auto-sync: 2026-03-28 12:07:55

management/cicd/README.md

@@ -0,0 +1,155 @@
+# sanguo_quant_live CI/CD 自动化回测
+
+## 📋 概述
+
+这是 sanguo_quant_live 全自动化回测 CI/CD 流程，**全程零干预，一条命令搞定**。
+
+---
+
+## 👥 明确职责分工
+
+| 角色 | 你是谁 | 你需要做什么 | 你永远不需要做什么 |
+|------|------|-------------|-----------------|
+| **各位将军** | 策略开发者 | 写策略 / 改策略 → 一条命令触发回测 → 看结果 | **永远不要碰 vnpy 框架**，永远不要执行 `sanguo_nas_ci_cd.sh` |
+| **姜维** | CI/CD 负责人 / vnpy 维护者 | 维护 vnpy 框架 / 修复 bug / 新增功能 → 触发完整重建 | 不需要写策略 |
+
+> 💡 **记住：**
+> - 如果你是将军写策略，你永远只用 `./sync_and_redeploy.sh`
+> - 如果你是姜维维护框架，你才用 `./sanguo_nas_ci_cd.sh`
+
+---
+
+## 🚀 使用方法（给各位将军）
+
+### 📝 你写完策略/改完策略，要回测了：
+
+```bash
+# 记住！你只用这个命令！
+cd management/cicd
+./sync_and_redeploy.sh
+```
+
+**全自动完成：**
+1. ✅ 同步你本地最新策略代码到 NAS
+2. ✅ 重启 Docker 容器
+3. ✅ 自动运行回测
+4. ✅ 自动保存结果
+5. ✅ 输出回测统计结果
+
+**全程不用你管，等着看结果就行！** 🎉
+
+---
+
+## 🚀 使用方法（给姜维）
+
+### 🔧 你修改了 vnpy 框架/修复了 bug/新增了功能，需要重建环境：
+
+```bash
+# 只有姜维能用这个命令！
+cd management/cicd
+./sanguo_nas_ci_cd.sh
+```
+
+**全自动完成：**
+1. ✅ 同步本地最新完整代码（包括 vnpy 框架）到 NAS
+2. ✅ 停止旧容器
+3. ✅ 完全重新构建 Docker 镜像（包含所有修改）
+4. ✅ 启动新容器
+5. ✅ 运行回测验证
+6. ✅ 保存结果
+
+---
+
+## 🛟 特殊情况：rsync 同步有权限问题
+
+```bash
+cd management/cicd
+./sync_with_tar.sh
+```
+
+---
+
+## 📊 回测结果在哪里
+
+结果自动保存到**两个地方**：
+
+1. **全局汇总**：
+   - NAS: `/volume1/stock/sanguo_vnpy/backtest_results/`
+   - 本地: `./backtest_results/`
+
+2. **和策略放在一起（便于查看）**：
+   - `./strategies/{your_strategy}/backtest_results/`
+   - 结果和策略代码放在一起，找起来方便！
+
+每个回测生成两个文件：
+- `{strategy}_{YYYYMMDD_HHMMSS}.txt` - 回测统计结果（年化收益、夏普比率、最大回撤、胜率等）
+- `{strategy}_{YYYYMMDD_HHMMSS}.png` - 资金曲线图
+
+---
+
+## 🔄 完整工作流
+
+```
+1. 各位将军开发
+   ↓
+   ✍️ 在本地 sanguo_quant_live 写策略 / 改策略
+   ↓
+   🚀 触发回测（记住只用这个）：
+   cd management/cicd
+   ./sync_and_redeploy.sh
+   ↓
+   🔄 自动化执行
+   ✓ 同步最新策略到 NAS
+   ✓ 重启容器
+   ✓ 运行回测
+   ✓ 保存结果（全局一份 + 策略目录一份）
+   ↓
+   👀 各位将军看结果
+   去你的策略目录下 backtest_results/ 看结果
+```
+
+---
+
+## 🛠️ 维护流程（给姜维）
+
+```
+1. 发现 vnpy 框架有 bug / 需要新增功能
+   ↓
+   🔧 在本地 sanguo_vnpy 修改代码
+   ↓
+   🚀 触发完整重建：
+   cd management/cicd
+   ./sanguo_nas_ci_cd.sh
+   ↓
+   🔄 自动化执行
+   ✓ 同步完整代码到 NAS
+   ✓ 重建 Docker 镜像
+   ✓ 启动新容器
+   ↓
+   ✅ 完成，各位将军继续用
+```
+
+---
+
+## 📝 配置信息
+
+- **NAS 地址：** `192.168.2.154`
+- **NAS 目标目录：** `/volume1/stock/sanguo_vnpy/`
+- **本地项目根目录：** `/Users/chufeng/.openclaw/sanguo_projects/sanguo_quant_live/`
+
+---
+
+## ✨ 方案特点
+
+- 🤖 **全程零干预** - 你触发后全自动，不需要任何手动操作
+- ⚡ **增量更新** - 策略修改不用重建 Docker，更快出结果
+- 🔒 **职责隔离** - 将军只管策略，姜维只管框架，互不干扰
+- 📂 **结果好查找** - 结果同时保存到全局和策略目录，方便查看
+- 📊 **结果自动保存** - 统计结果 + 资金曲线图都自动保存
+- 🎯 **分工清晰** - 每个人只干自己擅长的，命令记一个就行
+
+---
+
+**版本：** 1.0  
+**最后更新：** 2026-03-28  
+**维护负责人：** 姜维

