simon/qlib
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Simon 2e90f3eeac feat(backend): 字段库（condition_field）+ 因子参数化（模板/受控参数）+ 单位换算底座 
字段库（本次新增的表与接口）：
- `condition_field` 表 + `/api/condition-fields`：中文名/说明可编辑、可停用；
  `kind`/单位阶梯/`base_unit` 由代码注册表收敛（改类型 422，伪字段 422，
  越界单位 422），停用的字段不再进条件下拉，但既有策略仍按名字解析。
- 说明书里的数值条件按字段注册表补**基准单位**后缀（字段间比较不加，不猜单位）。

因子参数化（键即身份，冻结口径）：
- 模板 + 参数注册表（`quant/factors.py`）：`ParamSpec`（类型/范围/枚举/默认值/说明）+
  `FactorTemplate`（公式/依赖列/参数）；规范键把**全部**参数写进名字，如
  `momentum(window=90,direction=lower_is_better)`，所以改参数 = 新建一个身份，
  旧因子/既有策略/已归档实验都不变义；`momentum(window=90)`（缺参数）明确拒绝 ——
  缺项要靠模板默认值补齐，而默认值是可改的代码细节，一旦改动会追溯性改义。
- 参数只在受控范围内取值（窗口 2~500、方向二选一），越界/未知模板/多给参数一律 422
  并列出允许范围，不静默截断、不悄悄取默认值；内置实例的启用开关由代码决定（422）。
- `/api/factors` 暴露 `template`/`params`/`param_specs`/`label`/`source`/`enabled`/
  `resolvable`；新增 `/api/factors/templates`、`POST /api/factors`、`PATCH /api/factors`；
  `get_factor = resolve_factor` 兼容全部旧调用点，参数化键也是一等条件字段。
- 迁移链：c5d6（存量策略陈旧说明重算）→ d6e7（condition_field）→ a7c1
  （factor_definition.enabled + name varchar(128)）。

测试：新增 test_condition_fields.py / test_factor_params.py；全量 pytest 500 passed。
 2026-10-01 16:33:32 +08:00
Simon 23972e7063 feat: 股息率案例口径 + 策略库与图表统一 + 回测存档完整化 
汇总三轮未提交的开发（每轮均在本机 MariaDB + 真实浏览器上验证）：

1) 股息率案例（全市场股息率最高 n 只，默认 20，每 m 月择股）
   - 新增日频估值表 daily_basic + 迁移；股息率因子（dv_ratio / dividend_yield / TTM）
   - 名称历史表 stock_name_history：剔除 ST 按**择股日当时名称**判定，消除
     「曾高股息后 ST」的股息陷阱（实测 3.70pp 偏差）
   - 区间择股/调仓双周期（m 择股 / y 调仓）、指数成分与白名单、停牌近似剔除
   - 复权因子口径核对（4,164,742 行、缺失 0.0%）、收盘价成交与涨跌停拦单
   - 案例实测：2020-01-01~2026-09-04 总收益 +24.86%（年化 3.52%、回撤 -28.58%）

2) 策略库与前端统一
   - strategy 表 + CRUD/PUT 原地更新 + `describe_strategy` 按 spec 真实推导
     「一句话说明 + 计算公式 + 执行步骤 + 注意事项」（与引擎实执行规则同源）
   - 任何出现股票代码处都成对显示名称且可点击进个股页
   - 全站图表基座统一 TradingView Lightweight Charts（ECharts 依赖、
     锁文件、组件与文档标注一并清除），买卖点标记只落在真实交易日上

3) 回测存档完整化（可往复查看）
   - 同步端点（POST /api/backtests、/api/factor-tests）此前完全不落库 → 现在同样归档，
     归档 id 经响应头 X-Experiment-Id 返回（不破坏 response_model）
   - data_version 首次真实写入（数据快照指纹：最新交易日 + 各表规模）
   - 个股收益曲线默认**全量保存**（此前硬截断 60 只）；超出体积预算才裁剪，
     并写 archive_meta（机器可读）+ unimplemented（人可读）如实标注
   - 列表 kind/q 过滤 + X-Total-Count（此前 limit=50 静默截断）、DELETE 归档
   - 只读归档页 /experiments/{id}（Server Component，SSR 直出**选股条件**与
     **交易执行依据**）；结果视图按 kind 分发（backtest/factor_test/selection），
     非回测归档不套用回测口径
   - 新增 CLI：prune_experiments（保留策略，默认 dry-run）、
     restore_experiment_from_job（从 Job 副本按原 id 重建被删的历史归档，默认 dry-run）

