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StarrivandClaude Fable 5
87f2f35e21
Snapshot of the accumulated feature work across several sessions: - backtesting: single-symbol visual backtest with canonical artifact (contract 1.0 -> 1.4): point-in-time replay via production scoring, 21/63d event study with non-overlapping inference and block bootstrap, fixed-window and managed (position-sized, 1R breakeven, trailing-stop, close-signal exit) simulations, rejected stateful lifecycle experiment, self-contained HTML renderer, cross-sectional factor-ic/score/robustness studies over a frozen 148-name universe - market data: full-market warmup, asset-catalog sync and coverage reconciliation with shared rate limiting; cache admin hardening - logging: unified structured stderr logging across all entrypoints (JSONL default, console override), stdout reserved for results - scoring: entry-timing layer refinements, trade-plan trailing stop echo, forward-log A/B fields; model card and agent contract docs updated - make: command gateway with thin forwarding to backtest.py subcommands - tests: 555 passing, including managed-exit semantics, lifecycle validation, logging guards, warmup/reconcile and rate-limit suites Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
127 lines
7.0 KiB
Python
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7.0 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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"""确定性多因子打分引擎：把 analyze_symbol 的输出映射为 0-100 评分与结论。
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设计目标：贴近真实量化基金逻辑——规则化、可复现、风险调整、带否决层与仓位建议。
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模型的职责由「主观打分」变为「解释本引擎给出的分数」。纯函数，仅读分析字典。
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权重经逐因子 IC 回测校准（见 ``backtest.py factor-ic``）。3 个月前瞻 IC（2020-07→
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2026-06、57 期、含 2022 熊市、篮子纳入已退市票降幸存者偏差，仅看相对排序与符号）：
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momentum(≈0.042) ≈ rel_strength(≈0.043) > efficiency(≈0.027) ≫ technical /
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volume(负)。三个 ALPHA 因子在 honest 样本里接近且偏弱（早期 24 期牛市样本曾显示
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momentum≈0.087，是过拟合）；因高度共线，55/35 的 momentum/rel 拆分对 composite
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影响极小，故维持权重不逐样本重调（避免 curve-fit）。据此分工：
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ALPHA 加权（决定排名分 composite，缺失按可用权重重归一）：
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momentum 55 · rel_strength 35 · efficiency 10
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momentum 与 rel_strength 截面相关 ≈0.84（高度共线，实为 ~1.2 因子）；
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efficiency（Kaufman 效率比）与 momentum 相关仅 ≈0.08——近正交且 IC 为正，
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加进 composite 后整体 63 日 IC 0.072→0.076（单调，eff20 至 0.078）。取保守
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权重 10 拿增量、不把权重 curve-fit 到 24 个噪声样本里最优的 20。
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风险否决层（veto / 封顶，模拟基金 risk-off 覆盖；trend 的价值在此而非排名）：
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跌破下行 200 日线 → 55；仅跌破 200 日线 → 70；周线空头 → 50；跌破 MA60 → 65。
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确认 overlay（technical / volume，IC≈0，不进加权）：
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只做二元确认——技术转弱时把本可成立的「是」封顶为「观察」，绝不加分。
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v1.2 时机与执行修复：SPY/QQQ 作为研究标的时排除自身相对强度基准；深度回撤后的
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高置信放量强反转可以在 MA200 仍上行、周线未空头且核心数据完整时触发最多 15% 的
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独立试仓，但不抬高 composite。持仓达到 1R 后转保本并启用移动保护；冻结的高位反转
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或有效 MA60 下行破位只生成下一交易日开盘退出信号，不声称预测绝对顶部或底部。
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仓位建议（反波动率）：目标年化波动 / 实现波动 × 信号强度，上限 100%。
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账户 overlay（account_context）只读 Alpaca 持仓，把当前敞口与建议仓位比较，用于给出
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更具体的「新开 / 持有 / 加仓 / 减仓 / 退出」动作；不改变 composite 本身。
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**最关键的实证局限（2026-07-09 扩篮子对照后修订）——edge 首先是篮子条件的，其次
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才是 regime 条件的**：把 45 只手挑大盘票按规则扩到 132 只（11 行业每行业 ≥7，另含
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8 只退市票）后，63 日非重叠全样本 IC 从 +0.076（t≈1.57）跌到 +0.013（t≈0.35，
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95%CI[-0.064,+0.085] 横跨 0），五分位多空毛价差 +1.85% → −0.64%；行业中性化后同样
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无意义（IC +0.015）。同一套修正后代码在旧篮子上完整复现旧结论（risk-on IC +0.103、
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t≈2.01、CI[+0.007,+0.200]；行业中性全样本 +0.085、t≈2.36、CI[+0.016,+0.155]）——
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唯一变量是篮子。诚实解读：**排名分的横截面 edge 只在手挑的大盘票池内可测得，无法
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推广到更宽的大盘股全集**；旧篮子按「今天著名的名字」入选，本身带后见之明。regime
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结论（risk-on 有效、risk-off 反转——否决层的依据）在旧篮子内仍成立，在宽篮子上两个
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regime 都无 edge。含 2022 后「≥75 是」桶不再单调领先（60–75 桶反而更高）。定位结论：
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composite 是纪律工具与风险过滤器（否决层/确认层/事件层的价值不依赖排名 IC），
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**不是经过验证的选股 alpha**；全市场 scanner 的排名只应作纪律过滤解读。权重不因此
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重调（在噪声样本里重新拟合只会更糟），后续以 forward_log 的样本外证据为准绳。
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确认 overlay 的 A/B 实证（2026-07-09，修正口径：破产票终值按 -100%、五分位扣
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单边 10bp 成本报净价差）：买入候选（composite≥75 无否决）按 confirmation.ok 拆分，
