feat(framework_v2): 集成交易日历 API + 端到端测试
## 核心功能 - get_trading_calendar(): 通过 API 获取准确交易日历 - 替换临时 pandas BDay 实现 - 调用 /api/v1/trading-calendar 端点 - 支持动态日期范围（start, end 参数） - 支持 A/US/HK 多市场 ## 端到端测试 - test_end_to_end.py: 完整流程测试（5 个阶段） - 阶段 1: 数据获取（纳指 502 天，创业板 484 天） - 阶段 2: 因子计算（MomentumFactor n_days=20） - 阶段 3: 数据对齐（CrossMarketAligner 到 A 股 484 天） - 阶段 4: 信号生成（Top-1，469 个信号） - 阶段 5: 收益计算（年化 51.71%，超额 96.37%） ## 测试验证 - 5/5 阶段通过 - API 日历: 484 个交易日（准确） - 纳指休市日: 18 天收益率 = 0% - 收益率 NaN: 0 - 跨市场对齐成功 ## 架构改进 - 从近似日历 → 准确 API 日历 - 无需手动维护节假日列表 - API 失败时抛出异常（不静默降级）
This commit is contained in:
@@ -166,58 +166,54 @@ class FlaskAPIFetcher(DataFetcher):
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return results
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def get_trading_calendar(self, market: str = 'A') -> pd.Index:
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def get_trading_calendar(
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self,
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market: str = 'A',
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start: str = None,
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||||
end: str = None
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) -> pd.Index:
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"""
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获取交易日历
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注意：Flask API 暂不直接提供交易日历
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这里使用 pandas 的 BDay 生成近似日历
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TODO: 后续可通过 API 端点获取准确日历
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获取交易日历（通过 API）
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Args:
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market: 市场代码（'A', 'US', 'HK' 等）
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market: 市场代码
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- 'A' 或 'china': A股（上交所/深交所）
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- 'US' 或 'us': 美股（NYSE）
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- 'HK' 或 'hk': 港股（HKEX）
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start: 开始日期 YYYY-MM-DD（默认 2020-01-01）
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end: 结束日期 YYYY-MM-DD（默认 2025-12-31）
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Returns:
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交易日历 Index
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交易日历 DatetimeIndex
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示例:
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>>> fetcher = FlaskAPIFetcher()
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>>> # 获取 A 股 2024 年交易日历
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>>> calendar = fetcher.get_trading_calendar('A', '2024-01-01', '2024-12-31')
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||||
>>> # 获取美股交易日历
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>>> calendar = fetcher.get_trading_calendar('US', '2024-01-01', '2024-12-31')
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"""
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# 临时实现：使用 pandas 生成工作日日历
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# 实际应该从 API 获取准确的交易日历
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# 默认日期范围
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if start is None:
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start = '2020-01-01'
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if end is None:
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end = '2025-12-31'
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if market == 'A':
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# A股：中国工作日（简化实现）
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start = pd.Timestamp('2020-01-01')
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end = pd.Timestamp('2025-12-31')
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||||
calendar = pd.bdate_range(start=start, end=end)
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||||
# 调用 API 获取准确日历
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||||
calendar = self._source.get_trading_calendar(
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market=market,
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start_date=start,
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end_date=end
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)
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# 移除中国主要节假日（简化版）
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# 实际应该从 API 或数据库获取准确日历
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holidays = [
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# 春节（示例，不完整）
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'2024-02-10', '2024-02-11', '2024-02-12', '2024-02-13', '2024-02-14',
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'2024-02-15', '2024-02-16', '2024-02-17',
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# 国庆（示例，不完整）
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||||
'2024-10-01', '2024-10-02', '2024-10-03', '2024-10-04',
|
||||
'2024-10-05', '2024-10-06', '2024-10-07',
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||||
]
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||||
calendar = calendar[~calendar.isin(pd.to_datetime(holidays))]
|
||||
if calendar is None:
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# API 失败，抛出异常（不应静默降级）
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raise ValueError(
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f"交易日历获取失败: market={market}, {start} ~ {end}。"
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||||
f"请检查 API 服务是否可用。"
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)
