Simon
37510c1b89
- domain/entities/replay.py：ReplayDay{top/events/counts}/ReplayResult 时间线
- ReplayService：universe.symbols 白名单必填（≤40）且重放交易日 ≤90（防全市场长任务）；
每个交易日以 <=as_of 数据经同一 signal/score 引擎生成帧
- POST /api/replays（边界校验）→ 时间线；供前端 Bar Replay 控件（v3 §20.6 阶段二）
- tests/test_replays.py：重放帧 == 回测 selection_history 逐调仓日一致；范围约束；
后段暴涨股不泄漏进早段帧（未来函数）；API 400/200；全量 pytest 通过
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1.2 KiB
Python
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"""Bar Replay（v3 §20.6，第二阶段 MVP）领域实体。
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线性重放：对给定选股查询与信号规则，在交易日序列上逐日以「当日为止的数据」执行
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（as_of 语义），输出每日时间线（意图 Top + 信号 + 计数），用于核对：
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- 未来函数：每日计算只用 <= as_of 数据（与静态研究同一引擎）
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- 一致性：重放某日结果 == 该日独立 select/signal 结果（亦 == 回测该调仓日意图）
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from __future__ import annotations
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from datetime import date
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from pydantic import BaseModel, Field
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from app.domain.entities.signal import SignalEvent
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class ReplayTop(BaseModel):
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symbol: str
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score: float
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class ReplayDay(BaseModel):
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as_of: date
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top: list[ReplayTop] = Field(default_factory=list, description="意图排名前 N（score 降序）")
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events: list[SignalEvent] = Field(default_factory=list, description="当日信号（<=max_output_rank）")
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counts: dict[str, int] = Field(default_factory=dict, description="BUY/WATCH/SELL 计数")
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class ReplayResult(BaseModel):
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start: date
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end: date
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days: list[ReplayDay] = Field(default_factory=list)
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top_n: int = 5
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