management/cicd/auto_backtest_crontab.sh

@@ -0,0 +1,64 @@
+#!/bin/bash
+
+# ============================================
+# 配置定时自动回测
+# 安装：./auto_backtest_crontab.sh install
+# 查看：crontab -l
+# 卸载：./auto_backtest_crontab.sh uninstall
+# ============================================
+
+SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
+CI_CD_SCRIPT="$SCRIPT_DIR/sanguo_nas_ci_cd.sh"
+CRON_ENTRY="0 8 * * * $CI_CD_SCRIPT >> $SCRIPT_DIR/auto_backtest.log 2>&1"
+
+install() {
+    echo "安装定时自动回测..."
+    echo ""
+    
+    # 添加到 crontab
+    (crontab -l 2>/dev/null; echo "$CRON_ENTRY") | crontab -
+    
+    echo ""
+    echo "✅ 安装完成！"
+    echo "每天早上 8:00 自动运行一次全流程回测"
+    echo "日志位置: $SCRIPT_DIR/auto_backtest.log"
+    echo ""
+}
+
+uninstall() {
+    echo "卸载定时自动回测..."
+    echo ""
+    
+    # 移除 crontab
+    crontab -l 2>/dev/null | grep -v "sanguo_nas_ci_cd.sh" | crontab -
+    
+    echo ""
+    echo "✅ 卸载完成！"
+    echo ""
+}
+
+status() {
+    echo "当前定时任务:"
+    echo ""
+    crontab -l | grep "sanguo"
+    echo ""
+}
+
+case "${1:-help}" in
+    install)
+        install
+        ;;
+    uninstall)
+        uninstall
+        ;;
+    status)
+        status
+        ;;
+    help)
+        echo "使用方法:"
+        echo "  $0 install      - 安装每天 8:00 自动回测"
+        echo "  $0 uninstall    - 卸载定时回测"
+        echo "  $0 status      - 查看当前状态"
+        echo ""
+        ;;
+esac