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return calendar
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elif market == 'US':
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# 美股：美国工作日
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start = pd.Timestamp('2020-01-01')
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||||
end = pd.Timestamp('2025-12-31')
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return pd.bdate_range(start=start, end=end)
|
||||
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||||
elif market == 'HK':
|
||||
# 港股：香港工作日
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||||
start = pd.Timestamp('2020-01-01')
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||||
end = pd.Timestamp('2025-12-31')
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||||
return pd.bdate_range(start=start, end=end)
|
||||
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||||
else:
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||||
raise ValueError(f"不支持的市场: {market}")
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||||
return calendar
|
||||
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||||
def get_benchmark(
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||||
self,
|
||||
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||||
468
framework_v2/tests/test_end_to_end.py
Normal file
468
framework_v2/tests/test_end_to_end.py
Normal file
@@ -0,0 +1,468 @@
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||||
"""
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||||
端到端集成测试：数据获取 → 因子计算 → 数据对齐 → 信号生成
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测试场景：
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1. 获取纳指（美股）和创业板（A股）数据
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2. 计算动量因子
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3. 对齐到 A 股交易日历
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4. 生成 Top-N 信号
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5. 验证完整流程
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目标：
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- 验证 FlaskAPIFetcher 数据获取
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- 验证 MomentumFactor 因子计算
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- 验证 CrossMarketAligner 数据对齐
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- 验证完整流程无数据泄漏
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"""
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import sys
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from pathlib import Path
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import pandas as pd
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import numpy as np
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from typing import Dict
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||||
# 添加项目根目录到路径
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project_root = Path(__file__).parent.parent.parent
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if str(project_root) not in sys.path:
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sys.path.insert(0, str(project_root))
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||||
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||||
from framework_v2.shared.data import FlaskAPIFetcher, CrossMarketAligner
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||||
from framework_v2.shared.factors.momentum import MomentumFactor
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||||
def test_stage1_data_fetch():
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"""
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阶段 1: 数据获取
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获取纳指（^IXIC）和创业板（399006.SZ）数据
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"""
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||||
print("\n" + "=" * 70)
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||||
print(" 阶段 1: 数据获取")
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||||
print("=" * 70)
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||||
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||||
fetcher = FlaskAPIFetcher()
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||||
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||||
# 获取纳指数据（美股）
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||||
print("\n[1.1] 获取纳斯达克指数数据（美股）...")
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||||
us_data = fetcher.fetch_indices(
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||||
codes=["^IXIC"],
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||||
start="2023-01-01",
|
||||
end="2024-12-31"
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||||
)
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||||
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assert "^IXIC" in us_data, "纳指数据获取失败"
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||||
df_nasdaq = us_data["^IXIC"]
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||||
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||||
print(f"\n纳指数据:")
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||||
print(f" 数据量: {len(df_nasdaq)} 条")
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||||
print(f" 日期范围: {df_nasdaq.index[0]} ~ {df_nasdaq.index[-1]}")
|
||||
print(f" 列: {list(df_nasdaq.columns)}")
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||||
print(f" 前 3 行:")
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||||
print(df_nasdaq.head(3).to_string())
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||||
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||||
# 获取创业板数据（A股）
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||||
print("\n[1.2] 获取创业板指数数据（A股）...")
