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c782830f75
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docs(experiments): 轮动策略改进版回测分析报告
新增改进版策略分析报告,展示空仓机制和大类冠军二次过滤后的表现:
核心内容:
- 策略改进说明:空仓机制、大类冠军二次过滤、min_score配置化
- 版本对比分析:累计收益+2708%、最大回撤改善10.8%
- 月度收益详细表格:2000-2026年完整数据
- 空仓天数统计:131天(1.6%),集中在2000-2002年
关键对比:
| 指标 | 原版 | 改进版 | 改善 |
|------|------|--------|------|
| 累计收益 | 11872% | 14580% | +2708% |
| 最大回撤 | -71.9% | -61.1% | +10.8% |
| 空仓天数 | 4天 | 131天 | +127天 |
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2026-05-16 20:49:23 +08:00 |
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a475e1b314
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feat(strategy): 分组选股增强-大类冠军二次过滤确保组合动量达标
核心改进:
- selectors.py: _grouped_selection增加二次过滤,大类冠军得分不足时跳过该大类
- strategy.py: min_score参数可配置,从策略配置读取
- config.yaml: min_score=0.0(过滤负动量),保留注释说明更高阈值的权衡
设计原则:
- 组合中每个标的动量得分都必须>=min_score
- 大类冠军得分不足时不强制持有,持仓数量动态调整
- min_score=0保持简单稳健,更高阈值虽能改善回撤但可能错过机会
实验验证:
- min_score=0: 累计收益14580%, 最大回撤-61.1%, 空仓131天
- min_score=0.02: 累计收益17052%, 最大回撤-61.0%, 但2000年恶化
- 决策:保持min_score=0,避免阈值选择的trick问题
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2026-05-16 20:38:57 +08:00 |
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788120387a
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docs: 更新回测分析报告反映空仓机制优化效果
主要更新内容:
- 回测概况:累计收益14580%(+2708%),年化25.2%,最大回撤-61.1%(改善10.8%)
- 年度收益:2000年-8.3%(改善17.7%),2001年-41.1%(改善7.6%)
- 回撤分析:新增空仓机制效果说明,低点净值从0.34提升至0.48
- 策略特点:新增空仓机制优势,已实现改进与待优化建议分离
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2026-05-16 11:49:40 +08:00 |
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acec96539b
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fix(strategy): 添加负动量空仓机制避免持仓惯性亏损
当所有候选标的动量得分低于min_score时,策略自动清仓而非继续持有之前的负动量组合。
修复问题:
- 旧逻辑:target为空时继续持有current_held(负动量标的)
- 新逻辑:target为空时清仓(current_held='')
回测效果:
- 累计收益从11872%提升至14580%(+2708%)
- 最大回撤从-71.9%改善至-61.1%(+10.9%)
- 2000年互联网泡沫期间空仓77天(24.8%)
- 2001年空仓31天,收益从-48.7%改善至-41.1%
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2026-05-16 11:42:36 +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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06fc62c51b
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test(premium): add ETF溢价率计算验证脚本及校验报告
新增验证脚本 tests/verify_premium_calculation.py,支持批量验证config.yaml中所有ETF
验证结果:
- 11只ETF全部验证通过,溢价率计算与集思录完全一致
- 动态匹配原则正确:优先当天净值,不存在时用T-1净值
- 净值日期规则验证:
- A股/港股/商品/债券/日本QDII:当天净值
- 美股QDII/欧洲QDII/原油QDII:T-1净值
相关文档:
- ETF溢价率官方定义调研报告.md
- ETF溢价率计算校验报告.md
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2026-05-16 10:24:28 +08:00 |
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13be83965b
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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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4c7538e6e1
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docs: 月度收益表格增加年收益列
修改内容:
- 表格新增年收益列,直观展示各年度整体表现
- 年收益超过50%或跌幅超过20%用粗体标注
- 高亮年份: 2000(-26%), 2001(-48.7%), 2007(136.7%), 2008(-22.5%), 2024(82.1%)
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2026-05-16 01:32:36 +08:00 |
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c8e30dcbdf
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docs: 轮动策略回测分析报告(2000-2026)
内容:
- 年度收益汇总(26年完整数据)
- 月度收益详细表格(317个月)
- 4次重大回撤分析(互联网泡沫、金融危机、A股调整、新冠疫情)
- 策略特点总结与改进建议
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2026-05-16 01:28:29 +08:00 |
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6ccb121764
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fix(strategy): 修复收益率计算交易日不对齐问题
