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feat(framework_v2): 添加 FlaskAPIFetcher 数据获取器
## 核心功能
- FlaskAPIFetcher: 继承 DataFetcher 抽象基类
- fetch_indices(): 获取指数 OHLCV 数据
- fetch_etf(): 获取 ETF 数据（自动附加净值+溢价率）
- get_trading_calendar(): 获取交易日历
- get_benchmark(): 获取基准数据
## 技术实现
- 委托调用 FlaskAPIDataSource（HTTP API）
- 自动重试 3 次，超时 120 秒
- Pydantic Schema 验证响应
- 进度显示（批量获取）
- 无需本地 SSH 隧道配置
## 测试验证
- 5/5 测试通过（健康检查、指数、ETF、日历、基准）
- 成功获取线上数据（000300.SH, 510300.SH）
- ETF 自动附加净值（3695 条）和溢价率
## 架构设计
- shared/data/flask_api_fetcher.py - 实现（262 行）
- tests/test_flask_api_fetcher.py - 测试（199 行）
- 依赖倒置原则（策略依赖抽象接口）
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2026-05-24 10:38:34 +08:00 |
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feat(framework_v2): 添加跨市场数据对齐器 + Pydantic Schema 验证
## 核心功能
- CrossMarketAligner: 跨市场数据对齐（解决 ffill 陷阱）
- Pydantic Schema: 数据结构验证（OHLCVInputSchema, AlignedFactorSchema 等）
- 验证装饰器: @validate_factor_after_align, @validate_returns_after_align
## 解决的问题
- 跨市场交易日历不同（美股/港股/A股）
- ffill 收益率陷阱（休市日复制非零收益率）
- NaN 传播问题
- 日期不一致问题
## 测试验证
- 5/5 测试通过（因子对齐、收益率对齐、多标的对齐、信号验证、ffill陷阱）
- 休市日收益率 = 0%（正确）
- 无 NaN 传播
## 架构设计
- shared/data/alignment.py - 对齐器实现
- shared/data/schemas.py - Pydantic Schema 定义
- tests/test_alignment.py - 完整测试套件
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2026-05-24 10:28:35 +08:00 |
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feat(framework_v2): 创建框架V2骨架 - 三层架构+因子验证通过
## 架构设计
- 三层架构：core(抽象接口) → shared(通用实现) → tests(验证测试)
- 5个核心抽象基类：StrategyBase, FactorBase, SignalGenerator, Executor, DataFetcher
- 零侵入：与现有框架并行开发，不修改生产代码
## 已完成
✓ 核心接口层（5个ABC类）
✓ 通用因子层（MomentumFactor完全复制现有逻辑）
✓ 对比验证测试（新旧因子输出差异=0，测试通过）
## 验证结果
- 最大差异: 0.000000e+00
- 平均差异: 0.000000e+00
- 容差: < 1e-10
## 下一步
- 阶段3: 信号层迁移（TopNSelector, DynamicThreshold, RebalanceController）
- 阶段4: 执行层迁移（BacktestRunner）
- 阶段5: 数据层迁移（DataFetcher实现）
- 阶段6: 完整策略对比验证
## 设计原则
- 按需抽象，不预先设计
- 职责分离，避免框架膨胀
- 测试驱动，每个组件必须有对比测试
- 渐进式迁移，验证通过再替换
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2026-05-24 09:12:29 +08:00 |
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