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doc/开发规范.md Normal file
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@ -0,0 +1,3 @@
- 每个函数都要有中文注释, 包括功能说明、参数说明、返回值说明等,如果有注意事项,也要在注释中特别说明。
- 每次需求修改都要同时更新文档、代码、测试代码。
- 每条测试用例都要有一个唯一编号。例如 1-1、2-20 等。

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doc/数据源选型.md Normal file
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@ -0,0 +1,93 @@
## 一 mootdx行情层的绝对主力
mootdx 走 TCP 二进制协议连的是通达信行情服务器群37 台,端口 7709。不需要注册、不需要 API Key、不封 IP。
数据源
- **K 线**:日/周/月/1分/5分/15分/30分/60分最多 800 根/次
- **五档盘口**:实时 46 个字段,含 5 档买卖价量
- **逐笔成交**含买卖方向标记0=买、1=卖、2=中性)
- **季报快照**37 个字段——EPS、每股净资产、ROE、净利润、营收、流通股本、总股本…
- **F10 公司资料**9 大类文本——最新提示、公司概况、财务分析、股东研究、股本结构…
### K 线的 category 参数(文档不全,实测补齐)
|category 值|周期|
|---|---|
|4|日线|
|5|周线|
|6|月线|
|7|1 分钟|
|8|5 分钟|
|9|15 分钟|
|10|30 分钟|
|11|60 分钟|
很多教程写 category=9 是日线,这是错的。**4 才是日线**。
### 踩过的坑
坑 1datetime 双重存在
mootdx 返回的 DataFrame 里,`datetime` 同时出现在 index 和 column 里。直接 `reset_index()` 会报列名重复。正确做法:先 `drop(columns=["datetime"])`,再 `reset_index()`
坑 2海外 IP 连不上
TCP 直连通达信服务器,需要国内 IP 才稳定。海外 VPS 会超时。
坑 3block() 和 minute() 返回空
这两个接口文档里有,但实测返回空数据。别浪费时间。
坑 4首次连接测速
第一次运行会自动测速所有 37 台服务器,生成 `~/.mootdx/config.json`。之后复用最快的那台。
## 二 腾讯财经:估值数据的最佳来源
腾讯财经的行情接口返回大约 88 个字段,用 `~` 分隔GBK 编码。不需要注册,不封 IP。
### 全网最大的错误:字段 43 不是 PB
我搜了十几篇腾讯财经 API 的教程,几乎所有人都写"索引 43 = PB市净率"。
这是错的。实测校准结果:
|索引|真实含义|备注|
|---|---|---|
|39|PETTM||
|43|振幅%(不是 PB|全网教程写错|
|44|总市值(亿)||
|45|流通市值(亿)||
|46|PB市净率|真正的 PB 在这|
|47|涨停价||
|48|跌停价||
|52|PE静态||
检查你的代码
如果你用了别人的代码解析腾讯行情,查一下 PB 数据对不对。很多人用了错误的索引 43算出来的估值全是歪的。
### 腾讯 vs mootdx互补关系
mootdx 擅长
- K 线(多周期)
- 五档盘口 46 字段
- 逐笔成交(含方向)
- 季报快照 37 字段
- F10 公司资料 9 大类
- PE / PB / 换手率
- 总市值 / 流通市值
- 涨跌停价
腾讯财经擅长
- PETTM/ PE静态
- PB市净率
- 总市值 / 流通市值
- 换手率
- 涨跌停价
- 季报快照
- F10 公司资料
- 逐笔成交方向
两个源合在一起,你就有了一个不需要 Key、不封 IP 的完整行情 + 估值数据管道。

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doc/概要设计.md Normal file
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@ -0,0 +1,279 @@
# Tortoise 投研回测系统 概要设计
## 1. 项目背景与目标
Tortoise 定位为**个人/小团队**使用的轻量级 A 股投研回测平台。基于
`doc/数据源选型.md` 中确定的免费、无 Key 的数据组合mootdx + 腾讯财经),
