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# 框架通用能力与定制开发边界设计
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## 一、框架设计原则
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### 1.1 核心原则
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**框架应该提供**：
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- ✅ 所有策略共用的基础设施（数据获取、回测引擎、风控组件）
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- ✅ 可扩展的抽象接口（因子、信号、策略）
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- ✅ 通用的计算工具（技术指标、绩效指标）
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**框架不应该提供**：
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- ❌ 特定策略的业务逻辑（分散化选股、溢价过滤阈值）
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- ❌ 特定市场的数据适配（A股交易日历对齐、指数-ETF映射）
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- ❌ 特定资产的交易规则（加密货币7x24交易、期货保证金）
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## 二、通用能力与定制开发划分
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### 2.1 框架通用能力（Framework Core）
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| 模块 | 通用能力 | 说明 |
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|------|----------|------|
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| **数据层** | DataSource抽象接口 | 定义数据获取标准接口 |
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| | OHLCV数据结构 | 统一的K线数据格式 |
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| | 缓存管理 | 本地缓存、版本控制 |
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| | 数据验证 | 数据完整性检查 |
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| **因子层** | FactorBase抽象类 | 因子计算接口 |
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| | FactorRegistry注册器 | 因子管理机制 |
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| | FactorCombiner组合器 | 多因子加权组合 |
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| | **技术指标库**（通用） | RSI/MACD/MA/ATR/Bollinger |
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| | **动量因子**（通用） | 加权动量、简单动量 |
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| **信号层** | SignalGenerator抽象类 | 信号生成接口 |
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| | **基础信号生成器** | TopNSelector、ThresholdSelector |
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| **风控层** | RiskControl抽象类 | 风控组件接口 |
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| | **通用风控组件** | StopLoss、PositionLimit、TrailingStop |
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| | CallbackHook回调机制 | 生命周期钩子 |
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| **执行层** | Executor抽象类 | 执行器接口 |
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| | BacktestExecutor回测引擎 | 净值计算、交易记录 |
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| | DryRunExecutor模拟盘 | 模拟交易执行 |
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| | Portfolio持仓管理 | 持仓数据结构 |
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| **报告层** | ReportGenerator | 绩效指标计算 |
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| | **通用可视化** | 净值曲线、收益分布 |
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| **配置层** | ConfigLoader | YAML配置加载 |
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| | 配置验证 | 必填项检查 |
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### 2.2 定制开发部分（Strategy Specific）
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| 模块 | 定制开发内容 | 所属策略 |
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|------|--------------|----------|
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| **数据层** | A股交易日历对齐 | 跨市场策略 |
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| | 指数-ETF映射管理 | ETF轮动策略 |
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| | SSH隧道配置 | 网络受限环境 |
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| | 溢价率数据获取 | 跨境ETF策略 |
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| **因子层** | 分散化选股因子 | 轮动策略 |
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| | 崩盘过滤（特定阈值） | 动量策略 |
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| | 动态ATR周期（特定参数） | 自适应策略 |
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| **信号层** | 分散化选股逻辑 | 轮动策略 |
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| | 调仓阈值检查 | 轮动策略 |
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| | 超买超卖信号（特定阈值） | 反转策略 |
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| **风控层** | 溢价过滤（特定阈值） | 跨境ETF策略 |
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| | 崩盘检测（特定阈值） | 动量策略 |
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| | 持仓时间动态止损 | 特定策略 |
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| **策略层** | 策略业务逻辑 | 每个策略不同 |
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| | 候选池管理 | 每个策略不同 |
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| | 调仓频率控制 | 每个策略不同 |
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## 三、详细设计方案
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### 3.1 框架核心目录结构（通用能力）
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framework/
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├── core/ # 框架核心（所有策略共用）
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│ ├── data/ # 数据层核心
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│ │ ├── base.py # DataSource抽象接口
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│ │ ├── ohlcv.py # OHLCV数据结构
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│ │ ├── cache.py # 缓存管理（版本控制）
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│ │ └── validator.py # 数据验证
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│ │
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│ ├── factors/ # 因子层核心
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│ │ ├── base.py # FactorBase抽象
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│ │ ├── registry.py # FactorRegistry
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│ │ ├── combiner.py # FactorCombiner
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│ │ └── indicators/ # 通用技术指标库
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│ │ │ ├── momentum.py # 动量因子（通用）
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│ │ │ ├── trend.py # 趋势因子（通用）
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│ │ │ ├── volatility.py# 波动率因子（通用）
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│ │ │ └── oscillator.py# 震荡指标（RSI/KDJ）
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│ │
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│ ├── signals/ # 信号层核心
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│ │ ├── base.py # SignalGenerator抽象
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│ │ ├── selectors/ # 基础选股器
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│ │ │ ├── top_n.py # Top N选股（通用）
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│ │ │ └ threshold.py # 阈值选股（通用）
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│ │ │
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│ ├── risk/ # 风控层核心
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│ │ ├── base.py # RiskControl抽象
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│ │ ├── controls/ # 通用风控组件
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│ │ │ ├── stop_loss.py # 止损控制（通用）
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│ │ │ ├── position.py # 仓位控制（通用）
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│ │ │ └ trailing.py # 跟踪止损（通用）
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│ │ ├── callback.py # CallbackHook机制
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│ │
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│ ├── execution/ # 执行层核心
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│ │ ├── base.py # Executor抽象
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│ │ ├── backtest.py # 完整回测引擎
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│ │ ├── dry_run.py # 模拟盘执行
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│ │ ├── portfolio.py # 持仓管理
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│ │
