cleanup: remove webhook test file

**功能：**
- 按照workflow-rules.md进行目录整理和同步
- 自动识别将军角色
- 创建标准目录结构
- 自动提交和推送
- 详细的执行步骤和错误处理

**使用方法：**
各将军在各自工作区执行：./sync-workflow.sh

由庞统（凤雏）创建

.gitignore

@@ -0,0 +1,74 @@
+# Python
+*.pyc
+*.pyo
+*.pyd
+*.egg-info/
+
+# Jupyter
+.ipynb_checkpoints
+
+# IDE
+.vscode
+.idea
+*.wpr
+*.wpu
+.vs
+x64
+
+# Temp
+build
+dist
+*.local
+
+# VeighNa
+.vntrader
+
+# Visual Studio intermediate files
+*.exp
+*.iobj
+*.ipdb
+*.pdb
+
+# Documents
+_build
+_static
+_templates
+
+# Misc
+.DS_Store
+*.mo
+
+# Virtual environment
+venv/
+*.venv
+
+# Alpha
+lab/
+/.mypy_cache
+
+# 日志文件
+*.log
+*.monitor.log
+nohup.out
+__pycache__/
+*.pyc
+*.pyo
+*.pyd
+*.log
+*.pid
+.learnings/
+
+# 数据文件（大数据放 NAS，不进 git）
+*.parquet
+*.csv
+*.pkl
+*.db
+*.sqlite
+zhaoyun-data/data/raw/
+
+# Python 虚拟环境
+venv/
+.venv/
+
+# node_modules
+node_modules/

README.md

@@ -1,168 +1,106 @@
-# 🐉 三国量化实战 (ThreeKingdoms Quant Live)
+# sanguo_quant_live - 量化实战项目
 
-## 🎯 项目概述
+> 项目目录说明 | 最后更新: 2026-05-01
 
-**三国量化实战**是从策略研究到实盘交易的全流程实战项目。基于前期开发的sanguo_vnpy平台，我们将验证量化交易策略从理论到实践的全过程。
+## 项目简介
 
-### 项目目标
-1. **短期**（1个月）：完成3-5个策略的调研、回测、模拟
-2. **中期**（3个月）：实现2-3个策略的实盘运行
-3. **长期**（6个月）：建立完整的策略研发和实盘体系
+三国量化团队的实战交易项目，包含策略开发、风控模块、数据平台、基础设施等。
 
-### 项目启动时间
-2026年3月21日
-
-## 🏛️ 团队架构
-
-### 管理层
-| 角色 | 负责人 | 职责 |
-|------|--------|------|
-| **总军师** | 诸葛亮 | 项目管理、资源协调、进度监控 |
-| **质量总监** | 司马懿 | 质量保障、代码审计、交叉验证 |
-
-### 平台层
-| 角色 | 负责人 | 职责 |
-|------|--------|------|
-| **平台总督** | 姜维 | vn.py平台开发、维护、优化 |
-
-### 投研层（端到端负责）
-| 角色 | 负责人 | 领域 |
-|------|--------|------|
-| **基本面价值投资** | 庞统 | 基本面研究 → 价值选股 → 策略实现 → 自测验证 |
-| **量化技术策略** | 张飞 | 技术研究 → 策略设计 → 算法实现 → 自测优化 |
-| **量化风控与资金管理** | 关羽 | 风险研究 → 风控设计 → 系统开发 → 自测验证 |
-| **数据工程** | 赵云 | 数据源研究 → 数据处理设计 → 平台开发 → 质量自测 |
-
-## 📅 项目阶段
-
-### 阶段1：策略调研与回测（4周）
-- **时间**：2026-03-21 至 2026-04-17
-- **目标**：筛选和验证有潜力的策略
-- **关键交付物**：策略研究报告、回测验证结果
-
-### 阶段2：模拟交易与优化（4周）
-- **时间**：2026-04-18 至 2026-05-15
-- **目标**：在模拟环境中测试策略
-- **关键交付物**：模拟交易报告、优化方案
-
-### 阶段3：实盘准备与部署（2周）
-- **时间**：2026-05-16 至 2026-05-29
-- **目标**：准备实盘环境，部署策略
-- **关键交付物**：实盘部署方案、风险控制计划
-
-### 阶段4：实盘运行与监控（持续）
-- **时间**：2026-05-30 开始
-- **目标**：实盘运行，持续监控和优化
-- **关键交付物**：实盘运行报告、持续优化方案
-
-## 📁 项目结构
+## 目录结构
 
 ```
 sanguo_quant_live/
-├── management/           # 诸葛亮 - 项目管理
-│   ├── project-plan.md   # 项目计划
-│   ├── progress.md       # 进度报告
-│   └── coordination.md   # 协调记录
-├── quality/             # 司马懿 - 质量保障
-│   ├── standards.md     # 质量标准
-│   ├── audit-log.md     # 审计记录
-│   └── test-reports/    # 测试报告
-├── platform/            # 姜维 - 平台开发
-│   ├── deployment/      # 部署脚本
-│   ├── monitoring/      # 监控配置
-│   └── optimization/    # 优化方案
-├── value-investing/     # 庞统 - 价值投资
-│   ├── research/        # 研究文档
-│   ├── strategies/      # 策略代码
-│   └── backtest/        # 回测结果
-├── technical-strategy/  # 张飞 - 技术策略
-│   ├── research/        # 研究文档
-│   ├── strategies/      # 策略代码
-│   └── backtest/        # 回测结果
-├── risk-management/     # 关羽 - 风险管理
-│   ├── models/          # 风险模型
-│   ├── monitoring/      # 监控系统
-│   └── reports/         # 风险报告
-├── data-engineering/    # 赵云 - 数据工程
-│   ├── pipelines/       # 数据管道
-│   ├── quality/         # 数据质量
-│   └── api/             # 数据API
-└── knowledge-base/      # 共享知识库
-    ├── zhugeliang/      # 诸葛亮知识库
-    ├── simayi/          # 司马懿知识库
-    ├── jiangwei/        # 姜维知识库
-    ├── pangtong/        # 庞统知识库
-    ├── zhangfei/        # 张飞知识库
-    ├── guanyu/          # 关羽知识库
-    └── zhaoyun/         # 赵云知识库
+├── README.md                    # 本文件
+├── .gitignore                   # Git 忽略规则
+│
+├── data_platform/               # 数据平台（开发中）
+├── guanyu-risk/                 # 关羽：风控模块
+│   ├── common/                  # 通用风控组件
+│   ├── realtime-system/         # 实时风控系统
+│   └── research/                # 风控调研
+│
+├── jiangwei-platform/           # 姜维：基础设施
+│   ├── scripts/                 # 部署脚本（Docker、Windows Node 等）
+│   ├── research/                # 平台调研
+│   └── reports/                 # 部署报告
+│
+├── management/                  # 项目管理
+│   ├── cicd/                    # CI/CD 部署脚本（NAS 同步、自动回测）
+│   └── workflow-rules.md        # 工作流规则
+│
+├── pangtong-value/              # 庞统：价值投资研究
+│   ├── research/                # 调研（策略回测结果、多因子分析）
+│   ├── scripts/                 # 策略脚本
+│   └── reports/                 # 研究报告
+│
+├── scripts/                     # 全局通用脚本
+├── simayi-quality/              # 司马懿：质量评审
+├── strategies/                  # 策略代码（通用）
+├── zhangfei-technical/          # 张飞：技术分析
+│
+├── zhaoyun-data/                # 赵云：数据管理
+│   ├── data/                    # 数据文件（raw/running_data/processed）
+│   ├── scripts/                 # 数据获取脚本
+│   ├── research/                # 数据源调研
+│   └── reports/                 # 数据报告
+│
+└── archive/                     # 历史归档（只读，不修改）
 ```
 
-## 🔄 工作流程
+## 目录规则
+
+### 1. 谁的目录谁负责
+
+| 目录 | 负责人 | 放什么 |
+|------|--------|--------|
+| `guanyu-risk/` | 关羽 | 风控模块代码、风控调研 |
+| `jiangwei-platform/` | 姜维 | 基础设施脚本、部署配置 |
+| `pangtong-value/` | 庞统 | 策略研究、多因子分析 |
+| `simayi-quality/` | 司马懿 | 评审文档 |
+| `zhangfei-technical/` | 张飞 | 技术分析、策略编码 |
+| `zhaoyun-data/` | 赵云 | 数据脚本、数据文件 |
+| `data_platform/` | 共建 | 数据平台框架 |
+| `strategies/` | 共建 | 通用策略代码 |
+
+### 2. 不该放进项目的
+
+| 禁止 | 原因 | 替代方案 |
+|------|------|---------|
+| ❌ 第三方仓库 clone | 占空间、不是自己的代码 | 放 `~/.openclaw/knowledge_base/` |
+| ❌ 大数据文件（CSV>10MB） | git 不适合存大数据 | 放 NAS `/Volumes/stock/` |
+| ❌ `__pycache__/`、`.pyc` | 编译缓存 | 已在 .gitignore |
+| ❌ 日志文件 | 运行时产物 | 已在 .gitignore |
+| ❌ 临时调试脚本 | 一次性产物 | 用完即删 |
+| ❌ 在别人目录下写文件 | 职责混乱 | 通过 Sanguo Mail 协作 |
+
+### 3. 调研产物处理
+
+- 调研时的第三方参考代码 → `~/.openclaw/knowledge_base/`
+- 调研报告 → 自己目录下的 `research/` 或 `reports/`
+- 回测结果 → 自己目录下或 NAS，不进 git
+
+### 4. 归档规则
+
+过时文件统一移到 `archive/`，命名格式：`{来源}-{日期}/`
 
-### 策略开发流程
 ```
-研究分析 → 策略设计 → 数据准备 → 代码实现 
-→ 单元测试 → 集成测试 → 平台验证 
-→ 自测报告 → 质量审计 → 最终交付
+archive/
+├── management-tasks-202603/     # 2026年3月的历史任务
+├── management-workflow-202603/  # 早期工作流脚本
+├── legacy-mail-system/          # 废弃的邮件系统
+└── ...
 ```
 
-### 协作机制
-1. **每周进展汇报**：各领域负责人向诸葛亮汇报
-2. **关键问题沟通**：及时沟通，诸葛亮协调解决
-3. **质量审计**：司马懿独立审计所有交付物
-4. **平台验证**：所有策略在姜维的vn.py平台验证
+## CI/CD
 
-## 📊 质量标准
+`management/cicd/` 包含部署和同步脚本：
 
-### 策略质量标准
-- ✅ 回测结果可复现
-- ✅ 风险控制措施完备
-- ✅ 代码质量符合规范
-- ✅ 文档完整清晰
+- `sanguo_nas_ci_cd.sh` — NAS CI/CD 主脚本
+- `sync_and_redeploy.sh` — 同步并重新部署
+- `sync_strategy_only.sh` — 只同步策略文件
+- `run_backtest_auto.py` — 自动回测
 
-### 数据质量标准
-- ✅ 数据准确率 > 99%
-- ✅ 数据覆盖率 > 95%
-- ✅ 数据更新及时性 < 1小时
-- ✅ 数据API可用性 > 99.9%
+## 远程仓库
 
-### 平台质量标准
-- ✅ 系统可用性 > 99.9%
-- ✅ 策略部署成功率 > 99%
-- ✅ 性能达标率 > 95%
-- ✅ 故障恢复时间 < 30分钟
-
-## 📞 沟通机制
-
-### 日常沟通
-- **晨会**：每日9:00，简短同步进展
-- **周会**：每周一10:00，详细汇报和计划
-- **月会**：每月初，总结和规划
-
-### 紧急沟通
-- 关键问题立即上报诸葛亮
-- 平台问题联系姜维
-- 数据问题联系赵云
-- 质量问题联系司马懿
-
-## 🚀 立即行动
-
-### 各领域负责人
-1. 创建自己的工作目录和文件
-2. 开始知识收集和技能准备
-3. 制定详细的第一阶段工作计划
-4. 建立知识库，记录学习成果
-
-### 所有人
-1. 熟悉项目结构和流程
-2. 明确自己的职责和交付标准
-3. 积极参与协作和沟通
-4. 按计划推进工作
-
----
-
-**项目启动人**：主公  
-**项目协调人**：诸葛亮  
-**项目启动时间**：2026年3月21日
-
-**让我们齐心协力，共创三国量化实战的辉煌！** 🎖️
+- **Gitee**: `cfdaily/sanguo_quant_live`
+- **自动同步**: 通过 PM2 `sanguo-git-sync` 管理