management/cicd/run_backtest_auto.py

@@ -0,0 +1,218 @@
+#!/usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+通用自动化回测脚本
+自动保存结果到：
+1. 全局目录: /volume1/stock/sanguo_vnpy/backtest_results/
+2. 策略目录: ./strategies/{your_strategy}/backtest_results/ 便于和策略放在一起查看
+"""
+
+import sys
+import os
+import argparse
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+
+# 添加路径
+sys.path.insert(0, '/volume1/stock/sanguo_vnpy')
+sys.path.insert(0, '/volume1/stock/sanguo_vnpy/strategies')
+
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+from vnpy.trader.constant import Interval
+from vnpy_ctabacktester import BacktesterEngine
+
+
+def run_backtest(
+    strategy_class,
+    strategy_name: str,
+    vt_symbol: str = "IF888.CFFEX",
+    interval: Interval = Interval.DAILY,
+    start_date: str = "20200101",
+    end_date: str = "20251231",
+    capital: int = 1000000,
+    rate: float = 0.3 / 10000,
+    slippage: float = 0.2,
+    size: int = 300,
+    pricetick: float = 0.2,
+    strategy_config: dict = None,
+):
+    """运行单个策略回测"""
+    
+    # 创建结果保存目录
+    # 1. 全局目录
+    GLOBAL_RESULT_DIR = Path('/volume1/stock/sanguo_vnpy/backtest_results')
+    GLOBAL_RESULT_DIR.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
+    
+    # 2. 策略目录（和策略放在一起便于查看）
+    # 找到策略目录
+    strategy_file = sys.modules[strategy_class.__module__].__file__
+    strategy_dir = Path(strategy_file).parent
+    STRATEGY_RESULT_DIR = strategy_dir / "backtest_results"
+    STRATEGY_RESULT_DIR.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
+    
+    print("=" * 60)
+    print(f"  开始回测: {strategy_name}")
+    print(f"  结果保存:")
+    print(f"    全局: {GLOBAL_RESULT_DIR}")
+    print(f"    策略: {STRATEGY_RESULT_DIR}")
+    print("=" * 60)
+    print()
+    
+    # 打印配置
+    print(f"📋 回测配置:")
+    print(f"  标的: {vt_symbol}")
+    print(f"  周期: {interval}")
+    print(f"  时间: {start_date} - {end_date}")
+    print(f"  初始资金: {capital:,}")
+    print()
+    
+    # 创建回测引擎
+    print("🚀 创建回测引擎...")
+    engine = BacktesterEngine()
+    
+    # 添加策略
+    print("🧩 添加策略...")
+    if strategy_config is None:
+        strategy_config = {}
+    engine.add_strategy(strategy_class, strategy_config)
+    
+    # 运行回测
+    print("🔄 开始运行回测...")
+    start_time = datetime.now()
+    
+    engine.run_backtest(
+        vt_symbol=vt_symbol,
+        interval=interval,
+        start=start_date,
+        end=end_date,
+        rate=rate,
+        slippage=slippage,
+        size=size,
+        pricetick=pricetick,
+        capital=capital
+    )
+    
+    end_time = datetime.now()
+    duration = (end_time - start_time).total_seconds()
+    
+    print(f"✅ 回测完成！耗时: {duration:.2f} 秒")
+    print()
+    
+    # 获取结果文本
+    import io
+    from contextlib import redirect_stdout
+    
+    output = io.StringIO()
+    with redirect_stdout(output):
+        engine.show_results()
+    result_text = output.getvalue()
+    
+    # 保存结果到全局目录
+    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+    global_result_file = GLOBAL_RESULT_DIR / f"{strategy_name}_{timestamp}.txt"
+    
+    with open(global_result_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        f.write(f"{strategy_name} 回测结果\n")
+        f.write("=" * 50 + "\n")
+        f.write(f"时间: {timestamp}\n")
+        f.write(f"标的: {vt_symbol}\n")
+        f.write(f"周期: {interval}\n")
+        f.write(f"时间范围: {start_date} - {end_date}\n")
+        f.write(f"初始资金: {capital:,}\n")
+        f.write("\n")
+        f.write(result_text)
+    
+    print(f"💾 全局结果已保存: {global_result_file}")
+    
+    # 保存结果到策略目录
+    strategy_result_file = STRATEGY_RESULT_DIR / f"{strategy_name}_{timestamp}.txt"
+    with open(strategy_result_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        f.write(f"{strategy_name} 回测结果\n")
+        f.write("=" * 50 + "\n")
+        f.write(f"时间: {timestamp}\n")
+        f.write(f"标的: {vt_symbol}\n")
+        f.write(f"周期: {interval}\n")
+        f.write(f"时间范围: {start_date} - {end_date}\n")
+        f.write(f"初始资金: {capital:,}\n")
+        f.write("\n")
+        f.write(result_text)
+    
+    print(f"📂 策略结果已保存: {strategy_result_file}")
+    print()
+    
+    # 保存图表
+    print("📈 绘制资金曲线...")
+    plt.figure(figsize=(12, 6))
+    engine.plot_chart()
+    
+    # 保存到全局目录
+    global_chart_file = GLOBAL_RESULT_DIR / f"{strategy_name}_{timestamp}.png"
+    plt.savefig(global_chart_file)
+    print(f"📊 全局图表已保存: {global_chart_file}")
+    
+    # 保存到策略目录
+    strategy_chart_file = STRATEGY_RESULT_DIR / f"{strategy_name}_{timestamp}.png"
+    plt.savefig(strategy_chart_file)
+    print(f"📊 策略图表已保存: {strategy_chart_file}")
+    
+    print()
+    print("=" * 60)
+    print(f"  🎉 回测完成！")
+    print(f"  📄 全局结果: {global_result_file}")
+    print(f"  📂 策略结果: {strategy_result_file}")
+    print("=" * 60)
+    
+    return global_result_file, strategy_result_file
+
+
+def main():
+    """主函数"""
+    
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='自动化运行策略回测')
+    parser.add_argument('strategy', help='策略模块名，例如: strategies.guanyu_value_tech_strategy')
+    parser.add_argument('--symbol', default='IF888.CFFEX', help='回测标的')
+    parser.add_argument('--start', default='20200101', help='开始日期')
+    parser.add_argument('--end', default='20251231', help='结束日期')
+    parser.add_argument('--capital', type=int, default=1000000, help='初始资金')
+    
+    args = parser.parse_args()
+    
+    # 导入策略模块
+    import importlib
+    module = importlib.import_module(args.strategy)
+    
+    # 找到策略类（假设第一个类就是策略类）
+    strategy_class = None
+    for name, obj in module.__dict__.items():
+        if isinstance(obj, type) and 'Strategy' in name:
+            strategy_class = obj
+            break
+    
+    if strategy_class is None:
+        print(f"❌ 在模块 {args.strategy} 中没找到策略类")
+        sys.exit(1)
+    
+    strategy_name = strategy_class.__name__
+    
+    # 获取策略配置（如果有）
+    strategy_config = {}
+    if hasattr(module, 'STRATEGY_CONFIG'):
+        strategy_config = module.STRATEGY_CONFIG
+    
+    # 运行回测
+    run_backtest(
+        strategy_class=strategy_class,
+        strategy_name=strategy_name,
+        vt_symbol=args.symbol,
+        start_date=args.start,
+        end_date=args.end,
+        capital=args.capital,
+        strategy_config=strategy_config,
+    )
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

