release: v1.9.7 — CLI全量集成（workers/cache/chanlun-level/portfolio/multi-level）+ bugfix

README.md

@@ -160,6 +160,10 @@ easy-tdx indicator RSI -m SZ -c 000001 --no-ohlcv
 easy-tdx chanlun SZ 000001 --table
 easy-tdx chanlun SH 600519 --adjust QFQ --table
 easy-tdx chanlun SZ 000001 --period 30MIN
+
+# 多级别联立：分析日线最后一笔在 30 分钟级别中的走势结构
+easy-tdx chanlun SZ 000001 --multi-level 30MIN --table
+easy-tdx chanlun SH 600519 --multi-level 5MIN
 ```
 
 #### 输出示例
@@ -276,6 +280,9 @@ easy-tdx chanlun SZ 000001 --period 30MIN
 ```bash
 easy-tdx backtest SZ 300308 --strategy-file strategies/expma_cross.py --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ --table
 # 推荐加上 --slippage 0.01 模拟真实滑点（元/股），使回测更贴近实盘
+
+# 缠论自动桥接：引擎自动计算缠论分析并注入策略 self.chanlun
+easy-tdx backtest SZ 000001 --strategy-file strategies/chanlun_strategy.py --chanlun-level DAILY --table
 ```
 
 输出示例：
@@ -364,6 +371,45 @@ for r in results[:5]:
 
 `--show` 会用 matplotlib 弹出一个双轴对比窗口：左轴蓝色线是归一化股价，右轴红色线是最佳策略的资金曲线，绿三角=买入、黄三角=卖出，标题显示股票名称和关键绩效指标。需要 `pip install matplotlib`。
 
+**多标的组合回测（portfolio）：**
+
+`easy-tdx portfolio` 对多只股票同时回测，共享资金池，按均等比例分配，汇总组合整体绩效：
+
+```bash
+# 两只股票组合回测
+easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519 --strategy-file strategies/ma_cross.py --table
+
+# 自定义资金和周期
+easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519,SH:600036 \
+  --strategy-file strategies/expma_cross.py --cash 500000 --period DAILY --count 1000 --table
+
+# 搭配缠论桥接
+easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519 \
+  --strategy-file strategies/chanlun_strategy.py --chanlun-level DAILY --table
+```
+
+输出示例：
+
+```
+=== 组合回测绩效概要 ===
+标的数量: 3
+总资金: 200,000
+组合收益率: 28.50%
+组合年化: 28.50%
+
+── 各标的详情 ──
+  SZ000001: 收益=35.20% 夏普=0.92 回撤=15.30% 分配=33% 交易=12
+  SH600519: 收益=18.40% 夏普=0.68 回撤=8.50%  分配=33% 交易=8
+  SH600036: 收益=31.90% 夏普=0.85 回撤=12.10% 分配=33% 交易=15
+```
+
+| 参数 | 说明 |
+|------|------|
+| `--stocks` | 股票列表：逗号分隔的 `市场:代码`（如 `SZ:000001,SH:600519`） |
+| `--cash` | 总资金（默认 20 万） |
+| `--allocation` | 资金分配方式（目前支持 `equal` 均等分配） |
+| `--chanlun-level` | 自动计算缠论分析并注入策略（如 DAILY/30MIN） |
+
 输出示例（以 SZ 300308 为例）：
 
 ```
@@ -496,6 +542,12 @@ easy-tdx screen scan --strategy strategies/macd_cross.py --universe sz --output
 
 # 从自定义股票列表扫描
 easy-tdx screen scan --strategy strategies/bollinger_breakout.py --universe my_stocks.txt --output signals.json
+
+# 并发扫描（推荐 4-8 进程，速度提升 4-8 倍）
+easy-tdx screen scan --strategy strategies/rsi_reversal.py --workers 4 --output signals.json
+
+# 增量扫描（缓存未修改的 .day 文件，跳过重复计算）
+easy-tdx screen scan --strategy strategies/rsi_reversal.py --cache scan_cache.json --output signals.json
 ```
 
 输出示例（JSON）：
@@ -543,6 +595,8 @@ easy-tdx screen rank --from signals.json --sort sharpe --top 10 --table --names
 |------|------|
 | `--universe` | `all`（默认，沪深全 A）/ `sh` / `sz` / 文件路径（每行 "市场 代码"） |
 | `--vipdoc` | 离线数据目录（默认自动检测通达信安装路径） |
+| `--workers` | 并发进程数：`0` 串行（默认）/ `2+` ProcessPoolExecutor 并发（推荐 4-8） |
+| `--cache` | 增量扫描缓存文件路径（JSON，mtime 未变的文件自动跳过） |
 | `--sort` | 排序指标：`sharpe`（默认）/ `total_return` / `max_drawdown` / `win_rate` 等 |
 | `--sort-reverse` | 升序（用于回撤等越小越好的指标） |
