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一切皆扩展 — 架构优化路线(P0–P4)

分支 feat/ext-architecture。目标: 因子/信号/指标/过滤/评分/策略全部以"定义"形式扩展, 保存即注册、处处可用 (检验/筛选/回测/监控/图表), 且性能随扩展数量增长基本持平。 本文档是路线图与验收基准, 各阶段独立可交付、可停。

目标架构总图

┌─ 定义层 ──────────────────────────────────────────────┐
│ 统一契约: {id, kind, version, params(类型+默认),        │
│           inputs(依赖列), expression, meta}            │
│ kind = signal | factor | indicator | filter | scoring  │
│ 存储: 标准 Store 基类(原子写+签名缓存+失效广播+文件锁)   │
│ 校验: DSL 解析 → 依赖提取 → DAG 环检测 → 未来函数防线    │
└──────────────────┬───────────────────────────────────┘
                   ▼
┌─ 编译层(三级逃生舱)──────────────────────────────────┐
│ T1 声明式 DSL(含 ewm/ts_slope + macd()/kdj() 宏)      │
│ T2 表达式级 Python(只返回 Polars 表达式, ctx.col 可追踪)│
│ T3 自由 Python 策略(现状保留; 第三方导入成真时再子进程)  │
└──────────────────┬───────────────────────────────────┘
                   ▼
┌─ 物化层(核心新增)────────────────────────────────────┐
│ L0 OHLCV+复权(现状)  L1 内置指标预计算(现状)            │
│ L2 扩展定义按需物化: 缓存键 = hash(定义) + 数据版本      │
│     + 分区键; 时序算子按 symbol, 截面算子按 date 分区    │
│ 失效: 定义变更沿 DAG 反向传播 (generation 机制)          │
└──────────────────┬───────────────────────────────────┘
                   ▼
┌─ 消费层 ──────────────────────────────────────────────┐
│ 因子检验 | 策略筛选 | 回测/优化 | 监控 | K线图叠加        │
│ 统一选择器 + schema 自动渲染参数表单 + 导入即注册即冒烟   │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
横切: 备份/分发管线复用(定义即文件) | AI 生成(契约即提示词)

设计红线(做错即返工)

1. 截面算子(rank/zscore)按 date 分区, 时序算子(ts_*)按 symbol 分区 — 截面残缺不报错, 是金融数据最危险的错误形态
2. 递归算子(EMA)缓存键必须含窗口参数 — 不同起点结果不同, 禁止跨窗口复用
3. fail-closed 优先于 fail-fast — 推导/解析不可证明时保持兜底或拒绝, 绝不静默给错列
4. 存量兼容 — 旧策略/三套缓存在每个阶段全程可跑, 适配器过渡, 不一刀切迁移

阶段与验收

阶段	内容	验收	状态
P0 基准	backend/scripts/bench_feature_resolution.py; 依赖解析宽度/耗时基线	基线 JSON 落 data/benchmarks/(本地不入库)	✅
P1a 依赖推导	filter_history AST 列推导(app/strategy/feature_deps.py), 引擎加载接入	无声明且可证明的策略不再全量兜底	✅
P1b 契约统一	signal/factor 统一 schema + 依赖提取公共化	新增 kind 复用同一校验/注册路径	✅
P2 L2 物化	按需物化 + 内容寻址缓存 + 失效传播; 指标成为一等定义	调参循环提速 ≥2×; 新增 10 个自定义指标热路径耗时不变	✅
P3 表达式级 Python	T2 中间层 (ctx 追踪依赖+安全)	SKDJ 类口径零 DSL 可表达	⬜
P4 体验与分发	统一选择器/自动表单/导入冒烟; 备份管线复用为扩展包	新增信号导入到可回测 ≤2 分钟	⬜
条件: 沙箱	T3 子进程执行	触发条件: 首次真实导入第三方扩展	⬜

P1a 实测(2026-10-26, 本机, 26 个动态策略)

策略	legacy 指标列宽	推导后	宽度比
custom_v1_kanban_strict	37	3	12.3×
custom_mq4sq94g	37	4	9.3×
custom_1782999589	37	5	7.4×
auction_steady_rise	37	3	12.3×
short_term_top10	37	37	1.0× (动态列名循环, 正确 fail-closed)

数据加载 IO 随列宽近似线性, 宽度比即回测数据准备阶段的近似提速上界。

P2a 实测(2026-10-26, 本机, consolidation_limit_pullback, 15 组参数网格)

共享面板 + 共享矩阵编码 (prepare-once) vs 逐组独立准备, 同进程交错 A/B:

臂	试算累计	含 prepare
逐组独立 (基线)	19.47s	19.47s
P2a 面板共享	~9.4s (2.1×)	~11.0s (1.8×)
P2a-2 面板+矩阵编码共享	4.59s (4.24×)	6.19s (3.14×)

stats 剔除计时字段后逐组完全一致, 交易逐笔相同; tests/backtest 410 全过。 剩余每组成本 = filter_history (参数相关, 不可共享) + 掩码散布。 P2b (L2 内容寻址物化) 在此之上进一步覆盖跨 run/跨策略的因子复用。

P2b 实测(2026-10-26, 本机, 132 万行合成帧, 13 个自定义 DSL 因子)

内容寻址因子列缓存 (app/factors/materialize_cache.py): 键 = sha256(定义 + 依赖列内容指纹 + 行数), 进程内 LRU + 磁盘 parquet 两层, fail-open。命中列一次批量附着 (与因子数无关)。

臂	冷 (首次)	热 (重复求值)
K=3 因子	132ms	0.0ms
K=13 因子	480.7ms (≈无缓存基线 478ms)	0.1ms

+10 因子的热路径绝对增量 0.1ms (基线为 +400ms 线性增长), 冷启动 开销 ~0.5%。端到端优化器 A/B 复测: trials 4.23× / 含 prepare 3.16×, stats 完全一致。P2 两项验收 (调参 ≥2×、热路径平坦) 均达成。 内置指标转为「一等定义」的完全体形态随 P3 表达式层一并落。

P1b 交付(2026-10-26)

• app/definitions.py: JsonDefinitionStore(原子写 + 损坏跳过 + 目录 mtime 签名, glob/日志名/逐条归一化参数化)收口四处同型持久化 — 自定义信号 / 自定义因子 / 监控规则 / 批次, 公开函数签名零变化; DefinitionKind 注册表 + validate_definition / definition_dependencies 统一分发, 内置 kind 惰性导入 (消费方无需预导入领域模块)。
• 两种真实 kind 接入: signal(校验=custom_signals.validate, 依赖=编译表达式 meta.root_names 与回测/管线同源)、factor(校验/依赖=to_spec DSL 编译同源)。 验收测试 test_definition_contract.py::test_new_kind_reuses_same_pipeline: 注册第三种 kind 描述器即走同一存取/校验/依赖管线, 零新持久化代码。
• 契约视图(params/inputs/expression 归一化渲染)留给 P4 消费方出现时再加; 失效广播/文件锁随 P2 物化叠加。