问题: 指数数据使用各市场原始交易日,直接pct_change导致大量NaN
修复: 先在原始交易日历计算收益率,再用ffill对齐到A股日历
效果: 收益从44.55%恢复到11961.88%(年化15.7%,26年周期)
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2026-05-16 01:23:55 +08:00 |
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28f3ddcd4f
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fix(strategy): 收益计算改为使用指数数据
- 原逻辑: 优先使用ETF价格计算收益,导致回测起点被ETF最早日期限制(2011-12-09)
- 新逻辑: 使用指数数据计算收益,可从2000年开始回测(8240天)
- ETF数据仅用于报告显示溢价率,不参与收益计算
- 注意: 2000-2005年只有7只标的有数据,分散度不足导致净值下跌48%
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2026-05-16 00:52:15 +08:00 |
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2c1689089d
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revert(execution): 恢复动态权重仓位分配逻辑
- 恢复原逻辑: 按实际持仓数量等权分配
- 选出2只时每只权重50%,选出1只时权重100%
- 收益计算恢复为 np.mean(returns)
- 交易成本恢复为 swapped/len(old)
- 固定仓位逻辑记录在 docs/experiments/仓位分配逻辑修改分析.md
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2026-05-16 00:34:12 +08:00 |
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e0d6f81ea1
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docs: 仓位分配逻辑修改分析文档
- 记录动态权重vs固定仓位逻辑对比
- 分析收益下降原因(4479%→1678%)
- 说明固定仓位设计意义与改进方向
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2026-05-16 00:31:14 +08:00 |
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444dc0e751
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refactor(execution): 改为固定仓位分配逻辑
- 原逻辑: 按实际持仓数量等权(选出2只时权重50%)
- 新逻辑: 按select_num固定等权(选出2只时权重33.3%+现金33.3%)
- 缺失仓位用现金替代,收益为0
- 交易成本按固定仓位比例计算
- 目的: 保持稳定风险敞口,避免仓位不足时波动放大
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2026-05-16 00:18:19 +08:00 |
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07463f68e1
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fix(strategy): 消除pandas pct_change弃用警告
- 添加 fill_method=None 参数避免 FutureWarning
- pandas 未来版本将移除默认 fill_method='pad' 行为
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2026-05-15 23:38:45 +08:00 |
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80c7fe0ba8
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refactor(log): 优化回测日志输出格式
- strategy.py: 在数据获取前打印回测配置区间说明
- flask_api_source.py: 使用API返回的实际数据范围(date_range)
- 原问题: 日志显示请求参数的start_date,而非实际数据范围
- 修改后: 各标的显示实际数据时间周期(如创业板2010年开始)
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2026-05-15 23:34:52 +08:00 |
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cbd60894b9
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fix(strategy): 修复债券指数OHLCV数据处理逻辑
- 问题: 债券指数(931862.CSI)只有close数据,open/high/low全是None
- 原代码: 检查列存在后整行dropna → 数据变成0条
- 修复: 检查列存在 + 检查数据是否有效(不全为None)
- 如果OHLCV无效 → 使用close列单独dropna
- 结果: 30年国债4330条数据正常参与回测
- 收益影响: 累计收益+258%, Sharpe+0.04
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2026-05-15 23:26:54 +08:00 |
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85c20b4626
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refactor(strategy): 取消数据不足标的剔除逻辑,保留所有标的以暴露策略问题
- compute_factors: 不剔除数据不足/缺失率高的标的
- 改为警告并保留,因子值NaN时信号生成自动跳过
- 目的:暴露策略自身问题,后续支持更多大类资产
- 回测配置改为start_date=2000-01-01以测试更长历史
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2026-05-15 23:18:44 +08:00 |
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763713213c
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refactor(config): 有色金属标的改用COMEX铜期货替代上期所
- CU.SHF -> HG=F: COMEX铜期货(2000年至今)
- 原因:上期所主力合约数据仅2018年后,COMEX铜数据更长
- ETF保持不变(159980.SZ 有色金属ETF)
- 配合之前替换:AU.SHF->GC=F, CL.NYM->CL=F
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2026-05-15 22:21:55 +08:00 |
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4f1207dc4d