对照 `doc/需求.md` 的功能清单,向上构建:自选股管理、行情查看、内置策略
回测、AI 短期上涨概率推算的一体化工作台。
核心目标(与 `doc/需求.md` 对齐):
- **自选股**:增删改查、多分组、当前行情(当日/周/月涨跌、PE/PB、历史 K 线。
- **策略**:内置主要策略,按"选股策略 + 执行参数"运行;结果图表化、可叠加多策略、
自动持久化(同参数复用,参数变更则覆盖)。
- **AI 接入**:可配置多模型与提示词,输出短期上涨概率。
- **暂不开发**:用户权限(仅保留扩展位)。
非功能目标:
- 单机即可部署,前后端同进程,开箱即用。
- 数据可复现:策略结果与"数据快照版本"绑定。
- 预留分布式扩展点(任务队列、独立计算节点)。
## 2. 设计原则
- **B/S 架构**:浏览器即客户端,服务端集中调度数据与计算。
- **JS 一体式框架**:前后端共享同一个 Node.js 进程与同一套 TS 类型定义。
- **数据源解耦**:以 `DataAdapter` 抽象隔离 mootdx / 腾讯财经接口,未来可加 akshare、tushare 等。
- **存储极简**:行情/因子/元数据/任务/策略结果全部收敛到 **单一 DuckDB 文件**
不再引入 SQLite 与独立 Parquet 目录(详见第 5.2 节)。
- **任务化**所有耗时操作拉数据、回测、AI 调用走任务队列UI 实时订阅进度。
- **可复现**:策略代码版本 + 参数 + 数据快照版本号 三者绑定。
- **遵循 `doc/开发规范.md`**:函数中文注释(功能/参数/返回/注意事项);需求变更
同步更新文档+代码+测试;测试用例使用唯一编号(章-序)。
## 3. 技术选型
| 层 | 选型 | 说明 |
|---|---|---|
| 一体式框架 | **Nuxt 3 (Nitro + Vue 3)** | 同进程托管 SSR 前端 + `server/api` REST + WebSocketTS 原生 |
| UI 库 | Element Plus + ECharts 5 | 表格、表单、K 线、净值/概率曲线 |
| 状态管理 | Pinia | 与 Nuxt 3 集成最佳 |
| 后端运行时 | Node.js ≥ 20Nitro | |
| **存储** | **DuckDB单文件** | 同一个 `tortoise.duckdb` 同时承载行情、因子、元数据、任务、策略与 AI 结果;通过 schema 分区(`md.* / meta.* / run.*` |
| 缓存 | 进程内 LRU | 热点行情/快照短期缓存,避免穿透 DuckDB |
| 任务队列 | 内置内存队列(默认) / BullMQ + Redis可选 | 检测到 `REDIS_URL` 自动切换 |
| 数据源桥接 | 本地 Python sidecarFastAPI + mootdx + Node 端 HTTP腾讯财经 | mootdx 仅 Python 实现 |
| AI 接入 | OpenAI 兼容协议为主,扩展 Anthropic/本地 Ollama | 模型与 Prompt 配置存 DuckDB |
| 策略沙箱 | `isolated-vm` | 隔离用户/内置策略代码,禁用 fs/net |
| 测试 | Vitest单测/接口) + Playwright端到端 | 用例编号遵循 `章-序` |
| 包管理 | pnpm | |
| 部署 | 单机 `node .output/server/index.mjs` 或 Docker Compose含 sidecar | |
> 关于 mootdx因仅有 Python 实现Tortoise 用一个常驻 **Python FastAPI sidecar**
> 暴露 `/kline /snapshot /f10 /finance` 等接口Node 端通过 `DataAdapter` 调用。
> 腾讯财经字段解析全部在 Node 端实现已校准索引39=PE_TTM、43=振幅、46=PB、52=PE 静态)。
## 4. 总体架构
```
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Browser (Vue 3 SSR/SPA) │
│ 自选股 │ 行情/K 线 │ 策略运行台 │ 结果对比 │ AI 概率 │ 任务 │
└───────────────▲───────────────────────────▲───────────────────┘
│ HTTPS / WebSocket │
┌───────────────┴───────────────────────────┴───────────────────┐
│ Nuxt 3 一体式服务Node.js 20
│ ┌──────────┐ ┌────────────┐ ┌─────────────────────────────┐ │
