. 因子评分选股** + +```text +Composite Score + ↓ +Rank + ↓ +Top N +``` + +**C. 模型预测选股** + +```text +Historical Data + ↓ +Features + ↓ +LightGBM / Qlib Model + ↓ +Predicted Return + ↓ +Rank + ↓ +Top N +``` + +### 14.2 Selection 输入 + +```text +Universe ++ +Filters ++ +Factor / Composite Factor / Model ++ +Ranking ++ +Top N / Top % ++ +Constraints +``` + +### 14.3 Selection 输出 + +```text +SelectionResult +├── as_of_date +├── symbol +├── rank +├── score +├── factor_values +├── filter_status +├── selection_reason +└── metadata +``` + +Selection Engine 必须支持历史日期执行： + +```text +select( + strategy_id, + as_of_date="2024-06-30" +) +``` + +因此： + +> 当前选股和历史回测选股必须使用同一套 Selection Engine。 + +--- + +## 15. Signal Engine：交易信号引擎 + +Selection 解决： + +> 哪些股票值得关注？ + +Signal 解决： + +> 什么时候交易？ + +典型输入： + +```text +SelectionResult ++ +Price ++ +Technical Indicators ++ +Market Regime ++ +Existing Position ++ +Risk Rules +``` + +输出： + +```text +BUY +SELL +HOLD +WATCH +``` + +例如： + +```text +Selection Rank <= 20 +AND +Close > MA60 +AND +Momentum20 > 0 +AND +Market Regime = Bull +→ BUY +``` + +卖出： + +```text +Rank > 50 +OR +Close < MA60 +OR +Risk Rule Triggered +→ SELL +``` + +SignalEvent 必须记录： + +```text +signal_date +symbol +signal_type +trigger_reason +score +price +strategy_id +``` + +这样可以解释： + +> 为什么这一天产生买入信号？ + +--- + +## 16. Portfolio Engine：组合构建 + +Signal 产生以后，不直接进入回测，而是进入 Portfolio Engine。 + +Portfolio Engine 负责： + +- 股票数量 +- 仓位 +- 权重 +- 行业约束 +- 单股上限 +- 最大回撤控制 +- 换手约束 +- 调仓 +- 现金管理 + +支持： + +```text +Equal Weight +Score Weight +Risk Weight +Custom Weight +``` + +例如： + +```text +Top 20 + ↓ +过滤 BUY 信号 + ↓ +剩余 12 只 + ↓ +单股最大 10% + ↓ +行业最大 25% + ↓ +组合最终持仓 +``` + +--- + +## 17. Strategy：完整策略定义 + +Strategy 不再只是 Factor + Model + Backtest，而是： + +```text +Strategy +├── Universe +├── Filters +├── Factors +├── Composite Factor +├── Model +├── Selection Rule +├── Signal Rule +├── Portfolio Rule +├── Rebalance Rule +└── Risk Rule +``` + +示例： + +```yaml +strategy: + name: "质量成长动量策略" + +universe: + type: "CSI300" + filters: + - market_cap > 10000000000 + - is_st = false + - suspended = false + +factors: + - name: roe_ttm + weight: 0.25 + + - name: revenue_growth + weight: 0.20 + + - name: momentum_60 + weight: 0.30 + + - name: pe + weight: 0.10 + + - name: quality + weight: 0.15 + +selection: + method: composite_score + top_n: 20 + +signal: + buy: + - score_rank <= 20 + - close > ma60 + + sell: + - score_rank > 50 + - close < ma60 + +portfolio: + weighting: equal + max_position: 0.10 + max_industry_weight: 0.25 + +rebalance: + frequency: weekly +``` + +--- + +## 18. Research Specification + +前端、AI Agent 和后端统一使用自己的研究描述对象。 + +Research Specification 是系统最重要的业务契约之一。 + +处理流程： + +```text +Research Specification + ↓ +Validator + ↓ +Strategy Builder + ↓ +Selection Builder + ↓ +Signal Builder + ↓ +Portfolio Builder + ↓ +Qlib / ML Adapter + ↓ +Backtest +``` + +前端和 Agent 不允许直接生成任意 Qlib 配置绕过这一层。 + +--- + +## 19. 前端结构 + +第一阶段： + +```text +Dashboard +股票池 +因子研究 +复合因子 +股票筛选 +交易信号 +回测 +Experiment +``` + +第二阶段： + +```text +模型研究 +Portfolio +AI Research +数据管理 +``` + +--- + +## 20. 前端输入 + +### 股票池 + +支持： + +- 市场 +- 股票类型 +- 行业 +- 市值 +- 流动性 +- 上市时间 +- ST +- 停牌 +- 指数成分 +- 历史指数成分 + +### 因子 + +支持： + +- 内置因子 +- 自定义表达式 +- 因子组合 +- 权重 +- 标准化 +- 中性化 + +### 股票筛选 + +支持： + +- 条件筛选 +- Top N +- Top % +- Score +- Score Threshold +- 等权 +- Score 加权 +- 行业约束 +- 市值约束 +- 流动性约束 +- 单股权重上限 + +### 交易信号 + +支持： + +- 买入条件 +- 卖出条件 +- 持有条件 +- 趋势条件 +- 技术指标 +- 市场环境 +- 风险条件 + +### 回测 + +支持： + +- 起止日期 +- 调仓频率 +- 初始资金 +- 手续费 +- 印花税 +- 滑点 +- 涨跌停限制 +- 停牌限制 +- 成交约束 + +--- + +## 21. 前端输出 + +### 21.1 选股结果 + +```text +SelectionResult +├── as_of_date +├── universe +├── candidates +│ ├── symbol +│ ├── rank +│ ├── score +│ ├── factor_values +│ └── selection_reason +└── statistics +``` + +### 21.2 信号结果 + +```text +SignalResult +├── symbol +├── signal +├── score +├── trigger_reason +├── price +└── risk_flags +``` + +### 21.3 回测结果 + +```text +BacktestResult +├── summary +├── equity_curve +├── drawdown +├── monthly_returns +├── yearly_returns +├── positions +├── trades +├── turnover +├── risk_metrics +├── factor_exposure +├── selection_history +└── signal_history +``` + +前端完全不需要理解 Qlib 内部对象。 + +--- + +## 22. 异步 Job + +所有耗时任务必须异步： + +```text +POST /api/backtests + ↓ +Job Created + ↓ +Worker + ↓ +Selection + ↓ +Signal + ↓ +Portfolio + ↓ +Qlib + ↓ +Result +``` + +前端通过 SSE 接收： + +```text +queued +running +data_loading +factor_calculation +factor_research +selection +signal_generation +portfolio_construction +model_training +backtesting +analysis +completed +failed +``` + +第一阶段： + +```text +FastAPI BackgroundTasks +``` + +复杂后再引入： + +```text +Redis + Celery/RQ +``` + +不要第一版过度工程化。 + +--- + +## 23. Qlib Adapter + +Qlib 必须被封装： + +```text +quant/ +├── qlib_adapter/ +│ ├── dataset.py +│ ├── feature.py +│ ├── model.py +│ ├── backtest.py +│ └── provider.py +``` + +业务代码： + +```python +backtest_service.run(spec) +``` + +而不是： + +```python +qlib.init(...) +qlib.workflow(...) +``` + +散落在项目各处。 + +--- + +## 24. AI Agent 架构 + +Agent 只能调用受控 Tool： + +```text +Agent + ├── search_stocks + ├── inspect_factor + ├── test_factor + ├── create_composite_factor + ├── screen_stocks + ├── explain_selection + ├── generate_signals + ├── create_strategy + ├── run_backtest + ├── compare_experiments + ├── get_backtest_result + └── create_experiment +``` + +Agent 禁止： + +```text +直接 SQL +直接修改数据库 +直接删除数据 +直接执行任意 shell +直接修改生产策略 +直接调用 Qlib 内部 API 绕过业务层 +``` + +--- + +## 25. 研究与回测一致性 + +这是本平台必须保证的关键原则： + +> **历史回测使用的选股、信号和组合逻辑，与当前实际选股使用的逻辑必须完全相同。** + +正确方式： + +```text + Strategy Specification + │ + ┌───────────┼───────────┐ + ▼ ▼ ▼ + Historical Current Future + Backtest Screen Signal + │ │ │ + └───────────┼───────────┘ + ▼ + Same Engine +``` + +这样可以避免： + +```text +回测一套逻辑 +实际运行另一套逻辑 +``` + +--- + +## 26. Experiment 可复现性 + +每次研究必须记录： + +```text +experiment_id +data_version +code_version +strategy_version +universe +factor_version +model_version +selection_rule +signal_rule +portfolio_rule +backtest_config +start_date +end_date +result +``` + +最好记录： + +```text +git commit +``` + +目标： + +```text +同一个 Experiment ++ +同一个数据版本 ++ +同一个代码版本 ++ +同一个 Strategy Version += +可以重新得到相同研究结果 +``` + +--- + +## 27. 测试要求 + +必须测试： + +```text +Data Adapter +DAO +Repository +Research Specification +Future-data Protection + +Factor +Factor Research +Composite Factor + +Selection Engine +Signal Engine +Portfolio Engine + +Backtest +API +Experiment +``` + +特别需要测试： + +### Future Function + +```text +announce_date > as_of_date +→ 不得进入研究数据 +``` + +### Survivorship Bias + +```text +历史成分股 +≠ +当前成分股 +``` + +### Selection / Backtest Consistency + +```text +历史某日 Selection += +Backtest 当日 Selection +``` + +### Signal Consistency + +```text +历史某日 Signal += +Strategy Engine 在同一条件下重新计算的 Signal +``` + +--- + +## 28. 开发目录 + +```text +quant-platform/ +│ +├── frontend/ +│ └── web/ +│ +├── backend/ +│ ├── app/ +│ │ ├── api/ +│ │ ├── application/ +│ │ │ └── services/ +│ │ │ ├── data_service.py +│ │ │ ├── universe_service.py +│ │ │ ├── factor_service.py +│ │ │ ├── factor_research_service.py +│ │ │ ├── composite_factor_service.py +│ │ │ ├── selection_service.py +│ │ │ ├── signal_service.py +│ │ │ ├── portfolio_service.py +│ │ │ ├── model_service.py +│ │ │ ├── backtest_service.py +│ │ │ └── experiment_service.py +│ │ ├── domain/ +│ │ │ ├── entities/ +│ │ │ └── repositories/ +│ │ ├── infrastructure/ +│ │ ├── quant/ +│ │ │ └── qlib_adapter/ +│ │ ├── agent/ +│ │ └── core/ +│ │ +│ └── tests/ +│ +├── data/ +│ ├── raw/ +│ ├── normalized/ +│ ├── parquet/ +│ └── qlib/ +│ +├── experiments/ +├── scripts/ +├── docker/ +├── docs/ +├── ARCHITECTURE.md +├── AGENT.md +└── README.md +``` + +--- + +## 29. MVP 开发阶段 + +### Phase 1：数据 + +```text +Tushare + ↓ +标准化 + ↓ +SQLite + ↓ +Parquet +``` + +完成： + +- 股票列表 +- 交易日历 +- 日线 +- 复权因子 +- 基本财务指标 +- 历史指数成分 + +### Phase 2：因子 + +```text +Parquet + ↓ +Qlib Dataset + ↓ +自定义因子 + ↓ +Factor Research +``` + +完成： + +- 因子计算 +- IC +- RankIC +- 分层 +- 因子相关性 + +### Phase 3：股票筛选 + +```text +Factor + ↓ +Composite Factor + ↓ +Selection Engine + ↓ +Top N +``` + +完成： + +- 条件选股 +- 多因子评分 +- 复合因子 +- Top N +- 历史选股 +- 当前选股 + +### Phase 4：交易信号 + +```text +Selection + ↓ +Signal Engine + ↓ +BUY / SELL / HOLD +``` + +完成： + +- 买入条件 +- 卖出条件 +- 技术指标 +- 趋势条件 +- 信号历史 + +### Phase 5：组合与回测 + +```text +Selection + ↓ +Signal + ↓ +Portfolio + ↓ +Qlib Backtest +``` + +完成： + +- 仓位 +- 调仓 +- 交易成本 +- 涨跌停 +- 停牌 +- 回撤 +- Sharpe +- 换手率 + +### Phase 6：Web + +```text +Dashboard +股票池 +因子研究 +复合因子 +股票筛选 +交易信号 +回测 +Experiment +``` + +### Phase 7：AI Agent + +```text +自然语言 + ↓ +Research Plan + ↓ +Tool + ↓ +Strategy + ↓ +Selection + ↓ +Signal + ↓ +Backtest + ↓ +Experiment +``` + +--- + +## 30. 数据流总图 + +```text + Tushare + │ + ▼ + Tushare Adapter + │ + 失败/缺失 + ▼ + Sina Adapter + │ + ▼ + Raw Data + │ + ▼ + Data Validator + │ + ▼ + Normalization + │ + ┌───────┴────────┐ + ▼ ▼ + SQLite Parquet + │ │ + │ ▼ + │ Qlib Dataset + │ │ + │ ┌───────┴────────┐ + │ ▼ ▼ + │ Factor Model + │ │ │ + │ └───────┬────────┘ + │ ▼ + │ Composite Factor + │ │ + │ ▼ + │ Selection Engine + │ │ + │ Candidates + │ │ + │ ▼ + │ Signal Engine + │ │ + │ BUY/SELL + │ │ + │ ▼ + │ Portfolio Engine + │ │ + │ ▼ + │ Backtest Engine + │ │ + └────────────────┤ + ▼ + Experiment + │ + ┌─────────┴─────────┐ + ▼ ▼ + Web Output AI Analysis +``` + +--- + +## 31. 最终核心原则 + +这个系统必须坚持： + +1. **Tushare 第一，新浪第二** +2. **数据源通过 Adapter 隔离** +3. **DAO / Repository 隔离数据库** +4. **SQLite 当前使用，SQLAlchemy 保证未来 MySQL 可切换** +5. **大量历史时序数据逐渐转 Parquet** +6. **Qlib 是计算引擎，不是整个系统** +7. **因子研究、股票筛选、交易信号、组合构建必须分层** +8. **Selection Engine 必须支持历史日期和当前日期** +9. **回测与实际选股必须使用同一套 Strategy Engine** +10. **前端只面对自己的 Domain API** +11. **前后端通过 Research Specification 解耦** +12. **所有耗时任务异步化** +13. **所有研究产生 Experiment** +14. **严格防止未来函数** +15. **严格防止幸存者偏差** +16. **AI Agent 只能通过 Tool 使用研究能力** +17. **第一阶段不做实盘** +18. **第一阶段不做复杂分布式架构** +19. **每个核心模块都必须可以被单元测试** +20. **系统最终输出不仅是回测收益，还必须能够解释“为什么选这只股票、为什么产生这个交易信号”。** + +最终目标不是： + +> Qlib + Web + +而是： + +> **一个以 Qlib 为量化计算引擎、以 Tushare 为主要数据源、以 Composite Factor + Selection + Signal + Portfolio 为策略核心、具备严格历史一致性和 AI Agent 接口的个人 A 股量化研究平台。** +