agent_runner.py

@@ -1,203 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-赵云Agent启动脚本
-监听新任务，自动执行并报告
-"""
-import os
-import sys
-import time
-import json
-from datetime import datetime
-from typing import Optional, Dict, Any
-import subprocess
-import signal
-import atexit
-import logging
-
-logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-class AgentRunner:
-    """Agent运行器"""
-    
-    def __init__(self, agent_name: str = "zhaoyun"):
-        self.agent_name = agent_name
-        self.task_dir = "./management/tasks/pending/"
-        self.agent_dir = f"./management/agents/{agent_name}/"
-        
-        # 确保目录存在
-        os.makedirs(self.task_dir, exist_ok=True)
-        os.makedirs(self.agent_dir, exist_ok=True)
-        
-        self.running = False
-        
-        logger.info(f"Agent {agent_name} 初始化完成")
-    
-    def check_for_new_task(self) -> Optional[Dict[str, Any]]:
-        """检查是否有新任务"""
-        try:
-            files = os.listdir(self.task_dir)
-            for file in sorted(files):
-                if file.endswith('.json') and not file.startswith('.'):
-                    task_file = os.path.join(self.task_dir, file)
-                    with open(task_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                        task = json.load(f)
-                    
-                    # 检查任务是否已经分配给我们
-                    if task.get('assigned_to') == self.agent_name:
-                        # 执行任务
-
-                        task_result = self.execute_task(task)
-                        # 移动任务到完成目录
-
-                        done_dir = "./management/tasks/done/"
-                        os.makedirs(done_dir, exist_ok=True)
-                        
-                        done_file = os.path.join(done_dir, file)
-                        os.rename(task_file, done_file)
-                        
-                        logger.info(f"任务 {file} 执行完成")
-                        
-                        return task_result
-            return None
-            
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"检查新任务失败: {e}")
-            return None
-    
-    def execute_task(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-        """执行任务"""
-        try:
-            task_id = task.get('task_id', 'unknown')
-            logger.info(f"开始执行任务: {task_id}")
-            
-            # 根据任务类型执行
-
-            task_type = task.get('type', 'unknown')
-            
-            if task_type == 'data_download':
-                return self.execute_data_download_task(task)
-            elif task_type == 'research':
-                return self.execute_research_task(task)
-            elif task_type == 'analysis':
-                return self.execute_analysis_task(task)
-            else:
-                logger.warning(f"未知任务类型: {task_type}")
-                return {"status": "unknown_task", "task_id": task_id}
-                
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"执行任务失败: {e}")
-            return {"status": "error", "error": str(e)}
-    
-    def execute_data_download_task(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-        """执行数据下载任务"""
-        try:
-            task_desc = task.get('description', '')
-            logger.info(f"执行数据下载任务: {task_desc}")
-            
-            # 简化版执行
-            result = {
-                "status": "completed",
-                "agent": self.agent_name,
-                "task_id": task.get('task_id', 'unknown'),
-                "executed_at": datetime.now().isoformat(),
-                "execution_time": time.time(),
-                "output": {
-                    "message": f"Agent {self.agent_name} 成功执行数据下载任务",
-                    "task_type": "data_download",
-                    "timestamp": datetime.now().isoformat()
-                }
-            }
-            
-            logger.info(f"数据下载任务执行完成")
-            return result
-    
-    def execute_research_task(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-        """执行调研任务"""
-        try:
-            task_desc = task.get('description', '')
-            logger.info(f"执行调研任务: {task_desc}")
-            
-            result = {
-                "status": "completed",
-                "agent": self.agent_name,
-                "task_id": task.get('task_id', 'unknown'),
-                "executed_at": datetime.now().isoformat(),
-                "execution_time": time.time(),
-                "output": {
-                    "message": f"Agent {self.agent_name} 成功执行调研任务",
-                    "task_type": "research",
-                    "timestamp": datetime.now().isoformat()
-                }
-            }
-            
-            logger.info(f"调研任务执行完成")
-            return result
-    
-    def execute_analysis_task(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-        """执行分析任务"""
-        try:
-            task_desc = task.get('description', '')
-            logger.info(f"执行分析任务: {task_desc}")
-            
-            result = {
-                "status": "completed",
-                "agent": self.agent_name,
-                "task_id": task.get('task_id', 'unknown'),
-                "executed_at": datetime.now().isoformat(),
-                "execution_time": time.time(),
-                "output": {
-                    "message": f"Agent {self.agent_name} 成功执行分析任务",
-                    "task_type": "analysis",
-                    "timestamp": datetime.now().isoformat()
-                }
-            }
-            
-            logger.info(f"分析任务执行完成")
-            return result
-    
-    def run(self):
-        """运行Agent"""
-        logger.info(f"Agent {self.agent_name} 启动运行...")
-        self.running = True
-        
-        try:
-            while self.running:
-                task = self.check_for_new_task()
-                if task:
-                    logger.info(f"发现新任务，正在执行...")
-                    
-                    # 添加延迟，避免过于频繁的检查
-                    time.sleep(30)
-                    
-        except KeyboardInterrupt:
-            logger.info(f"Agent {self.agent_name} 收到停止信号")
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Agent运行异常: {e}")
-        
-        self.running = False
-        logger.info(f"Agent {self.agent_name} 停止运行.")
-    
-    def stop(self):
-        """停止Agent"""
-        self.running = False
-        logger.info(f"Agent {self.agent_name} 正在停止...")
-
-
-def main():
-    """主函数"""
-    runner = AgentRunner()
-    
-    # 注册退出处理
-    atexit.register(runner.stop)
-    
-    try:
-        runner.run()
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Agent运行失败: {e}")
-        sys.exit(1)
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

archive/file-task-system/README.md

@@ -0,0 +1,168 @@
+# 🐉 三国量化实战 (ThreeKingdoms Quant Live)
+
+## 🎯 项目概述
+
+**三国量化实战**是从策略研究到实盘交易的全流程实战项目。基于前期开发的sanguo_vnpy平台，我们将验证量化交易策略从理论到实践的全过程。
+
+### 项目目标
+1. **短期**（1个月）：完成3-5个策略的调研、回测、模拟
+2. **中期**（3个月）：实现2-3个策略的实盘运行
+3. **长期**（6个月）：建立完整的策略研发和实盘体系
+
+### 项目启动时间
+2026年3月21日
+
+## 🏛️ 团队架构
+
+### 管理层
+| 角色 | 负责人 | 职责 |
+|------|--------|------|
+| **总军师** | 诸葛亮 | 项目管理、资源协调、进度监控 |
+| **质量总监** | 司马懿 | 质量保障、代码审计、交叉验证 |
+
+### 平台层
+| 角色 | 负责人 | 职责 |
+|------|--------|------|
+| **平台总督** | 姜维 | vn.py平台开发、维护、优化 |
+
+### 投研层（端到端负责）
+| 角色 | 负责人 | 领域 |
+|------|--------|------|
+| **基本面价值投资** | 庞统 | 基本面研究 → 价值选股 → 策略实现 → 自测验证 |
+| **量化技术策略** | 张飞 | 技术研究 → 策略设计 → 算法实现 → 自测优化 |
+| **量化风控与资金管理** | 关羽 | 风险研究 → 风控设计 → 系统开发 → 自测验证 |
+| **数据工程** | 赵云 | 数据源研究 → 数据处理设计 → 平台开发 → 质量自测 |
+
+## 📅 项目阶段
+
+### 阶段1：策略调研与回测（4周）
+- **时间**：2026-03-21 至 2026-04-17
+- **目标**：筛选和验证有潜力的策略
+- **关键交付物**：策略研究报告、回测验证结果
+
+### 阶段2：模拟交易与优化（4周）
+- **时间**：2026-04-18 至 2026-05-15
+- **目标**：在模拟环境中测试策略
+- **关键交付物**：模拟交易报告、优化方案
+
+### 阶段3：实盘准备与部署（2周）
+- **时间**：2026-05-16 至 2026-05-29
+- **目标**：准备实盘环境，部署策略
+- **关键交付物**：实盘部署方案、风险控制计划
+
+### 阶段4：实盘运行与监控（持续）
+- **时间**：2026-05-30 开始
+- **目标**：实盘运行，持续监控和优化
+- **关键交付物**：实盘运行报告、持续优化方案
+
+## 📁 项目结构
+
+```
+sanguo_quant_live/
+├── management/           # 诸葛亮 - 项目管理
+│   ├── project-plan.md   # 项目计划
+│   ├── progress.md       # 进度报告
+│   └── coordination.md   # 协调记录
+├── quality/             # 司马懿 - 质量保障
+│   ├── standards.md     # 质量标准
+│   ├── audit-log.md     # 审计记录
+│   └── test-reports/    # 测试报告
+├── platform/            # 姜维 - 平台开发
+│   ├── deployment/      # 部署脚本
+│   ├── monitoring/      # 监控配置
+│   └── optimization/    # 优化方案
+├── value-investing/     # 庞统 - 价值投资
+│   ├── research/        # 研究文档
+│   ├── strategies/      # 策略代码
+│   └── backtest/        # 回测结果
+├── technical-strategy/  # 张飞 - 技术策略
+│   ├── research/        # 研究文档
+│   ├── strategies/      # 策略代码
+│   └── backtest/        # 回测结果
+├── risk-management/     # 关羽 - 风险管理
+│   ├── models/          # 风险模型
+│   ├── monitoring/      # 监控系统
+│   └── reports/         # 风险报告
+├── data-engineering/    # 赵云 - 数据工程
+│   ├── pipelines/       # 数据管道
+│   ├── quality/         # 数据质量
+│   └── api/             # 数据API
+└── knowledge-base/      # 共享知识库
+    ├── zhugeliang/      # 诸葛亮知识库
+    ├── simayi/          # 司马懿知识库
+    ├── jiangwei/        # 姜维知识库
+    ├── pangtong/        # 庞统知识库
+    ├── zhangfei/        # 张飞知识库
+    ├── guanyu/          # 关羽知识库
+    └── zhaoyun/         # 赵云知识库
+```
+
+## 🔄 工作流程
+
+### 策略开发流程
+```
+研究分析 → 策略设计 → 数据准备 → 代码实现 
+→ 单元测试 → 集成测试 → 平台验证 
+→ 自测报告 → 质量审计 → 最终交付
+```
+
+### 协作机制
+1. **每周进展汇报**：各领域负责人向诸葛亮汇报
+2. **关键问题沟通**：及时沟通，诸葛亮协调解决
+3. **质量审计**：司马懿独立审计所有交付物
+4. **平台验证**：所有策略在姜维的vn.py平台验证
+
+## 📊 质量标准
+
+### 策略质量标准
+- ✅ 回测结果可复现
+- ✅ 风险控制措施完备
+- ✅ 代码质量符合规范
+- ✅ 文档完整清晰
+
+### 数据质量标准
+- ✅ 数据准确率 > 99%
+- ✅ 数据覆盖率 > 95%
+- ✅ 数据更新及时性 < 1小时
+- ✅ 数据API可用性 > 99.9%
+
+### 平台质量标准
+- ✅ 系统可用性 > 99.9%
+- ✅ 策略部署成功率 > 99%
+- ✅ 性能达标率 > 95%
+- ✅ 故障恢复时间 < 30分钟
+
+## 📞 沟通机制
+
+### 日常沟通
+- **晨会**：每日9:00，简短同步进展
+- **周会**：每周一10:00，详细汇报和计划
+- **月会**：每月初，总结和规划
+
+### 紧急沟通
+- 关键问题立即上报诸葛亮
+- 平台问题联系姜维
+- 数据问题联系赵云
+- 质量问题联系司马懿
+
+## 🚀 立即行动
+
+### 各领域负责人
+1. 创建自己的工作目录和文件
+2. 开始知识收集和技能准备
+3. 制定详细的第一阶段工作计划
+4. 建立知识库，记录学习成果
+
+### 所有人
+1. 熟悉项目结构和流程
+2. 明确自己的职责和交付标准
+3. 积极参与协作和沟通
+4. 按计划推进工作
+
+---
+
+**项目启动人**：主公  
+**项目协调人**：诸葛亮  
+**项目启动时间**：2026年3月21日
+
+**让我们齐心协力，共创三国量化实战的辉煌！** 🎖️

archive/management-tasks-202603/complex-workflow-demo-001/nodes/zhaoyun_implement/output.md

@@ -0,0 +1,98 @@
+# zhaoyun_implement 节点产出
+
+## 功能说明
+实现获取A股股票列表功能，使用akshare库获取最新的A股股票信息，包含股票代码、名称、所属交易所等信息。
+
+## Python代码实现
+
+```python
+import akshare as ak
+import pandas as pd
+from datetime import datetime
+
+def get_a_stock_list() -> pd.DataFrame:
+    """
+    获取A股股票列表
+    
+    Returns:
+        pd.DataFrame: A股股票列表，包含以下列：
+            - code: 股票代码
+            - name: 股票名称
+            - exchange: 交易所代码
+            - industry: 所属行业（若可用）
+            - list_date: 上市日期
+    """
+    try:
+        # 使用akshare获取A股股票信息
+        stock_info = ak.stock_info_a_code_name()
+        
+        # 添加交易所信息
+        stock_info['exchange'] = stock_info['code'].apply(lambda x: 
+            'SH' if x.startswith(('6', '9')) else 
+            'SZ' if x.startswith(('0', '3')) else 
+            'BJ' if x.startswith(('8', '4')) else 'UNKNOWN'
+        )
+        
+        # 添加数据获取时间戳
+        stock_info['fetch_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
+        
+        # 重命名列以保持一致性
+        stock_info = stock_info.rename(columns={'code': 'code', 'name': 'name'})
+        
+        return stock_info
+    
+    except Exception as e:
+        print(f"获取A股股票列表失败: {str(e)}")
+        return pd.DataFrame()
+
+def save_stock_list_to_csv(df: pd.DataFrame, output_path: str) -> bool:
+    """
+    将股票列表保存到CSV文件
+    
+    Args:
+        df: 股票列表DataFrame
+        output_path: 输出文件路径
+        
+    Returns:
+        bool: 是否保存成功
+    """
+    try:
+        df.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
+        print(f"股票列表已成功保存到: {output_path}")
+        return True
+    except Exception as e:
+        print(f"保存文件失败: {str(e)}")
+        return False
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 示例用法
+    print("开始获取A股股票列表...")
+    stock_df = get_a_stock_list()
+    
+    if not stock_df.empty:
+        print(f"成功获取 {len(stock_df)} 只A股股票")
+        # 保存到当前目录
+        output_file = f"a_stock_list_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.csv"
+        save_stock_list_to_csv(stock_df, output_file)
+        
+        # 打印前5条数据预览
+        print("\n数据预览:")
+        print(stock_df.head())
+    else:
+        print("获取股票列表失败")
+```
+
+## 代码特点
+1. **依赖管理**：仅依赖akshare和pandas，符合现有技术栈
+2. **错误处理**：包含完整的异常处理，确保运行稳定
+3. **接口清晰**：提供独立的获取和保存函数，便于后续调用
+4. **信息完整**：包含股票代码、名称、交易所分类和时间戳
+
+## 使用说明
+1. 确保已安装依赖：`pip install akshare pandas`
+2. 直接运行脚本即可获取最新A股股票列表并保存为CSV
+3. 也可以作为模块导入，调用`get_a_stock_list()`函数获取数据
+
+## 预期输出
+- 成功运行后会生成包含所有A股股票的CSV文件
+- 输出示例：约5000+只A股股票信息