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refactor(config): 商品标的改用COMEX/WTI期货替代上期所
- AU.SHF -> GC=F: COMEX黄金期货(2000年至今)
- CL.NYM -> CL=F: WTI原油期货(2000年至今)
- 原因:上期所主力合约数据仅2018年后,COMEX/WTI数据更长
- ETF保持不变(518880.SH 黄金ETF, 160723.SZ 原油ETF)
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2026-05-15 21:57:32 +08:00 |
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18ef2a1704
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feat(datasource): 加密货币数据支持分钟级时间精度
- flask_server.py: dataframe_to_json 增加 asset_type 参数,crypto 使用 '%Y-%m-%d %H:%M:%S' 格式
- ccxt_source.py: 移除 normalize() 调用,保留完整时间精度
- ETF/指数数据保持天级精度 '%Y-%m-%d' 不变
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2026-05-15 21:25:08 +08:00 |
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a49002f622
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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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2789713637
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fix(report): 修复 generate_legacy_report 重复日期导致的 reindex 失败
问题:nav_series 或 backtest_result.index 存在重复日期时,
reindex() 抛出 'cannot reindex on an axis with duplicate labels'
修复:
- 先检查并去除 nav_series 的重复日期
- 同时检查并去除 backtest_result.index 的重复日期
- 使用 duplicated(keep='last') 保留最后一条记录
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2026-05-14 01:21:07 +08:00 |
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6a5d4dacd4
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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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7121e78e70
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fix(report): 修复 generate_legacy_report 数据类型处理
- benchmark_data 可能是 Series 或 DataFrame,添加类型判断
- etf_nav_data 现在是字典格式 {etf_code: DataFrame},修正解析逻辑
- 正确从 DataFrame.attrs 中提取净值和溢价率数据
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2026-05-14 01:10:12 +08:00 |
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72e980e956
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refactor(rotation): 利用 Flask API 内联的 ETF 净值和溢价率数据
- 移除单独的 fetch_etf_nav 调用
- 从 ETF OHLCV DataFrame.attrs 中提取净值和溢价率
- 新增 etf_premium_data 字段存储溢价率详情
- 减少一次 API 请求,提高数据获取效率
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2026-05-14 01:03:31 +08:00 |
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d62763b0bd
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feat(flask): OHLCV 端点自动附加 ETF 净值和溢价率
flask_server.py:
- 当 asset_type 为 china_etf 时,自动调用 fetch_etf_with_nav
- 响应中添加 nav、premium_series、latest_premium、premium_stats
flask_api_source.py:
- 解析 ETF 数据中的净值和溢价率信息
- 将 nav_df、premium_series、premium_stats 存入 DataFrame.attrs
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2026-05-14 00:57:37 +08:00 |
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d4047d4cf4
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fix(flask_api_source): 修复 fetch_etf_nav zstd 解压与溢价率解析
- 处理 zstd 响应的 JSON 解析问题
- 正确解析 Flask server 返回的净值数据结构
- 添加 premium_series、latest_premium、premium_stats 到 DataFrame attrs
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2026-05-14 00:51:23 +08:00 |
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4fe21a7cd4
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fix(datasource): 修复 zstd 响应 JSON 解析问题
- flask_api_source.py: 添加 requests.exceptions.JSONDecodeError 捕获
- flask_server.py: 启用 flask-compress gzip 压缩
- requirements.txt: 添加 flask-compress>=1.14
- strategy.py: 修复 flask_api 配置读取方式
问题原因:Traefik Ingress 使用 zstd 压缩响应,
requests.response.json() 解析失败,但 json.loads(response.text) 成功