门禁：pytest 388 passed、ruff All checks passed、tsc 0 错误、图表单测 7 passed、
next build 成功、契约脚本 verify_strategy_workspace 59/59（含按 kind 逐类验证归档页）。
 2026-09-20 07:31:04 +08:00
Simon 273aee2772 refactor(quant): M7.2a Composite Engine 模块化（quant/composite.py） 
- cross_sectional_zscore / composite_score / build_factor_panels 从 local_engine 迁入
  quant/composite.py；新增统一入口 build_score_panel(daily, factor_specs)
- local_engine re-export 保持旧引用兼容；selection/engine 的评分面板构建均指向
  composite —— 选股与回测的复合分实现收敛于一处
- 回归：quant/eval/research/selection 一致性/qlib 引擎测试全过；全量 pytest 通过
 2026-09-09 00:29:23 +08:00
Simon 0d3e123de3 feat(selection): M6.4 回测与选股共用评分引擎（v2 §25 一致性锁定） 
- quant/selection.score_panel_for_factors：复合分面板构建收敛为共享函数；
  LocalEngine.run_backtest 与 SelectionEngine.run_score_selection 均调它 ——
  消除「回测一套评分、选股另一套」的隐患
- tests/test_selection_backtest_consistency.py：对回测每个调仓日验证
  SelectionService.select(as_of=d, top_n) 候选 == 该日回测实际持仓（月调仓多时点），
  排序方向一致性亦验证；全量 pytest 通过
 2026-09-09 00:22:08 +08:00
Simon 75c5472c31 feat(selection): M6.2 条件选股（method=condition + 财务可见性防护） 
- quant/selection.run_condition_selection：结构化条件 AND 求值 —— 字段域
  static.*（行业/市场…）、技术列与派生量（close/volume/ma20/ma60）、已注册因子
  （momentum_60 等）、fundamental.*（announce_date<=as_of 的最新已公告财务值）；
  条件支持 value 字面量与 ref 字段比较（如 close > ma60）；结果带 filter_status/reason
- SelectionQuery 校验调整：condition 模式为纯过滤（不再强制 top_n/top_pct）
- FinancialRepository 新增 list_announced_many（批量防未来函数读取）+ SQLAlchemy 实现；
  SelectionService 注入 financial_repo 并按 announce_date 取每股最新一版
- tests/test_selection_condition.py：8 例（行业 in/ne、动量>0、close>ma60 ref、阈值、
  ROE 过滤且未来公告不可见、缺财务 repo 报错、更早 as_of 排除）；全量 pytest 通过
 2026-09-09 00:16:45 +08:00
Simon f3586adb25 feat(selection): M6.0 选股契约与评分引擎（SelectionQuery/Result + select(as_of)） 
- domain/entities/selection.py：SelectionQuery（universe+method+factors+top_n/top_pct/
  min_score+as_of+预热）与 SelectionResult/Candidate/Statistics（v2 §14.2/§21.1 DTO）；
  ConditionSpec 字段就位供 M6.2 条件选股
- quant/selection.py：Selection Engine method=score —— 复合分（zscore×权重×方向）
  → TopN/Top% 截断；observation_date=<=as_of 最近交易日（防未来函数，v2 §9）；
  候选带 factor_values 与 selection_reason（可解释）
- application/services/selection_service.py：选股用例（universe 过滤 → 装配 → 引擎）
- quant/service.py：抽取公共 load_daily_df 供研究/选股共用（行为不变）
- tests/test_selection.py：11 例 —— TopN/排序/理由、as_of 防未来函数、ST/上市天数/
  退市过滤、top_pct/min_score、空数据与查询校验；全量 pytest 通过
 2026-09-09 00:12:28 +08:00