# Quant OS：个人 A 股 60 分 Baseline 工程

Quant OS 是项目名；`quant60` 是第一版 A 股 Baseline 的 Python
包、CLI namespace 与 artifact 协议前缀。

本项目把 2026-07-22 的技术选型文章落成一个可执行、可审计的模块化单体：
本地与 Colab 可零账号运行工程 smoke；JQData 登录后可生成不可变快照并直接
运行 PIT 本地回测/目标决策；聚宽、QMT 与 Qlib 有各自明确的运行入口。

> 当前状态仍是 `NOT_BASELINE_60`。本地五层 vertical slice、单测、
> synthetic、fake harness、Qlib fixture、真实聚宽 hosted 动量 smoke，以及
> 单个 synthetic-research TargetPackage 的真实聚宽 **execution smoke**，
> 都不能代替授权真实数据 OOS、逐层同输入 parity、真实 QMT、券商影子盘、
> 连续对账与合规证据。
> 原文章复评为设计覆盖约 70/100、可实施规格 49/100、原实现证据 6/100、
> G1—G10 为 0/10。详见
> [`docs/AUDIT_2026-07-25.md`](docs/AUDIT_2026-07-25.md) 与
> [`gate_scorecard.json`](gate_scorecard.json)。

## 在线公开验收面板

公开只读入口：

[`https://gomars.fun/quants-strategies/quant-os/status/index.html`](https://gomars.fun/quants-strategies/quant-os/status/index.html)

页面从 `gate_scorecard.json`、平台矩阵、bundle manifest 和证据文档生成
脱敏的构建时快照，逐层展示数据、模型、回测平台、券商影子盘与 G1—G10
缺口。它不是实时服务健康页，不发布本地行情、账户状态或运行 artifacts。

更新权威记录后必须重新生成并检查页面数据：

```bash
python3 tools/build_public_status.py
python3 tools/build_public_status.py --check
```

网页源码位于 [`status/`](status/)，生成器位于
[`tools/build_public_status.py`](tools/build_public_status.py)。

## 当前交付边界

| 路径 | 当前能做什么 | 已有证据 | 仍缺什么 |
| --- | --- | --- | --- |
| 本地 synthetic execution | 周度信号、T+1 开盘撮合、费用、涨跌停、部分成交、ledger、重放 | 标准库全量测试、确定性 smoke、manifest verifier | 不代表真实市场或投资价值 |
| 本地 synthetic research | Universe → Ridge Alpha → 风险/成本参与的 Portfolio → post-risk → reference execution 五层链 | 冻结 model bundle、无股数 TargetPackage、逐层 hash trace 与 manifest verifier | 仍是 synthetic；当前风险是 60 日对角方差，尚无真实样本校准或投资价值 |
| JQData → 本地 | 原始价、复权因子、前收、涨跌停、停牌、PIT ST 状态与历史指数成员快照；PIT 本地回测与单日目标 | fake-provider 端到端回归测试、完整收盘日 fail-closed 合同 | 需要用户授权登录后保存真实数据运行；基本面/公司行动尚未全接 |
| Colab | 自动 clone、测试、bundle、两套 synthetic 流程；可选 JQData/Qlib | notebook 本地逐 cell 执行 | JQData/Qlib 可选 cell 需对应账号/运行时 |
| 聚宽 hosted | 默认动量 smoke；显式注入 TargetPackage 后只消费本地 post-risk 权重并绑定平台账户/价格 | 动量模式已有一次 2024 全年 run；一个 synthetic-research TargetPackage 已真实命中、绑定 `day_open` 并产生 3 笔委托/成交 | 只观察 execution consumer；无授权真实长样本/OOS、上游四层 hosted 执行、QMT peer 或逐层真实数据 parity |
| QMT built-in/qmttools | 默认动量 smoke；TargetPackage 模式为 Python 3.6 backtest-only 消费器 | Python 3.6 语法、TargetPackage/fake/qmttools 合约 | 需要已授权 QMT 客户端、历史数据权限与 TargetPackage 实跑导出 |
| Qlib 0.9.7 | native momentum backtest；Alpha158/LightGBM CLI/Recorder 工作流 | Python 3.12 两条 fixture 已真实跑通，并保存表级 hash、行列/时间边界和重算指标 | synthetic 两股票没有投资价值；无真实 OOS、L3/L4 parity |
| Tushare → Qlib | 只读盘点 completed Parquet、校验 checksum、构建/验证不可变 provider、运行本地回测 | 93 个 completed 文件已验证；早期未复权 provider 与两次 byte-identical momentum run | 下载仅到 1993-10；缺复权、真实 benchmark、历史成分/ST/停牌/涨跌停，不能进入生产 decision |
| XtTrader shadow | 只读账户查询、HMAC 账户绑定、broker observation/snapshot、零下单 target-diff 计划与完整 verifier | fake broker/QMT 合约；所有 broker mutation 均不可达 | 需要授权 QMT 环境的账户合同探针、20 日影子、恢复/对账和券商确认 |

`portable-momentum-v1` 只是当前真实跑过聚宽的跨引擎连通性 smoke，不是
60 分 Baseline。Baseline 的权威决策留在本地：冻结 Ridge model bundle，
完成五层链并发布无股数的 `TargetPackageV1`；聚宽/QMT 只做精确双时钟查找、
账户状态绑定和执行。当前 synthetic 包已经真实通过聚宽 execution consumer，
但这只证明平台边界可运行；尚未证明上游四层的真实数据有效性、QMT peer 或
跨引擎一致性。

