docs(data): 归档数据层验证产物 + 数据层总览README

- scripts/data_platform/_archive/legacy/: 归档20个独立探针/诊断/旧降级脚本(零引用验证) - docs/archive/data/: 归档17个数据相关旧设计/plan/report(保留fusion spec作深读) - docs/data-platform/README.md: 数据层单一权威记录(8节:架构/布局/源/管线/铁律/API/缺口/待办) - 删除 _mootdx_depth_result.txt - Phase2待办: 15m灌库链+旧回填import链(有测试/wrapper依赖,VPS schtask确认后归档)
2026-07-29 10:11:38 +08:00
parent 1cc9126abb
commit c3e53fbef3
39 changed files with 436 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,135 @@
+# 数据层总览（Data Layer）
+
+> A 股量化平台 **方案 A 数据层**单一权威记录。采集源 → 权威存储 → Provider → 策略全链路闭环。
+> 维护：数据 session。策略层接口对接见本文 §6；策略逻辑本身由策略 session 负责。
+> 深读设计依据：[`docs/superpowers/specs/2026-07-21-data-source-fusion-design.md`](../superpowers/specs/2026-07-21-data-source-fusion-design.md)（§14 权威层定稿）。
+> 历史中间设计/plan 已归档至 [`docs/archive/data/`](../archive/data/)。
+
+---
+
+## 1. 架构总览
+
+```
+采集源(VPS定时任务)          权威存储层(VPS本地)            使用层(Provider)          策略层
+─────────────────         ──────────────────         ──────────────────       ─────────
+baostock  ─┐                                         get_closes_panel        选股/轮动
+xtdata    ─┼─► staging ─► 验证 ─► 合并 ─►  dbbardata ─►┐                     (BulletTrade
+akshare   ─┤            (validator)     (merge)       ├─ LocalUnifiedProvider  三策略)
+sina/东财/腾讯─┘                          constituent_unified─►┤              filters
+                                          valuation_baostock ─►┼─► get_fundamentals_df
+                                          三表 parquet ─►────┘   get_limit_status_batch
+                                          bs_adjust_factor        ...
+```
+
+**核心原则**：Provider 只读 VPS 本地数据，零 online；下载经 staging 隔离 → 验证 → 合并主库，绝不直接写主库。
+
+---
+
+## 2. 数据布局（VPS 本地，`C:\sanguo_vnpy_v2\data\`）
+
+| 存储 | 形态 | 内容 | 关键说明 |
+|------|------|------|----------|
+| `dbbardata`（quant_trading.db） | SQLite 表 | **唯一行情表**：日线(raw) + 15min | 含退市股 + ETF + 北交所920；schema `(id,symbol,exchange,datetime,interval,volume,turnover,open_interest,open/high/low/close_price)`；UNIQUE `(symbol,exchange,interval,datetime)`；WAL 模式 |
+| `bs_adjust_factor` | SQLite 表 | 前复权因子 | `get_closes_panel(fq='qfq')` asof merge |
+| `constituent_unified` | SQLite 表 | **20 指数成份股** | 9 宽基 + 000985 中证全指(~全市场) + 000928~000937 中证800十行业；`was_removed` 治幸存者偏差 |
+| `valuation_baostock` | parquet/年 | pe / pb / isST | 2003-2026，按年 |
+| 三表（akshare） | parquet | balance(221列)/income(170列)/cashflow(316列) | 财报季更新 |
+| A股日线/分钟 | parquet | 兜底 | 回测 DB 为主，parquet 兜底 |
+
+**⚠️ 6 位码同名碰撞**：`000852/000905/000016/000985/000928~000937` 在 SZSE 是股票、在中证是指数点位。dbbardata 用 `exchange` 消歧：**`SSE` = 中证指数点位（约定），`SZSE` = 个股**。指数点位由 `sina_index_eod.py` 拉取入 `exchange=SSE`。
