 Simon
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ef09d5b419
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feat(quant): M7.3 研究行情口径显式化（默认不复权 none，可切 qfq）
- DailyBarRepository.get_range_many / stream_range_many_columns 增加 adjust 参数
（默认 'none'）→ SQL 层过滤口径，消除 stock_daily 混 source/adjust 污染因子的风险
- ResearchSpec / SelectionQuery 增加 price_adjustment（none|qfq），随 config_snapshot
落库可溯源；ResearchService._load_daily 与 SelectionService 装配按口径取数
- tests/test_price_adjustment.py：repo 读取按 adjust 过滤（none/qfq 各自命中）、
spec 默认与字段记录；全量 pytest 通过
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2026-09-09 00:32:55 +08:00 |
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Simon
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c60dc78c88
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feat(selection): M6.3 选股结果落库 + /api/selections（快照 + 逐候选行）
- domain/repositories/selection.py + SelectionMeta：选股 Repository Protocol
- models/selection.py + migration a6c91d4e7f20：selection_snapshot（查询/统计快照）+
selection_result（逐候选：rank/score/factor_values/filter_status/reason JSON）
- repositories/selection_impl.py：save/get/list_recent（读回重建 SelectionResult）
- api/selections.py：POST /api/selections（同步执行+落库，返回 selection_id+result）、
GET /{id}、GET 列表（as_of/method 过滤）；deps 装配 SelectionService/Repo
- config._build_mysql_url：仅编码破坏 URL 结构的字符（修 Alembic configparser 遇 %21 崩）
- 迁移已在 MySQL 应用（alembic head a6c91d4e7f20）；tests/test_selections_api.py 4 例
提交→读回一致/404/列表过滤/condition；全量 pytest 通过
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2026-09-09 00:20:42 +08:00 |
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Simon
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75c5472c31
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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
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2026-09-09 00:16:45 +08:00 |
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Simon
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f3586adb25
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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
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2026-09-09 00:12:28 +08:00 |
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