 | `--names` | 在线补齐股票名称（默认关闭，只查排名中的几十只） |
@@ -700,6 +754,7 @@ easy-tdx offline sync-all
 | `indicator` | 技术指标计算（32 个：MACD/KDJ/RSI/BOLL/DMI/ATR...） |
 | `indicator-list` | 列出可用技术指标 |
 | `backtest` | 回测引擎（加载策略文件，输出绩效报告） |
+| `portfolio` | 多标的组合回测（共享资金池，均等分配，汇总绩效） |
 | `run-all` | 批量运行所有策略并排名（绩效排名 + 综合评分 + 可选图表） |
 | `screen scan` | 策略选股扫描（纯离线，全市场信号扫描） |
 | `screen rank` | 扫描结果回测排名（按夏普/回撤等指标排序） |
@@ -1253,6 +1308,17 @@ ruff format --check src/ tests/                              # format check
 
 ## Changelog
 
+### 1.9.7 (2026-06-11)
+
+**CLI 全量集成** — v1.9.6 新增的 6 项功能全部暴露到 CLI，修复缠论多级别联立的 client 生命周期 bug。
+
+- **`screen scan` 并发扫描**：新增 `--workers N` 参数，ProcessPoolExecutor 并行处理，推荐 4-8 进程，扫描速度提升 4-8 倍
+- **`screen scan` 增量缓存**：新增 `--cache PATH` 参数，mtime 检测未修改的 `.day` 文件自动跳过
+- **`backtest` 缠论桥接**：新增 `--chanlun-level LEVEL` 参数，引擎自动计算缠论分析并注入策略 `self.chanlun`
+- **`portfolio` 组合回测**：新增 `easy-tdx portfolio` 命令，多标的共享资金池、均等分配、汇总绩效
+- **`chanlun` 多级别联立**：新增 `--multi-level PERIOD` 参数，分析高级别最后一笔在低级别中的趋势方向、笔重叠、背驰条件
+- **Bug 修复**：`cmd_chanlun.py` 中 `_run_multi_level` 在 `with` 块外使用 `client`，导致已关闭连接报错
+
 ### 1.9.6 (2026-06-11)
 
 **工程质量全面升级** — 基于 Devin AI 代码审查的 12 项改进建议全部落地，覆盖 CI、回测引擎、缠论模块、扫描引擎和架构层面。

pyproject.toml

@@ -4,7 +4,7 @@ build-backend = "hatchling.build"
 
 [project]
 name = "easy-tdx"
-version = "1.9.6"
+version = "1.9.7"
 description = "通达信 TCP 协议行情数据客户端，支持在线行情、离线数据读取与写入同步"
 readme = "README.md"
 requires-python = ">=3.10"

src/easy_tdx/backtest/cli.py

@@ -39,6 +39,12 @@ import click
 @click.option("--adjust", default="NONE", help="复权: NONE/QFQ/HFQ")
 @click.option("--count", default=500, type=int, help="K线数量")
 @click.option("--indicators", default=None, help="预计算指标（逗号分隔）")
+@click.option(
+    "--chanlun-level",
+    "chanlun_level",
+    default=None,
+    help="自动计算缠论分析并注入策略（如 DAILY/30MIN）",
+)
 @click.option("--table", "use_table", is_flag=True, help="表格输出")
 @click.option("--output", "output_fmt", type=click.Choice(["json", "table", "csv"]), default="json")
 def backtest(
@@ -55,6 +61,7 @@ def backtest(
     adjust: str,
     count: int,
     indicators: str | None,
+    chanlun_level: str | None,
     use_table: bool,
     output_fmt: str,
 ) -> None:
@@ -68,6 +75,8 @@ def backtest(
 
       easy-tdx backtest SZ 000001 --strategy-file my_strategy.py --indicators MACD,KDJ
 
+      easy-tdx backtest SZ 000001 --strategy-file chanlun_strategy.py --chanlun-level DAILY
+
       easy-tdx backtest SZ 000001 \
         --combo-strategies strategies/macd_cross.py,strategies/rsi_reversal.py \
         --combo-mode MAJORITY --table
@@ -128,6 +137,7 @@ def backtest(
             cash=cash,
             commission=commission,
             execution=execution,
+            chanlun_level=chanlun_level,
         )
         result = engine.run(df)
 
@@ -250,6 +260,8 @@ def _print_table(result: Any) -> None:
     click.echo(f"初始资金: {config.get('cash', 0):.2f}")
     click.echo(f"佣金率: {config.get('commission', 0):.4f}")
     click.echo(f"成交规则: {config.get('execution', 'next_open')}")
+    if config.get("chanlun_level"):
+        click.echo(f"缠论级别: {config.get('chanlun_level')}")
     click.echo()
 
