 shy3130
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d29f9c0ea8
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perf(data): TickFlow 取数切换 as_dataframe=False 列式直转; 修复除权因子日期 UTC 偏移一天
- 全部 K 线取数点改走 CompactKlineData 列式直转 polars (无 pandas 中转,
全市场单轮本地转换 ~1.1s → ~0.1s), 时区口径统一 _timestamp_to_beijing_datetime
- 除权因子 trade_date 原取 UTC 日期, 北京零点事件整体早一天 → 转北京墙钟后取日期
- 盘中分钟增量间隔上限 300s → 120s (universe 仅回最新 3 根, 超限必留缺口)
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2026-08-30 22:29:33 +08:00 |
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wshy
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1840e65f06
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fix(indicators): 量比改为同花顺/东财标准算法 + 行情时间戳落盘 (#91)
原 vol_ratio_5d 有两个叠加缺陷导致盘中严重偏低:
1. 分母含自身(rolling_mean(5) 算了当天) → 量比偏低约1.4倍
2. 盘中无时间折算(部分量直接比全天量级) → 开盘时段极低
改为标准量比公式(同花顺/东方财富/通达信一致, 已查证官方定义):
量比 = 今日累计成交量 / (前5日均量 × 已交易分钟数/240)
- 分母不含当天(volume.shift(1).rolling_mean(5) / tail(5)前5日)
- 盘中按已交易分钟数折算(×240/elapsed), 盘后系数=1.0不受影响
已交易分钟数用行情 quote_ts 推算(比服务端时间更准, 无网络延迟):
- market_time.py: trading_minutes_elapsed_from_ts(毫秒时间戳)
- normalizer.py: DAILY_COLS 加 quote_ts, 保留 SDK timestamp
- quote_service.py: _build_daily 保留 quote_ts, 传入 elapsed_minutes
- pipeline.py: 两路径(盘后全量/盘中增量)改为标准算法 + ENRICHED_STORAGE_COLS 加 quote_ts
- repository.py: live_agg 新增 _vol_ma5_prev_sum(tail(5)前5日和)
quote_ts 落盘后还可用于: 盘后收盘数据校验(非15:00重拉)、跨天完整性检查。
不改动: vol_ma5/vol_ma10保留原语义(含当天均量), 策略/选股阈值不变。
129后端测试全过, EOD量比验证正确(707636/100000=7.076)。
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2026-07-09 16:41:02 +08:00 |
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