 Jinfeng SunandClaude Opus 4.8
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feat: ETF 支持(选股 / 回测 / 监控) (#61)
* feat(screener): 选股引擎支持 ETF
- 12 个内置策略打 asset_types 白名单 + strategy_supports_asset;涨停类
(连板/断板反包)仅股票,其余 10 个技术类对 ETF 开放
- ScreenerService(repo, asset_type) 分流取数,ETF 复用 kline_etf_enriched,
跳过股票专用历史缓存与涨停信号;进程级 _history_cache key 含 asset_type
- API /run、/run_preset 透传 asset_type;/strategies 按资产过滤;
股票专有策略在 ETF 下返回空
- 新增 enriched_dirname(asset_type) 共享 helper;get_enriched_latest_asset
增 refresh 参数(供轮询线程避免冷缓存同步重算)
- 前端「策略」页加 股票/ETF 切换,ETF 走实时单跑(空日期→用 ETF 自身最新日);
QK.screenerStrategies 按 asset_type keyed
- 测试:test_screener_etf.py
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* feat(backtest): 回测支持 ETF(个股/因子/策略组合)
- 三条回测路径 + 共用 BacktestEngine 面板加载按 asset_type 路由到
kline_etf_enriched(复用 enriched_dirname);PanelCache key 隔离资产;
ETF 跳过股票专用 get_enriched_range 缓存
- 面板 compute_all/名称 JOIN 按 asset_type 取维表(get_instruments_asset),
修复 ETF 策略回测用错股票维表致名称为空/涨停信号算错
- BacktestConfig/FactorConfig/StrategyBacktestConfig 增 asset_type
- 三个回测 API + SSE stream 透传 asset_type;_make_job_key 纳入 asset_type
(修复 stream 与 cancel job_key 不对齐致取消失效的回归)
- 前端策略组合页/因子页加 股票/ETF 切换,标的搜索与策略列表跟随资产;
assetType 持久化
- 测试:test_backtest_etf.py(含 job_key 一致性回归);既有回测测试替身同步
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* feat(monitor): 监控规则支持 ETF
- engine.evaluate(df, asset_type) 按规则 asset_type 分轮评估;quote_service
增开 ETF 评估轮(用 ETF enriched 快照),股票轮不受影响、不重置其策略结果
- ETF 评估轮独立 try(异常不丢弃已算出的股票告警)+ refresh=False(不在轮询
线程触发 ETF 冷缓存同步重算)
- ETF 版历史加载器(main.py 注入)+ 按规则 asset_type 选加载器
- _strategy_pools 按 (sid, asset_type) 键,避免同策略股票/ETF 规则互相覆盖
- name_map 仅在有 ETF 规则时补 ETF 维表, setdefault 保股票名优先
- RuleModel/normalize 增 asset_type(默认 stock,持久化往返)
- 前端 RuleEditor 加 股票/ETF 选择,策略列表与标的搜索跟随资产
- 测试:test_monitor_etf.py
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* feat(etf): 前端 API 绑定透传 asset_type + 文档
- api.ts: screener/backtest 绑定加 assetType 参数,MonitorRule 类型加 asset_type
- docs/features.md: 标注选股/回测/监控的 ETF 支持范围与前提
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* fix(reliability): 管道并发/原子写/能力探测/监控告警多处加固
后端可靠性专项修复(均带回归测试, backend 全套 64 passed):
并发与数据完整性:
- 盘后管道单飞: JobStore.create() 去重纳入 pending∨running, 关闭"两次快速点击"
并发双跑窗口; 新增 _heavy_run_lock 执行槽挡住 reap 后僵尸线程并发写 parquet
- adj_factor/minute 全部改走原子写(tmp+replace), 消除 kill/断电致 all.parquet 损坏
- 分块拉取失败聚合 WARNING 可见化(不再静默当成功); 复权失败标的会保持旧价已提示
能力探测:
- 周期重探(60min)热更新 app.state.capabilities, 付费 Key 过期/续费无需重启即可见
- 瞬时探测失败(超时/连接/5xx, 按 _is_transient 判定)不降级、保留旧付费档;
真 401/无权限仍正常降级回落 free-api
监控告警:
- 评估仅在连续竞价(9:30-11:30/13:00-15:00)+ 快照当日新鲜度下进行, 避开集合竞价/
收盘后陈旧价与节假日误告警
- scope=sector fail-closed(validate 拒绝新建 + _apply_scope 返回空), 修复板块规则
对全市场刷屏
- 飞书 webhook 加退避重试并移到独立线程池 fire-and-forget, 不再阻塞行情轮询线程
单标的新鲜度: 新增 repo.symbols_lagging() 检测掉队标的并 WARNING + 计入 job 结果
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Co-authored-by: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-07-08 12:12:29 +08:00 |
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feat(backtest): 稳健性指标 Sortino + 蒙特卡罗回撤分位 + per-trade 明细 (#67)
* feat(backtest): 新增稳健性指标 Sortino + 蒙特卡罗回撤分位 + per-trade 明细
回测原本只有 Sharpe/Calmar/最大回撤, 缺防过拟合视角。本 PR 补三类:
1. Sortino 比率: 用下行偏差 (MAR=0 目标半方差) 替代总标准差, 只惩罚负
收益波动。无亏损时约定返回 None (不虚报 0/inf)。各 stats 函数用与自身
Sharpe 相同的收益基准 (逐笔 or 日频)。
2. 蒙特卡罗最大回撤分位: 对逐笔收益有放回重抽样 1000 次, 估计回撤分布,
报 P50(中位) 与 P95(95% 置信最坏)。回答"仅因成交顺序运气回撤能有多坏",
单次样本内回撤看不到这个。固定种子 (42) 保证可复现/可测。
3. per-trade 明细: best/worst/median_pnl/avg_holding_days, 补 _calc_stats
与 _calc_portfolio_stats 原本缺失的逐笔视角。
三个 stats 函数 (_calc_stats / _calc_independent_candidate_result /
_calc_portfolio_stats) 全部接入, 用共享静态 helper (_sortino_ratio /
_mc_drawdown_percentiles / _per_trade_block) 避免重复。纯 additive, 既有
字段不变, 空交易安全。
前端 StrategyBacktest 结果区新增 索提诺 / 蒙卡回撤(中位) / 蒙卡回撤(95%最坏)
三个指标卡 (stats 为 Record<string,any>, 无需改类型)。
新增 tests/backtest/test_robustness_metrics.py 11 用例: Sortino 手算校验/
无下行 None/优于 Sharpe/样本不足; 蒙卡确定性/P95≤P50≤0/全正零回撤/样本不足;
_calc_stats 与 portfolio 字段集成 + 空交易安全。
注: upstream main 既有 test_trailing_take_profit_exits_after_activation
失败与本 PR 无关 (改动前后一致复现)。
* test+fix(backtest): 子代理审查修复 — 补 full 主路径覆盖 + finite 护栏 + 内存上限
子代理审查发现的缺口, 本次补全:
覆盖 (测试):
- [关键] full 模式主路径 _calc_independent_candidate_result 原无集成测试,
漏拼 sortino/mc 字典展开会导致前端指标卡空值却测试全绿。新增该分支断言。
- MC 确定性测试从"两次相等"升级为钉死快照值 (p50=-0.0976/p95=-0.2108),
一旦有人把种子改成系统熵立即红。
- p95 断言从恒真的 p95<=p50 (percentile 单调性数学恒成立, 无信息) 改为
p50<0 且 p95<p95 严格更差, 真正验证数值。
- 补全盈利交易 → sortino 集成层为 None 的用例 (原仅 helper 层覆盖)。
健壮性 (实现):
- 三个 helper 入口 finite 过滤: inf/nan 收益会让 cumprod 传播 nan → 分位 nan
→ asdict 直出非法 JSON (项目 _safe 只洗 rows 不洗 stats)。剔除后与纯净输入
结果一致 (加测试守护)。
- MC 内存护栏: full 模式可数千笔, n_sims×n×8B×4 数组瞬时可达数百 MB。
按 2M 单元上限压降模拟次数 (小样本 n_sims=1000 不变, 快照稳定)。
注: 逐笔年化口径 (_calc_stats 对 pnls ×√252) 落在死路径 simulate() (无 app
调用方) 且复刻既有 Sharpe, 不在本 PR 范围。两条活路径 (portfolio/independent)