     if config.get("future_leak_warning"):
@@ -269,3 +281,152 @@ def _print_table(result: Any) -> None:
             )
     else:
         click.echo("无交易记录")
+
+
+# ── portfolio 多标的组合回测命令 ─────────────────────────────────────────────
+
+
+@click.command()
+@click.option(
+    "--stocks",
+    required=True,
+    help="股票列表：逗号分隔的 市场:代码（如 SZ:000001,SH:600519,SH:600036）",
+)
+@click.option("--strategy-file", "strategy_file", required=True, help="Python 策略文件路径")
+@click.option("--cash", default=200_000.0, type=float, help="总资金（默认 20 万）")
+@click.option("--commission", default=0.0003, type=float, help="佣金率")
+@click.option(
+    "--execution",
+    default="next_open",
+    type=click.Choice(["next_open", "next_close", "this_close", "worst", "best"]),
+    help="成交价规则",
+)
+@click.option("--period", default="DAILY", help="K线周期")
+@click.option("--adjust", default="NONE", help="复权: NONE/QFQ/HFQ")
+@click.option("--count", default=500, type=int, help="K线数量")
+@click.option(
+    "--allocation",
+    default="equal",
+    type=click.Choice(["equal"], case_sensitive=False),
+    help="资金分配方式（默认 equal 均等分配）",
+)
+@click.option(
+    "--chanlun-level",
+    "chanlun_level",
+    default=None,
+    help="自动计算缠论分析并注入策略（如 DAILY/30MIN）",
+)
+@click.option("--table", "use_table", is_flag=True, help="表格输出")
+@click.option("--output", "output_fmt", type=click.Choice(["json", "table", "csv"]), default="json")
+def portfolio(
+    stocks: str,
+    strategy_file: str,
+    cash: float,
+    commission: float,
+    execution: str,
+    period: str,
+    adjust: str,
+    count: int,
+    allocation: str,
+    chanlun_level: str | None,
+    use_table: bool,
+    output_fmt: str,
+) -> None:
+    """多标的组合回测：共享资金池，独立产生信号，统一管理仓位。
+
+    对多只股票同时回测，按均等比例分配资金，汇总组合整体绩效。
+
+    示例：
+
+      easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519 --strategy-file ma_cross.py
+
+      easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519,SH:600036 \\
+        --strategy-file my_strategy.py --cash 500000 --table
+
+      easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519 \\
+        --strategy-file chanlun_strat.py --chanlun-level DAILY
+    """
+    import json
+
+    from ..cli.conn import get_mac_client
+    from ..cli.parsers import parse_adjust, parse_market, parse_period
+    from .portfolio_engine import PortfolioBacktestEngine, StockData
+
+    # 1. 加载策略
+    strategy_cls = _load_strategy_from_file(strategy_file)
+    strategy_name = strategy_cls.__name__
+
+    # 2. 解析股票列表
+    stock_list = []
+    for item in stocks.split(","):
+        item = item.strip()
+        if ":" not in item:
+            click.echo(f"错误: 股票格式应为 市场:代码，如 SZ:000001，收到: {item}", err=True)
+            raise SystemExit(1)
+        mkt_str, code = item.split(":", 1)
+        stock_list.append((mkt_str.strip().upper(), code.strip()))
+
+    if not stock_list:
+        click.echo("错误: 未指定股票", err=True)
+        raise SystemExit(1)
+
+    click.echo(f"策略: {strategy_name} | 标的: {len(stock_list)} 只 | 资金: {cash:,.0f}", err=True)
+
+    # 3. 获取数据
+    stock_data_list: list[StockData] = []