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||||
cn_data = fetcher.fetch_indices(
|
||||
codes=["399006.SZ"],
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||||
start="2023-01-01",
|
||||
end="2024-12-31"
|
||||
)
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||||
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||||
assert "399006.SZ" in cn_data, "创业板数据获取失败"
|
||||
df_gem = cn_data["399006.SZ"]
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||||
|
||||
print(f"\n创业板数据:")
|
||||
print(f" 数据量: {len(df_gem)} 条")
|
||||
print(f" 日期范围: {df_gem.index[0]} ~ {df_gem.index[-1]}")
|
||||
print(f" 列: {list(df_gem.columns)}")
|
||||
print(f" 前 3 行:")
|
||||
print(df_gem.head(3).to_string())
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||||
|
||||
# 对比日历差异
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||||
print(f"\n[1.3] 交易日历对比:")
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||||
nasdaq_dates = set(df_nasdaq.index)
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||||
gem_dates = set(df_gem.index)
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||||
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||||
common_dates = nasdaq_dates & gem_dates
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||||
only_nasdaq = nasdaq_dates - gem_dates
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||||
only_gem = gem_dates - nasdaq_dates
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||||
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||||
print(f" 纳指交易日: {len(nasdaq_dates)} 天")
|
||||
print(f" 创业板交易日: {len(gem_dates)} 天")
|
||||
print(f" 共同交易日: {len(common_dates)} 天")
|
||||
print(f" 仅纳指交易: {len(only_nasdaq)} 天")
|
||||
print(f" 仅创业板交易: {len(only_gem)} 天")
|
||||
|
||||
if len(only_nasdaq) > 0:
|
||||
print(f" 纳指独有日期示例: {sorted(list(only_nasdaq))[:3]}")
|
||||
if len(only_gem) > 0:
|
||||
print(f" 创业板独有日期示例: {sorted(list(only_gem))[:3]}")
|
||||
|
||||
print("\n✓ 阶段 1 通过")
|
||||
|
||||
return {
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||||
"^IXIC": df_nasdaq,
|
||||
"399006.SZ": df_gem
|
||||
}
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||||
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||||
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||||
def test_stage2_factor_calculation(data_dict: Dict[str, pd.DataFrame]):
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||||
"""
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||||
阶段 2: 因子计算
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||||
|
||||
计算动量因子（在原始日历上）
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||||
"""
|
||||
print("\n" + "=" * 70)
|
||||
print(" 阶段 2: 因子计算（原始日历）")
|
||||
print("=" * 70)
|
||||
|
||||
factor_calc = MomentumFactor(n_days=20)
|
||||
|
||||
factors = {}
|
||||
|
||||
for code, df in data_dict.items():
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||||
print(f"\n[2.1] 计算 {code} 动量因子...")
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||||
|
||||
# compute 方法接受 DataFrame
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||||
factor_series = factor_calc.compute(df)
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||||
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||||
# 转换为 DataFrame 格式
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||||
factor_result = pd.DataFrame({
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||||
'value': factor_series,
|
||||
'is_filled': False
|
||||
})
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||||
|
||||
factors[code] = factor_result
|
||||
|
||||
print(f" 因子值数量: {len(factor_result)}")
|
||||
print(f" 日期范围: {factor_result.index[0]} ~ {factor_result.index[-1]}")
|
||||
print(f" 前 3 行:")
|
||||
print(factor_result.head(3).to_string())
|
||||
|
||||
# 统计 NaN
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||||
nan_count = factor_result['value'].isna().sum()
|
||||
print(f" NaN 数量: {nan_count} ({nan_count/len(factor_result):.1%})")
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||||
|
||||
# 验证因子值合理
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||||
valid_factors = factor_result['value'].dropna()
|
||||
if len(valid_factors) > 0:
|
||||
print(f" 因子值范围: {valid_factors.min():.4f} ~ {valid_factors.max():.4f}")
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||||
|
||||
print("\n✓ 阶段 2 通过")
|
||||
|
||||
return factors
|
||||
|
||||
|
||||
def test_stage3_data_alignment(
|
||||
factors: Dict[str, pd.DataFrame],
|
||||
data_dict: Dict[str, pd.DataFrame]
|
||||
):
|
||||
"""
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||||
阶段 3: 数据对齐
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||||
|
||||
将因子和收益率对齐到 A 股交易日历
|
||||
"""
|
||||
print("\n" + "=" * 70)
|
||||
print(" 阶段 3: 数据对齐（到 A 股日历）")
|
||||
print("=" * 70)
|
||||
|
||||
fetcher = FlaskAPIFetcher()
|
||||
|
||||
# 获取 A 股交易日历（通过 API）
|
||||
print("\n[3.1] 获取 A 股交易日历（通过 API）...")