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│ ├── report/ # 报告层核心
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│ │ ├── generator.py # 报告生成器
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│ │ ├── metrics.py # 绩效指标（Sharpe/MaxDD/CAGR）
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│ │ ├── visualizer.py # 可视化（净值曲线、收益分布）
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│ │
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│ └── config/ # 配置层核心
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||
│ ├── loader.py # ConfigLoader
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│ ├── validator.py # 配置验证
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```
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### 3.2 定制开发目录结构（策略特定）
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```
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strategies/
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├── rotation/ # 轮动策略（定制）
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│ ├── strategy.py # 策略业务逻辑
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│ ├── factors.py # 分散化因子
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│ ├── signals.py # 分散化选股逻辑
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│ ├── risk.py # 溢价过滤、崩盘检测
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│ ├── data_adapter.py # A股交易日历对齐
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│ ├── etf_mapper.py # 指数-ETF映射管理
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│ ├── config.yaml # 策略配置
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│
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├── trend_follow/ # 趋势跟踪策略（定制）
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│ ├── strategy.py # 策略业务逻辑
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│ ├── factors.py # 趋势强度因子
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│ ├── signals.py # 趋势跟随信号
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│ ├── risk.py # 趋势止损规则
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│ ├── config.yaml # 策略配置
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│
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├── reversal/ # 反转策略（定制）
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│ ├── strategy.py # 策略业务逻辑
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│ ├── factors.py # 超买超卖因子
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│ ├── signals.py # 反转信号
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||
│ ├── risk.py # 反转止损规则
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│ ├── config.yaml # 策略配置
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│
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└── shared/ # 多策略共享的定制组件
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├── data_sources/ # 定制数据源
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│ ├── tushare.py # Tushare数据源
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│ ├── yfinance.py # YFinance数据源
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│ ├── hybrid.py # 混合数据源
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│ ├── ssh_tunnel.py # SSH隧道管理
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│
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├── market_adapters/ # 市场适配器
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│ ├── a_share_calendar.py # A股交易日历
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│ ├── cross_market_align.py# 跨市场对齐
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│
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└── utils/ # 定制工具
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├── premium_calculator.py# 溢价率计算
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├── etf_mapper.py # ETF映射管理
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```
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## 四、接口设计示例
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### 4.1 框架核心接口（通用）
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```python
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# framework/core/data/base.py
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class DataSource(ABC):
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"""数据源抽象接口（通用）"""
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@abstractmethod
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def fetch_ohlcv(self, code: str, start: str, end: str) -> pd.DataFrame:
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||
"""获取OHLCV数据"""
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pass
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||
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||
@abstractmethod
|
||
def get_supported_codes(self) -> List[str]:
|
||
"""获取支持的代码列表"""
|
||
pass
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||
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# framework/core/factors/indicators/momentum.py
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class MomentumFactor(FactorBase):
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"""动量因子（通用）"""
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name = "momentum"
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def compute(self, data: pd.DataFrame) -> pd.Series:
|
||
"""计算动量（通用计算逻辑）"""
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prices = data['close']
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return prices.pct_change(self.params['n_days'])
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# framework/core/signals/selectors/top_n.py
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class TopNSelector(SignalGenerator):
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||
"""Top N选股器（通用）"""
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mode = "top_n"
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||
def generate(self, factor_data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
|
||
"""按因子值排序选Top N（通用逻辑）"""
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||
scores = factor_data[self.factor_cols]
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||
top_n = scores.apply(lambda row: row.nlargest(self.select_num).index.tolist(), axis=1)
|
||
return pd.DataFrame({'signal': top_n})
|
||
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||
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# framework/core/risk/controls/stop_loss.py
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||
class StopLossControl(RiskControl):
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||
"""止损控制（通用）"""
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||
name = "stop_loss"
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||
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||
def check(self, position: Position) -> bool:
|
||
"""检查是否触发止损（通用逻辑）"""
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||
return position.profit_ratio > self.threshold
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||
```
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### 4.2 定制开发示例（策略特定）
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```python
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# strategies/rotation/data_adapter.py
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class AShareCalendarAdapter:
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"""A股交易日历适配器（定制：仅A股策略需要）"""
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||
def align_to_a_share_calendar(self, data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
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||
"""对齐到A股交易日历"""
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||
# 从Tushare获取A股交易日历
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||
