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refactor(datasource): 分层接口设计，移除HybridDataSource
架构改动:
- 移除 HybridDataSource（功能被 UniversalDataFetcher 覆盖）
- 新增分层接口设计：基础层 + 扩展层
基础层（统一接口）:
- fetch(): 统一 OHLCV 接口，自动识别资产类型
- fetch_batch(): 批量获取
扩展层（资产类型特有）:
- fetch_etf_adj(): A股 ETF 后复权价格
- fetch_us_adj(): 美股复权价格
- fetch_etf_with_nav(): ETF 价格 + 净值 + 溢价率
其他修改:
- YFinanceSource: 新增 fetch_adj() 方法
- strategy.py: 改用 UniversalDataFetcher 替代 HybridDataSource
- __init__.py: 移除 HybridDataSource 导出
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2026-05-23 12:46:48 +08:00 |
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bed92027fc
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fix(premium): 溢价率计算改用动态匹配原则
修复 _calculate_premium_series 方法，改为动态匹配净值日期：
原问题：
- 统一使用T-1净值规则导致A股/港股/商品ETF溢价率计算错误
- 如创业板ETF用T-1净值而非当天净值，溢价率从0.76%变成0.19%
修复方案：
- 优先使用当天净值（A股/港股/商品/债券/日本QDII）
- 当天净值不存在时使用T-1净值（美股QDII/欧洲QDII/原油QDII）
验证结果：
- 11只ETF全部验证通过，与集思录数据完全一致
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2026-05-16 10:27:07 +08:00 |
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fix(datasource): QDII溢价率计算修复净值日期滞后一天对齐
问题: 溢价率计算使用同一天收盘价+净值，但QDII净值T+1披露
修复: 将净值索引后移一天，T日收盘价配T-1日净值
参考: 集思录做法（价格日期配前一日净值）
验证数据(513100.SH):
- 2026-05-15: 收盘价2.100, 净值(5/14)2.0200, 溢价率3.96% ✓
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2026-05-16 08:57:20 +08:00 |
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fix(datasource): 溢价率计算改用同一天市价与净值
问题：之前用 ffill 将前一天净值填充到当天，导致溢价率偏差过大
例如：5月13日市价 4.048 vs 5月12日净值 3.946 → 溢价率 2.58%
修复：
- 不使用 ffill，只计算有净值日期的溢价率
- 使用 price_df 和 nav_df 的交集日期计算
- 溢价率 = (当天市价 - 当天净值) / 当天净值
- 5月12日市价 3.94 vs 净值 3.946 → 溢价率 ~0%
注意：净值 T+1 公布，最新一天溢价率可能无法计算
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2026-05-14 01:31:39 +08:00 |
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fix(datasource): 修复溢价率计算重复日期导致的 reindex 失败
问题：长时间范围 ETF 数据获取时，出现 'cannot reindex on an axis with duplicate labels' 错误
修复：
- 在 _calculate_premium_series 中先检测并去除重复日期
- price_df 和 nav_df 的索引都使用 duplicated(keep='last') 去重
- 确保 reindex 操作正常执行
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2026-05-14 01:15:03 +08:00 |
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feat(datasource): 实现加密货币数据获取功能
- 新增 ccxt_source.py: CCXT + OKX 加密货币数据源
- 新增 socks2http.py: SOCKS5 转 HTTP 代理转换器
- 修改 universal_fetcher.py: 添加 _fetch_crypto 方法，支持 timeframe 参数
- 修改 flask_server.py: API 支持 timeframe 参数，加密货币不缓存
支持的 timeframe: 1d, 1h, 4h, 15m, 1m
测试验证: BTC 数据获取成功
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2026-05-13 23:30:32 +08:00 |
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fix(datasource): 支持US_STOCK和HK_STOCK类型数据获取
- universal_fetcher.py: 添加 _fetch_us_stock 和 _fetch_hk_stock 方法
- flask_server.py: SSH_HOST 修正为正确的IP地址 8.218.167.69
- 测试 META 获取成功，info 字段在最外层返回179个属性
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2026-05-13 00:38:01 +08:00 |
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feat: fetch_etf_with_nav 返回历史溢价率序列
修改内容：
1. universal_fetcher.py
- fetch_etf_with_nav 返回三值：(price_df, nav_df, premium_series)
- 新增 _calculate_premium_series 方法：计算每一天的溢价率
- 溢价率 = (ETF收盘价 - ETF净值) / ETF净值
- 净值用ffill对齐价格日期（处理T+1延迟）
2. flask_server.py
- /api/v1/etf/nav 端点返回历史溢价率序列
- 添加 premium_series 字段：[{date, premium}]
- 添加 latest_premium: 最新溢价率
- 添加 premium_stats: 统计数据（mean/std/min/max/median）
测试结果（513100.SH 纳指100 ETF）：
- 价格数据: 8条
- 净值数据: 8条
- 溢价率序列: 8条
- 最新溢价率: 0.1500%
- 溢价率均值: 1.1433%
- 溢价率范围: 0.15% ~ 1.69%
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2026-05-12 21:39:07 +08:00 |
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feat: Flask统一数据服务迁移（分层架构）
架构设计：
- 对外统一接口 fetch()：自动识别资产类型并路由
- 对内分层实现：各资产类型独立方法，职责单一
新增文件：
- datasource/universal_fetcher.py: 统一数据获取器
- _fetch_china_index: A股指数（Tushare）
- _fetch_china_etf: A股ETF（含净值）
- _fetch_us_index: 美股指数（YFinance+SSH）
- _fetch_hk_index: 港股指数（YFinance+SSH）
- _fetch_futures: 期货（Tushare/YFinance）
- fetch_etf_with_nav: ETF价格+净值（计算溢价率）
- datasource/asset_type_detector.py: 资产类型检测器
- AssetType枚举：9种资产类型
- detect(): 自动识别资产类型
- group_by_type(): 批量分组
- datasource/flask_server.py: Flask API服务
- LRU + TTL 双缓存机制
- 8个API端点：ohlcv、etf/nav、batch、cache等
更新：
- datasource/__init__.py: 导出新模块
验证：
- 模块导入成功
- 资产类型检测正确
- A股数据获取正常（沪深300: 5条）
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2026-05-12 21:33:19 +08:00 |
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