|
||||
|
||||
# 裁剪到数据日期范围
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||||
data_start = min(df.index[0] for df in data_dict.values())
|
||||
data_end = max(df.index[-1] for df in data_dict.values())
|
||||
|
||||
# 使用 API 获取准确日历
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||||
a_share_calendar = fetcher.get_trading_calendar(
|
||||
market='A',
|
||||
start=data_start.strftime('%Y-%m-%d'),
|
||||
end=data_end.strftime('%Y-%m-%d')
|
||||
)
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||||
|
||||
print(f" A 股交易日: {len(a_share_calendar)} 天")
|
||||
print(f" 日期范围: {a_share_calendar[0]} ~ {a_share_calendar[-1]}")
|
||||
|
||||
# 创建对齐器
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||||
aligner = CrossMarketAligner(target_calendar=a_share_calendar)
|
||||
|
||||
# 对齐因子
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||||
print("\n[3.2] 对齐因子到 A 股日历...")
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||||
aligned_factors = {}
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||||
|
||||
for code, factor_df in factors.items():
|
||||
print(f"\n 对齐 {code} 因子...")
|
||||
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||||
# 获取原始日历
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||||
original_calendar = factor_df.index
|
||||
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||||
# 对齐因子
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||||
aligned = aligner.align_factor(
|
||||
factor_series=factor_df['value'],
|
||||
source_calendar=original_calendar,
|
||||
code=code
|
||||
)
|
||||
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||||
aligned_factors[code] = aligned
|
||||
|
||||
# 统计
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||||
filled_count = aligned['is_filled'].sum()
|
||||
print(f" 对齐后天数: {len(aligned)}")
|
||||
print(f" 填充天数: {filled_count} ({filled_count/len(aligned):.1%})")
|
||||
print(f" NaN 数量: {aligned['value'].isna().sum()}")
|
||||
|
||||
# 对齐收益率
|
||||
print("\n[3.3] 对齐收益率到 A 股日历...")
|
||||
aligned_returns = {}
|
||||
|
||||
for code, df in data_dict.items():
|
||||
print(f"\n 对齐 {code} 收益率...")
|
||||
|
||||
returns = aligner.align_returns(
|
||||
close_series=df['close'],
|
||||
code=code
|
||||
)
|
||||
|
||||
aligned_returns[code] = returns
|
||||
|
||||
# 统计
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||||
print(f" 对齐后天数: {len(returns)}")
|
||||
print(f" 收益率范围: {returns.min():.4%} ~ {returns.max():.4%}")
|
||||
print(f" NaN 数量: {returns.isna().sum()}")
|
||||
print(f" 零收益率天数: {(returns == 0).sum()} (休市日)")
|
||||
|
||||
# 验证对齐结果
|
||||
print("\n[3.4] 验证对齐结果...")
|
||||
|
||||
# 1. 所有 DataFrame 应该有相同的索引
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||||
indices = [df.index for df in aligned_factors.values()]
|
||||
indices.extend([s.index for s in aligned_returns.values()])
|
||||
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||||
for i, idx1 in enumerate(indices):
|
||||
for j, idx2 in enumerate(indices):
|
||||
if i != j:
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||||
assert idx1.equals(idx2), f"索引 {i} 和 {j} 不一致"
|
||||
|
||||
print(f" ✓ 所有数据对齐到同一日历: {len(indices[0])} 天")
|
||||
print(f" ✓ 日期范围: {indices[0][0]} ~ {indices[0][-1]}")
|
||||
|
||||
# 2. 验证收益率无 NaN
|
||||
for code, returns in aligned_returns.items():
|
||||
assert returns.isna().sum() == 0, f"{code} 收益率包含 NaN"
|
||||
print(f" ✓ 收益率无 NaN")
|
||||
|
||||
# 3. 验证休市日收益率 = 0
|
||||
for code, returns in aligned_returns.items():
|
||||
zero_days = (returns == 0).sum()
|
||||
print(f" {code} 休市日收益率 = 0: {zero_days} 天")
|
||||
|
||||
print("\n✓ 阶段 3 通过")
|
||||
|
||||
return aligned_factors, aligned_returns
|
||||
|
||||
|
||||
def test_stage4_signal_generation(
|
||||
aligned_factors: Dict[str, pd.DataFrame],
|
||||
aligned_returns: Dict[str, pd.Series]
|
||||
):
|
||||
"""
|
||||
阶段 4: 信号生成
|
||||
|
||||
根据对齐后的因子生成 Top-N 信号
|
||||
"""
|
||||
print("\n" + "=" * 70)
|
||||
print(" 阶段 4: 信号生成")
|
||||
print("=" * 70)
|
||||
|
||||
# 合并因子值
|
||||
print("\n[4.1] 合并因子值...")
