Simon
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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）。
80 lines
3.1 KiB
Python
80 lines
3.1 KiB
Python
"""研究引擎抽象与默认实现（业务层依赖本接口，可替换引擎）。
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切换引擎（如未来在支持平台启用 Qlib）只需注入不同实现 —— 业务代码不变。
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"""
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from __future__ import annotations
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from typing import Protocol
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import pandas as pd
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from app.domain.entities.research import BacktestResult, FactorTestReport, ResearchSpec
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from app.quant.factors import FactorError, get_factor
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from app.quant.local_engine import TopKBacktestRunner, run_spec_factor_test
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from app.quant.selection import condition_needed_columns, score_panel_for_factors
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# LocalEngine 路径恒需 close（TopK 收盘撮合 / 前瞻收益）
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_CLOSE = {"close"}
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def factor_required_columns(spec: ResearchSpec) -> set[str]:
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"""spec 因子计算 + 选股条件 + 回测撮合所需的行情数值列（含 close）。"""
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needed = set(_CLOSE)
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for fs in spec.factors:
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try:
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defn, _fn = get_factor(fs.name)
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except FactorError:
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continue # 未知因子由执行期统一报错
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needed.update(defn.requires)
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if spec.conditions:
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# 条件字段同样决定装配列（dv_ratio / volume / ma60 依赖列等）；
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# 与选股路径共用 condition_needed_columns（v2 §25 一致性）
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needed.update(condition_needed_columns(spec))
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return needed
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class QuantEngine(Protocol):
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"""研究引擎端口：因子面板构建 / 因子测试 / 回测。"""
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name: str
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def required_columns(self, spec: ResearchSpec) -> set[str]:
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"""执行该 spec 所需的行情数值列（数据装配按此裁剪，控制内存）。"""
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def run_factor_test(
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self, daily: pd.DataFrame, spec: ResearchSpec, horizon_days: int = 21
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) -> FactorTestReport: ...
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def run_backtest(
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self, daily: pd.DataFrame, spec: ResearchSpec, eligibility_fn=None
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) -> BacktestResult:
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"""eligibility_fn(as_of: date) -> set[symbol] | None：选股条件过滤（可选）。
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None 表示不过滤；由业务层注入（复用 selection.eligible_symbols），
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保证「历史某日 Selection == 回测当日 Selection」（v3 §28）。
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"""
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class LocalEngine:
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"""默认引擎：纯 pandas 实现（无 Qlib 依赖），见 local_engine.py 的纪律说明。"""
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name = "local"
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def required_columns(self, spec: ResearchSpec) -> set[str]:
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return factor_required_columns(spec)
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def run_factor_test(
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self, daily: pd.DataFrame, spec: ResearchSpec, horizon_days: int = 21
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) -> FactorTestReport:
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report, _panels = run_spec_factor_test(daily, spec, horizon_days)
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return report
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def run_backtest(
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self, daily: pd.DataFrame, spec: ResearchSpec, eligibility_fn=None
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) -> BacktestResult:
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# 评分面板与选股共用同一构建（v2 §25：回测与当前选股同引擎）
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score = score_panel_for_factors(daily, spec.factors)
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close = daily.pivot(index="trade_date", columns="symbol", values="close").sort_index()
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return TopKBacktestRunner(spec, score, close, eligibility_fn=eligibility_fn).run()
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