+    with get_mac_client() as client:
+        for mkt_str, code in stock_list:
+            mkt = parse_market(mkt_str)
+            df = client.get_stock_kline(
+                mkt,
+                code,
+                period=parse_period(period),
+                start=0,
+                count=count,
+                adjust=parse_adjust(adjust),
+            )
+            stock_data_list.append(StockData(code=code, market=mkt_str, df=df))
+
+    # 4. 创建引擎并运行
+    engine = PortfolioBacktestEngine(
+        strategy_cls=strategy_cls,
+        stocks=stock_data_list,
+        total_cash=cash,
+        allocation=allocation,
+        commission=commission,
+        execution=execution,
+        chanlun_level=chanlun_level,
+    )
+    result = engine.run()
+
+    # 5. 输出结果
+    fmt = "table" if use_table else output_fmt
+    if fmt == "table":
+        _print_portfolio_table(result)
+    else:
+        click.echo(json.dumps(result.to_dict(), ensure_ascii=False, indent=2))
+
+
+def _print_portfolio_table(result: Any) -> None:
+    """以表格形式输出组合回测结果。"""
+    perf = result.total_performance
+
+    click.echo("=== 组合回测绩效概要 ===")
+    click.echo(f"标的数量: {perf.get('total_stocks', 0)}")
+    click.echo(f"总资金: {perf.get('total_cash', 0):,.0f}")
+    click.echo(f"组合收益率: {perf.get('total_return', 0):.2%}")
+    click.echo(f"组合年化: {perf.get('annual_return', 0):.2%}")
+    click.echo()
+
+    click.echo("── 各标的详情 ──")
+    for key, stock_result in result.individual_results.items():
+        sp = stock_result.performance
+        alloc = result.equity_allocation.get(key, 0)
+        click.echo(
+            f"  {key}: 收益={sp.get('total_return', 0):.2%} "
+            f"夏普={sp.get('sharpe', 0):.2f} "
+            f"回撤={sp.get('max_drawdown', 0):.2%} "
+            f"分配={alloc:.0%} "
+            f"交易={sp.get('total_trades', 0)}"
+        )
+    click.echo()

src/easy_tdx/cli/__init__.py

@@ -4,7 +4,7 @@ from __future__ import annotations
 
 import click
 
-from ..backtest.cli import backtest
+from ..backtest.cli import backtest, portfolio
 from ..screen.cli import screen
 from .cmd_admin import ping, version
 from .cmd_auction import auction
@@ -73,5 +73,6 @@ cli.add_command(indicator_list)
 cli.add_command(offline)
 cli.add_command(chanlun)
 cli.add_command(backtest)
+cli.add_command(portfolio)
 cli.add_command(run_all)
 cli.add_command(screen)

src/easy_tdx/cli/cmd_chanlun.py

@@ -16,6 +16,12 @@ import click
 )
 @click.option("--count", default=800, type=int, help="K线数量")
 @click.option("--adjust", default="NONE", help="复权: NONE/QFQ/HFQ")
+@click.option(
+    "--multi-level",
+    "low_level_period",
+    default=None,
+    help="低级别周期（多级别联立），如 30MIN；分析高级别最后一笔在低级别中的走势",
+)
 @click.option("--table", "use_table", is_flag=True, help="表格输出")
 @click.option("--output", "output_fmt", type=click.Choice(["json", "table", "csv"]), default="json")
 def chanlun(
@@ -24,6 +30,7 @@ def chanlun(
     period: str,
     count: int,
     adjust: str,
+    low_level_period: str | None,
     use_table: bool,
     output_fmt: str,
 ) -> None:
@@ -36,6 +43,10 @@ def chanlun(
       easy-tdx chanlun SH 600519 --adjust QFQ --table
 
