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包含4份核心文档： - 轮动策略系统架构分析报告 - 量化策略通用框架抽象设计 - Freqtrade架构调研与对比分析 - ETF轮动策略通用化重构方案 调研结论：三种策略可抽象通用框架 设计决策：因子注册器风格 + 5个核心回调钩子 + TopN/Trend/Reversal信号生成器
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# ETF轮动策略通用化重构方案
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## 一、重构目标与范围
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### 1.1 核心目标
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**将现有轮动策略重构为通用量化框架**，支持：
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- ✅ 轮动策略（动量选股 + Top N）
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- ✅ 趋势跟踪策略（趋势因子 + 信号跟随）
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- ✅ 反转策略（反转因子 + 超买超卖）
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- ✅ 自定义策略扩展
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### 1.2 重构范围
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| 模块 | 是否重构 | 重构内容 | 保持不变 |
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|------|----------|----------|----------|
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| **数据层** | ✅ 部分重构 | 添加DataSource抽象接口 | 混合数据源逻辑保留 |
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| **因子层** | ✅ 重构 | FactorBase抽象 + 注册器 + 组合器 | 因子计算逻辑保留 |
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| **信号层** | ✅ 重构 | SignalGenerator抽象（TopN/Trend/Reversal） | 选股逻辑迁移 |
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| **风控层** | ✅ 新增 | 回调钩子 + 风控组件库 | 无（原为分散化） |
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| **执行层** | ⚠️ 保持 | 回测引擎不变 | 回测逻辑完整保留 |
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| **报告层** | ⚠️ 保持 | KPI计算不变 | 可视化保留 |
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| **配置层** | ✅ 重构 | YAML配置驱动 | 参数结构保留 |
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## 二、核心设计决策（需确认）
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### 决策点1：因子抽象方式
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**选项A：Freqtrade风格（方法内定义）**
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```python
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def populate_indicators(self, dataframe):
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dataframe['momentum'] = calculate_momentum(dataframe, 25)
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dataframe['rsi'] = ta.RSI(dataframe, 14)
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return dataframe
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```
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- 优点：简单直观，与Freqtrade一致
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- 缺点：因子不可复用，难以组合
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**选项B：注册器风格（模块化）**
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```python
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class MomentumFactor(FactorBase):
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def compute(self, data):
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return calculate_momentum(data, self.n_days)
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FactorRegistry.register(MomentumFactor)
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# 在策略中使用
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factors = FactorCombiner([
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FactorRegistry.get('momentum', n_days=25),
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FactorRegistry.get('volatility', period=20)
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])
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```
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- 优点：因子可复用、可组合、可插拔
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- 缺点：复杂度略高
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**建议**：**选择B（注册器风格）**，保持我们的模块化优势。
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### 决策点2：回调钩子范围
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**参考Freqtrade的回调设计**：
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| 回调钩子 | 用途 | 是否需要 |
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|----------|------|----------|
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| `before_entry` | 入场前检查（溢价、崩盘） | ✅ 需要 |
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| `after_entry` | 入场后记录 | ⚠️ 可选 |
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| `before_exit` | 出场前检查 | ⚠️ 可选 |
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| `after_exit` | 出场后记录 | ⚠️ 可选 |
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| `dynamic_stoploss` | 动态止损 | ✅ 需要 |
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| `custom_exit` | 自定义出场条件 | ✅ 需要 |
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| `position_adjust` | DCA/部分止盈 | ❌ 不需要（轮动不适用） |
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**建议**：**实现5个核心回调**（before_entry, dynamic_stoploss, custom_exit, after_entry, after_exit）。
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### 册策点3：参数装饰器设计
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**Freqtrade风格**：
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```python
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class RotationStrategy:
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n_days = IntParameter(10, 60, default=25, space='factor')
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select_num = IntParameter(1, 5, default=3, space='signal')
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```
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**简化风格（无Hyperopt）**：
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```python
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class RotationStrategy:
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n_days = 25 # 类属性，可被配置覆盖
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select_num = 3
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```
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**建议**：**先实现简化版（类属性 + 配置覆盖）**，后续再添加参数装饰器 + Hyperopt。
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### 决策点4：信号生成抽象
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**选项A：统一SignalGenerator接口**
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```python
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class SignalGenerator(ABC):
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def generate(self, factor_data: DataFrame) -> DataFrame
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class TopNSelector(SignalGenerator):
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def generate(self, factor_data):
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# Top N选股逻辑
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class TrendFollower(SignalGenerator):
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def generate(self, factor_data):
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# 趋势跟随逻辑
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```
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**选项B：策略直接生成信号**
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```python
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class RotationStrategy:
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def generate_signals(self, data):
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# 直接在策略内生成
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```
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**建议**：**选择A（统一SignalGenerator）**，信号逻辑可复用、可插拔。
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### 决策点5：执行模式支持
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**Freqtrade支持**：backtest / hyperopt / dry / live
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**当前系统支持**：backtest only
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**需要添加**：
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- ✅ dry-run（模拟盘）：验证策略逻辑
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- ⚠️ live（实盘）：需券商API对接
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- ❌ hyperopt：后期添加
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**建议**：**仅添加dry-run模式**，实盘执行器延后。
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## 三、分阶段实施路径
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### 阶段一：因子层抽象（P1，预估2天）
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**目标**：因子可插拔、可组合
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**实施内容**：
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1. 创建`FactorBase`抽象基类
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2. 创建`FactorRegistry`注册器
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3. 创建`FactorCombiner`组合器
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4. 重构现有动量因子为`MomentumFactor`
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5. 添加技术因子（`TrendFactor`, `ReversalFactor`）
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**验收标准**：
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- 因子可注册、可获取、可组合
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- 现有轮动策略功能不变（回归测试）
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### 阶段二：信号层抽象（P1，预估1天）
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**目标**：信号生成可插拔
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**实施内容**：
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1. 创建`SignalGenerator`抽象基类
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2. 创建`TopNSelector`实现（迁移现有选股逻辑）
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3. 创建`TrendFollower`实现
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4. 创建`ReversalTrader`实现
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**验收标准**：
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- 三种信号生成器可独立运行
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- TopNSelector与原逻辑一致
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### 阶段三：回调钩子机制（P1，预估1天）
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**目标**：生命周期可控
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**实施内容**：
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1. 在`StrategyBase`中添加回调钩子定义
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2. 实现`before_entry`回调（溢价过滤）
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3. 实现`dynamic_stoploss`回调
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4. 实现`custom_exit`回调
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**验收标准**：
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- 回调可正常触发
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- 溢价过滤生效
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- 动态止损生效
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### 阶段四：配置驱动重构（P2，预估1天）
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**目标**：策略参数可配置
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**实施内容**：
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1. YAML配置结构设计
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2. 配置加载与验证
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3. 配置覆盖类属性
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4. 策略工厂（根据配置创建策略）
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**验收标准**：
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- 可通过YAML配置运行策略
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- 配置可覆盖策略默认参数
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### 阶段五：趋势/反转策略实现（P3，预估2-3天）
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**目标**：验证框架扩展性
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**实施内容**：
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1. 实现`TrendFollowStrategy`
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2. 实现`ReversalStrategy`
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3. 回测验证
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**验收标准**：
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- 新策略可正常运行
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- 回测报告正常生成
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## 四、预期收益与风险
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### 4.1 预期收益
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| 维度 | 当前状态 | 重构后 | 提升 |
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|------|----------|--------|------|
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| **代码复用** | 因子/信号耦合 | 模块化复用 | 50%+ |
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| **策略扩展** | 仅轮动策略 | 支持3+策略类型 | - |
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| **参数调优** | 手动修改代码 | 配置驱动 | 效率提升 |
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| **风控灵活性** | 固定分散化 | 回调动态控制 | - |
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| **维护成本** | 多处修改 | 单点修改 | 降低50% |
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### 4.2 风险评估
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| 风险 | 等级 | 应对措施 |
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|------|------|----------|
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| **回归风险**：重构导致原有逻辑变化 | 🔴高 | 每阶段完成后运行回测验证 |
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| **性能风险**：抽象层增加性能损耗 | 🟡中 | 保持向量化计算，避免循环 |
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| **复杂度风险**：抽象层增加理解成本 | 🟡中 | 完善文档 + 示例代码 |
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| **时间风险**：预估时间不准 | 🟢低 | 分阶段验收，及时调整 |
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## 五、关键架构图
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### 5.1 最终架构
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ QuantStrategyFramework │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
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│ │ DataSource │ │ FactorLayer │ │ SignalLayer │ │
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│ │ │ │ │ │ │ │
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│ │ - HybridSrc │ │ - FactorBase │ │ - SignalGen │ │
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│ │ - Tushare │ │ - Registry │ │ - TopN │ │
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│ │ - YFinance │ │ - Combiner │ │ - Trend │ │
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│ │ │ │ │ │ - Reversal │ │
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│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
|
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│ │
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│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