management/cicd/sanguo_nas_ci_cd.sh

@@ -0,0 +1,209 @@
+#!/bin/bash
+
+# ============================================
+# sanguo_vnpy 端到端全自动化 CI/CD 回测
+# 作者：姜维 伯约
+# 日期：2026年3月28日
+# ============================================
+
+set -e
+
+# 配置信息
+NAS_IP="192.168.2.154"
+NAS_USER="admin"
+SANGUO_PROJECT_DIR="/Users/chufeng/.openclaw/sanguo_projects/sanguo_quant_live"
+NAS_TARGET_DIR="/volume1/stock/sanguo_vnpy"
+DOCKER_CONTAINER_NAME="sanguo_vnpy"
+
+# 说明：
+# 这个方案会同步整个 sanguo_quant_live 项目，包括：
+# - strategies/        所有策略
+# - sanguo_vnpy/      框架代码（包括修改后的vnpy）
+# - jiangwei-platform/ 三国量化实战项目
+# - pangtong-value/   价值投资研究
+# - 所有其他模块
+
+# 颜色
+RED='\033[0;31m'
+GREEN='\033[0;32m'
+YELLOW='\033[1;33m'
+NC='\033[0m'
+
+log_info() {
+    echo -e "${GREEN}[INFO]${NC} $1"
+}
+
+log_warn() {
+    echo -e "${YELLOW}[WARN]${NC} $1"
+}
+
+log_error() {
+    echo -e "${RED}[ERROR]${NC} $1"
+}
+
+# 步骤 1: 拉取最新代码
+pull_latest_code() {
+    log_info "步骤 1/6: 拉取最新代码"
+    
+    cd "$SANGUO_PROJECT_DIR"
+    
+    if git pull origin main; then
+        log_info "✅ 代码已更新到最新版本"
+        return 0
+    else
+        log_error "❌ 拉取代码失败"
+        return 1
+    fi
+}
+
+# 步骤 2: 同步所有文件到 NAS
+sync_to_nas() {
+    log_info "步骤 2/6: 同步所有文件到 NAS"
+    
+    # 确保目标目录存在
+    ssh "$NAS_USER@$NAS_IP" "mkdir -p $NAS_TARGET_DIR"
+    
+    # 使用 rsync 同步所有文件（包括策略和框架代码）
+    # 会同步整个 sanguo_quant_live 项目，包括：
+    # - strategies/        所有策略
+    # - sanguo_vnpy/      框架代码（包括您修改后的 vnpy）
+    # - jiangwei-platform/ 三国量化实战
+    # - pangtong-value/   价值投资研究
+    # - 所有其他模块
+    rsync -av --delete \
+        "$SANGUO_PROJECT_DIR"/ \
+        "$NAS_USER@$NAS_IP:$NAS_TARGET_DIR"/ \
+        --exclude='.git' \
+        --exclude='__pycache__' \
+        --exclude='*.log' \
+        --exclude='*.pyc' \
+        --exclude='.ipynb_checkpoints' \
+        --exclude='backtest_results/*.png' \
+        --exclude='.DS_Store'
+    
+    log_info "✅ 文件同步完成"
+}
+
+# 步骤 3: 重建 Docker 容器
+rebuild_docker() {
+    log_info "步骤 3/6: 重建 Docker 容器"
+    
+    ssh "$NAS_USER@$NAS_IP" << 'EOF'
+export PATH=$PATH:/var/packages/Docker/target/usr/bin
+cd /volume1/stock/sanguo_vnpy/docker
+
+# 停止并删除旧容器
+if docker ps -a | grep -q sanguo_vnpy; then
+    docker stop sanguo_vnpy
+    docker rm sanguo_vnpy
+fi
+
+# 构建新镜像
+docker-compose build --no-cache
+
+# 启动新容器
+docker-compose up -d
+
+# 等待容器启动
+sleep 10
+
+# 检查容器状态
+if docker ps | grep -q sanguo_vnpy; then
+    echo "✅ 容器启动成功"
+else
+    echo "❌ 容器启动失败"
+    exit 1
+fi
+EOF
+
+    if [ $? -eq 0 ]; then
+        log_info "✅ Docker 容器重建完成"
+        return 0
+    else
+        log_error "❌ Docker 容器重建失败"
+        return 1
+    fi
+}
+
+# 步骤 4: 运行自动化回测
+run_backtest() {
+    log_info "步骤 4/6: 运行自动化回测"
+    
+    ssh "$NAS_USER@$NAS_IP" << 'EOF'
+cd /volume1/stock/sanguo_vnpy/scripts
+
+# 运行全自动化回测
+./run_backtest_auto.sh
+EOF
+
+    if [ $? -eq -ne 0 ]; then
+        log_warn "回测运行中，请等待完成..."
+    fi
+    
+    log_info "✅ 回测已启动"
+}
+
+# 步骤 5: 获取结果
+get_results() {
+    log_info "步骤 5/6: 获取回测结果"
+    
+    # 创建本地结果目录
+    mkdir -p "./backtest_results"
+    
+    # 下载最新结果
+    rsync -av --delete \
+        "$NAS_USER@$NAS_IP:$NAS_TARGET_DIR/backtest_results/"* \
+        "./backtest_results"/
+    
+    log_info "✅ 结果已下载到本地: ./backtest_results/"
+    
+    # 显示最新结果
+    LATEST_RESULT=$(ls -t ./backtest_results/*.txt | head -1)
+    if [ -f "$LATEST_RESULT" ]; then
+        echo ""
+        echo "============================================"
+        echo "  📊 最新回测结果"
+        echo "============================================"
+        echo ""
+        cat "$LATEST_RESULT"
+        echo ""
+        echo "============================================"
+    fi
+}
+
+# 步骤 6: 完成通知
+finish() {
+    log_info "步骤 6/6: 完成！"
+    
+    echo ""
+    echo "╔═════════════════════════════════════════════════════════════════╗"
+    echo "║           🎉 端到端自动化回测完成！                             ║"
+    echo "╚═════════════════════════════════════════════════════════════════╝"
+    echo ""
+    echo "📍 结果位置："
+    echo "   NAS: $NAS_TARGET_DIR/backtest_results/"
+    echo "   本地: ./backtest_results/"
+    echo ""
+    echo "🚀 下次更新代码后，直接运行 ./sanguo_nas_ci_cd.sh 就能全自动完成！"
+    echo ""
+}
+
+# 主函数
+main() {
+    echo "============================================"
+    echo "  sanguo_vnpy 端到端全自动化回测"
+    echo "============================================"
+    echo ""
+    
+    pull_latest_code     && \
+    sync_to_nas          && \
+    rebuild_docker      && \
+    run_backtest        && \
+    get_results         && \
+    finish
+    
+    echo ""
+}
+
+# 运行
+main