       easy-tdx chanlun SZ 000001 --period 30MIN
+
+      easy-tdx chanlun SZ 000001 --multi-level 30MIN --table
+
+      easy-tdx chanlun SZ 000001 --multi-level 5MIN
     """
     from ..chanlun.analyser import ChanlunAnalyser
     from .conn import get_mac_client
@@ -52,10 +63,19 @@ def chanlun(
             adjust=parse_adjust(adjust),
         )
 
-    analyser = ChanlunAnalyser(code=code, frequency=period)
-    result = analyser.process_klines(df)
+        analyser = ChanlunAnalyser(code=code, frequency=period)
+        result = analyser.process_klines(df)
 
-    result_dict = result.to_dict()
+        result_dict = result.to_dict()
+
+        # 多级别联立分析（需要在 with 块内使用 client 获取低级别数据）
+        multi_level_info: dict[str, Any] | None = None
+        if low_level_period is not None:
+            multi_level_info = _run_multi_level(
+                client, mkt, code, period, low_level_period, count, adjust, analyser, result
+            )
+            if multi_level_info is not None:
+                result_dict["multi_level"] = multi_level_info
 
     fmt = "table" if use_table else output_fmt
     if fmt == "json":
@@ -126,3 +146,90 @@ def _print_table(result: dict[str, Any]) -> None:
         for bc in result["bcs"]:
             status = "✓" if bc["bc"] else "✗"
             click.echo(f"  [{status}] {bc['type']}: {bc['msg']}")
+
+    if result.get("multi_level"):
+        ml = result["multi_level"]
+        click.echo("── 多级别联立 ──")
+        click.echo(f"  高级别: {ml.get('high_level', '?')}  低级别: {ml.get('low_level', '?')}")
+        qs = ml.get("low_level_qs", {})
+        if qs:
+            direction = qs.get("trend_direction")
+            dir_str = {"up": "↑ 上升", "down": "↓ 下降"}.get(str(direction), "— 盘整")
+            click.echo(f"  低级别笔: {qs.get('bi_count', 0)}  中枢: {qs.get('zs_count', 0)}")
+            click.echo(
+                f"  趋势方向: {dir_str}  "
+                f"趋势: {'是' if qs.get('has_trend') else '否'}  "
+                f"盘整: {'是' if qs.get('has_consolidation') else '否'}"
+            )
+            click.echo(
+                f"  笔重叠: {'是' if qs.get('bi_overlap') else '否'}  "
+                f"背驰可能: {'是' if qs.get('divergence_possible') else '否'}"
+            )
+        click.echo()
+
+
+def _run_multi_level(
+    client: Any,
+    mkt: Any,
+    code: str,
+    high_period: str,
+    low_period: str,
+    count: int,
+    adjust: str,
+    high_analyser: Any,
+    high_result: Any,
+) -> dict[str, Any] | None:
+    """运行多级别联立分析。
+
+    获取低级别数据，分析高级别最后一笔在低级别中的走势结构。
+
+    Args:
+        client: TdxClient 实例
+        mkt: Market 枚举值
+        code: 股票代码
+        high_period: 高级别周期
+        low_period: 低级别周期
+        count: K线数量
+        adjust: 复权方式
+        high_analyser: 高级别分析器（已处理）
+        high_result: 高级别分析结果
+
+    Returns:
+        多级别分析信息字典，或 None（数据不足时）
+    """
+    from ..chanlun.analyser import ChanlunAnalyser
+    from ..chanlun.multi_level import MultiLevelAnalyser
+    from .parsers import parse_adjust, parse_period
+
+    # 高级别最后一笔
+    if not high_result.bis:
+        return None
+