archive/management-workflow-202603/kanban_update.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Kanban Task Update Script for Sanguo Quant Workflow
+Usage:
+    python kanban_update.py <task_id> <state> <description>
+
+Example:
+    python kanban_update.py JJC-20260401-007 doing "中书省处理中"
+"""
+
+import sys
+import os
+from datetime import datetime
+
+# 任务跟踪文件位置
+KANBAN_FILE = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'task_tracker.md')
+
+def main():
+    if len(sys.argv) < 4:
+        print("Usage: python kanban_update.py <task_id> <state> <description>")
+        print("  state: pending | doing | review | done | blocked")
+        print("  description: update description in quotes")
+        sys.exit(1)
+    
+    task_id = sys.argv[1]
+    state = sys.argv[2]
+    description = sys.argv[3]
+    
+    now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M GMT+8")
+    
+    # 检查文件是否存在
+    if not os.path.exists(KANBAN_FILE):
+        # 创建新文件
+        with open(KANBAN_FILE, 'w') as f:
+            f.write("# 📋 Sanguo Quant Kanban Task Tracker\n\n")
+            f.write("| Task ID | State | Last Update | Description |\n")
+            f.write("|---------|-------|-------------|-------------|\n")
+    
+    # 读取现有内容
+    lines = []
+    found = False
+    with open(KANBAN_FILE, 'r') as f:
+        lines = f.readlines()
+    
+    # 更新或添加任务
+    new_lines = []
+    for line in lines:
+        if line.startswith("|") and task_id in line:
+            # 更新现有任务
+            new_line = f"| {task_id} | **{state}** | {now} | {description} |\n"
+            new_lines.append(new_line)
+            found = True
+        else:
+            new_lines.append(line)
+    
+    if not found:
+        # 添加新任务
+        if len(new_lines) >= 3:
+            new_lines.insert(len(new_lines), f"| {task_id} | **{state}** | {now} | {description} |\n")
+    
+    # 写回文件
+    with open(KANBAN_FILE, 'w') as f:
+        f.writelines(new_lines)
+    
+    print(f"✅ Kanban updated: {task_id} → {state} @ {now}")
+    print(f"   Description: {description}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

archive/management-workflow-202603/research/task-20260401-a2a-session-analysis/final/report.md

@@ -0,0 +1,294 @@
+# A2A 多代理会话管理方案调研分析
+
+**调研时间**：2026-04-01
+**调研人员**：诸葛亮（总军师）
+**调研范围**：Network-AI、ClawTeam、OpenAkita、当前 a2a-gateway 修复方案
+
+---
+
+## 问题背景
+
+当前 OpenClaw A2A 网关存在的问题：
+- 每次 A2A 消息都会新建一个会话
+- 长期使用会导致会话爆炸式增长
+- 上下文碎片化，每个会话只有一条消息
+- 不利于保持对话连续性
+
+**核心需求**：
+1. 同一个目标 agent 的所有 A2A 消息应该进入同一个固定会话（`agent:xxx:main`）
+2. 或者，如果使用 `contextId`，同一个 `contextId` 应该复用同一个 A2A 会话
+3. 避免不必要的会话创建，防止会话爆炸
+4. 保持上下文连续性
+
+---
+
+## 方案一：Network-AI（多代理协调层）
+
+### 项目概况
+- **定位**：TypeScript/Node.js 多代理协调层
+- **特点**：原子黑板 `propose → validate → commit` 防止竞态条件
+- **主要功能**：共享状态、预算控制、权限管理、审计日志、17种框架适配
+
+### 架构分析
+
+**核心设计**：
+- Network-AI 是**协调层**，不是会话管理层
+- Network-AI 提供 OpenClaw 原生适配（`OpenClawAdapter`）
+- Network-AI 通过 `callSkill` 调用 OpenClaw skill
+- 每个代理任务通过适配器路由到对应的 OpenClaw agent
+
+**会话管理方式**：
+- Network-AI 本身不强制 OpenClaw 的会话创建策略
+- Network-AI 依赖 OpenClaw 自身的会话管理
+- Network-AI 提供 `statefulSessions: true` 能力声明，但不实现具体复用逻辑
+
+### 适配我们需求的可能性
+
+| 需求 | 满足度 | 说明 |
+|------|--------|------|
+| 复用同一个 main 会话 | ⚠️ 间接支持 | 需要在 `executeAgent()` 中手动转发到 `main` |
+| contextId 复用 | ⚠️ 需要自己实现 | Network-AI 不负责透传 contextId |
+| 防止会话爆炸 | ✅ 协调层可以控制 | Network-AI 的共享黑板可以避免重复创建 |
+| 代码改动 | 中等 | 需要修改 OpenClawAdapter 增加转发逻辑 |
+
+**优点**：
+- 成熟稳定，功能丰富
+- 跨框架支持，可以混合多种框架
+- 原子操作防止竞态，非常适合并行多代理
+- 内置预算控制和权限管理
+
+**缺点**：
+- 额外的协调层，增加复杂度
+- 本身不解决 OpenClaw 会话爆炸问题，需要额外改造
+- 对于我们三国量化团队固定成员的场景，有些过重
+
+---
+
+## 方案二：ClawTeam（团队协作 A2A）
+
+### 项目概况
+- **定位**：CLI 多代理团队协作框架（基于 Python + tmux）
+- **特点**：agents spawn agents，自组织团队
+- 上游：HKUDS/ClawTeam，OpenClaw 深度集成版本
+
+### 架构分析
+
+**核心设计**：
+- 每个 agent 有固定的 `agent_name`
+- ClawTeam 在 spawn OpenClaw agent 时，**固定传入 `--session-id agent_name`**（代码第 59 行）
+- 所有消息都复用同一个会话 ID
+- 基于 tmux + git worktree 隔离工作区
+
+**会话管理方式**：
+```python
+# 来自 clawteam/spawn/adapters.py
+if is_openclaw_command(normalized_command):
+    if "agent" in normalized_command:
+        if "--local" not in normalized_command:
+            final_command.append("--local")
+        if agent_name and "--session-id" not in normalized_command:
+            final_command.extend(["--session-id", agent_name])  # ← 固定复用！
+        if prompt:
+            final_command.extend(["--message", prompt])
+```
+
+**完美命中需求！** ClawTeam 天生就是这么设计的。
+
+### 适配我们需求的可能性
+
+| 需求 | 满足度 | 说明 |
+|------|--------|------|
+| 复用同一个 main 会话 | ✅ 完美支持 | 每个 agent 固定 session-id = agent-name |
+| contextId 复用 | ✅ 天然支持 | 同一个 agent 永远复用同一个 |
+| 防止会话爆炸 | ✅ 彻底解决 | 每个 agent 只有一个会话 |
+| 代码改动 | 极小 | 已经原生实现了 |
+
+**优点**：
+- **设计完全符合需求** —— 每个 agent 固定一个会话 ID，永久复用
+- 基于 tmux 的真实隔离，每个 agent 有独立工作区
+- 支持多种 CLI agent（OpenClaw/Claude Code/Codex/Cursor 等）
+- 成熟的团队协作流程，agents 可以自组织
+
+**缺点**：
+- 需要 tmux 环境（开发机器一般都有）
+- 需要 git worktree（每个 agent 一个分支），对于长期固定角色（如三国量化团队的赵云/张飞/关羽），这个设计反而更好，因为每个将军有独立工作区
+- Python 项目，和当前 TypeScript 的 a2a-gateway 需要集成
+
+---
+
+## 方案三：OpenAkita（轻量 A2A 执行框架）
+
+### 项目概况
+- **定位**：全功能开源多代理 AI 助手桌面应用
+- **特点**：完整的 AI 公司组织 orchestration，支持 IM 绑定
+- **作者**：OpenAkita 社区，活跃开发中
+
+### 架构分析
+
+**核心设计 —— 会话管理**：
+```python
+# 来自 openakita/sessions/manager.py
+def get_or_create_session(...):
+    session_key = f"{channel}:{chat_id}:{user_id}"
+    if thread_id:
+        session_key += f":{thread_id}"
+    
+    # 检查缓存
+    if session_key in self._sessions:
+        session = self._sessions[session_key]
+        session.touch()
+        return session  # ← 复用同一个会话！
+    
+    # 只有不存在才新建
+    if create_if_missing:
+        session = self._create_session(...)
+        self._sessions[session_key] = session
+        return session
+```
+
+**天生完美设计！** 同一个 `(channel, chat_id, user_id)` → 同一个会话。
+
+### 适配我们需求的可能性
+
+| 需求 | 满足度 | 说明 |
+|------|--------|------|
+| 复用同一个 main 会话 | ✅ 完美支持 | session_key 相同就复用 |
+| contextId 复用 | ✅ 完美支持 | contextId 可以作为 session_key 的一部分 |
+| 防止会话爆炸 | ✅ 彻底解决 | 只有全新对话才新建会话 |
+| 代码改动 | 需要集成 | OpenAkita 是完整应用，需要集成到 OpenClaw |
+
+**优点**：
+- **会话管理设计非常正确**，天生满足需求
+- 功能极其丰富：30+ LLMs、89+ 工具、6 IM 平台、插件系统、6层沙箱安全
+- 活跃开发，社区活跃
+- 支持桌面/Web/Mobile 多端访问
+
+**缺点**：
+- 是完整的独立应用，不是 OpenClaw 插件
+- 集成成本较高，需要重写 A2A 网关适配层
+- 对于我们三国量化团队固定角色场景，有些太重了
+
+---
+
+## 方案四：当前 a2a-gateway（已修复）
+
+### 当前状态
+
+我们刚才已经完成了两个修复：
+
+**修复 1（赵云修复）**：`client.ts` 透传 `contextId`
+```typescript
+// 原来缺少这一行，现在加上了：
+contextId: (message.contextId as string) || uuidv4(),
+```
+效果：✅ 同一个 `contextId` → 复用同一个 A2A 会话
+
+**修复 2（诸葛亮修复）**：`executor.ts` 增加直接转发到 `main` 会话选项
+```typescript
+const FORWARD_TO_MAIN_SESSION = true;
+const TARGET_MAIN_SESSION_KEY = `agent:${agentId}:main`;
+
+if (FORWARD_TO_MAIN_SESSION) {
+  // 提取消息 → 转发到 main 会话 → 立即完成任务 → return
+  this.api.sessionsSend({
+    sessionKey: TARGET_MAIN_SESSION_KEY,
+    message: messageText,
+  });
+  eventBus.finished();
+  return;  // ← 加上了 return，阻止后续执行
+}
+```
+效果：✅ 所有 A2A 消息直接进入 `agent:xxx:main`，A2A 会话只做转发，不处理业务
+
+### 适配我们需求的分析
+
+| 需求 | 满足度 | 说明 |
+|------|--------|------|
+| 复用同一个 main 会话 | ✅ **完美满足** | 所有消息直接转发到 main |
+| contextId 复用 | ✅ 已经修复 | 同一个 contextId 复用同一个 A2A 会话 |
+| 防止会话爆炸 | ✅ 业务会话不会爆炸 | 业务会话只有一个 main，A2A 会话很小且很快结束 |
+| 代码改动 | ✅ 已经完成 | 两个小修复，已经测试通过 |
+
+**优点**：
+- ✅ **已经实现，已经测试，已经工作**
+- ✅ 改动极小，不破坏现有架构
+- ✅ 完全满足核心需求：所有业务消息进入 `main`，不会爆炸
+- ✅ 可配置：如果需要 `contextId` 复用 A2A 会话，也支持
+- ✅ 对现有系统影响最小，风险最低
+
+**缺点**：
+- A2A 框架本身每次还是会创建一个空的 `a2a:` 会话（SDK 设计限制，无法避免）
+- 但这些会话创建后立即结束，不处理业务，占用空间很小，TTL 会自动清理
+- 实际使用中不会有问题
+
+---
+
+## 方案对比总结
+
+| 方案 | 设计符合度 | 实现成本 | 风险 | 适合场景 | 评分 |
+|------|-----------|----------|------|----------|------|
+| **当前 a2a-gateway 修复** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 极低（已完成） | 极低 | OpenClaw 原生 A2A 网关，保持现状 | **5/5** |
+| **ClawTeam** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 中等（需要集成） | 低 | 大型团队协作，每个 agent 独立工作区 | 5/5 |
+| **OpenAkita** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 高（完整应用） | 中 | 全功能 IM 绑定多代理应用 | 4/5 |
+| **Network-AI** | ⭐⭐⭐ | 中等（需要改造） | 中 | 跨框架混合代理，需要协调并行任务 | 3/5 |
+
+---
+
+## 我的决定
+
+### 推荐方案：**保持当前修复方案** ✅
+
+**理由**：
+
+1. **已经完美满足需求**
+   - ✅ 所有 A2A 消息直接进入目标 agent 的 `main` 会话
+   - ✅ 业务会话永远只有一个，不会爆炸
+   - ✅ 同时支持 `contextId` 复用 A2A 会话（如果你需要这个特性）
+   - ✅ 已经测试验证通过
+
+2. **改动最小，风险最低**
+   - 只改了两行关键代码
+   - 不破坏现有架构
+   - 不引入新的依赖
+   - 回滚容易
+
+3. **符合三国量化团队架构**
+   - 我们已经有固定的团队分工（诸葛亮/庞统/赵云/张飞/关羽/姜维/司马懿）
+   - 每个将军有固定的 `main` 会话
+   - 所有消息都进入 `main` 会话，保持上下文连续性
+   - 这正是我们需要的
+
+### 如果未来需要更复杂的团队协作，可以升级到 ClawTeam
+
+ClawTeam 的设计也非常好，它：
+- 每个 agent 固定 session-id，天生复用同一个会话
+- 基于 git worktree 隔离工作区，适合大型项目
+- 如果我们未来需要动态 spawn 临时 worker agents，ClawTeam 是非常好的选择
+
+但对于我们当前固定成员的场景，当前修复方案已经足够，更简单。
+
+---
+
+## 验证结论
+
+我们刚才的测试已经证明：
+
+1. ✅ **contextId 透传修复成功** —— 同一个 `contextId` 复用同一个 A2A 会话
+2. ✅ **直接转发到 main 修复成功** —— 所有业务消息进入 `agent:xxx:main`
+3. ✅ **业务会话不会爆炸** —— 永远只有一个 main 会话
+4. ✅ **上下文保持连续** —— 所有消息都在同一个会话里
+
+**问题已经解决！** 🎉
+
+---
+
+## 下一步建议
+
+1. **保持当前方案**继续使用，观察运行情况
+2. 如果发现空 A2A 会话累积太多，可以配置 OpenClaw TTL 自动清理
+3. 如果未来需要动态创建临时 agents，可以考虑集成 ClawTeam
+4. 如果需要完整的 IM 绑定多代理应用，可以考虑 OpenAkita
+
+---
+
+**调研完成** —— 所有四个方案都已精读分析，决定已经做出，当前修复方案完美满足需求。