均用日频基准, ×√252 正确。
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2026-07-08 12:10:05 +08:00 |
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feat(backtest): 成本模型拆分为佣金+印花税(仅卖出)+滑点 (#46)
* feat(backtest): 成本模型拆分为佣金+印花税(仅卖出)+滑点
MatcherConfig 新增 commission_pct/stamp_tax_pct 及 buy_cost_pct()/
sell_cost_pct() 方法, 撮合三处现场统一改用方法计算。
印花税单边(仅卖出)是 A 股与美股的本质差异: 旧的 fees_pct 双边模型
把印花税摊到买卖两腿, 会高估买入成本、低估卖出成本。拆分后买入腿=
佣金+滑点, 卖出腿=佣金+印花税+滑点。
commission_pct 未设时回退 fees_pct, 印花税未设时为 0, 完全向后兼容,
既有 12 个 portfolio 测试不变。strategy/api(含 SSE + 缓存键)全链透传。
新增 tests/backtest/test_cost_model.py 覆盖向后兼容/拆分/印花税仅卖出/
优先级/撮合传导 5 个用例。
* fix(backtest): 打通成本模型前端链路并修复 cancel 缓存键
子代理审查发现 PR3 半成品缺陷, 本次补全:
C1 (正确性): /strategy/cancel 的 _make_job_key 漏传 commission_pct/
stamp_tax_pct, 一旦用户设成本参数, cancel 算出的 job_key 与 stream 失配
导致取消静默失败。补 None-aware 解析对齐两侧口径。
C2 (完整性): 前端 SSE/sync 链未透传新字段, 新成本模型从 UI 够不到。
- backtestTask.ts / api.ts: 类型 + query 透传 commission_pct/stamp_tax_pct
- StrategyBacktest.tsx: 佣金映射到 commission_pct, 新增印花税(千分之)输入,
默认 1 (A股千1), 映射 stamp_tax_pct; 状态持久化
- storage.ts: stampTax 类型声明
测试加固:
- test_stamp_tax_only_deducts_on_sell_leg: 去掉硬编码 shares=9900,
改为断言两次运行 shares 相等 (守护买入腿 sizing 不受卖出成本污染)
+ 从结果反推卖出市值校验差额
- 新增 commission_pct=0.0 非 None 边界 (防 falsy 回退)
- 新增 job_key 区分成本参数的回归测试 (守护 C1)
后端 26 测试全绿; 前端 tsc 仅剩既有 baseUrl deprecation (非本次引入)。
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2026-07-03 23:15:32 +08:00 |
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shy3130
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feat(backtest): 拆分建仓/清仓成交口径并修复退出优先级
成交口径: 单个 matching 拆成 entry_fill/exit_fill, 各自可选 close_t/open_t+1,
默认建仓次日开盘、清仓当日收盘 (最贴近真实交易)。老 matching 参数经
__post_init__ 自动映射为 entry=exit=matching, 完全向后兼容。
退出优先级修复: max_hold 不再抢占卖点信号 (signal 提到 max_hold 之前);
统一为 风控(止损/移动止损/止盈) → signal → max_hold → end, 删除 close/open
模式下风控调用顺序的差异, open_t+1 下到期仓位也能正确触发止损。
新增 3 个测试: signal 优先于 max_hold / open 模式到期触发止损 / 默认口径
买次日开盘卖收盘。现有 13 个测试经兼容映射后行为不变, 全部通过。
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2026-06-23 14:00:09 +08:00 |
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shy3130
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7369358d08
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Initial release v0.1.19
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2026-06-18 17:18:23 +08:00 |
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