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fix(backtest): 步进优化支持 python_history_legacy/polars_expr 策略
问题: WalkForwardService._prepare_shared_matrix 对非 matrix_native 策略直接抛
"步进优化暂仅支持矩阵策略", filter_history 类自定义策略 (如 everbloom 系列)
无法做步进优化。
根因: 闸门把非矩阵后端一刀切, 但 run() 内部本就存在 shared_market_data=None
的通用路径 (每折独立优化 + 独立 OOS 回测), 只是永远不会被走到。
方案: 闸门改分流 —— matrix_native 仍走共享矩阵加速路径; python_history_legacy
与 polars_expr 返回 None 走通用每折回测路径 (正确但无矩阵加速); composite /
minute_filter 维持 fail-closed 拒绝, 错误文案同步更新。
兼容: matrix_native 行为不变; 结果字段 shared_market_data=false 标识通用路径。
性能: 非矩阵策略每组合×每折一次完整回测, 大网格耗时线性放大 (UI 已有耗时提示)。
验证: uv run --frozen pytest tests/backtest/test_walkforward.py -q (23 passed,
含新增 3 例: legacy 走通用路径/polars_expr 放行/minute_filter 拒绝);
tests/backtest 全套 282 passed; ruff 无新增告警;
真实 API 端到端: everbloom_tupengpan 2x2 网格 120/30 步进 8/8 折全部完成。
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2026-09-05 20:33:31 +08:00 |
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im47cn
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fix(walkforward): IS 训练折强制 position 模式, 堵前视泄漏
对抗式审查发现: WF UI 暴露 full 模式, 选中时训练折(end=train_end)未平仓的持仓
会用 train_end 之后(即 OOS 区间)的真实 K 线平仓 -> IS 分数被未来数据污染, 优化选出
的最优参数乐观偏移, 使过拟合被掩盖 (对专门检测过拟合的 WF 工具危害尤重)。
修复: IS 训练区间优化强制 mode="position" (只看正式区间表现), OOS 回测保留用户
所选 mode。新增测试: 用户选 full 时断言每折 IS 得到 position、OOS 保留 full。
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2026-07-12 21:48:13 +08:00 |
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im47cn
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test(panelcache): 子代理审查加固 — 去 flaky + 补遥测差值覆盖
三处审查驱动的测试改进:
- 并发计数测试放宽 reuse_count==4 为 reuse+hit==4 (保留"只扫盘1次"核心不变量),
消除慢调度下 leader 已写缓存致某线程走 hit 分支的 flaky。
- _FakeEngine 零值 dict 改从 PanelCache().stats() 取键 —— 字段重命名时桩自动跟随,
杜绝 test 绿而生产 cache_stats KeyError 的契约漂移。
- 新增 test_walkforward_cache_telemetry_computes_deltas: 递增桩验证 scans/hits/
reuses/秒数 = after-before, 覆盖此前 _FakeEngine 恒返 0 掩盖的差值/顺序逻辑。
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2026-07-12 13:52:49 +08:00 |
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im47cn
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feat(panelcache): IO 遥测量化跨折重复扫盘占比
walk-forward 各折 train 窗口日历重叠 ~75%, 但 PanelCache key 精确到区间,
跨折永不命中 -> 每折重复扫盘。为判断是否值得做"整区间加载一次+切片"优化,
先埋轻量遥测再决策 (避免盲优化)。
- PanelCache 累加真实扫盘耗时/次数 + 命中/single-flight 复用次数, 暴露 stats();
BacktestEngine.cache_stats() 透传 (不让上层伸手进私有 _cache)。
- WalkForwardService.run 首尾快照, 返回 cache_telemetry.load_panel_pct
(扫盘耗时/WF总耗时) + scans/hits/reuses, 并 logger.info 一行。
- 测试: PanelCache 计数 (miss扫盘/命中/并发复用); WF 测试补最小 engine 桩
(生产路径不加 getattr 兜底, 避免静默吞掉真缺 engine 的 bug)。
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2026-07-12 00:52:32 +08:00 |
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im47cn