+
+---
+
+## 3. 采集源职责
+
+| 源 | 职责 | 限制 |
+|----|------|------|
+| **baostock** | 个股日线（含退市）+ 15min + pe/pb | 单进程单登录，**不并发**（多连接→封 IP 6-24h）；日 ≤ 48000 次 |
+| **xtdata(miniQMT)** | ETF + 基金 + 北交所 920xxx | 沪深京全覆盖；volume 单位需 ×100 对齐 |
+| **akshare** | 三表 + events + top10 股东 | 东财瞬时限流（断路器 + 夜间重试兜底） |
+| **sina→东财→腾讯** | 14 指数点位 | 级联，腾讯兜底 5 个 sina 停更 |
+
+---
+
+## 4. 增量管线（定时任务 schtask，VPS）
+
+| schtask | 时间 | 职责 | LOOKBACK |
+|---------|------|------|----------|
+| `sanguo-bs-eod` | 18:05 | baostock 个股日线 + 15min + pe/pb | 7 天 |
+| `sanguo-idx-eod` | 18:30 | 14 指数点位（sina 级联） | — |
+| `sanguo-ak-eod` | 19:00 | akshare 日线静态 | — |
+| `sanguo-ak-events` | 19:30 | 事件 | — |
+| `sanguo-xt-eod` | 21:00+ ⚠️ | ETF/基金/北交所920 | 30 天 |
+| `sanguo-ak-stock` | 周六 | 个股全量（top10 等） | — |
+| `sanguo-ak-quarter` | 财报季(APR,MAY,SEP,NOV) | 三表 | — |
+| `sanguo-index` | 月度 16 号 19:50 | 成份股月度增量 | — |
+
+⚠️ `xt-eod` 原 18:40 与 `bs-eod` 18:05 写锁重叠（WAL 单写）→ 建议 21:00+ 错峰。
+`sanguo-index` STEP0：`parse_csindex_announce` 回溯公告治偏差（000852/932000）+ `--indices` 刷 11 新指数；STEP1-3 migrate→merge。
+`bs-eod` 已修 CLOSE_WAIT 卡死（per-stock commit + `_with_timeout` + 周期 relogin）。
+
+---
+
+## 5. 工作流与铁律
+
+**下载链路（用户铁律）**：
+```
+下载 → staging 隔离 → validator 验证(成功率95%,扣北交所) → 合并主库 → 推 NAS
+```
+**绝不直接写主库**（下载质量不可控，曾出现覆盖截断整年）。
+
+**约束**：
+- baostock 单进程单登录不并发；日 ≤ 48000 次
+- 直连不走代理：`unset http_proxy https_proxy all_proxy`
+- provider 读 VPS 本地，不调 online
+- 数据层瑕疵报数据 session 根治，不在 provider 适配兜底
+- commit ≠ 部署 VPS：改完 `scp` 到 VPS + `findstr` 验证
+- VPS Windows：`python -X utf8`、反斜杠路径、GBK 控制台用 ASCII 脚本
+- Mac Mini 长任务前 `caffeinate -i -s` 防睡眠
+
+---
+
+## 6. Provider API（`LocalUnifiedProvider`）
+
+读本地零 online，治偏差（成份股并集 + 前视偏差修复）。14 个公开方法：
+
+| 方法 | 用途 | 备注 |
+|------|------|------|
+| `get_price(security, start, end, frequency, fields, count, fq)` | 单只行情 | 聚宽兼容 |
+| **`get_closes_panel(symbols, start, end, interval='d', fq='raw')`** | 批量收盘价宽表 | `fq='qfq'` 批量前复权；UNION ALL 替 OR 链（340×）；chunk=400；5128 只 33s |
+| `get_index_stocks(index, date)` | 指数成份股 | 读 constituent_unified |
+| `get_constituent(...)` | 成份股详情 | 治偏差 |
+| **`get_fundamentals_df(stocks, date, fields=None)`** | 基本面 | `fields=` 短路（只算所需源表）+ ThreadPool；300 只 68s→7.4s（9.3×） |
+| `get_value_metrics(security, date)` | 价值指标（单只） | — |
+| **`get_value_metrics_batch(stocks, date)`** | 价值指标批量 | ThreadPool 包装 |
+| `get_trade_days(start, end)` | 交易日历 | — |
+| `get_security_info(security)` | 证券信息（单只） | — |
+| **`get_security_info_batch(stocks)`** | 证券信息批量 | 2 SQL 替 N×2（ST/次新过滤提速） |
+| **`get_limit_status_batch(codes, date)`** | 涨跌停/停牌批量 | 精确算 `high_limit=round(prev_close×(1+幅度),2)`；板块感知（主板10/创业科创20/北交30/ST5，历史ST from valuation_baostock.isST）；停牌=volume==0 |