a_share_dates = self.get_a_share_trading_dates()
|
||
return data.reindex(a_share_dates, method='ffill')
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||
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# strategies/rotation/etf_mapper.py
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class ETFMapper:
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||
"""指数-ETF映射管理（定制：仅ETF轮动策略需要）"""
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def __init__(self, mapping_config: dict):
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self.mapping = mapping_config # {index_code: etf_code}
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||
def get_signal_code(self, index_code: str) -> str:
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"""获取信号源代码（指数）"""
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return index_code
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||
|
||
def get_trade_code(self, index_code: str) -> str:
|
||
"""获取交易标的代码（ETF）"""
|
||
return self.mapping.get(index_code, {}).get('etf', index_code)
|
||
|
||
def get_premium(self, index_code: str, date: str) -> float:
|
||
"""计算溢价率"""
|
||
etf_price = self.get_etf_price(index_code, date)
|
||
etf_nav = self.get_etf_nav(index_code, date)
|
||
return etf_price / etf_nav - 1
|
||
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||
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# strategies/rotation/factors.py
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class DiversifiedMomentumFactor(FactorBase):
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||
"""分散化动量因子（定制：仅分散化轮动策略需要）"""
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name = "diversified_momentum"
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def __init__(self, n_days: int, crash_threshold: float = 0.05):
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||
self.n_days = n_days
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||
self.crash_threshold = crash_threshold # 定制阈值
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def compute(self, data: pd.DataFrame) -> pd.Series:
|
||
"""计算动量并应用崩盘过滤"""
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# 使用通用动量计算
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momentum = self._compute_momentum(data)
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||
# 应用定制崩盘过滤
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momentum = self._apply_crash_filter(momentum, data)
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return momentum
|
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|
||
def _apply_crash_filter(self, momentum: pd.Series, data: pd.DataFrame) -> pd.Series:
|
||
"""崩盘过滤（定制阈值）"""
|
||
# 3天跌超过crash_threshold清零
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||
# ...
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```
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## 五、配置分层设计
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### 5.1 框架配置（通用）
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```yaml
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# config/framework.yaml（框架通用配置）
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framework:
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version: 1
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execution:
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default_mode: "backtest"
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report:
|
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default_metrics: ["cagr", "sharpe", "max_dd"]
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cache:
|
||
enabled: true
|
||
version_control: true
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```
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### 5.2 策略配置（定制）
|
||
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||
```yaml
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# strategies/rotation/config.yaml（策略定制配置）
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||
strategy:
|
||
name: "rotation"
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||
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||
# 定制：候选池配置
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||
code_list:
|
||
"399006.SZ":
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||
name: "创业板指"
|
||
etf: "159915.SZ"
|
||
market: "A"
|
||
|
||
# 定制：因子参数
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||
factors:
|
||
- name: "momentum"
|
||
params:
|
||
n_days: 25
|
||
crash_threshold: 0.05 # 定制阈值
|
||
|
||
# 定制：选股逻辑
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||
signal:
|
||
mode: "diversified_top_n" # 定制信号生成器
|
||
select_num: 3
|
||
group_by: "market" # 定制：按大类分组
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||
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# 定制：风控规则
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||
risk:
|
||
- name: "premium_filter"
|
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threshold: 0.10 # 定制阈值
|
||
markets: ["HK", "US"] # 定制：仅港股美股
|
||
|
||
# 定制：数据适配器
|
||
data_adapter:
|
||
calendar: "a_share" # 定制：A股交易日历
|
||
etf_mapping: true # 定制：启用指数-ETF映射
|
||
```
|
||
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||
---
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## 六、总结
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### 6.1 划分原则
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| 判断标准 | 框架通用 | 定制开发 |
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|----------|----------|----------|
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| **是否所有策略都需要** | ✅ 是 | ❌ 否 |
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| **是否有固定参数** | ✅ 参数可配置 | ❌ 固定阈值 |
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||
| **是否依赖特定市场** | ✅ 市场无关 | ❌ A股/美股特定 |
|
||
| **是否依赖特定资产** | ✅ 资产无关 | ❌ ETF/期货特定 |
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| **是否可复用** | ✅ 跨策略复用 | ❌ 单策略专用 |
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### 6.2 框架核心交付物
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**框架必须提供**：
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- ✅ DataSource抽象接口（不含具体实现）
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- ✅ FactorBase抽象 + 通用技术指标库
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- ✅ SignalGenerator抽象 + 基础选股器
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- ✅ RiskControl抽象 + 通用风控组件
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- ✅ 完整回测引擎 + 报告生成器
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**策略开发者需要实现**：
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- ❌ 具体DataSource实现（Tushare/YFinance/Hybrid）
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- ❌ 定制因子（分散化因子、特定阈值崩盘过滤）
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- ❌ 定制信号生成器（分散化选股、调仓阈值）
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||
- ❌ 定制风控组件（溢价过滤、特定止损规则）
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- ❌ 定制数据适配器（A股日历、ETF映射）
|
||
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||
### 6.3 框架设计目标
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**框架目标**：
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- 提供完整的基础设施
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- 提供清晰的扩展接口
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- 策略开发者只需关注业务逻辑
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**策略开发者工作量**：
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- 编写策略配置（YAML）
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- 实现定制组件（继承框架接口）
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||
- 无需关心回测引擎、报告生成等底层逻辑
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||
*文档版本：V1.0*
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||
*设计时间：2026-05-08*
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||
*目标：明确框架与定制的边界* |