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Author	SHA1	Message	Date
claude_dev	4ad505434b	feat(backtest): 个股回测接入费用(cfg通道)+slippage+benchmark放宽至4基准 [vps]	2026-08-12 23:56:14 +08:00
claude_dev	b66a6c5958	fix(ashare_engine): load_data 直查 dbbardata 绕 vnpy peewee(治 CTA 死算) ... 根因:vnpy 父类 load_data 走 get_database().load_bar_data()(peewee ORM), get_database init 时 create_indexes 对 26G dbbardata 库 → spawn 建 26G 索引 CPU 死算 1:27+ / web 并发 database is locked(2026-08-02 根因, vnpy_db 指向 v2 大库 2cb2ab0 后触发)。load_data 读 0 bars → 回测空/卡。 修复:load_data 统一直查 dbbardata(原仅 5m/15m 走 _load_intraday_data, 扩展到日线 d),绕 vnpy peewee get_database。sqlite3 busy_timeout=30s 防并发锁。d → BarData(interval=Interval.DAILY)。 验证:日线 600519 2024H1 load_data 0.1s bars=116(was database locked 5.2s/0 bars) interval=DAILY;run_backtesting 5.6s(was 死算 1:27+); 000001 compute_metrics 完成 daily_df=(116,25) benchmark=116(5图metrics恢复)。	2026-08-02 21:48:33 +08:00
claude_dev	c263aa14ab	chore(cta_engine): 加 load_data bar数+run_backtesting logging(确诊卡点) ... cta_6f7e8036 日线卡 run_backtesting(CPU85%,read_index_daily 前即卡),日线111bar该秒级→疑似 load_data 读多了(vnpy_db 2cb2ab0修复后读真实dbbardata,区间过滤/interval疑失效)。加 load_data history bars 数 + run_backtesting 完成 logging,重跑看 bar 数确诊。	2026-08-02 21:21:42 +08:00
claude_dev	3d934f5fa6	chore(cta_engine): 加阶段 logging(治 spawn 子进程黑盒,定位卡死) ... CTA 回测走 ProcessPool spawn 子进程,cta_engine 没配 basicConfig → 回测日志不进 docker logs(卡死看不到卡哪行,反复诊断障碍)。加模块级 basicConfig + read_index_daily/compute_metrics 阶段 logging + daily_df shape。下次卡死 docker logs 可见卡段(同 portfolio_worker)。诊断 cta_8aab3823 日线卡(rolling 已修非根因)。	2026-08-02 21:14:40 +08:00
claude_dev	2ff8ecaf52	perf(metrics): rolling alpha/beta 向量化(O(n²)→O(n),治分钟级卡死) ... compute_metrics rolling alpha/beta 原 for 循环每点 iloc[:i+1].cov/var = O(n²)。日线 111 天没事,分钟级 daily_df(万行)卡死(cta_c287f4b5 卡 5min CPU88%)。改 pandas expanding 向量化(cov/var/mean O(n)),数值与原循环一致(beta/alpha diff<1e-15,NaN 位置匹配)。pytest 6 绿。触发:b2c41c7 降级让 compute_metrics 首次在 benchmark 有数据时真跑(此前 benchmark 空被 skip),暴露 rolling O(n²) 性能 bug。	2026-08-02 20:54:50 +08:00
claude_dev	b2c41c73b8	fix(backtest): CTA metrics benchmark 缺失降级(不阻塞整组指标图) ... benchmark 数据缺失时原实现 if 跳过整段 compute_metrics → {task_id}_metrics.json 不写 → 策略净值/回撤/波动图也空(不只基准图)。改为:benchmark 空时传空 Series + log WARN,compute_metrics 内部 reindex→fillna(0) 容空(基准类指标 NaN→None,策略指标正常),metrics.json 照写。效果:策略图照常出,只基准/Alpha/Beta 图空(前端 benchmark-curve/risk-series 已容错)。加测试 test_run_cta_backtest_benchmark_missing_degrades(mock read_index_daily 返空 → 验 compute_metrics 仍 called + metrics.json 仍写 + 策略指标有值)。6 测试全绿(Mac pytest)。	2026-08-02 20:37:50 +08:00