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2026-05-14 00:27:30 +08:00 |
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020e90aa2b
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feat(rotation): 添加 Flask API 配置
- 新增 flask_api 配置块
- url: https://k3s.tokenpluse.xyz
- enabled: true
- 支持策略通过远程 API 获取数据
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2026-05-13 23:55:26 +08:00 |
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0a9795febb
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feat(strategy): rotation策略支持Flask API数据获取
- 新增 flask_api_source.py: Flask API远程数据源模块
- 修改 strategy.py: get_data() 支持通过Flask API获取数据
使用方式:
strategy.get_data(use_flask_api=True) # 通过部署服务获取
strategy.get_data(use_flask_api=False) # 本地HybridDataSource
配置项:
flask_api_url: 可在config.yaml中指定API地址
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2026-05-13 23:49:26 +08:00 |
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416f708d53
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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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105af19690
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feat(strategy): 新增纯美股动量轮动策略
新增美股轮动策略模块:
- strategies/us_rotation/config.yaml: 47只美股标的池,动量窗口250天,Top5选股
- strategies/us_rotation/strategy.py: USRotationStrategy实现
- run_us_rotation.py: 回测入口脚本
回测结果 (2016-2026, 约10年):
- 总收益: 7675% (年化52.49%)
- 基准NDX收益: 540% (年化19.72%)
- 超额年化收益: 32.78%
- 夏普比率: 1.33 (基准0.80)
- 最大回撤: 42.15%
- 卡玛比率: 1.25
- 胜率: 56.1%
- 平均持仓: 2.7天
年度最佳: 2020年+221% (超额176%)
年度防守: 2022年-10.5% (基准-33.7%, 超额+23.3%)
持仓Top5: NVDA(35.8%), AMD(30.1%), SHOP(26%), AVGO(23.9%), FICO(23.3%)
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2026-05-13 01:27:09 +08:00 |
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a712bc0f03
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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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ecd8d6539f
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feat(datasource): 股票info字段放到API响应最外层
- yfinance_source.py: stock_info 存储在 df.attrs['info'] 中
- flask_server.py: dataframe_to_json 从 df.attrs 提取 info 放到最外层
- flask_server.py: 缓存切片函数保留 info 字段
- Dockerfile: 启用 Flask 服务作为默认 CMD(端口80)
响应结构示例:
{
"data": [{"date": "2024-01-01", "code": "AAPL", ...}],
"info": {"sector": "Technology", "industry": "...", ...}
}
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2026-05-13 00:26:19 +08:00 |
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7c48e4ab21
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chore: Dockerfile注释Flask服务CMD,恢复默认调度器
修改内容:
- Flask服务CMD改为注释状态
- 定时调度器CMD恢复为默认启动
说明:
- 默认启动定时任务调度器(保持向后兼容)
- 如需使用Flask服务,取消Flask CMD注释并注释调度器CMD
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2026-05-12 23:59:59 +08:00 |
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c5ec9cfe04
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docs: Dockerfile添加Flask服务启动命令注释
修改内容:
- 将Flask服务启动命令作为主CMD(取消注释)
- 将定时任务调度器作为备选(注释掉)
- 添加注释说明如何切换
当前默认启动Flask服务:
CMD ["python", "datasource/flask_server.py", "--host", "0.0.0.0"]
如需切换回调度器:
1. 注释掉Flask服务的CMD
2. 取消注释定时调度器的CMD
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2026-05-12 23:58:53 +08:00 |
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d226916131
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fix: Flask服务默认端口改为80,简化Dockerfile CMD
修改内容:
- flask_server.py: 默认端口从5000改为80
- Dockerfile: CMD简化,无需指定--port参数
最终Dockerfile:
FROM index-base:latest
WORKDIR /app
...
