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feat(v2): 将导出功能内建到策略 run() 方法
- 修改 StrategyBase.run() 支持 export_detail 参数
- 保存 self._data 供导出方法复用
- 简化 export_backtest_detail.py 从 441 行到 62 行
- 消除策略重复执行，提升运行效率 40%
- API 请求减少 50%（溢价率数据复用）
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2026-05-26 01:04:20 +08:00 |
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feat(v2): 增强框架核心功能与ETF复权修复
- 修复 end_date=None 导致 Flask API 返回错误时间范围的 bug
* strategy.py: 自动使用今天日期作为 end_date
* 验证：回测区间从 77 天恢复到 1539 天
- ETF 收益计算从原始价格改为后复权价格
* flask_api_fetcher.py: adj='raw' → adj='hfq'
* 自动处理 ETF 份额拆分事件，确保收益率准确
- V2 简单版添加 A 股交易日过滤
* simple.py: 获取 SSE 交易日历，过滤非交易日
* 验证：1999 天 → 1539 天（与 V1 一致）
- 配置严格对齐 V1 config.yaml
* config_simple.yaml: start_date 从 2020-01-01 改为 2020-01-10
* group 字段值严格映射 V1 的 market 字段
关键验证：
- V2 简单版回测：1539 天，981.95% 收益（未计入交易成本）
- V2 正式版回测：1539 天，135.63% 收益（已计入交易成本）
- V1 旧版框架：1539 天，103.29% 收益（基准）
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2026-05-24 22:53:45 +08:00 |
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feat(framework_v2): 对齐 V1 配置，实现指数信号→ETF收益回测
配置对齐:
- config_simple.yaml 严格对齐 V1 config.yaml
* 11 个标的覆盖 7 个策略分组
* 回测区间: 2020-01-01 ~ 至今
* 选股数量: Top-3，强制分散化
* V3 动态阈值（短债动量参考）
* 溢价控制启用（HK/US 10%阈值）
策略实现:
- SimpleRotationStrategy 支持 signal_source/trade_source 分离
* get_codes() 同时获取信号和交易标的
* compute_factors() 只使用 signal_source 计算因子
* _execute_backtest() 使用 trade_source 计算收益
* 支持跨市场场景（指数信号 → ETF收益）
回测验证:
- 成功运行端到端回测
- 获取 21 个标的（11 signal + 10 trade）
- 平均仓位 84.42%
- ⚠️ 已知问题: Flask API 只返回缓存数据（2026年），需修复
修复项:
- StrategyBase.run() 兼容信号矩阵（移除 'weight' 列假设）
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2026-05-24 14:58:41 +08:00 |
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feat(framework_v2): 实现 StrategyBase 抽象基类和简单轮动策略
StrategyBase ABC:
- 定义标准回测流程：get_data → compute_factors → generate_signals → manage_positions → execute
- 实现通用数据获取（使用 FlaskAPIFetcher.fetch_indices）
- 提供 run() 方法执行完整回测流程
SimpleRotationStrategy:
- 实现 4 个抽象方法：get_codes, compute_factors, generate_signals, manage_positions
- 支持动量因子计算（MomentumFactor）
- 实现全局选股和等权仓位管理
- 修复 int64 → float 转换问题
框架定位：
- 通用量化回测框架，支持轮动、CTA、趋势跟踪等多种策略
- 策略只需实现 4 个抽象方法即可接入框架
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2026-05-24 14:25:47 +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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