claude_dev	43b6a58ba7	feat(backtest): 支持5m/15m周期回测(ashare适配绕vnpy Interval enum) ... ashare_engine override load_data: 5m/15m 直查 dbbardata 转 BarData(MINUTE), 绕过 vnpy Interval enum 限制(原生只认 d/1h/1m)。cta_engine +interval 参数, 5m/15m 映射 MINUTE 过父类校验。api(schema/routes)+orchestrator 透传 interval。 顺带修 cta_engine DB路径污染(yaml NAS路径在Win VPS误解析→改读vt_setting.json)。 测试: 15m 600519一年 3888bars total_return-0.22 sharpe-2.04; 5m 11664bars; 日线未回归(237bars)。	2026-07-18 18:45:24 +08:00
claude_dev	f465756499	fix(optimize): 不再为每个 combo 存独立记录,避免污染历史任务列表 ... cta_optimizer 每跑一个 combo 就 save_result 存一条 type=optimize 记录 (statistics 是单 combo stats,无 combos key)。每次优化额外产生 N 条子记录, 历史任务列表全是这些,点开后 optimization-results endpoint 查 combos 找不到 → 空页面。实证 142 条 optimize 里 137 条是这种空子记录(12/12 匹配主任务 combo)。 combo 结果只在内存聚合,由 aggregate 主任务统一存 {combos:[...]}。	2026-07-17 16:01:01 +08:00
claude_dev	6ed71ed8cf	fix(optimize): 参数优化端到端修复(空statistics/500/不跳页) ... 根因: vnpy run_optimization 孙进程 spawn re-import setting.py 重置 DB → load 0根 → 空 statistics;连带 task_id 不一致 + statistics 含 date/numpy 序列化失败 + 前端单页轮询 180s 超时。 修复(不动 vnpy 源码): - cta_optimizer: vt_setting.json 适配(vnpy 原生机制 setting.py:43 load_json,孙进程拿到正确 DB) + task_id 贯通 + 主聚合持久化(combos) + 过滤空 statistics 记录 - result_store: _json_default(date→isoformat + numpy→原生),save_result 两处 json.dumps 加 default - routes: optimization-results 改读 DB 主聚合, fallback 内存(重启不丢) - runner: _opt_worker 加 task_id 参数 + submit_optimize 传递(对齐 _cta_worker) - 前端: Optimize 提交后跳 progress;Progress 用 opt_ 前缀判断跳 optimize-result;新建 OptimizeResult 参数表格页;router 加路由 验证: 端到端 optimization-results http=200 + 4组合非空 statistics + 浏览器提交→跳 optimize-result 页表格渲染。	2026-07-17 10:58:49 +08:00
claude_dev	7fe3fb0844	fix(backtest): 结果页垃圾值/无图表端到端修复(empyrical×numpy2.0根因) ... 根因: empyrical 0.5.5 引用 numpy2.0 已移除的 np.NINF → compute_metrics 静默崩 → _metrics.json 不生成 → 结果页回退 vnpy 原始字段(单位混乱: total_return当百分数、max_drawdown当元 → 前端×100显 3305%/-50M%)。 - metrics.py: 导入 empyrical 前补回 np 别名(NINF/Inf/PINF/NaN/NAN/infty) - routes.py: benchmark-curve/risk-series 缺 metrics 文件时返空200(不再404拖垮整页); get_result 从 statistics 抽 relative_metrics - cta_engine.py: bench_df 日期 strip tz 防 pct_change 崩; metrics 块加 traceback 日志 - Result.vue: onMounted 用 Promise.allSettled 隔离7端点, 单接口失败不拖垮整页 - result_store.py: _safe_read_json 容错迁移后残留 NAS 绝对路径, stale path 不崩 list_results - datareader.py: read_index_daily 改从 vnpy DB 读 + 前缀解析交易所(sh→SSE, 避免 000300 被 guess_exchange 误判 SZSE)	2026-07-17 08:24:01 +08:00