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fix(walkforward): 优化器吃用户当前策略配置 + EmptyState 构建修复
WF 前端 onRun 只传了 grid/objective/窗口, 没传当前策略的 params/overrides:
- 未扫描参数不固定为用户当前值
- basic_filter/entry_signals/exit_signals/止损止盈/评分等覆盖不参与优化
结果 walk-forward 优化的策略与用户实际回测的策略不一致 (与 PR #82 优化器
阻塞项同类问题)。修复: onRun 补 params=selected.params_defaults +
overrides=buildDefaultOverrides(selected), 复用 optimizer 同一工具。
附带:
- StrategyWalkForward.tsx 用了 EmptyState description= (该组件只接受 title/hint),
导致 tsc -b 构建失败, 2 处改为 hint。
- _make_wf_job_key 已含 params/overrides, 补测试断言二者不同产出不同 job_key
(stream 与 cancel 对齐前提) 且相同入参稳定一致。
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2026-07-12 00:52:11 +08:00 |
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im47cn
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fix(walkforward): 子代理审查修复 — 折有效性/前视泄漏/方向退化/NaN序列化/净值曲线
三份子代理审查 (核心/API/前端) 发现的真实 bug:
核心正确性 (walkforward.py):
- [高] 折有效性抽象: best_params=None (训练全组失败) 或 OOS error 的折原会用默认
参数硬跑/按0收益混入复利, 伪装成有效折污染 OOS 净值与退化指标。改为分流 ——
有效折进 folds, 无效折进 skipped(带原因), 聚合只看有效折。一次修掉 H1/H2/M1。
- [高] 前视泄漏: train_end==test_start 使该日 K 线同时进训练与 OOS 首日。test_start
后移一天隔断。
- [中] degradation 方向感知: 原 avg_is-avg_oos 对 min 类目标 (avg_holding_days) 符号
反了。归一到越大越好空间再相减; 每折加 oos_degraded 方向感知标志。
- consistency 改为 OOS 盈利折占比 (与目标方向无关, 更直观)。
API (backtest.py):
- [高] 单折 guard: WF 缺 guard, start=None 默认拉 3 年, 每折训练窗口可能 OOM。按
单折窗口 (train/test) 而非总区间 guard —— 总区间长本是 WF 正常形态, 按总区间拦会误杀。
- [中] NaN/inf 序列化: json.dumps(default=str) 处理不了 nan/inf, 输出非法 JSON 崩前端。
加 _json_safe 递归清洗, 优化器与 WF 两处 done 分支都套上。
前端 (StrategyWalkForward.tsx):
- n_folds=0 门控: 全跳过时不再渲染误导性全0卡, 改显示'未产生有效折'+跳过原因。
- 渲染 OOS 拼接净值曲线 (walk-forward 核心产出, 原后端算了前端没画)。
- 每折退化标红改用后端方向感知的 oos_degraded (min 类目标 oos<is 未必退化)。
测试新增: 前视泄漏隔断 / 方向感知退化(min目标) / best_params=None跳过 /
OOS error跳过。后端 173 测试通过; 前端 tsc 无新增错误。
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2026-07-11 19:20:31 +08:00 |
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im47cn
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feat(walkforward): 真·walk-forward 优化后端 — 滚动窗口 IS 优化 + OOS 验证
PR2b 后端 (叠在 PR2a 优化器上):
app/backtest/walkforward.py:
- generate_folds: 滚动窗口切分 (训练固定长度 + 紧邻测试窗口 + step 前移),
测试超出 end 即停; 放不下一折抛错; 非正窗口拒绝。
- aggregate_oos: 从各折 OOS 结果聚合 — 复利净值曲线 / IS-vs-OOS 退化
(样本内目标均值 - 样本外目标均值, 正值=过拟合信号) / 一致性 (OOS 目标为正的折占比)。
- WalkForwardService.run: 每折在训练区间调 PR2a 优化器选最优参数, 再在测试区间
用该参数做 OOS 回测。核心产出是纯 OOS 拼接 + 每折 IS/OOS 对比 — 单次样本内
回测的过拟合一眼看穿。支持进度回调 (fold i/N) 与 cancel。
API app/api/backtest.py:
- GET /walkforward/stream (SSE, 复用 _BacktestJob + job_key 回吐) + POST
/walkforward/cancel (按回吐 key 查表)。
测试 13 例: fold 切分 (滚动/边界/不足/非正) + OOS 聚合 (复利/退化/一致性/空) +
编排 (训练优化→测试OOS/退化上报/取消) + API (job_key 区分窗口/cancel按key)。
全量 169 测试通过。
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2026-07-11 19:20:30 +08:00 |
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