+| `get_current_tick(security)` | tick | ⚠️ 无 last_price/high_limit 字段，filter 已改用 `get_limit_status_batch` |
+| `get_split_dividend(security)` | 拆分分红/复权因子 | — |
+| `get_all_securities(...)` | 全证券列表 | — |
+
+**四轮批量接口交付**（commit `f416a17`/`d2cd8fa`/`1cc9126`）：行情 `get_closes_panel` / 财务 `get_fundamentals_df fields=` / filters+价值 `get_security_info_batch`+`get_value_metrics_batch` / 涨跌停停牌 `get_limit_status_batch`。
+
+filters（`sanguo_portfolio/filters.py`）：`filter_paused/limitup/limitdown` 已接入 `get_limit_status_batch`（向后兼容：无参=保留全部）。
+
+---
+
+## 7. 已知缺口与定论
+
+| 项 | 状态 | 定论 |
+|----|------|------|
+| 行业治偏差（成份股历史调整） | 部分覆盖 | content HTML 解析已做（was_removed 8→99，主要覆盖 2009 + 零星 2016-2022）；2010-2025 定期 csindex 无存档，**免费源穷尽**，用户接受残留偏差（不上 wind/choice） |
+| 北交所 920xxx | ✅ 补全 | xtdata 独占（baostock/akshare 不覆盖），39 只，volume×100 对齐 |
+| 实盘标的范围 | ✅ 定论 | 只做主板 + 创业板（`filter_kcbj_stock` 排除科创北交，用户未开户 50 万门槛）；数据层仍全量补成份股治偏差，两层解耦 |
+| 行业指数点位 | ✅ 修复 | 14 指数入 `exchange=SSE`，策略 03 不再永远判熊 |
+| akshare 三表 | ✅ 鲁棒 | 原子写 + `--repair` + `is_parquet_healthy` |
+
+---
+
+## 8. 待办（Phase 2，低优先）
+
+- 归档 15min 一次性灌库链（`backfill_15min_baostock` 等被 `tests/data/test_backfill_15min_hardening.py` import，需同步处理测试）
+- 归档旧回填 import 链 + Mac `.sh` 链（`build_daily_from_xtdata`/`import_vnpy_*`/`raw_redownload` 等被 wrapper 引用，需 VPS `schtasks /query` 确认非活跃后归档）
+- 行业治偏差 2010-2025（若有 wind/choice 授权再补）
@@ -0,0 +1,23 @@
+# 数据层归档脚本（_archive/）
+
+本目录存放**已完成使命的验证/诊断/一次性脚本**，不再参与日常增量管线。
+保留于 git 历史便于回溯；如需重跑，移动回 `scripts/data_platform/` 顶层即可。
+
+## legacy/ — 探针 / 诊断 / 旧降级 / 一次性验证（2026-07-29 归档）
+
+| 脚本 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `probe_*.py`（12） | 探针 | 数据源/库/接口一次性 smoke 验证（akshare 状态/成份股/dbbardata 唯一性/退市/ETF/基本面/涨跌停/unified schema 等） |
+| `dbbardata_probe.py` | 探针 | dbbardata 表结构与行数抽查 |
+| `run_with_diag.py` / `diag_daily_update.ps1` | 诊断 | 带诊断输出的运行包装 |
+| `test_mootdx_depth.py` / `test_baostock_daily_constituent_sample.py` | 一次性验证 | mootdx 深度 / baostock 日线成份股采样（非 tests/ 正式套件） |
+| `resume_5yr_watcher.py` | 一次性 | 5 年全市场下载断点续传 watcher（已完成） |
+| `fallback.py` / `realtime.py` | 旧降级 | 旧多源降级管理器（日线 akshare→腾讯 / 实时 新浪→东财→腾讯），方案 A 后由 bs_eod/xt_eod 接管 |
+
+归档前已验证：**零 import、无活跃 wrapper 引用**。
+
+## backfill_15m/ — 15min 一次性灌库链（Phase 2 待归档）
+
+⚠️ 未归档。`backfill_15min_baostock` 被 `tests/data/test_backfill_15min_hardening.py` 正式 import，
+`refresh_15min_daily` / `download_minute` / `download_15m_xtdata` / `raw_redownload` / `audit_data_layout`
+存在交叉引用或 ops wrapper 依赖，需 Phase 2 评估后统一处理。
@@ -0,0 +1,62 @@
+"""Smoke + timing: get_fundamentals_df fields= short-circuit + ThreadPool.