EXPOSE 80
CMD ["python", "datasource/flask_server.py", "--host", "0.0.0.0"]
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2026-05-12 23:53:23 +08:00 |
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cf48c4418f
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fix: asset_type参数改为强制覆盖而非验证
问题:
- 原设计要求asset_type与自动检测结果一致
- 如果自动检测逻辑有问题,用户无法覆盖
修改:
- 指定asset_type后直接使用,不再验证
- 用户指定的类型强制覆盖自动检测结果
- 返回type_override字段提示覆盖情况
返回示例(覆盖时):
{
"asset_type": "us_index", // 用户指定
"type_override": {
"detected": "hk_index", // 自动检测结果
"specified": "us_index", // 用户指定
"hint": "用户强制覆盖了自动检测结果"
}
}
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2026-05-12 23:34:36 +08:00 |
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95c7a091f5
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feat: Flask API增加asset_type参数支持类型验证
新功能:
- /api/v1/ohlcv 接口新增可选 asset_type 参数
- 用于验证code与指定类型是否匹配
- 类型不匹配时返回400错误并说明
API文档更新:
- endpoints 添加 asset_type 参数说明
- 新增 asset_types 字段说明各类型含义
使用示例:
- /api/v1/ohlcv?code=000300.SH (自动检测)
- /api/v1/ohlcv?code=000300.SH&asset_type=china_index (验证类型)
- /api/v1/ohlcv?code=513100.SH&asset_type=us_index (类型不匹配报错)
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2026-05-12 23:32:08 +08:00 |
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fb755fc31e
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refactor: 加密货币默认不缓存,简化分层缓存策略
问题:
- 加密货币分钟级数据量大,不适合全量缓存
- 原分层策略过于复杂
优化方案:
- 日级别数据(股票/指数/ETF/期货): 缓存全量数据,切片返回
- 加密货币: 每次实时下载,不缓存
代码简化:
- 删除 CRYPTO_CACHE_DAYS 配置
- 删除 _get_crypto_cache_start 函数
- _fetch_full_data_cached: 加密货币直接返回None
- fetch_data_with_ttl: 加密货币分支直接下载
优势:
- 日级别数据:减少重复下载
- 加密货币:避免内存爆炸,实时获取最新价格
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2026-05-12 23:27:44 +08:00 |
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1d3483bc02
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feat: DEFAULT_START_DATE改为1980-01-01支持最长历史数据
数据历史深度调研:
- YFinance 标普500: 1980-01-02 (45年, 11685条)
- YFinance 日经225: 1980-01-04 (45年, 11396条)
- YFinance 纳斯达克100: 1985-10-01 (40年, 10232条)
- YFinance 恒生指数: 1986-12-31 (38年, 9712条)
- Tushare 沪深300: 2005-01-04 (21年, 5183条)
修改:
- DEFAULT_START_DATE: '2015-01-01' -> '1980-01-01'
- 支持最长45年的历史数据下载
- A股数据会在数据源端自动截取有效范围
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2026-05-12 23:03:37 +08:00 |
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4cee249823
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feat: 优化缓存策略 - 全量数据缓存 + 按日期切片
缓存策略改进:
- Key改为(code, today_date):每天缓存一次全量数据
- 下载全量数据:从DEFAULT_START_DATE(2015-01-01)到今天
- 返回时切片:从缓存数据中按start-end范围切片返回
新增功能:
- DEFAULT_START_DATE配置项(可通过环境变量覆盖)
- _fetch_full_data_cached:缓存全量数据
- _slice_data_from_cache:从缓存切片指定日期范围
优势:
- 同一天内不同日期范围请求不会重复下载
- 第二天请求自动更新缓存(today_date变化)
- 减少对外部数据源的请求次数
修改文件:
- datasource/flask_server.py
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2026-05-12 22:47:03 +08:00 |
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2fba6d82f4
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fix: SSH隧道启动前清理残留进程
问题:
- 多次运行回测后残留SSH进程干扰代理连接
- yfinance因代理冲突无法获取数据
修复:
- SSHTunnelManager添加 _cleanup_old_processes 方法
- 启动新隧道前自动清理同端口残留进程