│ │ Pages │ │ server/api │ │ WebSocket / SSE 推送 │ │
│ └──────────┘ └─────┬──────┘ └──────────────┬──────────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌───────────────────┴───────────────────────┴───────────────┐ │
│ │ Service 层 │ │
│ │ Watchlist │ Market │ Strategy │ AI │ Job │ Data │ │
│ └───┬────────┬─────────┬─────────┬─────┬─────────┬──────────┘ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ ┌───┴───┐ ┌──┴──────┐ ┌┴────────┐ ┌┴──┐ ┌──────┴─────────┐ │
│ │Adapter│ │ Indicator│ │Strategy │ │AI │ │ Job Queue │ │
│ │mootdx │ │ Library │ │Registry │ │Hub│ │ memory/BullMQ │ │
│ │腾讯 │ │ │ │(内置) │ │ │ │ │ │
│ └─┬───┬─┘ └──────────┘ └─────────┘ └─┬─┘ └────────────────┘ │
│ │ │ │ │
│ │ └─ HTTP ─► 腾讯财经 qt.gtimg.cn │ │
│ └──── HTTP ─► Python sidecar (mootdx, FastAPI) │
│ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 单一存储tortoise.duckdbschema 分区 md/meta/run │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└───────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
## 5. 模块划分
### 5.1 数据采集层DataAdapter
- `MootdxAdapter`:通过 sidecar 拉取 K 线category 4=日、5=周、6=月、7=1m…11=60m
五档、逐笔、季报、F10。内置坑位规避`drop(columns=["datetime"])` 后 `reset_index`
屏蔽 `block()/minute()` 空接口。
- `TencentAdapter`HTTP 调 `qt.gtimg.cn`GBK 解码,按校准后的索引解析 PE/PB/振幅/
市值/涨跌停。带断言PE/PB 合理性),异常告警。
- 统一输出标准 DTO`Kline`、`Snapshot`、`Tick`、`FinanceSnapshot`、`F10Section`
共享于 `shared/dto/`,前后端复用 Zod 校验。
### 5.2 数据存储层(**单一 DuckDB**
> 决策:原方案"DuckDB + SQLite + Parquet"三件套合并为 **一个 DuckDB 文件**
> 理由:
> 1. DuckDB 同时支持列存大表(行情/因子)与小事务表(元数据),单连接即可覆盖。
> 2. 备份/迁移 = 拷贝单文件,避免三套生命周期不一致。
> 3. Parquet 仅作为"导出/外部分析"格式,不再作为运行期主存储;需要时用
> `COPY ... TO 'xxx.parquet'` 一行导出即可。
> 4. 单机场景下事务并发压力低DuckDB 的 MVCC 足以承担元数据写入。
DuckDB 内部按 schema 分区,文件名 `data/tortoise.duckdb`
| schema | 表 | 说明 |
|---|---|---|
| `md` (market data) | `kline_daily(symbol,date,o,h,l,c,vol,amount,adj)` | 日线,主键 (symbol,date) |
| | `kline_min(symbol,ts,period,o,h,l,c,vol)` | 多周期分钟线period∈{1,5,15,30,60} |
| | `snapshot_daily(symbol,date,pe_ttm,pe_static,pb,mcap,float_mcap,turnover,limit_up,limit_down,amplitude)` | 估值快照(腾讯校准字段) |