claude_dev	b322f4e07b	fix(backtest): degenerate改status=done+flag—前端status map兼容 ... degenerate 原为独立 status 值，但前端 statusLabelMap 只认 done/failed/running/pending， 21个零成交结果在 Dashboard 计数/History 筛选/chip 标签消失或空白。改 status='done'+ statistics.degenerate=True+reason，结果页诚实显示 0+空成交，列表/计数正常。	2026-07-13 11:56:23 +08:00
claude_dev	8d55e414fa	fix(backtest): A股适配层—定寸/做空拦截/真实费用/口径统一(Phase1+2) ... 审计发现包装层系统性失真(2 CRITICAL+7 HIGH)，vnpy底座可信但A股场景未适配： - C1 定寸: engine.size=N(满仓手数)，策略volume=1手=N股，开平对称(pos归零) - C2 做空拦截: SHORT+OPEN拒单，long-only，SHORT+CLOSE平多允许 - H3 A股费用: AShareDailyResult重算(佣金保底5元/印花税卖方/过户费沪市) - H4 收益口径: simple return从balance算(不再用vnpy log return喂empyrical) - H5+口径: benchmark ffill对齐不缩样本; sizing_shares_per_lot暴露 - H7 退化检测: 零成交/空数据标degenerate不静默done - H8 task_id: optimize/factor用uuid4(原id()内存地址) - 静默except改warning 验证: 容器内真实vnpy DoubleMa 600000 2022-2024, total_return 1e-6→42.3%, end_balance 100万→142万, SHORT+OPEN成交0笔, N=7800股/手. 22 backtest测试全绿(含集成测试), API健康200.	2026-07-12 23:39:45 +08:00
claude_dev	10508db11d	fix(backtest): 结果页4个显示bug—成交枚举/时间/浮点精度/日志空 ... 1. 交易详情方向/开平显原始枚举: Direction.LONG/Offset.OPEN → 买/卖、开仓/平仓/平今/平昨 (TradesTable 加 fmtDir/fmtOff, 方向带涨跌色) 2. 交易详情时间 2024-06-25T00:00:00+08:00 → 2024-06-25 (日内带时分则保留) 3. 每日收益浮点精度 0.6533000000054017 → 0.65 (toFixed2, 涨跌色), 日期去 00:00:00 4. 日志tab硬编码"暂无日志数据": 前端接 getLog(/task/:id/log) + 后端 cta_engine 加 stdout tee 把引擎 load/run/stats 输出落盘到 {task_id}.log (worker 进程内隔离) → 新回测日志 tab 显示真实引擎输出(2117字) 验证: 交易 买/开仓/2024-06-25, 收益 0.15, 日志 2117字真实内容	2026-07-11 23:31:50 +08:00
claude_dev	59da65b839	fix(backtest): 结果页指标全显"—" + 任务重启后404 ... 两个根因: 1. relative_metrics 缺字段(routes.py): get_result 的 relative_fields 列表 漏了 total_return/annual_return/sharpe_ratio/max_drawdown 4 个字段, 导致 这 4 个指标永远进不了响应 → 前端 MetricCards 显"—"。补全为 11 字段。 2. 任务 task_id 不持久(runner/cta_engine): submit_cta 用 cta_{symbol}_{id(params)} (内存地址) 作 runner id, 而 run_cta_backtest 内部另生成 cta_{uuid} 存 DB, 两者持久层不相交 → 重启后 pool 内存映射丢失, get_result(runner_id) 的 load_result_by_task_id 查不到 → /result 404 → 前端指标全 0 + 图表无数据。 改为 submit 前置生成稳定 uuid, 透传给 run_cta_backtest 复用, 使 runner-id == DB task_id (单一 id, 重启可查)。 附: Dashboard 最近任务"策略/因子"列 min-width 150→190(长策略名不再截断) 测试: test_runner task_id 断言同步新格式	2026-07-11 22:10:48 +08:00
claude_dev	f1fc18bc86	feat(backtest): 补全第5图VolatilityChart—metrics加rolling波动率时序+risk-series端点+前端接入(凑齐聚宽5图全套)	2026-07-11 15:03:30 +08:00
claude_dev	3c6f25d1b0	fix(backtest): NaN/Inf浮点→None消毒(vnpy统计+empyrical指标+时序)修JSON序列化500	2026-07-11 14:33:41 +08:00
