Files
qlib/README.md
T
Simon 82240e383d docs: 同步操作说明/架构/路线图(归档操作、图表基座、数据库目标硬约束)
- USAGE 新增 §6.3.1「归档的日常操作」:查看 / 筛选(回写 URL)/ 导出完整 JSON /
  以此参数再跑 / 删除(写明「删除即失去结果,结果只存归档一份」)/
  历史归档用 restore_experiment_from_job 按原 id 重建;并说明归档完整度如何标注
- USAGE/README 更正技术栈与图表基座:TradingView Lightweight Charts 4.2.3 为唯一
  图表基座(ECharts 已从 package.json、pnpm-lock.yaml、node_modules、文档与
  架构图标注中全部清除),并记录实测证据(个股页图表根节点为
  div.tv-lightweight-charts,页面 canvas 无一来自其它图表库)
- ARCHITECTURE 更正「当前数据库」(原写 SQLite/未来 MySQL):现为本机 MariaDB 10.11,
  §6 补目标库硬约束;USAGE 补服务器身份与实测连接证据
- AGENT.md 新增 §0.1:数据库目标只允许本机 MariaDB,禁止 192.168.1.10,
  由 config.py::assert_db_target_allowed 硬拦截(命中直接抛错,不静默降级)
- DEV_PLAN_DIVIDEND_BACKTEST 记录三轮实施与验证、归档恢复边界(§12.5)、已知限制
- DEV_PLAN v2/v3 标注为历史记录(避免把当时的远端库地址当现状照抄);
  ROADMAP 更正 M3 图表选型
2026-09-20 07:31:20 +08:00

139 lines
9.9 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# qlib-platform
个人 A 股量化研究平台:**股票筛选 · 因子研究 · 交易信号 · 选股回测**,面向低频 / 中低频交易研究。
> 核心量化引擎:[Qlib](https://github.com/microsoft/qlib) · 首选数据源:Tushare(新浪财经为备用)· 当前数据库:MySQL(业务层无感切换;SQLite 仅兜底)
## 定位
- 个人开发项目,中低频选股 / 因子 / 组合回测
- **不做**高频交易、不做过度的微服务化
- 以 Qlib 为研究引擎,但 Qlib 只是计算引擎而不是整个系统
- AI Agent(Phase 5)只能通过受控 Tool 调用研究能力
## 架构
详见 [AGENT.md](./AGENT.md)(开发约束)与 [docs/ARCHITECTURE.md](./docs/ARCHITECTURE.md)(架构文档),**改代码前必须阅读**。
```text
Web 前端 (frontend/web:总览 / 股票池 / 股票筛选 / 因子研究 / 因子组合 / 交易信号 / 选股回测 / 实验 / 归档详情)
↓ REST / SSE(异步 Job 状态机)
FastAPI (backend:业务对象 API,见下「核心能力」)
↓ Research Specification(统一研究契约)
Application Service(SelectionService / SignalService / ResearchService / Strategy …)
├── Selection Engine(条件选股 / 因子评分 / as_of 历史与当前一致)
├── Signal Engine(BUY / WATCH / SELL + 理由)
├── Portfolio Engine(等权;约束预留并如实标注)
└── Quant Service ── Composite Engine ── Qlib Adapter ── Qlib
↓ ↓
Repository / DAO MySQL(默认)/ Parquet
```
### 目录结构
```text
qlib/
├── backend/ # FastAPI 后端(uv 管理,Python 3.12)
│ ├── app/
│ │ ├── api/ # HTTP API 层(面向业务对象,禁止暴露 Qlib/SQL)
│ │ ├── application/ # 用例 / 应用服务(编排,不含框架细节)
│ │ ├── domain/ # 领域实体 + Repository Protocol
│ │ ├── infrastructure/ # SQLAlchemy / Alembic 等基础设施实现
│ │ ├── quant/ # 因子 / composite / universe / selection / signal / portfolio 引擎
│ │ │ └── qlib_adapter/ # Qlib 适配层(业务禁止直接 import qlib)
│ │ ├── agent/ # AI Research Agent(Phase 5,仅 Tool 访问)
│ │ └── core/ # 配置、通用组件
│ └── tests/
├── frontend/web/ # React / Next.js 前端(Phase 3 初始化)