archive/management-workflow-202603/task_tracker/PROGRESS_TRACKER.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+# 马岱进度跟踪
+
+马岱职责：每5分钟检查一次，如果任务超过"超时分钟"没更新，通知庞统推动。
+
+**规则**：
+- 马岱只读不写，只检查和通知
+- 修改文件只有庞统负责
+- 只检查状态 `in_progress` 的任务
+- 发现超时卡住，通知庞统后，不用重复通知
+
+---
+
+## 未完成任务
+
+| ID | 任务描述 | 负责人 | 最后更新时间 (YYYY-MM-DD HH:MM) | 超时分钟 | 状态 |
+|----|----------|--------|-------------------------------|----------|------|
+| 1 | 张飞完成三个选股策略回测，提交报告到指定目录 | 张飞 | 2026-03-30 15:58 | 5 | in_progress |
+| 2 | 关羽完成风控策略回测，提交报告到指定目录 | 关羽 | 2026-03-30 15:58 | 5 | in_progress |
+| 3 | 司马懿完成趋势跟踪/择时策略回测，提交报告到指定目录 | 司马懿 | 2026-03-30 15:58 | 5 | in_progress |
+
+---
+
+## 已完成任务
+
+| ID | 任务描述 | 负责人 | 完成时间 |
+|----|----------|--------|----------|
+| 101 | 赵云补充510300.SSE沪深300ETF日线数据 | 赵云 | 2026-03-30 14:00 |
+| 102 | 姜维修复回测API数据路径配置，导入数据 | 姜维 | 2026-03-30 14:25 |
+| 103 | 姜维修复vnpy.app模块缺失问题 | 姜维 | 2026-03-30 14:50 |
+| 104 | 姜维修复回测引擎初始化参数错误 | 姜维 | 2026-03-30 15:18 |
+| 105 | 统一所有agent配置结构：软链接+合并global-config | 庞统 | 2026-03-30 13:50 |
+
+---
+
+## 修改记录
+
+| 日期时间 | 修改人 | 修改内容 |
+|----------|--------|----------|
+| 2026-03-30 15:46 | 庞统 | 创建文件，添加初始三个回测任务 |

archive/management-workflow-202603/task_tracker/timeout_log.md

@@ -0,0 +1,16 @@
+# 超时记录（庞统维护）
+
+**说明**：记录任务超时未回复的次数，连续两次则通知用户。
+
+---
+
+## 超时记录
+
+| 检查时间 | 超时任务 | 超时次数 | 状态 |
+|----------|----------|----------|------|
+| 2026-03-30 17:37 | 张飞-三个选股策略回测, 关羽-风控策略回测, 司马懿-趋势跟踪择时策略回测 | 第1次 | 等待下次检查 |
+| 2026-03-30 17:59 | 张飞-三个选股策略回测, 关羽-风控策略回测, 司马懿-趋势跟踪择时策略回测 | 第2次 | ⚠️ 已通知丞相介入 |
+
+---
+
+**规则**：如果第2次检查仍然不回复，则通知丞相（用户）介入。

archive/management-workflow-202603/tracking/completed_tasks.md

@@ -0,0 +1,37 @@
+# 已完成任务列表
+
+最后更新时间：2026-03-30 18:50:00
+
+## 任务列表
+
+- task_id: JJC-20260401-006
+  description: |
+    修复openclaw-control-ui每次发新contextId导致每次新建session问题，最终端到端测试
+    流程：太子（庞统）→ 中书省（司马懿）→ 门下省 → 尚书省 → 户部（赵云）
+  assignee: agent:zhaoyun-data:main
+  created_at: 2026-04-01 19:37:00
+  completed_at: 2026-04-01 19:45:00
+  status: completed
+  notes:
+    - 问题修复：彻底解决"每次新建session"和"不显示消息"
+    - 端到端测试通过：两条消息正常显示，同一个session，上下文连续
+    - 司马懿质量总监验收通过，任务闭环
+
+---
+
+目前没有其他已完成的任务。
+
+---
+
+## 完成记录模板
+
+```yaml
+- task_id: task-YYYYMMDD-001
+  description: 任务描述
+  assignee: agent:zhangfei-dev:main
+  created_at: 2026-03-30 10:00:00
+  completed_at: 2026-03-30 18:00:00
+  status: completed
+  notes:
+    - 任务完成备注
+```

archive/management-workflow-202603/tracking/pending_tasks.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+# 未完成任务列表
+
+最后更新时间：2026-03-30 18:50:00
+
+## 任务列表
+
+目前没有未完成的任务。
+
+---
+
+## 添加新任务模板
+
+```yaml
+- task_id: task-YYYYMMDD-001
+  description: |
+    具体任务描述
+    可以多行
+  assignee: agent:zhangfei-dev:main
+  created_at: 2026-03-30 10:00:00
+  deadline: 2026-03-31 18:00:00
+  status: pending
+  next_step:
+    description: 下一步任务描述
+    assignee: agent:guanyu-dev:main
+  last_check: null
+  no_reply_count: 0
+  notes: []
+```
+
+## 注意事项
+- task_id 必须唯一
+- assignee 使用完整的 sessionKey
+- status 默认为 pending
+- no_reply_count 初始为 0，每次无回复+1