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│ │ StrategyBase │ │ RiskLayer │ │ ExecLayer │ │
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│ │ │ │ │ │ │ │
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│ │ - populate_* │ │ - Callbacks │ │ - Backtest │ │
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│ │ - 回调钩子 │ │ - StopLoss │ │ - DryRun │ │
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│ │ │ │ - Position │ │ │ │
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│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
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│ │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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||
│ Config (YAML驱动) │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
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│ │
|
||
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
|
||
│ │RotationStrat │ │ TrendStrat │ │ ReversalStrat│ │
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│ │ │ │ │ │ │ │
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│ │ 动量因子 │ │ 趋势因子 │ │ 反转因子 │ │
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│ │ TopN选股 │ │ 趋势跟随 │ │ 反转交易 │ │
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│ │ 回调过滤 │ │ 动态止损 │ │ 快速止损 │ │
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│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
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│ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 5.2 因子层设计
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```python
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# 因子基类
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class FactorBase(ABC):
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@abstractmethod
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def compute(self, data: DataFrame) -> Series
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@property
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@abstractmethod
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def name(self) -> str
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# 因子注册
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FactorRegistry.register(MomentumFactor)
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FactorRegistry.register(TrendFactor)
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# 因子组合
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factors = FactorCombiner([
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FactorRegistry.get('momentum', n_days=25, weight=0.7),
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FactorRegistry.get('volatility', period=20, weight=0.3)
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])
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```
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### 5.3 信号层设计
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```python
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# 信号生成器
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class TopNSelector(SignalGenerator):
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def generate(self, factor_data):
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# 按因子值排序，选Top N
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class TrendFollower(SignalGenerator):
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def generate(self, factor_data):
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# 趋势强度 > 阈值 → 入场
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class ReversalTrader(SignalGenerator):
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def generate(self, factor_data):
|
||
# 超买超卖 → 反转信号
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```
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### 5.4 回调钩子设计
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```python
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class StrategyBase:
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# 入场前回调
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def before_entry(self, code: str, price: float, **kwargs) -> bool:
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"""可拒绝交易"""
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if kwargs.get('premium', 0) > 0.10:
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return False
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return True
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# 动态止损回调
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def dynamic_stoploss(self, position: Position) -> float:
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"""根据持仓时间调整止损"""
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if position.holding_days > 10:
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return -0.03
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return -0.10
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# 自定义出场回调
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def custom_exit(self, position: Position) -> bool:
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"""反转信号强制出场"""
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return False
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```
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## 六、需确认事项清单
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| 序号 | 决策点 | 选项 | 建议 | 你的选择 |
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|------|--------|------|------|----------|
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| 1 | 因子抽象方式 | A:方法内 / B:注册器 | **B** | ? |
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| 2 | 回调钩子范围 | 5个 / 7个 / 全部 | **5个核心** | ? |
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| 3 | 参数装饰器 | 简化版 / Freqtrade风格 | **先简化版** | ? |
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| 4 | 信号生成抽象 | 统一接口 / 策略内生成 | **统一接口** | ? |
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| 5 | 执行模式支持 | 仅backtest / +dry-run / +live | **+dry-run** | ? |
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| 6 | 实施优先级 | 全部实施 / 分阶段 | **分阶段** | ? |
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| 7 | 时间安排 | 立即开始 / 等待确认 | **等待确认** | ? |
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## 七、下一步行动
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**确认方案后，我将开始**：
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1. 创建`FactorBase`抽象基类
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2. 创建`FactorRegistry`注册器
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3. 重构现有动量因子
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4. 运行回测验证功能不变
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**请确认以下内容**：
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- ✅ 重构范围是否合理
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- ✅ 设计决策是否认可
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- ✅ 实施路径是否可行
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- ✅ 时间安排是否同意
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*方案版本：V1.0*
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*生成时间：2026-05-08*
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*等待用户确认* |