├── data/ # raw / normalized / parquet / qlib(不入库,gitignore)
├── experiments/ # 实验产物(不入库,gitignore)
├── scripts/ # 数据同步、运维脚本
├── docker/ # 部署(Phase 后引入,第一阶段不过度工程)
├── docs/
├── AGENT.md
├── config.yaml # 可配置项(无密钥)
└── .env.example # 密钥模板(复制为 .env,勿提交)
```
## 使用说明
完整使用文档(安装 / 配置 / 数据同步 / API / Agent / 常见问题)见 **[docs/USAGE.md](./docs/USAGE.md)**。
## 快速开始(后端)
前置:安装 [uv](https://docs.astral.sh/uv/)(`pip install uv` 或官方脚本)。
```bash
# 1. 配置密钥(复制模板,填入 TUSHARE_TOKEN 等)
cp .env.example .env
# 2. 安装依赖(自动使用 Python 3.12,见 backend/.python-version)
cd backend
uv sync # 含 pyqlib(GitHub 源码依赖,固定 commit)。若网络下载困难/超时,按 AGENT.md §0 设置代理 192.168.1.160:3128 后重试
# 3. 运行测试
uv run pytest # 全量 341 条
uv run ruff check app tests
# 3b. 端到端契约自检(真实提交回测 Job,验证页面↔后端字段不漂移)
PYTHONPATH=. .venv/bin/python ../scripts/verify_strategy_workspace.py # 策略库/说明/名称/选股直通/归档链路
PYTHONPATH=. .venv/bin/python ../scripts/verify_backtest_page_contract.py # 回测结果结构契约
# 4. 启动开发服务
uv run uvicorn app.main:app --reload --port 8000
# 健康检查:http://127.0.0.1:8000/api/health
# 交互文档:http://127.0.0.1:8000/docs
```
### 数据库(默认 MySQL)
- 连接在根目录 `config.yaml → database.mysql`(host/port/db/user/charset),密码放 `.env` 的
`MYSQL_PASSWORD`;URL 优先级:`DATABASE_URL` 环境变量 > `database.mysql` > SQLite 兜底。
- 结构变更(Model → Migration → Test):
```bash
cd backend
uv run alembic upgrade head # 在当前配置指向的库上建表(默认 MySQL qlib)
uv run alembic revision --autogenerate -m "add xxx table"
```
## 核心能力(现状)
| 能力 | 说明 / 入口 |
|---|---|
| 股票筛选 | `POST /api/selections`(A 条件/B 评分,`as_of` 历史/当前,可解释);`POST /api/selections/jobs` 全市场异步;Web `/selection` |
| 因子目录 | `factor_definition` 落库;`GET /api/factors`;组合可保存复用 `POST /api/composites` |
| 因子研究 | Job 异步 IC / RankIC / 分层测试(`/api/jobs`) |
| 交易信号 | `POST /api/signals`:评分排名 + 趋势规则 → BUY/WATCH/SELL + 理由;Web `/signals` |
| 选股回测 | `POST /api/backtests`(成本/涨跌停近似;与当前选股共用同一评分引擎,v2 §25 一致性) |
| 定期调仓回测 | **两级截断(候选池 n → 持仓 x)+ 双周期(每 m 月择股 / 每 y 月调仓)+ 复权口径(none/qfq/hfq)+ 组合条件过滤 + 最低佣金**;输出净值/个股曲线并标注买卖点;Web `/backtest`(含高股息案例预设)、`scripts/run_dividend_case.py` |
| 每日指标 | `daily_basic`(股息率 `dv_ratio`/`dv_ttm`、PE/PB/市值)+ `dividend_yield` 因子;`sync daily_basic` 回补 |
| 退市股与时点股票池 | `sync basic --include-delisted` 入库已退市/暂停上市(`status`/`delist_date`)+ 定向 `sync daily` 补行情;`filter_stocks` 按 `as_of` 正确纳入/排除(实测 338 只) |
| 时点 ST / 名称历史 | `sync namechange` 入库名称生效区间(14,213 行);`exclude_st` 在**每个择股日**按当时名称判定(回测与 `/api/selections` 同口径),消除「曾高股息后 ST」的股息陷阱隐藏偏差(实测 3.70pp) |