archive/management-workflow-202603/vnpy-message-queue-solution.md

@@ -0,0 +1,406 @@
+# vnpy消息队列方案 - 基于官方架构的轻量级消息机制
+
+## 📋 方案概述
+
+基于"尽量使用原生vnpy框架模块，不仿写，不重写，尽量适配"原则，我们设计了一套轻量级消息机制方案，完全基于vnpy官方架构扩展。
+
+## 🎯 核心原则
+
+**尽量使用原生vnpy框架模块，不仿写，不重写，尽量适配**
+- 优先使用vnpy官方提供的组件，避免重复造轮子
+- 对于不满足需求的功能，优先考虑扩展和适配，而非完全重写
+- 保持与vnpy官方架构的兼容性，便于后续升级和维护
+- 只在官方组件无法满足核心需求时，才考虑自定义实现
+
+## 🎨 技术方案
+
+### 架构设计
+
+```
+vnpy官方架构扩展方案
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│  vnpy EventEngine（官方事件引擎）        │
+│  ├── 现有事件类型                       │
+│  │   ├── MARKET_DATA（市场数据）        │
+│  │   ├── TRADING_SIGNAL（交易信号）      │
+│  │   └── ...                            │
+│  └── 新增风险事件类型                   │
+│      ├── RISK_ALERT（风险预警）         │
+│      ├── TASK_COMPLETE（任务完成）       │
+│      └── DATA_PUSH（数据推送）          │
+└─────────────────────────────────────────┘
+         │
+         ▼
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│  vnpy RPC服务（官方通信机制）            │
+│  ├── 请求-响应模式                     │
+│  ├── 发布-订阅模式                     │
+│  └── 异步消息模式                     │
+└─────────────────────────────────────────┘
+         │
+         ▼
+┌─────────────────────────────────────────┐
+│  自定义消息管理模块                     │
+│  ├── 事件类型管理                       │
+│  ├── 消息路由                          │
+│  └── 异步任务调度                      │
+└─────────────────────────────────────────┘
+```
+
+### 实现方案
+
+#### 1. 扩展vnpy EventEngine
+
+```python
+# 扩展vnpy EventEngine
+from vnpy.event import EventEngine, Event
+from vnpy.trader.constant import EventType
+
+# 新增事件类型
+class CustomEventType(EventType):
+    """自定义事件类型"""
+    
+    # 风险相关事件
+    RISK_ALERT = "risk_alert"
+    """风险预警事件"""
+    
+    DATA_PUSH = "data_push"
+    """数据推送事件"""
+    
+    TASK_COMPLETE = "task_complete"
+    """任务完成事件"""
+    
+    # 交易相关事件
+    TRADING_SIGNAL = "trading_signal"
+    """交易信号事件"""
+    
+    ORDER_UPDATE = "order_update"
+    """订单更新事件"""
+    
+    POSITION_CHANGE = "position_change"
+    """持仓变更事件"""
+
+# 事件发布
+def publish_event(event_type: CustomEventType, data: dict):
+    """发布事件"""
+    event = Event(event_type, data)
+    event_engine.put(event)
+    print(f"发布事件: {event_type}, 数据: {data}")
+
+# 事件订阅
+def subscribe_event(event_type: CustomEventType, callback):
+    """订阅事件"""
+    event_engine.register(event_type, callback)
+    print(f"订阅事件: {event_type}")
+```
+
+#### 2. 扩展vnpy RPC服务
+
+```python
+# 扩展vnpy RPC服务
+from vnpy_rpcservice import RpcServer, RpcClient
+import zmq
+
+class MessageRpcServer(RpcServer):
+    """消息RPC服务器"""
+    
+    def __init__(self, port: int = 8008):
+        super().__init__(port)
+        self.context = zmq.Context()
+        self.pub_socket = self.context.socket(zmq.PUB)
+        self.pub_socket.bind(f"tcp://*:{port + 1}")
+    
+    def publish_message(self, topic: str, message: dict):
+        """发布消息"""
+        self.pub_socket.send_json({"topic": topic, "message": message})
+        print(f"发布消息: {topic}, 内容: {message}")
+
+class MessageRpcClient(RpcClient):
+    """消息RPC客户端"""
+    
+    def __init__(self, host: str = "localhost", port: int = 8008):
+        super().__init__(host, port)
+        self.context = zmq.Context()
+        self.sub_socket = self.context.socket(zmq.SUB)
+        self.sub_socket.connect(f"tcp://{host}:{port + 1}")
+    
+    def subscribe_topic(self, topic: str, callback):
+        """订阅主题"""
+        self.sub_socket.setsockopt_string(zmq.SUBSCRIBE, topic)
+        print(f"订阅主题: {topic}")
+        
+        # 启动异步接收线程
+        import threading
+        def receive_loop():
+            while True:
+                try:
+                    message = self.sub_socket.recv_json()
+                    callback(message["topic"], message["message"])
+                except Exception as e:
+                    print(f"接收消息出错: {e}")
+        
+        threading.Thread(target=receive_loop, daemon=True).start()
+```
+
+#### 3. 消息管理模块
+
+```python
+class MessageManager:
+    """消息管理器"""
+    
+    def __init__(self):
+        self.event_callbacks = {}
+        self.rpc_client = None
+    
+    def initialize(self, rpc_host: str = "localhost", rpc_port: int = 8008):
+        """初始化"""
+        from vnpy.event import EventEngine
+        self.event_engine = EventEngine()
+        self.event_engine.start()
+        
+        # 初始化RPC客户端
+        self.rpc_client = MessageRpcClient(rpc_host, rpc_port)
+    
+    def register_event_callback(self, event_type: CustomEventType, callback):
+        """注册事件回调"""
+        if event_type not in self.event_callbacks:
+            self.event_callbacks[event_type] = []
+        self.event_callbacks[event_type].append(callback)
+        self.event_engine.register(event_type, callback)
+    
+    def publish_event(self, event_type: CustomEventType, data: dict):
+        """发布事件"""
+        event = Event(event_type, data)
+        self.event_engine.put(event)
+    
+    def send_message(self, topic: str, message: dict):
+        """发送消息"""
+        if self.rpc_client:
+            self.rpc_client.send_message(topic, message)
+    
+    def subscribe_topic(self, topic: str, callback):
+        """订阅主题"""
+        if self.rpc_client:
+            self.rpc_client.subscribe_topic(topic, callback)
+```
+
+## 🚀 快速开始
+
+### 1. 初始化消息管理器
+
+```python
+from management.vnpy_message_queue_solution import MessageManager
+
+# 初始化消息管理器
+msg_manager = MessageManager()
+msg_manager.initialize(rpc_host="localhost", rpc_port=8008)
+
+print("消息管理器初始化完成")
+```
+
+### 2. 发布事件
+
+```python
+from management.vnpy_message_queue_solution import CustomEventType
+
+# 发布风险预警事件
+msg_manager.publish_event(
+    CustomEventType.RISK_ALERT,
+    {
+        "symbol": "510300.SSE",
+        "risk_type": "最大回撤",
+        "value": 0.15,
+        "threshold": 0.12,
+        "level": "严重"
+    }
+)
+
+print("风险预警事件发布成功")
+```
+
+### 3. 订阅事件
+
+```python
+from management.vnpy_message_queue_solution import CustomEventType
+
+# 定义事件回调函数
+def on_risk_alert(event):
+    print(f"收到风险预警: {event.data}")
+    # 调用风险处理逻辑
+    handle_risk_alert(event.data)
+
+# 订阅风险预警事件
+msg_manager.register_event_callback(CustomEventType.RISK_ALERT, on_risk_alert)
+
+print("风险预警事件订阅成功")
+```
+
+### 4. 发送和接收消息
+
+```python
+# 发送消息
+msg_manager.send_message(
+    "trading_signal",
+    {
+        "symbol": "510300.SSE",
+        "signal": "买入",
+        "price": 4.5,
+        "volume": 1000
+    }
+)
+
+# 定义消息回调函数
+def on_trading_signal(topic, message):
+    print(f"收到交易信号: {topic} - {message}")
+
+# 订阅交易信号主题
+msg_manager.subscribe_topic("trading_signal", on_trading_signal)
+```
+
+## 📊 性能特征
+
+### 事件处理性能
+
+| 事件类型 | 处理方式 | 响应时间 | 吞吐量 |
+|---------|----------|----------|--------|
+| 市场数据 | 同步处理 | <1ms | 100,000 QPS |
+| 风险预警 | 异步处理 | <5ms | 50,000 QPS |
+| 交易信号 | 实时处理 | <2ms | 80,000 QPS |
+
+### RPC通信性能
+
+| 操作类型 | 通信方式 | 响应时间 | 吞吐量 |
+|---------|----------|----------|--------|
+| 请求-响应 | zmq.REQ-REP | <10ms | 10,000 QPS |
+| 发布-订阅 | zmq.PUB-SUB | <5ms | 50,000 QPS |
+
+## 🎯 适用场景
+
+### 关羽风险控制（guanyu-risk）
+
+**实时风险监控系统**：
+- ✅ 实时数据推送：市场行情、交易数据的实时推送
+- ✅ 异步任务处理：风险计算、数据分析等耗时任务
+- ✅ 系统间通信：与交易系统、数据系统的通信
+
+### 姜维平台管理（jiangwei-platform）
+
+**平台监控系统**：
+- ✅ 任务状态管理：任务执行状态的实时监控
+- ✅ 系统健康监控：各组件健康状态的定期检查
+- ✅ 告警通知：异常情况的及时通知
+
+### 赵云数据采集（zhaoyun-data）
+
+**数据处理系统**：
+- ✅ 数据处理通知：数据处理完成的通知
+- ✅ 数据质量监控：数据质量问题的预警
+- ✅ 数据同步状态：数据同步进度的实时监控
+
+## 📈 优势分析
+
+### 符合项目原则
+
+✅ **完全符合项目原则**：
+- 尽量使用原生vnpy框架模块：扩展EventEngine和RPC服务
+- 不仿写不重写：基于vnpy现有架构扩展
+- 尽量适配：保持与vnpy架构的兼容性
+
+### 技术优势
+
+✅ **架构优势**：
+- 与vnpy官方架构无缝集成
+- 易于维护和升级
+- 组件化设计，易于扩展
+
+✅ **性能优势**：
+- 响应时间<1ms，吞吐量>100,000 QPS
+- 内存占用低，资源消耗少
+- 支持大规模并发处理
+
+✅ **成本优势**：
+- 不需要额外硬件和软件成本
+- 开发成本低，维护成本低
+- 易于部署和调试
+
+## 🚧 实施计划
+
+### 第一阶段：基础实现（1周）
+
+| 任务 | 负责人 | 完成时间 | 产出物 |
+|------|--------|----------|--------|
+| 需求确认 | 关羽、姜维 | 1天 | 需求文档 |
+| 架构设计 | 姜维 | 2天 | 架构文档 |
+| 事件引擎扩展 | 姜维 | 3天 | EventEngine扩展代码 |
+| 测试验证 | 关羽 | 1天 | 测试报告 |
+
+### 第二阶段：功能完善（2周）
+
+| 任务 | 负责人 | 完成时间 | 产出物 |
+|------|--------|----------|--------|
+| RPC服务扩展 | 姜维 | 3天 | RPC服务扩展代码 |
+| 消息管理模块 | 姜维 | 2天 | MessageManager代码 |
+| 接口文档 | 姜维 | 1天 | API文档 |
+| 集成测试 | 关羽、姜维 | 2天 | 集成测试报告 |
+
+### 第三阶段：部署上线（1周）
+
+| 任务 | 负责人 | 完成时间 | 产出物 |
+|------|--------|----------|--------|
+| 部署文档 | 姜维 | 1天 | 部署指南 |
+| 上线部署 | 姜维 | 2天 | 部署完成报告 |
+| 性能测试 | 关羽 | 1天 | 性能测试报告 |
+| 用户培训 | 姜维 | 1天 | 使用说明 |
+
+## 📝 维护和升级
+
+### 版本管理
+
+1. **API版本**：使用语义化版本控制，如1.0.0
+2. **变更记录**：每个版本的变更都要详细记录
+3. **兼容性说明**：说明版本之间的兼容性
+
+### 升级策略
+
+1. **向后兼容**：新功能向后兼容旧版本
+2. **废弃通知**：提前通知废弃的API
+3. **迁移指南**：提供详细的迁移指南
+
+### 故障处理
+
+1. **日志记录**：详细记录系统运行日志
+2. **监控预警**：设置关键指标的监控和预警
+3. **故障排查**：提供详细的故障排查指南
+
+## 🔍 未来扩展
+
+### 高吞吐量场景
+
+如果需要处理更高的吞吐量，可以考虑：
+
+1. **增加消息分区**：将消息按主题分区，提高处理能力
+2. **使用Redis Pub/Sub**：引入轻量级消息队列组件
+3. **水平扩展**：增加处理节点，提高并发能力
+
+### 跨平台通信
+
+如果需要支持跨平台通信，可以考虑：
+
+1. **使用HTTP/HTTPS**：使用HTTP协议进行通信
+2. **使用WebSocket**：支持双向通信
+3. **使用RESTful API**：提供标准化的API接口
+
+### 持久化消息
+
+如果需要支持持久化消息，可以考虑：
+
+1. **使用数据库**：将消息存储在数据库中
+2. **使用文件系统**：将消息存储在文件系统中
+3. **使用消息队列**：使用支持持久化的消息队列组件
+
+---
+
+**文档创建时间**：2026年4月11日  
+**文档版本**：1.0  
+**负责人**：姜维 伯约  
+**审核人**：诸葛亮（总军师）

archive/zhaoyun-data-old-backup-20240325/README.md

@@ -0,0 +1,89 @@
+# 赵云工作区历史备份归档 - 20240325
+
+## 📁 归档信息
+- **归档日期**: 2026-03-25
+- **归档人员**: 赵云（数据工程将军）
+- **归档原因**: 赵云工作区标准化重建前的历史备份
+- **归档位置**: `archive/zhaoyun-data-old-backup-20240325/`
+
+## 📊 内容摘要
+本目录包含赵云工作区在标准化重建前的历史版本，作为版本控制和历史参考。
+
+## 📋 文件清单
+
+### 1. 重要文档报告
+- `IMPLEMENTATION_REPORT.md` - 实施报告文档
+- `TASK_COMPLETION_REPORT.md` - 任务完成报告
+- `VALIDATION_REPORT.md` - 验证报告
+- `VALIDATION_REPORT_TEMPLATE.md` - 验证报告模板
+- `sanguo_vnpy_data_sync_research.md` - vnPy数据同步研究报告
+- `README.md` - 原工作区说明文档
+
+### 2. Python脚本文件
+- `batch_downloader.py` - 批量数据下载器（历史版本）
+- `test_adapter.py` - 数据适配器测试工具（历史版本）
+- `akshare_vnpy_adapter.py` - AKShare到vnPy数据适配器（历史版本）
+
+### 3. 数据文件
+- `data/database_test.db` - 测试数据库文件
+
+## 🗑️ 已清理文件
+根据主公指令，已清理以下不需要的缓存文件：
+- `akshare_vnpy_adapter.log` - 日志文件
+- `__pycache__/` - Python编译缓存目录
+
+## 🔄 归档原因
+1. **标准化重建**：赵云工作区按照workflow-rules.md标准结构重建
+2. **版本控制**：保留历史版本，便于追溯和参考
+3. **数据安全**：防止重要历史成果物丢失
+
+## 📈 新旧版本对比
+### 旧版本结构（本归档）
+```
+zhaoyun-data-old-backup/
+├── *.py                    # Python脚本混合存放
+├── *.md                    # 文档混合存放
+├── data/                   # 数据文件
+└── __pycache__/           # Python缓存（已清理）
+```
+
+### 新版本结构（标准化）
+```
+zhaoyun-data/
+├── README.md              # 标准化工作区说明
+├── research/              # 调研报告目录
+├── scripts/               # 分类脚本目录
+│   ├── data_acquisition/  # 数据获取脚本
+│   ├── data_cleaning/     # 数据清洗脚本
+│   ├── data_validation/   # 数据验证脚本
+│   ├── data_quality/      # 质量检查脚本
+│   └── common_tools/      # 通用工具脚本
+├── data/                  # 标准数据目录
+│   ├── raw/               # 原始数据
+│   ├── processed/         # 处理后的数据
+│   └── running_data/      # 运行数据
+├── reports/               # 报告文档目录
+└── references/            # 参考资料目录
+```
+
+## 🎯 归档价值
+1. **历史参考**：提供历史版本对比参考
+2. **技术演进**：记录赵云数据工程技术的发展历程
+3. **版本回溯**：在需要时可以回溯到特定历史版本
+4. **知识传承**：保留历史技术方案和经验教训
+
+## ⚠️ 注意事项
+1. 本归档为只读参考，不建议直接使用
+2. 新版本结构更符合workflow-rules.md标准
+3. 建议以新版本结构为基准进行后续开发
+4. 历史文件可作为技术参考，但需注意兼容性
+
+## 📝 归档管理
+- **归档人**: 赵云
+- **审核人**: 诸葛亮军师
+- **归档时间**: 2026-03-25
+- **归档状态**: 已完成
+
+---
+
+**赵云确认**：本历史备份已按照主公指令和目录规则完成归档处理，缓存文件已清理，重要历史成果物已妥善保存。🧮

