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任务
从回测结果提取标准化指标，持久化到数据库。
报告指标
- 收益率、年化收益、夏普比率
- 最大回撤、胜率、盈亏比
- VaR(95/99)、CVaR(95)、Kelly分数
- ECharts 图表数据
验收标准
- [x] ReportGenerator 类
- [x] 数据库持久化
- [x] date 类型兼容
P1-重要
Phase 2:策略引擎
QingSongTears
adnan1050
任务
实现5个经典量化策略，含学术来源注释。
策略列表
| 策略 | 文件 |
| --- | --- |
| 双均线交叉 | ma_cross.py |
| MACD金叉死叉 | macd_signal.py |
| RSI超买超卖 | rsi_reversal.py |
| 布林带突破 | bollinger_breakout.py |
| 海龟交易法则 | turtle_trading.py ...
P0-关键
Phase 2:策略引擎
任务
封装 backtesting.py 回测框架，适配A股交易规则。
关键特性
- 自定义佣金：买入0.03% + 卖出0.05%印花税 + 最低5元
- T+1 交易限制
- 批量回测 run_batch()
- 网格搜索 run_grid_search()
验收标准
- [x] A股佣金模型
- [x] 单/批量/网格搜索回测
- [x] datetime.date ...
P0-关键
Phase 2:策略引擎
任务
集成腾讯自选股(WeStock)数据源，实现交叉验证。
功能
- CLI 封装 westock.py
- K线数据获取
- 技术指标获取
- 数据一致性验证
备注
受限于 Node.js 环境，CLI 封装已完成
P1-重要
Phase 1:数据层
任务
实现量化策略基类，提供技术指标方法。
技术指标
- SMA/EMA 移动均线
- RSI 相对强弱指标
- MACD 指数平滑异同
- Bollinger Bands 布林带
- ATR 平均真实波幅
- Highest/Lowest 极值
验收标准
- [x] 11个技术指标方法
- [x] 涨跌停板检测
- [x] 继承 backtesting.py ...
P0-关键
Phase 2:策略引擎
任务
实现增量数据更新和完整性校验机制。
功能
- 增量更新：仅下载最新交易日数据
- 数据校验：检查缺失日期、异常值
- 基准数据：上证指数/深证成指下载
验收标准
- [x] 增量更新逻辑
- [x] 完整性检查函数
- [x] 基准指数数据下载
P1-重要
Phase 1:数据层
任务
构建全市场A股日线数据下载引擎。
技术要点
- 数据源：AKShare stock_zh_a_daily（新浪接口）
- 断点续传：download_resume.py
- 代码前缀转换：纯数字→sh/sz前缀
- datetime.date 类型兼容处理
验收标准
- [x] 全量5520只股票下载
- [x] 断点续传功能
- [x] 完整性校验
...
P0-关键
Phase 1:数据层
任务
创建 SQLAlchemy ORM 模型，6张核心表。
数据表
| 表名 | 说明 |
| --- | --- |
| stock_basic | 股票基本信息 |
| daily_price | 日线行情数据 |
| benchmark_data | 基准指数数据 |
| strategy_config | 策略配置 |
| backtest_result | 回测结果 |
| data_source_meta ...
P0-关键
Phase 1:数据层
任务
初始化项目环境，配置 Python 依赖、数据库、目录结构。
验收标准
- [x] 项目目录结构创建
- [x] requirements.txt 依赖清单
- [x] SQLite 数据库初始化
- [x] 配置文件创建
- [x] Git 仓库初始化
P0-关键
Phase 0:环境搭建
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