claude_dev	f7c2e2eea3	fix(backtest): benchmark全链路透传(API→runner→engine) + metrics分支用_dcfg修cfg=None导致relative_metrics空	2026-07-11 14:27:19 +08:00
claude_dev	b9197a8889	feat(backtest): 回测流程集成基准对比—产出相对指标+时序json	2026-07-11 13:44:27 +08:00
claude_dev	b50a0f97be	feat(backtest): metrics模块—empyrical算10指标+5时序(聚宽同源口径)	2026-07-11 13:27:44 +08:00
claude_dev	54fc1b656f	feat(s3): 历史任务 + 参数优化端到端跑通 ... - result_store.load_result_by_task_id + orchestrator.get_result DB 兜底（历史回看） - GET /task 列表、GET /task/{id}/optimization-results - Task.raw_result 存优化结果 list（内存） - cta_optimizer 修同款 bug（interval d / capital 1M / vnpy DB SETTINGS） - get_status 返回 error_msg（str 守卫） - 前端 优化页（网格输入+轮询+结果表）、历史页（任务列表+回看）、侧栏子菜单 - 修 5 个旧 test_routes 回归；73 tests passed - 冒烟：历史 3 任务 + 优化 9 组合	2026-07-07 06:35:54 +08:00
claude_dev	28aea67232	feat(s1): 回测核心端到端跑通（vnpy client 对齐） ... - 修 submit_cta/optimize 策略字符串→类解析（get_strategy_class） - cta_engine: worker 进程设 vnpy DB→quant_trading.db（修 0 根数据） - equity_curve 取自 calculate_result 的 daily_df（修 get_all_daily_results 对象问题） - kline 补 cfg（find_config_path 共享） - 端到端冒烟通过：DoubleMaStrategy 600000 → equity111/pnl111/trades1/kline117	2026-07-07 06:21:17 +08:00
claude_dev	510f77e6ea	fix(backtest): result_id 用 DB 行 id + equity/trades 落 JSON（S1.1+S1.2） ... - BacktestResult 加 id；save_result 设 result.id=lastrowid（修 get_result bug） - runner._on_done 用 result.id（getattr 兜底 FactorReport） - cta_engine 构建 equity_curve/trades DataFrame；save 传 file_dir - result_store parquet→JSON（去 pyarrow 依赖，本机/容器都稳） - 16 tests passed	2026-07-07 06:06:10 +08:00
claude_dev	cb220619ef	feat(backtest): 接真实 CTA 策略跑通端到端回测（DoubleMaStrategy on 600000） ... 修复 cta_engine 在真数据上的多个 bug（Phase 2 未在真数据验证）： - interval "1d" -> "d"（vnpy Interval.DAILY.value） - capital 0 -> 1_000_000（0 致首笔交易即爆仓，统计全 0） - statistics 改用 calculate_statistics(df)（旧代码误用 calculate_result 拿 DataFrame） - statistics JSON-safe（vnpy 可能含 Timestamp） - test_cta_engine mock 匹配新流程（calculate_statistics 返回统计字典） 验证：diag_cta.py 真实回测 DoubleMaStrategy on 600000 (2024H1, 111 天) → 真实统计 total_return -0.017% / sharpe -1.03 / max_drawdown -2.17 / 1 trade 容器 79 tests passed。	2026-07-06 23:33:24 +08:00
claude_dev	0b86ac294d	feat(backtest): cta_optimizer run_optimization wrapper	2026-07-06 11:11:32 +08:00
claude_dev	a4ce3aed85	feat(backtest): cta_engine BacktestingEngine wrapper	2026-07-06 10:57:29 +08:00
claude_dev	e95ab91526	feat(backtest): result_store SQLite+parquet 结果存储	2026-07-06 10:43:41 +08:00