data-engineering/README.md

@@ -1,329 +0,0 @@
-# akshare → vn.py 数据适配器系统
-
-## 项目概述
-
-本项目实现了从 akshare 数据源获取A股历史数据，并批量写入 vn.py SQLite 数据库的完整解决方案。
-
-**作者**: 赵云（数据护军）
-**完成日期**: 2026-03-24
-
----
-
-## 功能特性
-
-### 1. 数据适配器 (`akshare_vnpy_adapter.py`)
-
-- ✅ 自动初始化 vn.py 数据库表结构
-- ✅ 获取全市场A股股票列表
-- ✅ 下载单只/全市场历史K线数据
-- ✅ 数据格式自动转换（akshare → vn.py）
-- ✅ 批量插入优化（使用 executemany）
-- ✅ 数据完整性验证
-- ✅ 支持日期范围筛选
-- ✅ 支持复权类型选择（不复权/前复权/后复权）
-
-### 2. 批量下载器 (`batch_downloader.py`)
-
-- ✅ 断点续传支持（保存进度到JSON文件）
-- ✅ 失败重试机制
-- ✅ 进度实时保存
-- ✅ 统计信息跟踪
-- ✅ 测试模式（可限制下载数量）
-
-### 3. 测试脚本 (`test_adapter.py`)
-
-- ✅ 单元测试
-- ✅ 完整流程验证
-- ✅ 数据完整性验证
-
----
-
-## 数据库结构
-
-### DbBarData 表（K线数据）
-
-| 字段 | 类型 | 说明 |
-|------|------|------|
-| id | INTEGER | 主键（自增） |
-| symbol | TEXT | 股票代码 |
-| exchange | TEXT | 交易所（SH/SZ/BJ） |
-| datetime | TEXT | K线时间 |
-| interval | TEXT | 周期（1d/1w/1m等） |
-| open_price | REAL | 开盘价 |
-| high_price | REAL | 最高价 |
-| low_price | REAL | 最低价 |
-| close_price | REAL | 收盘价 |
-| volume | REAL | 成交量 |
-| turnover | REAL | 成交额（元） |
-| open_interest | REAL | 持仓量 |
-
-### DbTickData 表（TICK数据）
-
-包含完整五档行情数据（预留）
-
----
-
-## 使用方法
-
-### 1. 基本用法
-
-```python
-from akshare_vnpy_adapter import AkshareToVnpyAdapter
-
-# 创建适配器
-adapter = AkshareToVnpyAdapter('database.db')
-
-try:
-    # 初始化数据库
-    adapter.initialize_database()
-
-    # 下载单只股票
-    inserted = adapter.download_and_insert_stock_daily(
-        code='600519',  # 茅台
-        start_date='20240101',
-        end_date='20241231'
-    )
-    print(f"插入 {inserted} 条K线")
-
-    # 验证数据完整性
-    integrity = adapter.verify_data_integrity()
-    print(integrity)
-
-finally:
-    adapter.close()
-```
-
-### 2. 批量下载全市场数据
-
-```python
-from batch_downloader import BatchDownloader
-
-downloader = BatchDownloader(
-    db_path='database.db',
-    progress_file='download_progress.json'
-)
-
-try:
-    # 批量下载
-    stats = downloader.download(
-        start_date='20240101',  # 开始日期
-        max_stocks=None,        # None=全部，可设置如100测试
-        resume=True,            # 断点续传
-        retry_failed=True       # 重试失败的
-    )
-
-    # 验证数据
-    integrity = downloader.verify()
-
-finally:
-    downloader.close()
-```
-
-### 3. 运行测试
-
-```bash
-# 运行单元测试
-python3 test_adapter.py
-
-# 运行完整下载（测试模式：50只股票）
-python3 batch_downloader.py
-
-# 修改配置后运行完整下载（全市场）
-# 编辑 batch_downloader.py 中的 config
-python3 batch_downloader.py
-```
-
----
-
-## 数据格式映射
-
-### akshare → vn.py 字段映射
-
-| akshare | vn.py | 说明 |
-|---------|-------|------|
-| date | datetime | 日期时间 |
-| open | open_price | 开盘价 |
-| high | high_price | 最高价 |
-| low | low_price | 最低价 |
-| close | close_price | 收盘价 |
-| volume | volume | 成交量 |
-| money | turnover | 成交额 |
-| - | open_interest | 持仓量（默认0） |
-
-### 交易所映射
-
-| 股票代码前缀 | 交易所 |
-|-------------|--------|
-| 6xxxxx | SH（上交所） |
-| 0xxxxx | SZ（深交所） |
-| 3xxxxx | SZ（深交所） |
-| 8xxxxx | BJ（北交所） |
-
----
-
-## 性能优化
-
-### 1. 批量写入
-
-- 使用 `executemany` 代替逐条插入
-- 默认批量大小：1000 条/批
-
-### 2. 事务控制
-
-- 每个批次在一个事务中完成
-- 自动提交或回滚
-
-### 3. 索引优化
-
-- `(symbol, exchange, interval, datetime)` 联合索引
-- `datetime` 单独索引
-
-### 4. 连接管理
-
-- 复用数据库连接
-- 自动关闭
-
----
-
-## 断点续传
-
-进度保存在 `download_progress.json` 文件中：
-
-```json
-{
-  "last_code": "600519",
-  "completed": ["000001", "000002", "600000", ...],
-  "failed": ["600123", "600456", ...],
-  "start_time": "2026-03-24T12:00:00",
-  "stats": {
-    "total": 5000,
-    "success": 3000,
-    "failed": 5,
-    "total_bars": 1500000
-  }
-}
-```
-
----
-
-## 数据完整性验证
-
-验证结果示例：
-
-```python
-{
-  "total_bars": 150.5万,
-  "total_stocks": 3000,
-  "min_date": "2024-01-01 09:30:00",
-  "max_date": "2026-03-23 15:00:00",
-  "low_count_samples": 0,
-  "has_duplicates": false,
-  "duplicates_count": 0,
-  "status": "OK"
-}
-```
-
----
-
-## 配置文件
-
-### batch_downloader.py 配置
-
-```python
-config = {
-    'db_path': '/path/to/database.db',
-    'progress_file': '/path/to/download_progress.json',
-    'start_date': '20240101',      # 开始日期
-    'max_stocks': None,            # None=全部，测试时可设置
-    'resume': True,                # 断点续传
-    'retry_failed': True           # 重试失败的
-}
-```
-
----
-
-## 日志文件
-
-- `akshare_vnpy_adapter.log` - 适配器日志
-- `batch_downloader.log` - 批量下载日志
-
----
-
-## 错误处理
-
-### 1. 网络错误
-
-自动重试（akshare内置重试机制）
-
-### 2. 数据库错误
-
-- 重复数据自动忽略（UNIQUE约束）
-- 事务回滚保证一致性
-
-### 3. 格式转换错误
-
-- 记录错误日志
-- 跳过错误数据，继续处理
-
----
-
-## 已知限制
-
-1. **网络依赖**: 需要稳定网络连接访问 akshare API
-2. **数据频率**: akshare有访问频率限制，批量下载需要控制并发
-3. **数据范围**: 历史数据可能有限（新股上市时间短）
-4. **TICK数据**: 当前只实现了K线数据，TICK数据待扩展
-
----
-
-## 下一步计划
-
-1. ✅ akshare 数据适配器 - **已完成**
-2. ⏸️ 聚宽（jqdatasdk）适配器 - 待开发
-3. ⏸️ Tushare Pro 适配器 - 待开发
-4. ⏸️ Wind 适配器 - 待调研
-5. ⏸️ TICK数据支持 - 待扩展
-6. ⏸️ 分钟K线支持 - 待扩展
-
----
-
-## 性能指标（预期）
-
-- **K线数据**: 5000只股票 × 500交易日 = 250万条
-- **数据库大小**: 约 200-300 MB
-- **下载时间**: 约 2-4 小时（网络依赖）
-- **写入速度**: 约 5000-10000 条/秒
-
----
-
-## 技术栈
-
-- Python 3.8+
-- akshare（数据源）
-- SQLite（存储）
-- pandas（数据处理）
-- tqdm（进度条显示）
-
----
-
-## 许可证
-
-MIT License
-
----
-
-## 贡献
-
-欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
-
----
-
-## 联系方式
-
-作者：赵云（数据护军）
-项目：三国之量化交易
-仓库：sanguo_quant_live
-
----
-
-*"数据为兵，策略为将，风控为帅" — 赵云*

data-engineering/akshare_vnpy_adapter.log

@@ -1,99 +0,0 @@
-2026-03-24 12:37:15,155 - akshare_vnpy_adapter - INFO - 创建数据库目录: /Users/chufeng/.openclaw/workspace-pangtong/sanguo_quant_live/running_data
-2026-03-24 12:37:15,156 - __main__ - INFO - ============================================================
-2026-03-24 12:37:15,156 - __main__ - INFO - 开始测试 akshare → vn.py 数据适配器
-2026-03-24 12:37:15,156 - __main__ - INFO - ============================================================
-2026-03-24 12:37:15,156 - __main__ - INFO - 
-[测试1] 初始化数据库表结构...
-2026-03-24 12:37:15,158 - akshare_vnpy_adapter - INFO - 数据库表结构初始化完成
-2026-03-24 12:37:15,158 - __main__ - INFO - ✓ 数据库初始化成功
-2026-03-24 12:37:15,158 - __main__ - INFO - 
-[测试2] 获取股票列表...
-2026-03-24 12:37:23,812 - akshare_vnpy_adapter - ERROR - 获取股票列表失败: ('Connection aborted.', RemoteDisconnected('Remote end closed connection without response'))
-2026-03-24 12:37:23,812 - __main__ - ERROR - 测试失败: ('Connection aborted.', RemoteDisconnected('Remote end closed connection without response'))
-Traceback (most recent call last):
-  File "/Users/chufeng/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages/urllib3/connectionpool.py", line 787, in urlopen
-    response = self._make_request(
-        conn,
-    ...<10 lines>...
-        **response_kw,
-    )
-  File "/Users/chufeng/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages/urllib3/connectionpool.py", line 534, in _make_request
-    response = conn.getresponse()
-  File "/Users/chufeng/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages/urllib3/connection.py", line 571, in getresponse
-    httplib_response = super().getresponse()
-  File "/opt/homebrew/Cellar/python@3.14/3.14.3_1/Frameworks/Python.framework/Versions/3.14/lib/python3.14/http/client.py", line 1450, in getresponse
-    response.begin()
-    ~~~~~~~~~~~~~~^^
-  File "/opt/homebrew/Cellar/python@3.14/3.14.3_1/Frameworks/Python.framework/Versions/3.14/lib/python3.14/http/client.py", line 336, in begin
-    version, status, reason = self._read_status()
-                              ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
-  File "/opt/homebrew/Cellar/python@3.14/3.14.3_1/Frameworks/Python.framework/Versions/3.14/lib/python3.14/http/client.py", line 305, in _read_status
-    raise RemoteDisconnected("Remote end closed connection without"
-                             " response")
-http.client.RemoteDisconnected: Remote end closed connection without response
-
-During handling of the above exception, another exception occurred:
-
-Traceback (most recent call last):
-  File "/Users/chufeng/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages/requests/adapters.py", line 644, in send
-    resp = conn.urlopen(
-        method=request.method,
-    ...<9 lines>...
-        chunked=chunked,
-    )
-  File "/Users/chufeng/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages/urllib3/connectionpool.py", line 841, in urlopen
-    retries = retries.increment(
-        method, url, error=new_e, _pool=self, _stacktrace=sys.exc_info()[2]
-    )
-  File "/Users/chufeng/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages/urllib3/util/retry.py", line 490, in increment
-    raise reraise(type(error), error, _stacktrace)
-          ~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
-  File "/Users/chufeng/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages/urllib3/util/util.py", line 38, in reraise
-    raise value.with_traceback(tb)
-  File "/Users/chufeng/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages/urllib3/connectionpool.py", line 787, in urlopen
-    response = self._make_request(
-        conn,
-    ...<10 lines>...
-        **response_kw,
-    )
-  File "/Users/chufeng/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages/urllib3/connectionpool.py", line 534, in _make_request
-    response = conn.getresponse()
-  File "/Users/chufeng/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages/urllib3/connection.py", line 571, in getresponse
-    httplib_response = super().getresponse()
-  File "/opt/homebrew/Cellar/python@3.14/3.14.3_1/Frameworks/Python.framework/Versions/3.14/lib/python3.14/http/client.py", line 1450, in getresponse
-    response.begin()
-    ~~~~~~~~~~~~~~^^
-  File "/opt/homebrew/Cellar/python@3.14/3.14.3_1/Frameworks/Python.framework/Versions/3.14/lib/python3.14/http/client.py", line 336, in begin
-    version, status, reason = self._read_status()
-                              ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
-  File "/opt/homebrew/Cellar/python@3.14/3.14.3_1/Frameworks/Python.framework/Versions/3.14/lib/python3.14/http/client.py", line 305, in _read_status
-    raise RemoteDisconnected("Remote end closed connection without"
-                             " response")
-urllib3.exceptions.ProtocolError: ('Connection aborted.', RemoteDisconnected('Remote end closed connection without response'))
-
-During handling of the above exception, another exception occurred:
-
-Traceback (most recent call last):
-  File "/Users/chufeng/.openclaw/workspace-pangtong/sanguo_quant_live/data-engineering/test_adapter.py", line 46, in test_adapter
-    stock_list = adapter.get_stock_list()
-  File "/Users/chufeng/.openclaw/workspace-pangtong/sanguo_quant_live/data-engineering/akshare_vnpy_adapter.py", line 135, in get_stock_list
-    stock_list = ak.stock_zh_a_spot_em()
-  File "/opt/homebrew/lib/python3.14/site-packages/akshare/stock_feature/stock_hist_em.py", line 36, in stock_zh_a_spot_em
-    temp_df = fetch_paginated_data(url, params)
-  File "/opt/homebrew/lib/python3.14/site-packages/akshare/utils/func.py", line 50, in fetch_paginated_data
-    r = request_with_retry(url, params=params, timeout=timeout)
-  File "/opt/homebrew/lib/python3.14/site-packages/akshare/utils/request.py", line 64, in request_with_retry
-    raise last_exception
-  File "/opt/homebrew/lib/python3.14/site-packages/akshare/utils/request.py", line 52, in request_with_retry
-    response = session.get(url, params=params, timeout=timeout)
-  File "/Users/chufeng/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages/requests/sessions.py", line 602, in get
-    return self.request("GET", url, **kwargs)
-           ~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
-  File "/Users/chufeng/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages/requests/sessions.py", line 589, in request
-    resp = self.send(prep, **send_kwargs)
-  File "/Users/chufeng/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages/requests/sessions.py", line 703, in send
-    r = adapter.send(request, **kwargs)
-  File "/Users/chufeng/Library/Python/3.14/lib/python/site-packages/requests/adapters.py", line 659, in send
-    raise ConnectionError(err, request=request)
-requests.exceptions.ConnectionError: ('Connection aborted.', RemoteDisconnected('Remote end closed connection without response'))
-2026-03-24 12:37:23,828 - akshare_vnpy_adapter - INFO - 数据库连接已关闭

data_platform/__init__.py

@@ -0,0 +1,22 @@
+"""
+数据平台 - 统一数据访问接口 + 回测引擎
+
+提供 DataCatalog 作为唯一数据入口，
+BacktestRunner 作为回测胶水层，
+BaseStrategy 作为策略基类。
+"""
+
+from data_platform.catalog import DataCatalog
+from data_platform.config import DataPlatformConfig
+from data_platform.strategy_base import BaseStrategy
+from data_platform.backtest_runner import BacktestRunner, BacktestResult
+from data_platform.backtest_report import BacktestReport
+
+__all__ = [
+    "DataCatalog",
+    "DataPlatformConfig",
+    "BaseStrategy",
+    "BacktestRunner",
+    "BacktestResult",
+    "BacktestReport",
+]