|
||||
|
||||
factor_values = pd.DataFrame()
|
||||
for code, factor_df in aligned_factors.items():
|
||||
factor_values[code] = factor_df['value']
|
||||
|
||||
print(f" 合并后形状: {factor_values.shape}")
|
||||
print(f" 列: {list(factor_values.columns)}")
|
||||
print(f" 前 3 行:")
|
||||
print(factor_values.head(3).to_string())
|
||||
|
||||
# 简单信号：选择因子值最高的标的
|
||||
print("\n[4.2] 生成信号（Top-1）...")
|
||||
|
||||
# 跳过全为 NaN 的行
|
||||
valid_rows = factor_values.dropna(how='all').index
|
||||
factor_valid = factor_values.loc[valid_rows]
|
||||
|
||||
signals = pd.DataFrame()
|
||||
signals['best'] = factor_valid.idxmax(axis=1)
|
||||
signals['best_value'] = factor_valid.max(axis=1)
|
||||
|
||||
print(f" 信号数量: {len(signals)}")
|
||||
print(f" 前 10 个信号:")
|
||||
print(signals.head(10).to_string())
|
||||
|
||||
# 统计选择分布
|
||||
print(f"\n[4.3] 标的选择分布:")
|
||||
distribution = signals['best'].value_counts()
|
||||
for code, count in distribution.items():
|
||||
pct = count / len(signals)
|
||||
print(f" {code}: {count} 天 ({pct:.1%})")
|
||||
|
||||
# 验证信号与收益率对齐
|
||||
print("\n[4.4] 验证信号与收益率对齐...")
|
||||
|
||||
returns_df = pd.DataFrame(aligned_returns)
|
||||
|
||||
# 裁剪到共同日期
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||||
common_dates = signals.index.intersection(returns_df.index)
|
||||
signals_aligned = signals.loc[common_dates]
|
||||
returns_aligned = returns_df.loc[common_dates]
|
||||
|
||||
print(f" 信号日期: {len(signals)} → {len(signals_aligned)}")
|
||||
print(f" 收益日期: {len(returns_df)} → {len(returns_aligned)}")
|
||||
print(f" 共同日期: {len(common_dates)}")
|
||||
|
||||
assert signals_aligned.index.equals(returns_aligned.index), "信号与收益日期不一致"
|
||||
print(f" ✓ 信号与收益率日期一致")
|
||||
|
||||
print("\n✓ 阶段 4 通过")
|
||||
|
||||
return signals_aligned, returns_aligned
|
||||
|
||||
|
||||
def test_stage5_strategy_returns(signals: pd.DataFrame, returns: pd.DataFrame):
|
||||
"""
|
||||
阶段 5: 计算策略收益
|
||||
|
||||
根据信号计算策略净值曲线
|
||||
"""
|
||||
print("\n" + "=" * 70)
|
||||
print(" 阶段 5: 计算策略收益")
|
||||
print("=" * 70)
|
||||
|
||||
print("\n[5.1] 计算策略日收益...")
|
||||
|
||||
strategy_returns = pd.Series(index=returns.index, dtype=float)
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for date in returns.index:
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if date in signals.index:
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best_code = signals.loc[date, 'best']
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strategy_returns[date] = returns.loc[date, best_code]
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||||
else:
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strategy_returns[date] = 0.0
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# 填充 NaN
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strategy_returns = strategy_returns.fillna(0.0)
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print(f" 策略收益天数: {len(strategy_returns)}")
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print(f" 收益范围: {strategy_returns.min():.4%} ~ {strategy_returns.max():.4%}")
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print("\n[5.2] 计算累计收益...")
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cumulative_returns = (1 + strategy_returns).cumprod() - 1
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print(f" 最终累计收益: {cumulative_returns.iloc[-1]:.2%}")
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||||
print(f" 最大累计收益: {cumulative_returns.max():.2%}")
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||||
print(f" 最小累计收益: {cumulative_returns.min():.2%}")
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print("\n[5.3] 计算年化收益和最大回撤...")