management/cicd/sync_and_redeploy.sh

@@ -0,0 +1,101 @@
+#!/bin/bash
+
+# ============================================
+# 增量同步代码到 NAS 并重新部署
+# 当修复 bug 后，运行这个脚本自动同步并重新部署
+# ============================================
+
+set -e
+
+# 配置信息
+NAS_IP="192.168.2.154"
+NAS_USER="admin"
+LOCAL_PROJECT="/Users/chufeng/.openclaw/sanguo_projects/sanguo_quant_live"
+NAS_TARGET="/volume1/stock/sanguo_vnpy"
+
+# 颜色
+RED='\033[0;31m'
+GREEN='\033[0;32m'
+YELLOW='\033[1;33m'
+NC='\033[0m'
+
+log_info() {
+    echo -e "${GREEN}[INFO]${NC} $1"
+}
+
+log_warn() {
+    echo -e "${YELLOW}[WARN]${NC} $1"
+}
+
+log_error() {
+    echo -e "${RED}[ERROR]${NC} $1"
+}
+
+echo "============================================"
+echo "  增量同步 + 自动重新部署"
+echo "============================================"
+echo ""
+
+# 拉取最新代码
+log_info "1/4: 拉取最新代码"
+cd "$LOCAL_PROJECT"
+git pull origin main
+log_info "✅ 代码已更新"
+echo ""
+
+# 增量同步到 NAS
+log_info "2/4: 增量同步到 NAS"
+# 同步整个项目，包括策略和框架代码
+# 任何文件修改（包括 vnpy 框架代码）都会同步到 NAS
+rsync -av --delete \
+    "$LOCAL_PROJECT"/ \
+    "$NAS_USER@$NAS_IP:$NAS_TARGET"/ \
+    --exclude='.git' \
+    --exclude='__pycache__' \
+    --exclude='*.log' \
+    --exclude='*.pyc' \
+    --exclude='.ipynb_checkpoints' \
+    --exclude='backtest_results/*.png' \
+    --exclude='.DS_Store'
+
+log_info "✅ 同步完成"
+echo ""
+
+# 重启 Docker 容器
+log_info "3/4: 重启 Docker 容器"
+ssh "$NAS_USER@$NAS_IP" << 'EOF'
+cd /volume1/stock/sanguo_vnpy
+
+# 添加 docker 到 PATH
+export PATH=$PATH:/var/packages/Docker/target/usr/bin
+
+# 停止旧容器
+if docker ps -q -f name=sanguo_vnpy | grep -q .; then
+    docker stop sanguo_vnpy
+fi
+
+# 重新构建启动
+/var/packages/Docker/target/usr/bin/docker-compose up -d --build
+
+# 等待启动
+sleep 10
+
+# 检查状态
+if docker ps -q -f name=sanguo_vnpy | grep -q .; then
+    echo "✅ 容器重启成功"
+else
+    echo "❌ 容器启动失败"
+    exit 1
+fi
+EOF
+
+log_info "✅ 容器重启完成"
+echo ""
+
+# 运行回测
+log_info "4/4: 启动自动化回测"
+ssh "$NAS_USER@$NAS_IP" "cd /volume1/stock/sanguo_vnpy/scripts && ./run_backtest_auto.sh"
+
+echo ""
+log_info "🎉 完成！代码已同步，容器已重启，回测已启动！"
+echo ""

management/cicd/sync_and_run_backtest.sh

@@ -0,0 +1,122 @@
+#!/bin/bash
+
+# ============================================
+# 同步策略 + 全自动回测，不需要重启 Docker！
+# 使用方法：
+#   ./sync_and_run_backtest.sh --strategy strategies.pangtong-value.strategy_A
+# ============================================
+
+set -e
+
+# 配置信息
+NAS_IP="192.168.2.154"
+NAS_USER="admin"
+LOCAL_PROJECT="/Users/chufeng/.openclaw/sanguo_projects/sanguo_quant_live"
+NAS_TARGET="/volume1/stock/sanguo_vnpy"
+DOCKER_CONTAINER="sanguo_vnpy"
+
+# 颜色
+RED='\033[0;31m'
+GREEN='\033[0;32m'
+YELLOW='\033[1;33m'
+NC='\033[0m'
+
+log_info() {
+    echo -e "${GREEN}[INFO]${NC} $1"
+}
+
+log_warn() {
+    echo -e "${YELLOW}[WARN]${NC} $1"
+}
+
+log_error() {
+    echo -e "${RED}[ERROR]${NC} $1"
+}
+
+# 解析参数
+while [[ $# -gt 0 ]]; do
+    case $1 in
+        --strategy)
+            STRATEGY="$2"
+            shift
+            shift
+            ;;
+        *)
+            shift
+            ;;
+    esac
+done
+
+# 检查参数
+if [[ -z "$STRATEGY" ]]; then
+    log_error "必须指定 --strategy 参数"
+    echo ""
+    echo "使用方法:"
+    echo "  $0 --strategy strategies.pangtong-value.strategy_A"
+    echo ""
+    exit 1
+fi
+
+# 提取策略路径（用于同步）
+# strategies.pangtong-value.strategy_A → strategies/pangtong-value
+STRATEGY_PATH=$(echo "$STRATEGY" | tr '.' '/')
+STRATEGY_PATH=$(dirname "$STRATEGY_PATH")
+
+echo "============================================"
+echo "  同步策略 + 全自动回测（无需重启 Docker）"
+echo "============================================"
+echo ""
+log_info "策略: $STRATEGY"
+log_info "策略路径: $STRATEGY_PATH"
+echo ""
+
+# 第一步：同步策略代码到 NAS
+log_info "1/3: 同步策略代码到 NAS"
+rsync -av --delete \
+    "$LOCAL_PROJECT/$STRATEGY_PATH"/ \
+    "$NAS_USER@$NAS_IP:$NAS_TARGET/$STRATEGY_PATH"/ \
+    --exclude='__pycache__' \
+    --exclude='*.pyc' \
+    --exclude='.ipynb_checkpoints' \
+    --exclude='.DS_Store'
+
+log_info "✅ 同步完成"
+echo ""
+
+# 第二步：在容器中运行回测
+log_info "2/3: 在运行的容器中执行回测"
+echo ""
+
+ssh "$NAS_USER@$NAS_IP" "export PATH=\$PATH:/var/packages/Docker/target/usr/bin && docker exec $DOCKER_CONTAINER python /app/scripts/run_backtest_auto.py $STRATEGY"
+
+log_info "✅ 回测执行完成"
+echo ""
+
+# 第三步：同步回测结果回本地
+log_info "3/3: 同步回测结果回本地"
+echo ""
+
+# 结果目录
+RESULT_PATH="$STRATEGY_PATH/backtest_results"
+mkdir -p "$LOCAL_PROJECT/$RESULT_PATH"
+
+rsync -av \
+    "$NAS_USER@$NAS_IP:$NAS_TARGET/$RESULT_PATH"/ \
+    "$LOCAL_PROJECT/$RESULT_PATH"/ \
+    --exclude='__pycache__'
+
+log_info "✅ 结果同步完成"
+echo ""
+
+echo "============================================"
+echo "  🎉 回测完成！"
+echo "============================================"
+echo ""
+echo "📄 结果位置："
+echo "  NAS:   $NAS_TARGET/$RESULT_PATH/"
+echo "  本地:   $LOCAL_PROJECT/$RESULT_PATH/"
+echo ""
+echo "📊 直接查看结果："
+echo "  cat $LOCAL_PROJECT/$RESULT_PATH/*.txt"
+echo "  open $LOCAL_PROJECT/$RESULT_PATH/*.png"
+echo ""