data_platform/backtest_report.py

@@ -0,0 +1,77 @@
+"""
+BacktestReport - 标准化回测报告
+
+将 BacktestResult 格式化输出为文本/JSON。
+"""
+
+import json
+from typing import Optional, TYPE_CHECKING
+
+if TYPE_CHECKING:
+    from data_platform.backtest_runner import BacktestResult
+
+
+class BacktestReport:
+    """回测报告生成器"""
+
+    def __init__(self, result: "BacktestResult"):
+        self.result = result
+
+    def to_text(self) -> str:
+        """生成文本格式报告"""
+        r = self.result
+        lines = [
+            "=" * 60,
+            f"  回测报告 | {r.strategy_name} | {r.code}",
+            "=" * 60,
+            f"  回测区间:   {r.start_date.date()} ~ {r.end_date.date()}",
+            f"  初始资金:   {r.initial_capital:,.0f}",
+            f"  最终权益:   {r.final_capital:,.0f}",
+            "-" * 60,
+            f"  总收益率:   {r.total_return:>8.2%}",
+            f"  年化收益率: {r.annual_return:>8.2%}",
+            f"  最大回撤:   {r.max_drawdown:>8.2%}",
+            f"  夏普比率:   {r.sharpe_ratio:>8.2f}",
+            f"  胜率:       {r.win_rate:>8.2%}",
+            f"  交易次数:   {r.total_trades:>8d}",
+            "-" * 60,
+        ]
+
+        if r.trades:
+            lines.append(f"  {'买入日':>12s}  {'卖出日':>12s}  {'买入价':>8s}  "
+                        f"{'卖出价':>8s}  {'收益率':>8s}  {'股数':>6s}")
+            lines.append("  " + "-" * 68)
+            for t in r.trades[:20]:
+                profit_str = f"{t.profit_pct:7.2%}" if t.profit_pct is not None else "    N/A"
+                lines.append(
+                    f"  {t.entry_date.date()!s:>12s}  {t.exit_date.date()!s:>12s}  "
+                    f"{t.entry_price:>8.2f}  {t.exit_price:>8.2f}  "
+                    f"{profit_str}  {t.shares:>6d}"
+                )
+            if len(r.trades) > 20:
+                lines.append(f"  ... 共 {len(r.trades)} 条，仅显示前20条")
+
+        lines.append("=" * 60)
+        return "\n".join(lines)
+
+    def to_dict(self) -> dict:
+        """导出为字典"""
+        r = self.result
+        return {
+            "strategy": r.strategy_name,
+            "code": r.code,
+            "start_date": str(r.start_date.date()),
+            "end_date": str(r.end_date.date()),
+            "initial_capital": r.initial_capital,
+            "final_capital": round(r.final_capital, 2),
+            "total_return": round(r.total_return, 4),
+            "annual_return": round(r.annual_return, 4),
+            "max_drawdown": round(r.max_drawdown, 4),
+            "sharpe_ratio": round(r.sharpe_ratio, 2),
+            "win_rate": round(r.win_rate, 4),
+            "total_trades": r.total_trades,
+        }
+
+    def to_json(self, indent: int = 2) -> str:
+        """导出为JSON"""
+        return json.dumps(self.to_dict(), indent=indent, ensure_ascii=False)

data_platform/backtest_runner.py

@@ -0,0 +1,240 @@
+"""
+BacktestRunner - 回测引擎
+
+胶水层：取数据 → 生成信号 → 模拟交易 → 出报告
+
+自带简易回测引擎，不依赖 vnpy，降低使用门槛。
+保留 vnpy 入口供高级功能切换。
+
+Usage:
+    from data_platform import DataCatalog
+    from data_platform.backtest_runner import BacktestRunner
+    from data_platform.strategy_base import BaseStrategy
+
+    class MyStrategy(BaseStrategy):
+        def generate_signals(self, data):
+            ...
+
+    runner = BacktestRunner(DataCatalog())
+    result = runner.run(MyStrategy(), "600519", "20250101", "20251231")
+    print(result.summary())
+"""
+
+import logging
+from dataclasses import dataclass, field
+from typing import Optional, List, Dict
+
+import pandas as pd
+import numpy as np
+
+from data_platform.catalog import DataCatalog
+from data_platform.strategy_base import BaseStrategy
+from data_platform.backtest_report import BacktestReport
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+@dataclass
+class Trade:
+    """单笔交易记录"""
+    entry_date: pd.Timestamp
+    exit_date: Optional[pd.Timestamp]
+    entry_price: float
+    exit_price: Optional[float]
+    direction: int  # 1=多, -1=空
+    shares: int
+    profit: Optional[float] = None
+    profit_pct: Optional[float] = None
+
+
+@dataclass
+class BacktestResult:
+    """回测结果"""
+    strategy_name: str
+    code: str
+    start_date: pd.Timestamp
+    end_date: pd.Timestamp
+    initial_capital: float
+    final_capital: float
+    total_return: float
+    annual_return: float
+    max_drawdown: float
+    sharpe_ratio: float
+    win_rate: float
+    total_trades: int
+    trades: List[Trade] = field(default_factory=list)
+    equity_curve: Optional[pd.Series] = None
+
+    def summary(self) -> str:
+        return (
+            f"策略: {self.strategy_name} | 股票: {self.code}\n"
+            f"区间: {self.start_date.date()} ~ {self.end_date.date()}\n"
+            f"总收益率: {self.total_return:.2%} | 年化: {self.annual_return:.2%}\n"
+            f"最大回撤: {self.max_drawdown:.2%} | 夏普: {self.sharpe_ratio:.2f}\n"
+            f"胜率: {self.win_rate:.2%} | 交易次数: {self.total_trades}"
+        )
+
+
+class BacktestRunner:
+    """
+    回测引擎
+
+    一条命令完成：获取数据 → 运行策略 → 生成回测结果
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        catalog: DataCatalog,
+        commission_rate: float = 0.0003,
+        slippage: float = 0.001,
+    ):
+        self.catalog = catalog
+        self.commission_rate = commission_rate
+        self.slippage = slippage
+
+    def run(
+        self,
+        strategy: BaseStrategy,
+        code: str,
+        start: str,
+        end: str,
+        initial_capital: float = 1_000_000,
+    ) -> BacktestResult:
+        """
+        运行单只股票回测
+
+        Args:
+            strategy: 策略实例（BaseStrategy 子类）
+            code: 股票代码
+            start: 起始日期 YYYYMMDD
+            end: 结束日期 YYYYMMDD
+            initial_capital: 初始资金
+
+        Returns:
+            BacktestResult
+        """
+        # 1. 获取数据
+        data = self.catalog.get_daily(code, start=start, end=end)
+        if len(data) < 20:
+            raise ValueError(f"数据不足：{code} 仅 {len(data)} 行")
+
+        # 2. 生成信号
+        signals = strategy.generate_signals(data)
+        if "signal" not in signals.columns:
+            raise ValueError(f"策略 {strategy.name} 未生成 signal 列")
+
+        # 3. 模拟交易
+        trades, equity = self._simulate(signals, initial_capital)
+
+        # 4. 计算指标
+        return self._build_result(
+            strategy.name, code, signals["date"].iloc[0], signals["date"].iloc[-1],
+            initial_capital, equity, trades
+        )
+
+    def run_batch(
+        self,
+        strategy: BaseStrategy,
+        codes: List[str],
+        start: str,
+        end: str,
+        initial_capital: float = 1_000_000,
+    ) -> Dict[str, BacktestResult]:
+        """批量回测多只股票"""
+        results = {}
+        for code in codes:
+            try:
+                results[code] = self.run(strategy, code, start, end, initial_capital)
+            except Exception as e:
+                logger.warning("回测 %s 失败: %s", code, e)
+        return results
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # 内部方法
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    def _simulate(self, data: pd.DataFrame, capital: float):
+        """模拟交易，返回 (trades, equity_series)"""
+        position = 0  # 当前持仓股数
+        entry_price = 0.0
+        entry_date = None
+        trades = []
+        equity = []
+
+        for _, row in data.iterrows():
+            price = row["close"]
+
+            if row["signal"] == 1 and position == 0:
+                # 买入
+                cost = price * (1 + self.slippage)
+                commission = capital * 0.99 * self.commission_rate  # 用99%资金买入
+                shares = int(capital * 0.99 / (cost * (1 + self.commission_rate)))
+                shares = shares // 100 * 100  # 整手
+                if shares > 0:
+                    position = shares
+                    entry_price = cost
+                    entry_date = row["date"]
+                    capital -= shares * cost + shares * cost * self.commission_rate
+
+            elif row["signal"] == -1 and position > 0:
+                # 卖出
+                sell_price = price * (1 - self.slippage)
+                proceeds = position * sell_price * (1 - self.commission_rate)
+                capital += proceeds
+                trades.append(Trade(
+                    entry_date=entry_date,
+                    exit_date=row["date"],
+                    entry_price=entry_price,
+                    exit_price=sell_price,
+                    direction=1,
+                    shares=position,
+                    profit=proceeds - position * entry_price,
+                    profit_pct=(sell_price / entry_price - 1),
+                ))
+                position = 0
+
+            # 当日权益
+            equity.append(capital + position * price)
+
+        return trades, pd.Series(equity, index=data.index)
+
+    def _build_result(self, name, code, start, end, capital, equity, trades):
+        """构建回测结果"""
+        final = equity.iloc[-1]
+        total_return = final / capital - 1
+        days = (end - start).days or 1
+        annual_return = (1 + total_return) ** (252 / max(days, 1)) - 1
+
+        # 最大回撤
+        cummax = equity.cummax()
+        drawdown = (equity - cummax) / cummax
+        max_drawdown = drawdown.min()
+
+        # 夏普比率
+        daily_returns = equity.pct_change().dropna()
+        sharpe = (
+            daily_returns.mean() / daily_returns.std() * np.sqrt(252)
+            if len(daily_returns) > 1 and daily_returns.std() > 0
+            else 0.0
+        )
+
+        # 胜率
+        wins = sum(1 for t in trades if t.profit and t.profit > 0)
+        total = len(trades)
+
+        return BacktestResult(
+            strategy_name=name,
+            code=code,
+            start_date=start,
+            end_date=end,
+            initial_capital=capital,
+            final_capital=final,
+            total_return=total_return,
+            annual_return=annual_return,
+            max_drawdown=max_drawdown,
+            sharpe_ratio=sharpe,
+            win_rate=wins / total if total > 0 else 0.0,
+            total_trades=total,
+            trades=trades,
+            equity_curve=equity,
+        )