| | `finance_quarter(symbol,report_date,...37 字段)` | mootdx 季报快照 |
| | `f10(symbol,section,content,fetched_at)` | F10 9 大类文本 |
| `meta` | `instruments(symbol,name,exchange,board,listed_at,delisted_at,...)` | 标的元数据 |
| | `watchlist(id,symbol,note,created_at)` | 自选股 |
| | `watchlist_group(id,name)` | 分组 |
| | `watchlist_group_map(watchlist_id,group_id)` | 多对多映射(满足"一个自选股属多个分组" |
| | `data_jobs(id,kind,params,status,error,started_at,finished_at)` | 数据/策略/AI 任务 |
| | `ai_providers(id,name,base_url,api_key_enc,model,enabled)` | AI 模型配置 |
| | `ai_prompts(id,scene,template,version,active)` | 提示词模板(按场景版本化) |
| | `data_versions(as_of_ts,scope,row_count,checksum)` | 数据快照版本(供回测/AI 复现) |
| `run` | `strategies(id,code_id,name,kind,params_schema)` | 内置策略注册表 |
| | `strategy_runs(id,strategy_id,universe_hash,params_hash,as_of_ts,status,started_at,finished_at)` | 策略运行记录;同 (strategy_id,universe_hash,params_hash) 复用,参数变化即新建 |
| | `strategy_curves(run_id,date,equity,position_json)` | 策略每日净值/持仓 |
| | `strategy_metrics(run_id,key,value)` | 年化、回撤、Sharpe 等指标 |
| | `ai_runs(id,provider_id,prompt_id,symbol,as_of_ts,prob_up,horizon_days,raw_response)` | AI 概率推算结果 |
> **复用规则**(对应需求"自动保存策略执行结果"
> 以 `(strategy_id, universe_hash, params_hash, as_of_ts)` 作为幂等键,相同键复用历史结果;
> 参数或选股变化导致 hash 变化 → 新建运行,旧记录保留;同 hash 重跑则覆盖(按需求要求)。
并发与备份:
- **写入集中**:仅 Job Worker 持有可写连接Web 请求走只读连接。
- **备份**:每日定时 `EXPORT DATABASE 'backup/yyyymmdd'`DuckDB 原生命令,输出 Parquet+SQL
这是唯一保留的 Parquet 用途——离线备份/外部分析,不参与运行期。
### 5.3 业务服务层
- `WatchlistService`:自选股 CRUD + 分组多对多 + 当前行情聚合(合并 mootdx 当日 + 腾讯快照)。
- `MarketService`K 线/快照/F10 查询;周/月涨跌由日线即时聚合DuckDB SQL `window`)。
- `StrategyService`
- 内置策略注册(`strategies` 表 + 代码集中在 `server/engine/strategies/*.ts`)。
- 运行入口:传入 `strategyId + 选股策略 + 参数`;命中幂等键直接返回历史结果。
- 多策略对比:同一图表叠加多个 `run_id``strategy_curves`
- `AIService`
- `providers/prompts` 管理 API
- `predictUp(symbol, horizon)`拼装提示词含最近行情、估值、F10 摘要)→ 调模型 → 解析概率 → 落 `ai_runs`
- 提示词模板支持变量:`{{symbol}} {{kline_summary}} {{valuation}} {{news}}`。
- `JobService`:任务登记/进度/取消;统一 WebSocket 频道 `/_ws/jobs`
- `DataService`:增量拉取调度、缺口检测、`data_versions` 写入。
### 5.4 Web 应用层
页面(与需求一一对应):