management/cicd/sync_strategy_only.sh

@@ -0,0 +1,72 @@
+#!/bin/bash
+
+# ============================================
+# 只同步策略，不需要重启 Docker
+# vnpy 支持动态加载策略，所以同步完成后直接就能在 UI 里加载新策略
+# ============================================
+
+set -e
+
+# 配置信息
+NAS_IP="192.168.2.154"
+NAS_USER="admin"
+LOCAL_PROJECT="/Users/chufeng/.openclaw/sanguo_projects/sanguo_quant_live"
+NAS_TARGET="/volume1/stock/sanguo_vnpy"
+
+# 颜色
+RED='\033[0;31m'
+GREEN='\033[0;32m'
+YELLOW='\033[1;33m'
+NC='\033[0m'
+
+log_info() {
+    echo -e "${GREEN}[INFO]${NC} $1"
+}
+
+log_warn() {
+    echo -e "${YELLOW}[WARN]${NC} $1"
+}
+
+log_error() {
+    echo -e "${RED}[ERROR]${NC} $1"
+}
+
+echo "============================================"
+echo "  同步策略到 NAS（不重启 Docker）"
+echo "  vnpy 支持动态加载，同步完直接在 UI 加载新策略"
+echo "============================================"
+echo ""
+
+# 检查参数
+if [ $# -eq 0 ]; then
+    log_error "请指定要同步的策略目录"
+    echo ""
+    echo "使用方法:"
+    echo "  ./sync_strategy_only.sh strategies/pangtong-value/strategy_A"
+    echo ""
+    exit 1
+fi
+
+STRATEGY_PATH="$1"
+
+log_info "1/2: 同步策略 $STRATEGY_PATH 到 NAS"
+rsync -av --delete \
+    "$LOCAL_PROJECT/$STRATEGY_PATH"/ \
+    "$NAS_USER@$NAS_IP:$NAS_TARGET/$STRATEGY_PATH"/ \
+    --exclude='__pycache__' \
+    --exclude='*.pyc' \
+    --exclude='.ipynb_checkpoints' \
+    --exclude='.DS_Store'
+
+log_info "✅ 同步完成"
+echo ""
+log_info "2/2: 完成！"
+echo ""
+echo "🎯 下一步:"
+echo "  1. 在 vnpy UI 里刷新策略"
+echo "  2. 加载你的策略 $STRATEGY_PATH"
+echo "  3. 运行回测"
+echo "  4. 结果自动保存到 $STRATEGY_PATH/backtest_results/"
+echo ""
+echo "✅ 完成！不需要重启 Docker！直接用就行！"
+echo ""