+
+ASCII-only (VPS GBK console safe). Run on VPS:
+  C:\\Python310\\python.exe -X utf8 probe_fundamentals_panel.py
+"""
+import os
+import sys
+import time
+
+os.environ.pop("http_proxy", None)
+os.environ.pop("https_proxy", None)
+os.environ.pop("all_proxy", None)
+
+sys.path.insert(0, r"C:\sanguo_vnpy_v2")
+
+from sanguo_portfolio.providers.local_unified_provider import LocalUnifiedProvider
+
+DB = r"C:\sanguo_vnpy_v2\data\quant_trading.db"
+DATA = r"C:\sanguo_vnpy_v2\data"
+
+p = LocalUnifiedProvider({"db_path": DB, "data_dir": DATA})
+
+# candidate pool: pull a few hundred codes from constituent_unified (000985 = full mkt)
+try:
+    codes = p.get_index_stocks("000985", "2024-06-03")
+except Exception as exc:
+    print("get_index_stocks failed:", exc)
+    codes = []
+codes = codes[:300] if codes else []
+jq = [c if "." in c else c + ".XSHE" for c in codes]
+print("pool size:", len(jq))
+if not jq:
+    sys.exit(0)
+
+date = "2024-06-03"
+
+# warm caches once (first hit pays file open) to measure steady-ish state? No -
+# measure COLD first-rebalance (the real pain): fields=None full read.
+t0 = time.time()
+df_none = p.get_fundamentals_df(jq, date=date)
+t_none = time.time() - t0
+
+# fresh provider to drop per-instance caches, measure fields= short-circuit cold
+p2 = LocalUnifiedProvider({"db_path": DB, "data_dir": DATA})
+t0 = time.time()
+df_fld = p2.get_fundamentals_df(jq, date=date, fields=["market_cap", "eps"])
+t_fld = time.time() - t0
+
+print("fields=None   : %6.2fs  rows=%d cols=%d" % (t_none, len(df_none), len(df_none.columns)))
+print("fields=[mkt,ep]: %6.2fs  rows=%d cols=%d" % (t_fld, len(df_fld), len(df_fld.columns)))
+if t_fld > 0:
+    print("speedup       : %.1fx" % (t_none / t_fld))
+
+# correctness: market_cap + eps match between the two
+import pandas as pd
+common = [c for c in df_fld.columns if c in df_none.columns]
+for col in ("market_cap", "eps"):
+    a = df_none[col].reindex(df_fld.index)
+    b = df_fld[col]
+    mask = a.notna() & b.notna()
+    diff = (a[mask] - b[mask]).abs().max() if mask.any() else 0.0
+    print("match %-12s: max_diff=%.6g" % (col, diff))
@@ -0,0 +1,54 @@
+"""Smoke: get_limit_status_batch on real dbbardata (window query + detection).