| 路由 | 对应需求 | 关键组件 |
|---|---|---|
| `/watchlist` | 自选股增删改查、分组、当前行情 | 分组侧栏 + 行情表(涨跌/PE/PB |
| `/quote/:symbol` | 历史 K 线/财务/F10 | ECharts K 线 + 切换周期 |
| `/strategy` | 策略运行台 | 选择内置策略 → 选股策略 → 参数表单 → 运行 |
| `/strategy/compare` | 多策略叠加 | 多 `run_id` 净值曲线叠加 |
| `/ai` | AI 模型与提示词配置、批量预测 | Provider/Prompt 管理 + 概率结果 |
| `/jobs` | 任务监控 | 列表 + 实时日志 |
| `/data` | 数据更新 | 触发增量、查看版本 |
API统一 JSON + Zod 校验):
- `/api/watchlist/*`、`/api/quote/*`、`/api/strategy/*`、`/api/ai/*`、`/api/jobs/*`、`/api/data/*`。
- 实时通道:`/_ws`任务进度、策略增量净值、AI 流式 token 可选)。
### 5.5 任务调度
- 默认内存队列;检测到 `REDIS_URL` 自动切 BullMQ。
- 内置任务日终增量拉数、F10 月更、策略运行、AI 批量预测、每日备份。
- cron 表达式存 `meta.data_jobs``kind='cron'` 子类)。
## 6. 关键流程
### 6.1 自选股查看
1. 前端 `/watchlist``meta.watchlist + watchlist_group_map`
2. `WatchlistService.enrich()`
- 当日涨跌、PE/PB → `TencentAdapter` 实时(带 LRU 缓存 5s
- 周/月涨跌 → DuckDB 对 `md.kline_daily` 做 5/20 日窗口聚合。
3. 返回合并 DTO点击单只 → `/quote/:symbol``MarketService` 拉 K 线。
### 6.2 策略运行(含自动保存与复用)
1. 用户在 `/strategy` 选择内置策略 + 选股策略universe+ 参数。
2. 服务端计算 `params_hash = sha1(json(params))`、`universe_hash = sha1(symbols)`、
`as_of_ts = max(md.kline_daily.date)`
3. 在 `run.strategy_runs``(strategy_id, universe_hash, params_hash, as_of_ts)`
- 命中且状态=success → 直接返回历史 `run_id`**自动复用**)。
- 否则新建 run参数变更 → 新 run覆盖语义通过 UI 保留最新一条同参数 run
4. Job Worker 拉起策略:从 DuckDB 流式读 bar按事件驱动撮合
`strategy_curves``strategy_metrics`
5. WebSocket 推送净值完成跳到结果页ECharts 渲染)。
6. 多策略对比:在 `/strategy/compare` 选多条 `run_id` → 单图叠加曲线。
### 6.3 AI 短期上涨概率
1. `/ai/predict` 选标的、提示词模板、模型 provider、预测窗口如 5 日)。
2. `AIService` 拼上下文:最近 60 日 K 线摘要、最新估值、最近一期财报关键指标、F10 摘要。
3. 调模型OpenAI 兼容/Anthropic/Ollama解析输出概率要求模型按指定 JSON 格式返回)。
4. 落 `run.ai_runs`,前端图表展示概率 + 置信区间 + 模型/Prompt 版本。
5. 支持批量:自选股分组一键预测。
### 6.4 数据增量更新
1. 调度器触发 `daily-update`
2. `DataService``meta.instruments` → 比对 `md.kline_daily` 最新日期 → 计算缺口。
3. `MootdxAdapter` 拉缺口 K 线≤800 根/次自动分页)+ 季报;`TencentAdapter` 拉当日快照。
4. 写入 DuckDB事务更新 `meta.data_versions`、`meta.data_jobs`。
5. WebSocket 推送进度。
## 7. 目录结构(建议)
```
tortoise/
├── app/ # Nuxt 前端
│ ├── pages/
│ │ ├── watchlist.vue
│ │ ├── quote/[symbol].vue
│ │ ├── strategy/index.vue
