aszer/etf
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aszerW
de988b919b 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
 2026-05-24 14:25:47 +08:00
aszerW
341611c32b feat(framework_v2): 实现通用配置系统，支持扁平化资产池和策略分组 
- 使用 Pydantic Schema 验证配置类型安全
- 实现扁平化 AssetPool，移除预设分类（equity/commodity/fixed_income）
- 移除 MarketType 枚举，改用 group 字符串字段实现策略分组
- AssetConfig 引入 signal_source/trade_source 分离，支持跨市场场景
- ConfigLoader 支持通用 StrategyConfig，向后兼容 RotationStrategyConfig
- 新增 GroupConfig 替代 MarketGroupConfig，支持分散化选股

重构核心：
- market → group（策略分组语义，组内竞争强制分散）
- by_market → by_group
- MarketGroupConfig → GroupConfig
 2026-05-24 14:25:25 +08:00
aszerW
99d3584d05 docs(framework_v2): 更新 FlaskAPIFetcher 文档（API 日历集成） 
## 使用指南更新（FLASK_API_FETCHER_GUIDE.md）
- get_trading_calendar() 方法签名更新
  - 新增 start, end 参数（支持动态日期范围）
  - 返回类型: pd.DatetimeIndex（准确日历）
- 使用示例更新（API 调用方式）
- 注意事项更新：交易日历准确性 ✅ 已解决

## 架构设计更新（FLASK_API_FETCHER_ARCHITECTURE.md）
- get_trading_calendar() 实现更新
  - 从临时 pandas BDay → API 准确日历
  - API 端点: GET /api/v1/trading-calendar
- 未来优化: 移除交易日历 TODO（已完成）

## 文档一致性
- 所有示例代码使用 API 日历
- 架构描述与实际实现一致
- 版本历史更新（2024-04-16）
 2026-05-24 12:38:55 +08:00
aszerW
b462c0520c docs(framework_v2): 添加端到端测试报告 + API 集成记录 
## 测试报告（END_TO_END_TEST_REPORT.md, 345 行）
- 5 个阶段详细测试结果
- 关键验证总结（跨市场对齐、数据完整性、策略表现）
- 性能指标（总耗时 ~7 秒）
- 数据流图（完整流程可视化）
- 发现的问题（因子值异常、日历精度）

## 集成记录（TRADING_CALENDAR_API_INTEGRATION.md, 247 行）
- 变更前后对比（pandas BDay → API）
- API 端点文档（请求/响应格式）
- 使用示例（基础使用 + 数据对齐）
- 测试验证结果（484 天准确日历）
- 影响分析（正面影响 + 无破坏性变更）

## 文档特色
- 大量代码示例
- 表格总结
- 测试结果截图
- 版本历史记录
 2026-05-24 12:38:28 +08:00
aszerW
e7ab8a2755 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）
 2026-05-24 12:38:06 +08:00
aszerW
1bf91bdcd0 docs(framework_v2): 添加 FlaskAPIFetcher 文档体系 
## 文档（2 个文档，互相关联）
- FLASK_API_FETCHER_GUIDE.md - 使用指南（365 行）
  - 快速开始示例
  - 完整 API 参考
  - 结合 CrossMarketAligner 示例
  - 错误处理 + 性能优化
  - 注意事项（交易日历、净值数据量）

- FLASK_API_FETCHER_ARCHITECTURE.md - 架构设计（367 行）
  - 架构层次图
  - 设计原则（DIP, SRP, OCP）
  - 数据流图（指数、ETF）
  - 与 CrossMarketAligner 集成
  - 未来优化方向（缓存、异步）

## 更新
- README.md: 添加文档链接（5 个文档）
- 形成完整文档网络（6 个文档互链）
 2026-05-24 10:39:02 +08:00
aszerW
40116f436f 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）
 2026-05-24 10:38:34 +08:00
aszerW
5f08e508ac docs(framework_v2): 完善文档体系 + 修复 .gitignore 
## 文档体系（5 个文档，互相关联）
- README.md - 框架总览 + 文档索引
- DATA_ARCHITECTURE.md - 数据架构方案（Schema、验证、性能优化）
- ALIGNMENT_GUIDE.md - CrossMarketAligner 使用指南
- DATA_FLOW_DEMO.md - 从 OHLCV 到最终收益的 7 个阶段推演
- ALIGNMENT_SCHEMA_INTEGRATION.md - Aligner + Schema 整合方案

## 文档特色
- 大量代码示例（✅ 正确 vs ❌ 错误对比）
- 数据流可视化（ASCII 图）
- 表格总结（问题、严重度、解决方案）
- 实际场景推演（2024-01-01 ~ 2024-01-31）
- 文档互链（形成知识网络）

## 修复
- .gitignore: 添加 !framework_v2/shared/data/ 例外
- 允许提交对齐器相关文件
 2026-05-24 10:29:20 +08:00
aszerW
a16681bda9 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
 2026-05-24 10:28:35 +08:00
aszerW
908b28473f 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
 2026-05-24 09:12:29 +08:00