+    last_bi = high_result.bis[-1]
+
+    # 获取低级别数据（需要更多 K 线来覆盖高级别笔的时间范围）
+    df_low = client.get_stock_kline(
+        mkt,
+        code,
+        period=parse_period(low_period),
+        start=0,
+        count=min(count * 8, 8000),  # 低级别需要更多数据
+        adjust=parse_adjust(adjust),
+    )
+
+    low_analyser = ChanlunAnalyser(code=code, frequency=low_period)
+
+    mla = MultiLevelAnalyser()
+    mla.add_level("high", high_analyser)
+    mla.add_level("low", low_analyser)
+    # 高级别已经处理过，只需注册；低级别需要处理
+    mla.process("low", df_low)
+
+    qs = mla.query_low_level_qs("high", "low", last_bi)
+
+    return {
+        "high_level": high_period,
+        "low_level": low_period,
+        "last_bi_index": last_bi.index if hasattr(last_bi, "index") else None,
+        "low_level_qs": qs,
+    }

src/easy_tdx/screen/cli.py

@@ -38,6 +38,13 @@ def screen() -> None:
 @click.option("--vipdoc", default=None, help="离线数据目录（默认自动检测）")
 @click.option("--cash", default=100_000.0, type=float, help="初始资金")
 @click.option("--commission", default=0.0003, type=float, help="佣金率")
+@click.option(
+    "--workers",
+    default=0,
+    type=int,
+    help="并发工作进程数: 0=串行（默认），2+=ProcessPoolExecutor 并发（推荐 4-8）",
+)
+@click.option("--cache", "cache_file", default=None, help="增量扫描缓存文件路径（JSON）")
 def scan(
     strategy_file: str,
     output_file: str | None,
@@ -45,10 +52,12 @@ def scan(
     vipdoc: str | None,
     cash: float,
     commission: float,
+    workers: int,
+    cache_file: str | None,
 ) -> None:
     """纯离线扫描全市场，找出触发买入信号的股票。
 
-    读取本地通达信 .day 文件，零网络 IO，全市场约 30-60 秒。
+    读取本地通达信 .day 文件，零网络 IO，串行约 30-60 秒，并发可提速 4-8 倍。
 
     示例：
 
@@ -56,13 +65,21 @@ def scan(
 
       easy-tdx screen scan --strategy strategies/rsi_reversal.py --output signals.json
 
-      easy-tdx screen scan --strategy strategies/rsi_reversal.py --universe sz
+      easy-tdx screen scan --strategy strategies/rsi_reversal.py --universe sz --workers 4
+
+      easy-tdx screen scan --strategy strategies/rsi_reversal.py --cache scan_cache.json
     """
 
     strategy_cls = _load_strategy(strategy_file)
     strategy_name = strategy_cls.__name__
     click.echo(f"策略: {strategy_name}", err=True)
     click.echo(f"范围: {universe}", err=True)
+    if workers > 0:
+        click.echo(f"并发: {workers} 进程", err=True)
+    if workers > 0 and cache_file:
+        click.echo("注意: 并发模式暂不支持增量缓存，--cache 参数将被忽略", err=True)
+    if cache_file:
+        click.echo(f"缓存: {cache_file}", err=True)
 
     from .scanner import SignalScanner
 
@@ -71,6 +88,7 @@ def scan(
         vipdoc_path=vipdoc,
         cash=cash,
         commission=commission,
+        cache_file=cache_file,
     )
 
     # 进度回调（输出到 stderr，避免污染 stdout 的 JSON）
@@ -85,7 +103,7 @@ def scan(
             pct = current * 100 // total if total > 0 else 0
             click.echo(f"\r[{current}/{total}] {pct}% scanning {name}", nl=False, err=True)
 
-    results = scanner.scan(universe=universe, progress_callback=on_progress)
+    results = scanner.scan(universe=universe, progress_callback=on_progress, workers=workers)
 
     # 生成 JSON
     json_str = scanner.to_json(