management/cicd/sync_with_tar.sh

@@ -0,0 +1,69 @@
+#!/bin/bash
+
+# ============================================
+# 使用 tar 打包方式同步文件到 NAS
+# 绕过 rsync 权限问题
+# ============================================
+
+set -e
+
+# 配置信息
+NAS_IP="192.168.2.154"
+NAS_USER="admin"
+LOCAL_PROJECT="/Users/chufeng/.openclaw/sanguo_projects/sanguo_quant_live"
+NAS_TARGET="/volume1/stock/sanguo_vnpy"
+
+# 颜色
+RED='\033[0;31m'
+GREEN='\033[0;32m'
+YELLOW='\033[1;33m'
+NC='\033[0m'
+
+log_info() {
+    echo -e "${GREEN}[INFO]${NC} $1"
+}
+
+log_warn() {
+    echo -e "${YELLOW}[WARN]${NC} $1"
+}
+
+log_error() {
+    echo -e "${RED}[ERROR]${NC} $1"
+}
+
+echo "============================================"
+echo "  使用 tar 打包方式同步文件到 NAS"
+echo "============================================"
+echo ""
+
+cd "$LOCAL_PROJECT"
+
+log_info "1/3: 打包本地项目"
+# 打包排除一些文件
+tar -czf /tmp/sanguo_quant_live.tar.gz \
+    --exclude='.git' \
+    --exclude='__pycache__' \
+    --exclude='*.log' \
+    --exclude='*.pyc' \
+    --exclude='.ipynb_checkpoints' \
+    --exclude='backtest_results/*.png' \
+    --exclude='.DS_Store' \
+    .
+
+log_info "✅ 打包完成"
+echo ""
+
+log_info "2/3: 上传并解压到 NAS"
+# 上传并解压
+cat /tmp/sanguo_quant_live.tar.gz | ssh "$NAS_USER@$NAS_IP" "cd '$NAS_TARGET' && tar -xzf - && echo '✅ 解压完成'"
+
+log_info "✅ 同步完成"
+echo ""
+
+log_info "3/3: 清理本地临时文件"
+rm /tmp/sanguo_quant_live.tar.gz
+log_info "✅ 清理完成"
+echo ""
+
+log_info "🎉 文件同步完成！"
+echo ""

management/sanguo_auto_sync/watcher.pid

@@ -1 +1 @@
-35771
+5279

requirements.txt

@@ -0,0 +1,28 @@
+vnpy>=4.0.0
+vnpy_ctabacktester
+vnpy_ctastrategy
+vnpy_datamanager
+vnpy_datarecorder
+vnpy_rpcservice
+vnpy_webtrader
+vnpy_sqlite
+
+pandas>=2.0.0
+numpy>=1.24.0
+scipy>=1.10.0
+
+matplotlib>=3.7.0
+seaborn>=0.12.0
+plotly>=5.14.0
+
+scikit-learn>=1.3.0
+lightgbm>=4.0.0
+xgboost>=2.0.0
+
+TA-Lib>=0.4.28
+
+python-dotenv>=1.0.0
+requests>=2.31.0
+aiohttp>=3.8.0
+websockets>=11.0.0
+pytest>=7.4.0

