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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）
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2026-05-24 12:38:06 +08:00 |
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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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