+
+ASCII-only (VPS GBK console safe). Run on VPS:
+  C:\\Python310\\python.exe -X utf8 probe_limit_status.py
+"""
+import collections
+import os
+import sys
+
+for k in ("http_proxy", "https_proxy", "all_proxy"):
+    os.environ.pop(k, None)
+
+sys.path.insert(0, r"C:\sanguo_vnpy_v2")
+from sanguo_portfolio.providers.local_unified_provider import LocalUnifiedProvider
+
+DB = r"C:\sanguo_vnpy_v2\data\quant_trading.db"
+DATA = r"C:\sanguo_vnpy_v2\data"
+p = LocalUnifiedProvider({"db_path": DB, "data_dir": DATA})
+
+DATE = "2024-06-03"
+try:
+    codes = p.get_index_stocks("000985", DATE)
+except Exception as exc:
+    print("get_index_stocks failed:", exc)
+    codes = []
+jq = [c if "." in c else c + ".XSHE" for c in codes[:800]]
+print("pool:", len(jq), "date:", DATE)
+
+out = p.get_limit_status_batch(jq, DATE)
+cnt = collections.Counter()
+examples = {"up": [], "down": [], "paused": []}
+for k, v in (out or {}).items():
+    if v is None:
+        cnt["none"] += 1
+        continue
+    if v["is_limit_up"]:
+        cnt["up"] += 1
+        if len(examples["up"]) < 5:
+            examples["up"].append(k)
+    elif v["is_limit_down"]:
+        cnt["down"] += 1
+        if len(examples["down"]) < 5:
+            examples["down"].append(k)
+    if v["is_paused"]:
+        cnt["paused"] += 1
+        if len(examples["paused"]) < 5:
+            examples["paused"].append(k)
+    if not (v["is_limit_up"] or v["is_limit_down"] or v["is_paused"]):
+        cnt["normal"] += 1
+
+print("counts:", dict(cnt))
+print("limit_up examples:", examples["up"])
+print("limit_down examples:", examples["down"])
+print("paused examples:", examples["paused"])
@@ -0,0 +1,134 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""UnifiedProvider + all_weather 数据链路诊断探针(VPS 跑, 快速版)。
+
+每步带时间戳 + flush, 超时也能看卡哪。慢步骤降样本。
+定位: equity 重复日 / B_mean=0 / 数据缺失。
+"""
+import sys
+import os
+import sqlite3
+import time
+from collections import Counter
+
+try:
+    sys.stdout.reconfigure(line_buffering=True)
+except Exception:
+    pass
+
+t0 = time.time()
+
+
+def step(name):
+    print(f"\n=== {name}  [+{time.time()-t0:.1f}s]", flush=True)
+
+
+def line(k, v):
+    print(f"[{k}] {v}", flush=True)
+
+
+VPS_ROOT = r"C:\sanguo_vnpy_v2"
+DB = os.path.join(VPS_ROOT, "data", "quant_trading.db")
+
+os.environ.setdefault("DEFAULT_DATA_PROVIDER", "jqdata")
+from unittest.mock import MagicMock
+if "jqdatasdk" not in sys.modules:
+    _m = MagicMock()
+    _m.utils.assert_auth = lambda f: f
+    sys.modules["jqdatasdk"] = _m
+
+sys.path.insert(0, VPS_ROOT)
+
+step("STEP0 环境")
+line("python", sys.version.split()[0])
+line("PKG", os.path.isdir(os.path.join(VPS_ROOT, "sanguo_portfolio")))
+line("DB", os.path.exists(DB))
+conn = sqlite3.connect(DB)
+tabs = [r[0] for r in conn.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table'")]
+line("tables", tabs)
+
+step("STEP0.5 混合 datetime 检测(单只抽样, 不全表 COUNT)")
+# 单只 600519 抽样看格式(走索引, 快)
+sample = conn.execute(
+    "SELECT datetime FROM dbbardata WHERE symbol='600519' AND exchange='SSE' "
+    "AND interval='d' ORDER BY datetime DESC LIMIT 5"
+).fetchall()
+line("600519 最近5条 datetime", [r[0] for r in sample])
+# DISTINCT 对比(单只, 索引内)
+d_raw = conn.execute(
+    "SELECT COUNT(DISTINCT datetime) FROM dbbardata "
+    "WHERE symbol='600519' AND exchange='SSE' AND interval='d'"
+).fetchone()[0]
+d_sub = conn.execute(
+    "SELECT COUNT(DISTINCT substr(datetime,1,10)) FROM dbbardata "
+    "WHERE symbol='600519' AND exchange='SSE' AND interval='d'"
+).fetchone()[0]
+line("DISTINCT datetime(原始)", d_raw)
+line("DISTINCT substr(datetime,1,10)(按日)", d_sub)
+line("重复日数(原始-按日)", d_raw - d_sub)
+
+step("STEP1 get_trade_days 重复日期(equity_curve 重复 bug 根因)")
+from sanguo_portfolio.providers import LocalUnifiedProvider
+p = LocalUnifiedProvider({})
+days = p.get_trade_days(start_date="2024-01-02", end_date="2024-03-31")