scripts/run_backtest_auto.py

@@ -0,0 +1,218 @@
+#!/usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+通用自动化回测脚本
+自动保存结果到：
+1. 全局目录: /volume1/stock/sanguo_vnpy/backtest_results/
+2. 策略目录: ./strategies/{your_strategy}/backtest_results/ 便于和策略放在一起查看
+"""
+
+import sys
+import os
+import argparse
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+
+# 添加路径
+sys.path.insert(0, '/volume1/stock/sanguo_vnpy')
+sys.path.insert(0, '/volume1/stock/sanguo_vnpy/strategies')
+
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+from vnpy.trader.constant import Interval
+from vnpy_ctabacktester import BacktesterEngine
+
+
+def run_backtest(
+    strategy_class,
+    strategy_name: str,
+    vt_symbol: str = "IF888.CFFEX",
+    interval: Interval = Interval.DAILY,
+    start_date: str = "20200101",
+    end_date: str = "20251231",
+    capital: int = 1000000,
+    rate: float = 0.3 / 10000,
+    slippage: float = 0.2,
+    size: int = 300,
+    pricetick: float = 0.2,
+    strategy_config: dict = None,
+):
+    """运行单个策略回测"""
+    
+    # 创建结果保存目录
+    # 1. 全局目录
+    GLOBAL_RESULT_DIR = Path('/volume1/stock/sanguo_vnpy/backtest_results')
+    GLOBAL_RESULT_DIR.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
+    
+    # 2. 策略目录（和策略放在一起便于查看）
+    # 找到策略目录
+    strategy_file = sys.modules[strategy_class.__module__].__file__
+    strategy_dir = Path(strategy_file).parent
+    STRATEGY_RESULT_DIR = strategy_dir / "backtest_results"
+    STRATEGY_RESULT_DIR.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
+    
+    print("=" * 60)
+    print(f"  开始回测: {strategy_name}")
+    print(f"  结果保存:")
+    print(f"    全局: {GLOBAL_RESULT_DIR}")
+    print(f"    策略: {STRATEGY_RESULT_DIR}")
+    print("=" * 60)
+    print()
+    
+    # 打印配置
+    print(f"📋 回测配置:")
+    print(f"  标的: {vt_symbol}")
+    print(f"  周期: {interval}")
+    print(f"  时间: {start_date} - {end_date}")
+    print(f"  初始资金: {capital:,}")
+    print()
+    
+    # 创建回测引擎
+    print("🚀 创建回测引擎...")
+    engine = BacktesterEngine()
+    
+    # 添加策略
+    print("🧩 添加策略...")
+    if strategy_config is None:
+        strategy_config = {}
+    engine.add_strategy(strategy_class, strategy_config)
+    
+    # 运行回测
+    print("🔄 开始运行回测...")
+    start_time = datetime.now()
+    
+    engine.run_backtest(
+        vt_symbol=vt_symbol,
+        interval=interval,
+        start=start_date,
+        end=end_date,
+        rate=rate,
+        slippage=slippage,
+        size=size,
+        pricetick=pricetick,
+        capital=capital
+    )
+    
+    end_time = datetime.now()
+    duration = (end_time - start_time).total_seconds()
+    
+    print(f"✅ 回测完成！耗时: {duration:.2f} 秒")
+    print()
+    
+    # 获取结果文本
+    import io
+    from contextlib import redirect_stdout
+    
+    output = io.StringIO()
+    with redirect_stdout(output):
+        engine.show_results()
+    result_text = output.getvalue()
+    
+    # 保存结果到全局目录
+    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+    global_result_file = GLOBAL_RESULT_DIR / f"{strategy_name}_{timestamp}.txt"
+    
+    with open(global_result_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        f.write(f"{strategy_name} 回测结果\n")
+        f.write("=" * 50 + "\n")
+        f.write(f"时间: {timestamp}\n")
+        f.write(f"标的: {vt_symbol}\n")
+        f.write(f"周期: {interval}\n")
+        f.write(f"时间范围: {start_date} - {end_date}\n")
+        f.write(f"初始资金: {capital:,}\n")
+        f.write("\n")
+        f.write(result_text)
+    
+    print(f"💾 全局结果已保存: {global_result_file}")
+    
+    # 保存结果到策略目录
+    strategy_result_file = STRATEGY_RESULT_DIR / f"{strategy_name}_{timestamp}.txt"
+    with open(strategy_result_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        f.write(f"{strategy_name} 回测结果\n")
+        f.write("=" * 50 + "\n")
+        f.write(f"时间: {timestamp}\n")
+        f.write(f"标的: {vt_symbol}\n")
+        f.write(f"周期: {interval}\n")
+        f.write(f"时间范围: {start_date} - {end_date}\n")
+        f.write(f"初始资金: {capital:,}\n")
+        f.write("\n")
+        f.write(result_text)
+    
+    print(f"📂 策略结果已保存: {strategy_result_file}")
+    print()
+    
+    # 保存图表
+    print("📈 绘制资金曲线...")
+    plt.figure(figsize=(12, 6))
+    engine.plot_chart()
+    
+    # 保存到全局目录
+    global_chart_file = GLOBAL_RESULT_DIR / f"{strategy_name}_{timestamp}.png"
+    plt.savefig(global_chart_file)
+    print(f"📊 全局图表已保存: {global_chart_file}")
+    
+    # 保存到策略目录
+    strategy_chart_file = STRATEGY_RESULT_DIR / f"{strategy_name}_{timestamp}.png"
+    plt.savefig(strategy_chart_file)
+    print(f"📊 策略图表已保存: {strategy_chart_file}")
+    
+    print()
+    print("=" * 60)
+    print(f"  🎉 回测完成！")
+    print(f"  📄 全局结果: {global_result_file}")
+    print(f"  📂 策略结果: {strategy_result_file}")
+    print("=" * 60)
+    
+    return global_result_file, strategy_result_file
+
+
+def main():
+    """主函数"""
+    
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='自动化运行策略回测')
+    parser.add_argument('strategy', help='策略模块名，例如: strategies.guanyu_value_tech_strategy')
+    parser.add_argument('--symbol', default='IF888.CFFEX', help='回测标的')
+    parser.add_argument('--start', default='20200101', help='开始日期')
+    parser.add_argument('--end', default='20251231', help='结束日期')
+    parser.add_argument('--capital', type=int, default=1000000, help='初始资金')
+    
+    args = parser.parse_args()
+    
+    # 导入策略模块
+    import importlib
+    module = importlib.import_module(args.strategy)
+    
+    # 找到策略类（假设第一个类就是策略类）
+    strategy_class = None
+    for name, obj in module.__dict__.items():
+        if isinstance(obj, type) and 'Strategy' in name:
+            strategy_class = obj
+            break
+    
+    if strategy_class is None:
+        print(f"❌ 在模块 {args.strategy} 中没找到策略类")
+        sys.exit(1)
+    
+    strategy_name = strategy_class.__name__
+    
+    # 获取策略配置（如果有）
+    strategy_config = {}
+    if hasattr(module, 'STRATEGY_CONFIG'):
+        strategy_config = module.STRATEGY_CONFIG
+    
+    # 运行回测
+    run_backtest(
+        strategy_class=strategy_class,
+        strategy_name=strategy_name,
+        vt_symbol=args.symbol,
+        start_date=args.start,
+        end_date=args.end,
+        capital=args.capital,
+        strategy_config=strategy_config,
+    )
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

zhaoyun-data/create-symlinks.sh

@@ -0,0 +1,35 @@
+#!/bin/bash
+# 创建软链接脚本
+# 将本地data目录中的文件链接到NAS
+
+SOURCE_ROOT="/Users/chufeng/.openclaw/sanguo_projects/sanguo_quant_live/zhaoyun-data/data/"
+TARGET_ROOT="/Users/chufeng/nas/stock-data/sanguo_quant_live/zhaoyun-data/data/"
+
+echo "🚀 开始创建软链接..."
+echo "  源目录: $SOURCE_ROOT"
+echo "  目标目录: $TARGET_ROOT"
+
+# 创建目录结构
+find "$SOURCE_ROOT" -type d | while read dir; do
+    target_dir="$TARGET_ROOT$dir"
+    mkdir -p "$target_dir"
+    echo "  创建目录: $target_dir"
+done
+
+# 创建文件软链接
+count=0
+find "$SOURCE_ROOT" -type f | while read file; do
+    target_file="$TARGET_ROOT$file"
+    target_dir=$(dirname "$target_file")
+    mkdir -p "$target_dir"
+    rm -f "$target_file"
+    ln -s "$file" "$target_file"
+    count=$((count+1))
+    if [ $((count % 100)) -eq 0 ]; then
+        echo "  已创建 $count 个软链接..."
+    fi
+done
+
+echo "✅ 软链接创建完成!"
+echo "  总计: $count 个软链接"
+echo