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# 年化收益
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total_days = len(strategy_returns)
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annual_return = (1 + cumulative_returns.iloc[-1]) ** (252 / total_days) - 1
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print(f" 年化收益: {annual_return:.2%}")
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# 最大回撤
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rolling_max = cumulative_returns.cummax()
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drawdown = (cumulative_returns - rolling_max) / (1 + rolling_max)
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max_drawdown = drawdown.min()
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||||
print(f" 最大回撤: {max_drawdown:.2%}")
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print("\n[5.4] 策略收益 vs 基准对比...")
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# 基准：等权持有
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benchmark_returns = returns.mean(axis=1)
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benchmark_cumulative = (1 + benchmark_returns).cumprod() - 1
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||||
print(f" 策略累计收益: {cumulative_returns.iloc[-1]:.2%}")
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||||
print(f" 基准累计收益: {benchmark_cumulative.iloc[-1]:.2%}")
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||||
print(f" 超额收益: {cumulative_returns.iloc[-1] - benchmark_cumulative.iloc[-1]:.2%}")
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print("\n✓ 阶段 5 通过")
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return strategy_returns, cumulative_returns
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def run_full_pipeline():
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"""
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运行完整流程
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||||
"""
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print("\n" + "=" * 70)
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||||
print(" 端到端集成测试：数据获取 → 因子计算 → 数据对齐 → 信号生成")
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||||
print("=" * 70)
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||||
print("\n测试标的:")
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print(" - 纳斯达克指数 (^IXIC) - 美股")
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print(" - 创业板指数 (399006.SZ) - A 股")
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||||
print("\n时间范围: 2023-01-01 ~ 2024-12-31")
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||||
print("\n" + "=" * 70)
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||||
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try:
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# 阶段 1: 数据获取
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data_dict = test_stage1_data_fetch()
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||||
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||||
# 阶段 2: 因子计算
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||||
factors = test_stage2_factor_calculation(data_dict)
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||||
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||||
# 阶段 3: 数据对齐
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||||
aligned_factors, aligned_returns = test_stage3_data_alignment(
|
||||
factors, data_dict
|
||||
)
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||||
|
||||
# 阶段 4: 信号生成
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||||
signals, returns = test_stage4_signal_generation(
|
||||
aligned_factors, aligned_returns
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 阶段 5: 策略收益
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||||
strategy_returns, cumulative_returns = test_stage5_strategy_returns(
|
||||
signals, returns
|
||||
)
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||||
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||||
# 总结
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||||
print("\n" + "=" * 70)
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||||
print(" 测试总结")
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||||
print("=" * 70)
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||||
print("\n✅ 所有阶段通过!")
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||||
print("\n流程验证:")
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print(" ✓ 数据获取: FlaskAPIFetcher 成功获取线上数据")
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print(" ✓ 因子计算: MomentumFactor 在原始日历计算")
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print(" ✓ 数据对齐: CrossMarketAligner 对齐到 A 股日历")
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||||
print(" ✓ 信号生成: Top-N 选择逻辑正确")
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||||
print(" ✓ 收益计算: 策略净值曲线生成成功")
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||||
print("\n关键验证:")
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||||
print(" ✓ 跨市场日历差异已处理")
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||||
print(" ✓ 休市日收益率 = 0% (无 ffill 陷阱)")
|
||||
print(" ✓ 收益率无 NaN")
|
||||
print(" ✓ 信号与收益日期一致")
|
||||
print("\n" + "=" * 70 + "\n")
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||||
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||||
return True
|
||||
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||||
except Exception as e:
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||||
print(f"\n✗ 测试失败: {e}")
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||||
import traceback
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||||
traceback.print_exc()
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||||
return False
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||||
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||||
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||||
if __name__ == "__main__":
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||||
success = run_full_pipeline()
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||||
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||||
if success:
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||||
print("🎉 端到端测试通过!")
|
||||
sys.exit(0)
|
||||
else:
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||||
print("❌ 端到端测试失败!")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
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