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21 日前瞻 ok 组 +1.78% vs 封顶组 +0.77%（差 +1.01%，n=180/284）；63 日 +4.65% vs
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+4.70%（差 -0.05%）。按预注册判定规则（63 日差值 ±1% 内）→ **保留但证据不足**：
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gate 对 1 个月内入场时点有帮助、3 个月洗平；维持"只封顶不加分"，待 forward log
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积累样本外证据后复评。同轮 21 日五分位净价差扣成本后转负（毛 +0.23% → 净 -0.17%），
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63 日净 +1.41% 存活——月度换仓会吃掉短周期 edge，评分只应服务 ≥3 个月持有周期。
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历史教训：早期等掺入 technical/volume 的六因子 composite，IC 反而低于强因子单打
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——弱因子稀释强信号。本版按数据只保留 IC 为正且彼此不过度共线的因子进排名分。
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注：risk_adj_6m 当前口径与标准 Sharpe(mean/std×√252) 截面相关 0.999、IC 仅差
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0.003，已验证开方口径不影响排名，故不改。
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**LLM overlay（llm_context，非对称风控层，绝不进 composite）**：唯一由模型提供输入的
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层，但只做规避、不做预测、只降级、不加分——与 confirmation overlay 同构。动机：价量因子
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结构上看不见「为什么动」与事件风险（财报暴雷 / 增发稀释 / 诉讼 / 拆股未复权 / 停牌）。
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这些信息无法诚实 backtest（LLM 读历史新闻有前视泄漏、且无 point-in-time 语料），故按
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本系统纪律**不够格进加权排名分**；只能作为 min() 封顶层规避已知风险：致命红旗→封顶 50
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（否）、软红旗 / 数据存疑→封顶 74（是降级为观察）、利好催化剂仅回显不加分。llm_context
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缺省（None）时本层完全退化、确定性主链路与回测分数不受任何影响（向后兼容、可复现）。
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"""
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from __future__ import annotations
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from .account_overlay import _account_overlay
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from .constants import (
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ALPHA_WEIGHTS,
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CONFIRMATION_MIN,
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LLM_CAP_HARD,
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LLM_CAP_SOFT,
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LOW_LIQUIDITY_USD,
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MODEL_VERSION,
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TARGET_VOL_PCT,
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)
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from .engine import score
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from .factors import (
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FACTOR_FNS,
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_f_efficiency,
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_f_momentum,
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_f_rel_strength,
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_f_technical,
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_f_trend,
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_f_trend_quality,
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_f_volume_exec,
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)
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from .gates import (
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_confirmation_ok,
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_core_data_reasons,
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_flags,
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_gates,
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_llm_overlay,
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)
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from .trade_plan import _position_pct, _trade_plan
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__all__ = [
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"ALPHA_WEIGHTS",
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"MODEL_VERSION",
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"TARGET_VOL_PCT",
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"LOW_LIQUIDITY_USD",
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"LLM_CAP_HARD",
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"LLM_CAP_SOFT",
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"CONFIRMATION_MIN",
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"FACTOR_FNS",
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"_f_momentum",
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"_f_rel_strength",
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"_f_efficiency",
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"_f_trend",
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"_f_trend_quality",
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"_f_technical",
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"_f_volume_exec",
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"_gates",
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"_llm_overlay",
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"_confirmation_ok",
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"_flags",
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"_core_data_reasons",
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"_trade_plan",
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"_position_pct",
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"_account_overlay",
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"score",
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