│ │ ├── strategy/compare.vue
│ │ ├── ai.vue
│ │ ├── jobs.vue
│ │ └── data.vue
│ ├── components/
│ └── composables/
├── server/
│ ├── api/ # REST 端点
│ ├── services/ # Watchlist/Market/Strategy/AI/Job/Data
│ ├── adapters/ # mootdx / tencent
│ ├── engine/
│ │ ├── indicator/ # 指标库
│ │ ├── strategies/ # 内置策略
│ │ └── backtest/ # 撮合/绩效
│ ├── ai/ # provider/prompt 引擎
│ ├── jobs/ # 队列与定时任务
│ └── db/ # duckdb 单连接封装、迁移脚本
├── sidecar/ # Python FastAPI + mootdx
├── shared/ # 前后端共享 TS 类型 + Zod schema
├── tests/ # Vitest + Playwright用例编号 章-序)
├── data/ # tortoise.duckdb + backup/
├── doc/
└── nuxt.config.ts
```
## 8. 安全与运维
- 默认绑定 `127.0.0.1`,对外发布需走反向代理(用户权限按需求暂不开发,仅预留中间件位)。
- 数据源限速mootdx 单连接串行 + 退避;腾讯每秒 ≤ 10 请求AI 调用按 provider 配置 RPS。
- AI Key`ai_providers.api_key_enc` 用本地随机主密钥 AES-GCM 加密;主密钥放
`data/.master.key`gitignore
- 日志pino + 按日切分;任务失败落 `meta.data_jobs.error`
- 备份:每日 `EXPORT DATABASE``data/backup/yyyymmdd/`,保留 N 天。
- 策略沙箱:`isolated-vm` 禁用 fs/net仅暴露受控的指标/数据 API。
## 9. 里程碑(与需求一致的优先级)
| 阶段 | 范围 | 产出 |
|---|---|---|
| M1 数据底座 | DataAdapter + 单 DuckDB + 数据更新页 | A 股全市场日线/估值/季报入库 |
| M2 自选股与行情 | Watchlist CRUD + 分组 + 当前行情 + K 线页 | 覆盖需求"自选股"全部条目 |
| M3 策略 | 内置策略 + 运行台 + 自动保存/复用 + 多策略叠加 | 覆盖需求"策略"全部条目 |
| M4 AI 接入 | Provider/Prompt 管理 + 概率预测 + 批量 | 覆盖需求"AI 接入" |
| M5 调度与备份 | 定时任务 + 备份 + 任务监控完善 | 长期稳定运行 |
## 10. 风险与对策
- **mootdx 海外不可用** → sidecar 必须部署在国内主机UI 给出连通性自检。
- **腾讯字段索引漂移**`TencentAdapter` 自带断言PE_TTM、PB 范围),异常立即告警。
- **DuckDB 单文件并发** → 写入仅 Job WorkerWeb 请求走只读连接;高频读热表加 LRU。
- **DuckDB 单文件损坏风险** → 每日 `EXPORT DATABASE` 备份,启动时校验。
- **策略代码安全**`isolated-vm` 沙箱禁用 fs/net。
- **AI 输出不稳定** → 强制 JSON Schema 输出 + 重试 + 失败留 `raw_response` 供排查。
- **数据一致性 / 结果可复现** → 每次写入登记 `meta.data_versions`,策略与 AI 运行绑定 `as_of_ts`

20
doc/需求.md Normal file
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@ -0,0 +1,20 @@
## 必须功能
- 自选股
- 支持增删改查
- 支持分组,一个自选股可以属于多个分组
- 支持查看当前信息当日涨跌、当周涨跌、当月涨跌、PB、PE
- 支持查看历史数据和其他信息K线图等
- 策略
- 主要策略内置,每次执行输入选股策略和执行策略参数。
- 策略执行结果绘制成图表展示。
- 支持多个策略运行结果展示在同一个图表上。
- 自动保存策略执行结果,方便多次打开。除非修改参数重新运行后,结果替换。
- AI 接入
- 可接入多个 AI 模型,提示词可配置。
- 基于 AI 模型推算短期上涨概率。近 10 个交易日内预测结果和实际结果对比。
## 暂时不开发的功能
- 用户权限