+strs = [str(d)[:10] for d in days]
+line("trade_days total", len(days))
+line("unique dates", len(set(strs)))
+dup = [d for d, c in Counter(strs).items() if c > 1]
+line("DUP dates count", len(dup))
+line("DUP sample", dup[:5])
+
+step("STEP2 成分股(constituent_unified 覆盖)")
+for idx in ["000300", "399101", "399001", "000852"]:
+    try:
+        s = p.get_index_stocks(idx)
+        line(f"index_stocks {idx}", len(s))
+    except Exception as e:
+        line(f"index_stocks {idx} ERR", repr(e))
+
+step("STEP3 fundamentals 600519(单股, 关键字段)")
+fdf = p.get_fundamentals_df(["600519.XSHG"], date="2024-03-29")
+cols_chk = [
+    "code", "market_cap", "circulating_market_cap", "pe_ratio", "pb_ratio",
+    "ps_ratio", "pcf_ratio", "eps", "roe", "roa", "gross_profit_margin",
+    "net_profit_margin", "inc_revenue_year_on_year", "roic",
+]
+for c in cols_chk:
+    if c in fdf.columns:
+        line(f"  {c}", fdf[c].iloc[0])
+    else:
+        line(f"  {c}", "MISSING_COL")
+
+step("STEP4 _trend_mean 小样本复算(hs300 前40, B_mean=0 根因)")
+import numpy as np
+hs300 = p.get_index_stocks("000300")
+line("hs300 size", len(hs300))
+# 只取前 40 只做 fundamentals(提速), top20 by circ_mktcap
+sample40 = hs300[:40]
+fdf2 = p.get_fundamentals_df(sample40, date="2024-03-29")
+line("fdf2 shape", fdf2.shape)
+if "circulating_market_cap" in fdf2.columns:
+    line("circ_mktcap nonNaN", int(fdf2["circulating_market_cap"].notna().sum()))
+fdf2s = fdf2.sort_values("circulating_market_cap", ascending=False, na_position="last")
+blst = list(fdf2s.index)[:20]
+line("blst(20)", blst)
+df = p.get_price(blst, end_date="2024-03-29", frequency="1d", fields=["close"], count=10, panel=False)
+line("trend get_price isNone", df is None)
+if df is not None:
+    line("trend get_price shape", df.shape)
+    line("trend cols", list(df.columns))
+    line("time dtype", df["time"].dtype if "time" in df.columns else "NO_TIME")
+    print(df.head(3).to_string(), flush=True)
+    try:
+        pivot = df.pivot(index="time", columns="code", values="close")
+        line("pivot shape", pivot.shape)
+        if len(pivot) >= 2:
+            change = (pivot.iloc[-1] / pivot.iloc[0] - 1) * 100
+            arr = np.nan_to_num(change.to_numpy())
+            line("B_mean manual", float(np.mean(arr)))
+            line("change nonZero count", int((arr != 0).sum()))
+        else:
+            line("pivot rows<2", len(pivot))
+    except Exception as e:
+        line("pivot ERR", repr(e))
+
+step("DONE")
@@ -0,0 +1,28 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""monkey-patch engine 关键方法加诊断, 跑回测看 ETF cancel 根因(不改源码)。"""
+import sys, os, logging
+os.environ.setdefault("DEFAULT_DATA_PROVIDER", "jqdata")
+from unittest.mock import MagicMock
+m = MagicMock(); m.utils.assert_auth = lambda f: f
+sys.modules.setdefault("jqdatasdk", m)
+logging.basicConfig(level=logging.WARNING, format="%(message)s")
+
+from bullet_trade.core import engine as eng
+
+_orig_calc = eng.BacktestEngine._calculate_order_amount
+def calc(self, order, cp):
+    r = _orig_calc(self, order, cp)
+    print(f"[ENG_DIAG] {order.security} cp={cp} amount={r} tgt_val={getattr(order,'_target_value',None)} is_tgt={getattr(order,'_is_target_value',None)} order_amt={getattr(order,'amount',None)}", flush=True)
+    return r
+eng.BacktestEngine._calculate_order_amount = calc
+
+_orig_bp = eng.BacktestEngine._resolve_base_exec_price
+def bp(self, security, current_dt, fq_mode):
+    r = _orig_bp(self, security, current_dt, fq_mode)
+    print(f"[ENG_DIAG_BP] {security} dt={current_dt} fq={fq_mode} -> {r}", flush=True)
+    return r
+eng.BacktestEngine._resolve_base_exec_price = bp
+
+sys.argv = ['runner', '--provider', 'unified', '--max-pool', '30', '--start', '2024-01-02', '--end', '2024-01-31', '--cash', '1000000']
+from sanguo_portfolio.runner_backtest import main
+main()