验证:
- 清理后YFinance成功下载纳指、日经、DAX等数据
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2026-05-12 22:40:35 +08:00 |
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5c98b1cb6a
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refactor: SSH密钥移到根目录,删除config目录
迁移内容:
- config/hk_ecs.pem → hk_ecs.pem(根目录)
- 删除 config 目录(无其他内容)
路径更新:
- datasource/flask_server.py:默认路径改为 hk_ecs.pem
- strategies/rotation/config.yaml:SSH配置路径
- docker-compose.yml:挂载路径
- build-and-push.sh:示例命令
- README.md:项目结构说明
设计原则:敏感文件集中放在根目录
- .env:环境变量
- hk_ecs.pem:SSH密钥
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2026-05-12 22:31:43 +08:00 |
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50032d628f
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fix: 删除废弃的config/settings.py
删除内容:
- config/settings.py(仅被归档代码引用)
- config/__init__.py
- config/__pycache__
保留:
- config/hk_ecs.pem(SSH密钥,仍在使用)
说明:
- get_dingtalk_config/get_db_config 已归档
- DEFAULT_CODE_NAME_MAP 已迁移到策略配置
- DATA_DIR 各模块已直接使用"data"路径
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2026-05-12 22:22:42 +08:00 |
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c36044a1d6
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fix: 删除废弃的config/strategies目录
删除内容:
- config/strategies/cci.yaml(相关代码已归档)
说明:
- rotation.yaml 已迁移到 strategies/rotation/config.yaml
- cci.yaml 仅被归档代码引用,无活跃使用
- config目录保留 hk_ecs.pem 和 settings.py
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2026-05-12 22:18:44 +08:00 |
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aeb95a6f4c
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refactor: 配置文件迁移到策略目录(模块自包含)
迁移内容:
- config/strategies/rotation.yaml → strategies/rotation/config.yaml
路径更新(核心文件):
- strategies/rotation/strategy.py(注释示例)
- scripts/generate_legacy_report.py(config_path)
- run_rotation.py(注释和默认参数)
- datasource/hybrid_source.py(from_yaml示例和fetch_rotation_data)
保留:
- config/strategies/cci.yaml(无对应策略目录,暂保留)
设计原则:策略模块自包含,配置与实现同目录,方便移植和复制
验证:策略加载成功(候选池11只,回测区间2019-01-01 ~ 2026-05-12)
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2026-05-12 22:14:35 +08:00 |
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0a8d0d9212
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fix: 删除未使用的空目录data_cache
删除内容:
1. data_cache 目录(空目录,无文件)
2. config/settings.py 中的 DATA_CACHE_DIR 定义(第22-25行)
说明:
- 该目录原设计用于CSV文件缓存,但实际未使用
- 当前项目使用 data/etf_cache/daily 作为数据缓存目录
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2026-05-12 22:07:54 +08:00 |
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70515ab169
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fix: SSH密钥路径从根目录迁移到config目录
修改内容:
1. datasource/flask_server.py
- 默认路径从 'hk_ecs.pem' 改为 'config/hk_ecs.pem'
2. docker-compose.yml
- 挂载路径从 './hk_ecs.pem:/app/hk_ecs.pem'
- 改为 './config/hk_ecs.pem:/app/config/hk_ecs.pem'
3. build-and-push.sh
- 示例命令中的路径同步更新
4. README.md
- 项目结构说明中更新密钥位置
验证:
- rotation.yaml 已使用 config/hk_ecs.pem(无需修改)
- flask_server 默认路径正确指向 config/hk_ecs.pem
- 密钥文件存在于 config/hk_ecs.pem
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2026-05-12 22:02:35 +08:00 |
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