| 策略库 | `strategy` 落库 + `/api/strategies` CRUD/`PUT` 原地更新/展开为回测 spec;**每个策略有后端推导的「一句话说明 + 计算公式 + 执行步骤 + 注意事项」**(`describe_strategy`,与引擎实执行规则同源);一键回测;Web `/strategies` |
| Experiment / 归档 | **完整存档**:每次回测(异步 Job 与同步接口都算)把结果 + spec + `code_version` + `data_version` 数据快照指纹写入 `experiment` 表,个股收益曲线默认**全量保存**(超出体积预算才裁剪并显式标注);列表支持 `kind`/`q` 过滤且总数经 `X-Total-Count` 暴露(不再静默截断);`DELETE /api/experiments/{id}` + `python -m app.cli.prune_experiments --keep N`(默认 dry-run,删除即失去结果,建议先导出)治理体积;**实验对比**:勾选 2~3 个 → 归一化净值曲线叠加 + 指标差值表 + `config_snapshot` 参数 diff;**归档详情页 `/experiments/{id}`**(Server Component)只读复看完整结果,并明确回答「**选股条件**」与「**交易执行依据**」;归档页可**导出完整 JSON / 以此参数再跑 / 删除**(确认框写明后果);体积用 `app.cli.prune_experiments`(默认 dry-run)治理,删错的历史归档可用 `app.cli.restore_experiment_from_job` 从 Job 副本按原 id 重建 |
| 图表基座 | **统一 TradingView Lightweight Charts 4.2.3**:`components/charts/LwChart.tsx`(折线/面积/柱状 + 买卖点标记 + tooltip + 可点击图例)与 `components/StockChart/CandleChartLW.tsx`(个股 K 线 + 成交量 + MA);ECharts 已完全下线(`package.json`、`pnpm-lock.yaml`、`node_modules`、文档与架构图标注均已清除)。实测个股页图表根节点是 Lightweight Charts 自身的 `div.tv-lightweight-charts`,页面 canvas 无一来自其它图表库 |
| 代码即名称 | 任何出现股票代码的位置都成对显示股票名称且可点击进入个股页(基本信息 + 走势图);后端在 `SelectionCandidate/SymbolCurve/ActionRecord/RankedPick/Position/Trade` 上填充 `name`,前端 `GET /api/stocks/names` 一次性缓存兜底 |
| AI Agent | `POST /api/agent/chat`,**14 个受控 Tool**(v3 §25 全清单) |
## 里程碑(详见 [ROADMAP.md](./docs/ROADMAP.md) 与 [docs/DEV_PLAN_v2.md](./docs/DEV_PLAN_v2.md))
- **M0–M5**:工程骨架 → 数据层 → 研究引擎 → Web → Experiment/Job → AI Agent
- **M-DB**:SQLite 全量迁移 MySQL(config.yaml 配置化 + 迁移工具 + 一致性校验)
- **M6**:选股系统主线(Universe + Selection A/B + 落库/API + 回测共用 + Web)
- **M7**:因子层(因子定义入库 + Composite 模块化 + 行情口径显式化)
- **M8**:Signal / Portfolio / Strategy / Agent 工具 / Web 做实(M8.4 Qlib 模型选股按需延后)
- **V3**(见 DEV_PLAN_v3):Chart Service/K线与成交点、Signal↔Fill 区分、个股研究页、
复权口径、Bar Replay、指数历史成分、因子相关性、组合单股上限、Job stage/取消、
选股异步化、Agent 14 工具(B2/B3 停牌/ST/报表与 C3 模型选股/D3 Redis 按需延后)
## 约定速查
- 回答与文档使用中文
- 一切时间相关数据防「未来函数」:财务数据区分 `report_date` / `announce_date`,查询支持 `as_of_date`
- 数据源必须经 `MarketDataProvider`(Tushare 优先,Sina 兜底且记录来源),业务层禁止直接 import 新浪 / Tushare 实现
- 业务层禁止直接操作 sqlite3 / SQL / SQLAlchemy Session,只能走 Repository
- 新表:Model → Alembic Migration → Test
- 禁止修改 site-packages/qlib 源码,一律走 Adapter / Wrapper
- API 输入输出用 Pydantic DTO,禁止把 ORM Model 直接暴露给前端