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6.8 KiB
JSON
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JSON
{
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"module": "strategy",
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"version": "1.0",
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"purpose": "策略研究模块。策略版本管理、回测、温区自适应路由、三状态模型，以及研究 Tab 的版本迭代对比表格（含综合/普适评分体系）。",
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"human_help": {
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"title": "策略研究（版本迭代对比）",
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"description": [
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"本模块是 MoFin 的策略研究面板：管理所有策略版本的迭代历史、回测结果、温区自适应路由（A股/港股独立温区）。",
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"策略版本按【适应温区】展开成多行——每行显示该策略在该温区的独立表现（胜率/平均收益/笔数来自 strategy_regime_perf，每日盘后自动重算）。",
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"当前温区激活区块按温区分组：当前温区排最前并高亮，组内策略按该温区胜率降序。",
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"策略有三种状态：🟢 激活（当前温区路由选中）/ 🔵 可用未激活（候选池内，温区切换即可激活）/ 📚 不可用（已证伪或历史版本，路由不会选中）。",
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"数据每日自动更新：strategy_period_rollup（17:05 派生 1y/2y/5y 窗口统计）+ regime_perf_daily（17:15 重算各温区表现）。"
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],
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"usage": [
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"选择周期（近1月/6月/1年/2年/5年/10年）— 筛选该窗口的回测统计；1m/6m/1y 从最长区间切窗派生，2y/5y/10y 读库（派生行带 derived_from 标记）",
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"选择市场（全部/A股/港股）— 港股策略带「港」徽章，A股带「A」",
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"点击策略行 — 打开该策略的版本详情（含因子归因、交易明细）",
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"▶回测按钮 — 手动重跑该策略回测",
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"综合列 — 整体行显示温区加权综合分（按温区时长占比加权），温区行显示该温区的综合分",
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"普适列 — 显示普适性评分，格式：分数/信号月数（详见下方说明）"
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],
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"troubleshooting": [
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"某策略某些列空白 → 该周期窗口无数据或样本不足；激活策略缺失时系统自动用 10y 数据补全并标注",
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"综合分偏低 → 该策略在适应温区内收益/胜率/夏普/盈亏比/回撤综合评分低，或样本量<40笔/信号月份<6导致置信系数打折",
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"v_oversold 在趋势市/震荡市收益低但仍激活 → 激活只看当前温区（trend_down）匹配，其他温区行只是参考",
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"普适显示 X/? 月 → 该温区总月份数据缺失（港股温区总月份按港股 market_regime 统计）"
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]
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},
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"ai_spec": {
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"apis": [
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{
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"method": "GET",
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"path": "/api/research/strategies?period_tag=<2y>&market=<all|a|hk>",
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"returns": "{strategies[{version, name, summary_stats, regime_winrates, regime_weighted, deprecated, state, state_reason, current, market, period_tag, trades_count}], regime_active[], regime_state}",
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"description": "策略版本列表。summary_stats 含 win_rate/portfolio/portfolio_full/universality；regime_winrates 为每策略每温区表现；regime_weighted 为温区加权整体综合；state 为三状态（active/available/unavailable）；regime_state 为 A股当前温区"
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},
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{
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"method": "GET",
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"path": "/api/research/backtest?strategy=<v>&period=<6m>&market=<all|a|hk>&capital=<1000000>",
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"returns": "{trades[], summary{}, insights[], year_dist{}} — 回测结果",
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"description": "运行指定策略版本回测。end_date 固定 2026-07-24（数据完整截止日），universe=market 支持 A股/港股"
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},
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{
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"method": "GET",
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"path": "/api/research/analysis?strategy=<v>",
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"returns": "因子归因分析结果",
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"description": "指定策略版本的因子归因分析"
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},
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{
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"method": "GET",
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"path": "/api/research/trades?strategy=<v>",
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"returns": "{strategy, trades[]} — 交易明细",
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"description": "指定策略版本的最新交易明细（从 strategy_research.results_json 读取）"
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}
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],
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"dependencies": [
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"strategy_lab.py — calc_summary/portfolio_sim/list_strategies 核心计算",
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"hk_strategies.py — 港股策略定义（HK_STRATEGIES + strategies_for_regime）",
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"strategy_router.py — 双市场路由（写 data/strategy_weights.json）",
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"strategy_period_rollup.py — 每日派生 1y/2y/5y 窗口统计（cron 17:05）",
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||
"regime_perf.py / regime_perf_daily.sh — 温区表现重算（cron 17:15）",
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||
"strategy_research 表 — 策略版本+回测结果存储（含 market/period_tag/deprecated 字段）",
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"strategy_regime_perf 表 — 每策略每温区表现（含温区级组合模拟）",
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||
"market_regime 表 — 温区归因（date→regime，market 维度）"
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],
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"constraints": [
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"综合分公式（前端计算，整体行）：min(ret,100)/100×30 + wr/100×20 + min(max(sharpe,0),20)/20×20 + min(pf,5)/5×15 + (1-min(dd,50)/50)×15，乘以置信系数 conf=min(1,n/40)×min(1,months/6)",
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"综合分收益口径：MC 全参与（portfolio_full 优先，消除集中仓挑装运气）；温区加权综合按温区时长占比加权各温区表现",
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"普适性（strategy_lab.calc_summary）：months=信号分布覆盖的月份数；peak_pct=信号最集中月份的占比%；score=信号月份分布香农熵归一化(0-100)，分布越均匀越高",
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"温区级普适（server._approx_regime_universality）：信号月份≈trades/温区月均笔数，score=估算信号月份/温区总月份×100",
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"激活判定（strategy_router.route）：当前温区胜率≥50 且最佳温区胜率≥50，且未 deprecated",
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"三状态派生（不存储）：active=∈strategy_weights.active∪markets.hk.active；unavailable=已证伪(deprecated非空)或不在候选池；available=其余（候选池内未激活）",
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"候选池：A股=regime_perf 有记录的策略；港股=HK_STRATEGIES 定义的策略",
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"回测数据截止 2026-07-24，窗口派生锚定数据末端（非今天），避免回测未重跑时窗口缩水"
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],
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"must_not": [
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"不要在策略代码里硬编码 deprecated 集合（必须从 strategy_research.deprecated 读）",
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"不要在策略代码里硬编码激活策略列表（必须读 data/strategy_weights.json）",
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"不要给派生行（derived_from）覆盖真实研究记录",
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"不要用 period_tag 字典序排序取 trades（必须用 LENGTH 降序最长周期优先）",
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"不要污染 A股温区（读 market_regime 必须带 market='a' 过滤）"
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],
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"related_files": [
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"server.py — /api/research/* 路由 + 三状态派生 + regime_weighted",
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"static/index.html — renderStrategyTable/renderGroupByRegime/renderRegimeRow",
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"strategy_lab.py — 核心计算",
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"hk_strategies.py — 港股策略",
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||
"strategy_router.py — 双市场路由",
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||
"strategy_period_rollup.py / regime_perf.py / regime_perf_daily.sh — 每日自动更新",
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||
"deploy/profile-scripts/health_monitor_daily.py — 健康度监控",
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"docs/decisions/2026-08-15-策略自我进化闭环重构.md — 进化闭环设计"
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]
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}
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}
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