data_platform/catalog.py

@@ -0,0 +1,212 @@
+"""
+DataCatalog - 统一数据访问接口
+
+策略开发者只需通过 DataCatalog 获取数据，
+无需关心底层文件路径和存储格式。
+
+核心API：
+- get_daily()        获取单只股票日线行情
+- get_daily_batch()  批量获取多只股票日线行情
+- get_stock_list()   获取股票基础信息/指数成分股
+- get_test_data()    获取标准测试数据集
+- list_available()   查看可用的数据资产
+"""
+
+import os
+import logging
+from pathlib import Path
+from typing import Dict, Optional, List
+
+import pandas as pd
+
+from data_platform.config import DataPlatformConfig
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class DataCatalog:
+    """
+    统一数据目录 —— 项目唯一数据入口
+
+    Usage:
+        from data_platform import DataCatalog
+
+        cat = DataCatalog()
+        df = cat.get_daily("600519", start="20250101", end="20260101")
+        stocks = cat.get_stock_list()
+    """
+
+    def __init__(self, project_root: Optional[str] = None):
+        self.config = DataPlatformConfig(project_root)
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # get_daily — 单只股票日线行情
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    def get_daily(
+        self,
+        code: str,
+        start: Optional[str] = None,
+        end: Optional[str] = None,
+        years: Optional[List[int]] = None,
+    ) -> pd.DataFrame:
+        """
+        获取单只股票日线行情（从本地 Parquet 读取）
+
+        Args:
+            code: 6位股票代码，如 "600519"
+            start: 起始日期 "YYYYMMDD"
+            end: 结束日期 "YYYYMMDD"
+            years: 指定年份列表，如 [2024, 2025]；默认自动推断
+
+        Returns:
+            DataFrame，列: date, open, high, low, close, volume, amount, ...
+        """
+        code = str(code).strip().zfill(6)
+        prefix = "sh" if code.startswith("6") else "sz"
+        pattern = f"{prefix}{code}_daily.parquet"
+
+        if years is None:
+            scan_years = self._detect_years()
+        else:
+            scan_years = years
+
+        frames = []
+        for year in sorted(scan_years):
+            fp = self.config.daily_parquet_dir / str(year) / pattern
+            if fp.exists():
+                frames.append(pd.read_parquet(fp))
+
+        if not frames:
+            raise FileNotFoundError(
+                f"未找到股票 {code} 的日线数据，扫描年份: {scan_years}"
+            )
+
+        df = pd.concat(frames, ignore_index=True)
+        df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
+        df = df.sort_values("date").reset_index(drop=True)
+
+        if start:
+            df = df[df["date"] >= pd.Timestamp(start)]
+        if end:
+            df = df[df["date"] <= pd.Timestamp(end)]
+
+        return df
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # get_daily_batch — 批量获取多只股票日线
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    def get_daily_batch(
+        self,
+        codes: List[str],
+        start: Optional[str] = None,
+        end: Optional[str] = None,
+    ) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
+        """
+        批量获取多只股票日线行情
+
+        Args:
+            codes: 股票代码列表，如 ["600519", "000001"]
+            start: 起始日期 "YYYYMMDD"
+            end: 结束日期 "YYYYMMDD"
+
+        Returns:
+            dict，key=股票代码, value=DataFrame
+        """
+        result = {}
+        for code in codes:
+            try:
+                result[code] = self.get_daily(code, start=start, end=end)
+            except FileNotFoundError:
+                logger.warning("跳过 %s: 数据不存在", code)
+        return result
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # get_stock_list — 股票列表 / 指数成分股
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    def get_stock_list(self, index: Optional[str] = None) -> pd.DataFrame:
+        """
+        获取股票基础信息或指数成分股
+
+        Args:
+            index: 指数代码，如 "hs300"；None 返回全部 A 股基础信息
+        """
+        if index == "hs300":
+            fp = self.config.stock_info_dir / "hs300_constituents_latest.csv"
+            if not fp.exists():
+                raise FileNotFoundError(f"沪深300成分股文件不存在: {fp}")
+            return pd.read_csv(fp)
+
+        info_dir = self.config.stock_info_dir
+        candidates = sorted(info_dir.glob("stock_basic_info_raw_*.csv"))
+        if not candidates:
+            raise FileNotFoundError(f"未找到股票基础信息文件: {info_dir}")
+        return pd.read_csv(candidates[-1])
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # get_test_data — 标准测试数据集
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    def get_test_data(self, name: str) -> pd.DataFrame:
+        """
+        获取标准测试数据集
+
+        Args:
+            name: 数据集名称，如 "600519" 或 "贵州茅台"
+        """
+        test_dir = self.config.test_datasets_dir
+        if not test_dir.exists():
+            raise FileNotFoundError(f"测试数据集目录不存在: {test_dir}")
+
+        for fp in test_dir.glob("*.csv"):
+            if name in fp.stem:
+                return pd.read_csv(fp, parse_dates=["date"])
+
+        raise FileNotFoundError(
+            f"未找到测试数据集 '{name}'，可用: "
+            f"{[f.stem for f in test_dir.glob('*.csv')]}"
+        )
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # list_available — 查看可用数据资产
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    def list_available(self) -> dict:
+        """列出所有可用数据资产"""
+        result = {}
+
+        daily_dir = self.config.daily_parquet_dir
+        if daily_dir.exists():
+            years = sorted(
+                [d.name for d in daily_dir.iterdir() if d.is_dir() and d.name.isdigit()]
+            )
+            result["daily_parquet"] = {"years": years, "path": str(daily_dir)}
+
+        info_dir = self.config.stock_info_dir
+        if info_dir.exists():
+            files = [f.name for f in info_dir.iterdir() if f.is_file()]
+            result["stock_info"] = {"files": files, "path": str(info_dir)}
+
+        test_dir = self.config.test_datasets_dir
+        if test_dir.exists():
+            datasets = [f.stem for f in test_dir.glob("*.csv")]
+            result["test_datasets"] = {"datasets": datasets, "path": str(test_dir)}
+
+        return result
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # 内部工具
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    def _detect_years(self) -> List[int]:
+        """自动检测可用的年份目录"""
+        daily_dir = self.config.daily_parquet_dir
+        if not daily_dir.exists():
+            return [2024, 2025]
+        return sorted(
+            int(d.name)
+            for d in daily_dir.iterdir()
+            if d.is_dir() and d.name.isdigit()
+        )

data_platform/config.py

@@ -0,0 +1,99 @@
+"""
+数据平台配置层
+
+配置优先级：
+1. 环境变量 SANGUO_QUANT_ROOT
+2. 默认项目根目录（向上查找 sanguo_quant_live 标记文件）
+"""
+
+import os
+from pathlib import Path
+from typing import Optional
+import yaml
+
+
+# 项目根目录标记文件
+_ROOT_MARKER = ".gitignore"
+
+
+def _find_project_root() -> Path:
+    """向上查找项目根目录"""
+    env = os.environ.get("SANGUO_QUANT_ROOT")
+    if env:
+        return Path(env).expanduser().absolute()
+
+    # 从当前文件向上查找
+    current = Path(__file__).parent
+    for _ in range(5):
+        if (current / _ROOT_MARKER).exists():
+            return current
+        current = current.parent
+
+    # 兜底：data_platform 的父目录
+    return Path(__file__).parent.parent
+
+
+class DataPlatformConfig:
+    """数据平台配置"""
+
+    def __init__(self, project_root: Optional[str] = None):
+        if project_root:
+            self.root = Path(project_root).expanduser().absolute()
+        else:
+            self.root = _find_project_root()
+
+        # 数据根目录（赵云数据区）
+        self.data_root = self.root / "zhaoyun-data" / "data"
+        self.raw_dir = self.data_root / "raw"
+        self.processed_dir = self.data_root / "processed"
+        self.running_dir = self.data_root / "running_data"
+
+        # 加载 yaml 覆盖（可选）
+        self._overrides = {}
+        config_path = Path(__file__).parent / "config.yaml"
+        if config_path.exists():
+            with open(config_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+                self._overrides = yaml.safe_load(f) or {}
+
+    # --- 核心路径属性 ---
+
+    @property
+    def daily_parquet_dir(self) -> Path:
+        """日线行情 Parquet 根目录（按年份子目录）"""
+        return self.raw_dir / "daily"
+
+    @property
+    def stock_info_dir(self) -> Path:
+        """股票基础信息目录"""
+        return self.raw_dir / "stock_info"
+
+    @property
+    def test_datasets_dir(self) -> Path:
+        """测试数据集目录"""
+        return self.processed_dir / "test_datasets"
+
+    @property
+    def financial_dir(self) -> Path:
+        """财务数据目录"""
+        return self.raw_dir / "financial"
+
+    # --- 工具方法 ---
+
+    def get_daily_parquet(self, year: int) -> Path:
+        """获取指定年份的日线 parquet 目录"""
+        return self.daily_parquet_dir / str(year)
+
+    def get_stock_parquet(self, code: str, year: int) -> Path:
+        """获取指定股票指定年份的 parquet 文件路径"""
+        prefix = "sh" if code.startswith("6") else "sz"
+        filename = f"{prefix}{code}_daily.parquet"
+        return self.daily_parquet_dir / str(year) / filename
+
+    def to_dict(self) -> dict:
+        """导出配置为字典"""
+        return {
+            "root": str(self.root),
+            "data_root": str(self.data_root),
+            "daily_parquet_dir": str(self.daily_parquet_dir),
+            "stock_info_dir": str(self.stock_info_dir),
+        }

data_platform/config.yaml

@@ -0,0 +1,20 @@
+# 数据平台配置
+# 此文件为可选覆盖，默认值在 config.py 中硬编码
+
+# 数据源配置（未来扩展用）
+sources:
+  daily:
+    format: parquet
+    provider: akshare
+    update_frequency: daily
+
+  stock_info:
+    format: csv
+    provider: akshare
+    update_frequency: weekly
+
+# 回测引擎配置
+backtest:
+  default_capital: 1000000
+  commission_rate: 0.0003
+  slippage: 0.001

data_platform/strategy_base.py

@@ -0,0 +1,57 @@
+"""
+BaseStrategy - 策略基类
+
+策略开发者只需继承此类并实现 generate_signals() 方法。
+回测引擎通过统一接口调用策略。
+
+Usage:
+    from data_platform.strategy_base import BaseStrategy
+
+    class MAStrategy(BaseStrategy):
+        def generate_signals(self, data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+            data = data.copy()
+            data["ma5"] = data["close"].rolling(5).mean()
+            data["ma20"] = data["close"].rolling(20).mean()
+            data["signal"] = 0
+            data.loc[data["ma5"] > data["ma20"], "signal"] = 1   # 买入
+            data.loc[data["ma5"] < data["ma20"], "signal"] = -1  # 卖出
+            return data
+"""
+
+import pandas as pd
+from abc import ABC, abstractmethod
+
+
+class BaseStrategy(ABC):
+    """
+    策略基类 —— 所有回测策略必须继承此类
+
+    子类只需实现 generate_signals(data) -> data_with_signals
+    signal 列约定：
+        1  = 买入信号
+        -1 = 卖出信号
+        0  = 无操作
+    """
+
+    @abstractmethod
+    def generate_signals(self, data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+        """
+        根据行情数据生成交易信号
+
+        Args:
+            data: 日线行情 DataFrame，至少包含 date, open, high, low, close, volume
+
+        Returns:
+            原始数据追加 signal 列（1=买, -1=卖, 0=无操作）
+        """
+        ...
+
+    @property
+    def name(self) -> str:
+        """策略名称，默认取类名"""
+        return self.__class__.__name__
+
+    @property
+    def description(self) -> str:
+        """策略描述，子类可覆盖"""
+        return ""

data_platform/test_catalog.py

@@ -0,0 +1,141 @@
+"""
+数据平台完整测试 - 验证 DataCatalog + BacktestRunner
+
+运行方式：cd sanguo_quant_live && python3 data_platform/test_catalog.py
+"""
+
+import sys
+from pathlib import Path
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent))
+
+from data_platform import (
+    DataCatalog, DataPlatformConfig,
+    BaseStrategy, BacktestRunner, BacktestReport,
+)
+import pandas as pd
+
+
+# ======================================================================
+# 测试用策略
+# ======================================================================
+
+class DummyMAStrategy(BaseStrategy):
+    """双均线策略（测试用）"""
+
+    def generate_signals(self, data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+        data = data.copy()
+        data["ma5"] = data["close"].rolling(5).mean()
+        data["ma20"] = data["close"].rolling(20).mean()
+        data["signal"] = 0
+        data.loc[data["ma5"] > data["ma20"], "signal"] = 1
+        data.loc[data["ma5"] < data["ma20"], "signal"] = -1
+        return data
+
+
+# ======================================================================
+# 测试函数
+# ======================================================================
+
+def test_config():
+    cfg = DataPlatformConfig()
+    assert cfg.root.exists()
+    assert cfg.daily_parquet_dir.exists()
+    print("✅ test_config 通过")
+
+
+def test_get_daily():
+    cat = DataCatalog()
+    df = cat.get_daily("600519", start="20250101", end="20251231")
+    assert len(df) > 0
+    assert "close" in df.columns
+    print("✅ test_get_daily 通过")
+
+
+def test_get_daily_batch():
+    cat = DataCatalog()
+    result = cat.get_daily_batch(["600519", "000001"], start="20250101", end="20250601")
+    assert len(result) >= 1
+    for code, df in result.items():
+        assert len(df) > 0
+    print("✅ test_get_daily_batch 通过")
+
+
+def test_get_stock_list():
+    cat = DataCatalog()
+    df_all = cat.get_stock_list()
+    assert len(df_all) > 5000
+    df_hs300 = cat.get_stock_list("hs300")
+    assert len(df_hs300) == 300
+    print("✅ test_get_stock_list 通过")
+
+
+def test_get_test_data():
+    cat = DataCatalog()
+    df = cat.get_test_data("600519")
+    assert len(df) > 0
+    print("✅ test_get_test_data 通过")
+
+
+def test_list_available():
+    cat = DataCatalog()
+    avail = cat.list_available()
+    assert "daily_parquet" in avail
+    print("✅ test_list_available 通过")
+
+
+def test_backtest_runner():
+    """测试完整回测流程：获取数据 → 策略 → 模拟交易 → 报告"""
+    cat = DataCatalog()
+    runner = BacktestRunner(cat)
+    strategy = DummyMAStrategy()
+
+    result = runner.run(strategy, "600519", "20250101", "20251231")
+
+    assert result.strategy_name == "DummyMAStrategy"
+    assert result.code == "600519"
+    assert result.initial_capital > 0
+    assert result.final_capital > 0
+    assert -1.0 <= result.max_drawdown <= 0.0  # 回撤是负数
+    assert result.total_trades >= 0
+    assert result.equity_curve is not None
+
+    # 测试报告
+    report = BacktestReport(result)
+    text = report.to_text()
+    assert "600519" in text
+    assert "总收益率" in text
+
+    d = report.to_dict()
+    assert d["code"] == "600519"
+    assert "total_return" in d
+
+    j = report.to_json()
+    assert '"code": "600519"' in j
+
+    print("✅ test_backtest_runner 通过")
+
+
+def test_backtest_batch():
+    """测试批量回测"""
+    cat = DataCatalog()
+    runner = BacktestRunner(cat)
+    strategy = DummyMAStrategy()
+
+    results = runner.run_batch(strategy, ["600519", "000001"], "20250101", "20250601")
+    assert len(results) >= 1
+    for code, result in results.items():
+        assert result.code == code
+    print("✅ test_backtest_batch 通过")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    test_config()
+    test_get_daily()
+    test_get_daily_batch()
+    test_get_stock_list()
+    test_get_test_data()
+    test_list_available()
+    test_backtest_runner()
+    test_backtest_batch()
+    print("\n🎉 全部 8 项测试通过！")

graphify-out/.graphify_root

@@ -0,0 +1 @@
+/Users/chufeng/.openclaw/sanguo_projects/sanguo_quant_live

graphify-out/cache/ast/022bcaca28a6413d02afdf7b1174016c5f0c1c77c9e4a97c409cd77b5a9b1be7.json

@@ -0,0 +1 @@
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@@ -0,0 +1 @@
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@@ -0,0 +1 @@
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