## 一条命令验证本地工程

要求 Python 3.10 或更高；核心没有第三方运行依赖：

```bash
make local
```

它依次执行：

1. 全量单元/合约测试；
2. 聚宽与 QMT 单文件 bundle；
3. synthetic execution smoke 与完整 manifest verifier；
4. synthetic research-to-target 与 research manifest verifier；
5. JoinQuant/QMT mock parity 报告及校验；
6. capability probe；
7. Colab notebook 语法检查和逐 cell 本地执行。

等价的脚本入口：

```bash
bash scripts/validate_all.sh
```

主要本地产物位于被 Git 忽略的 `artifacts/`：

```text
artifacts/
├── local-smoke/
│   ├── manifest.json
│   ├── signal.json
│   ├── target.json
│   ├── events.jsonl
│   ├── equity.json
│   └── report.json
├── research-smoke/
│   ├── manifest.json
│   ├── model_bundle.json
│   ├── target_package.json
│   ├── pipeline.json
│   ├── signals.json
│   ├── targets.json
│   ├── forecasts.json
│   ├── samples.json
│   └── report.json
└── mock-parity/report.json
```

`verify-ledger` 只验证事件 hash chain；`verify-manifest` 还验证原子发布标记、
精确 artifact 集合与 SHA-256、ledger head、report/manifest 身份、
当前 source/schema 聚合 hash，以及 Signal、Target、OrderEvent JSON Schema。

## JQData：登录后直接跑真实数据本地回测

账号和密码只从无回显交互或本地环境变量读取，绝不写入 snapshot、notebook、
OB 或 Git。先创建独立环境：

```bash
python3.12 -m venv .venv-jqdata
source .venv-jqdata/bin/activate
python -m pip install -r requirements/jqdata.txt
```

生成一个中证 500 历史快照：

```bash
PYTHONPATH=src:. python tools/jqdata_snapshot.py \
  --index 000905.XSHG \
  --start 2024-01-02 \
  --end 2024-12-31 \
  --output data/snapshots/csi500-2024
```

adapter 使用官方 `get_bars` 的未复权 OHLCV/money、复权因子、
`pre_close`、`high_limit`、`low_limit`、`paused`，并通过
`get_extras("is_st", ...)` 保存每日 PIT ST 状态和每日历史指数成员。为避免
把尚未完成的当日线误标为完整收盘，`--end` 必须早于 Asia/Shanghai 的抓取
日期；JQData 日线 24:00 完成后才允许进入快照。字段、日期或成员覆盖不完整
都会 fail closed。快照 verifier 会重新构造领域对象、重算质量汇总与
`data_version`，不是只比文件 hash。

直接运行动态 PIT 成分的本地事件回测：

```bash
PYTHONPATH=src:. python -m quant60 snapshot-backtest \
  --snapshot data/snapshots/csi500-2024/manifest.json \
  --config configs/baseline.json \
  --output artifacts/csi500-2024-backtest

PYTHONPATH=src:. python -m quant60 verify-manifest \
  artifacts/csi500-2024-backtest/manifest.json
```

生成某个决策日的可移交 Signal/Target/Order Delta：

```bash
PYTHONPATH=src:. python -m quant60 snapshot-decision \
  --snapshot data/snapshots/csi500-2024/manifest.json \
  --config configs/baseline.json \
  --as-of 2024-12-31 \
  --equity 1000000 \
  --output artifacts/csi500-2024-decision

PYTHONPATH=src:. python -m quant60 verify-snapshot-decision \
  artifacts/csi500-2024-decision/manifest.json
```

生产账户应把 `--equity` 换成 `--broker-snapshot`。该 canonical broker
snapshot 必须绑定同一个 T 日 Signal/decision，但其观察时钟只能位于冻结
provider calendar 的唯一下一交易日 Asia/Shanghai `[09:00,09:30)`；它还
必须没有未对账 open orders，并只保存加盐/带密钥的账户标识。不完整或错窗
状态会 fail closed。

这个本地回测采用：

- 每日精确 PIT 指数成员；
- 每日 PIT ST 状态；ST 证券不进入新目标，已持有 ST 只允许卖出；
- 原始价作为执行/名义价格；
- 仅使用截至每个决策日的 raw price + factor 构造定点前复权动量；
- 供应商每日停牌、涨跌停与前收字段；
- 第一交易日完整收盘形成信号，紧接着下一可用交易日开盘尝试成交；
- 上一交易日成交量参与率、显式费用、T+1、百股交易单位和未成交撤销。

它仍是本地 fill model，不是聚宽/QMT 的真实成交证据。

注意：现有 `snapshot-decision` 仍是 `portable-momentum-v1` 的 provider-data
路径，不能因为输入来自 JQData 就冒充 Ridge Baseline。完整候选链的权威交换物
是 `TargetPackageV1`；在真实数据训练、风险/成本校准与 OOS 冻结完成前，
`research-smoke/target_package.json` 只用于验证部署结构。

## Colab

打开 [`notebooks/quant_os_colab.ipynb`](notebooks/quant_os_colab.ipynb)
并执行全部默认 cell。默认流程不联网安装依赖，也不需要账号。

可选 cell：

- `RUN_JQDATA=True`：无回显登录，生成 snapshot、本地 PIT backtest 与决策；
- `RUN_QLIB=True`：只在 Python 3.12 安装固定 Qlib 栈并跑 native fixture。

不要把密码、token 或带凭据的 clone URL 写进 cell。默认流程最终生成两个可下载
zip；启用 JQData 后再增加 backtest 与 decision zip。

本地可验证 notebook 本身：

```bash
python3 tools/run_colab_notebook.py notebooks/quant_os_colab.ipynb
python3 tools/run_colab_notebook.py notebooks/quant_os_colab.ipynb --execute
```

## 聚宽：直接上传回测

不传目标包时，构建的是历史兼容的动量 smoke：

```bash
python3 tools/bundle_platforms.py
```

上传完整的 [`dist/joinquant_strategy.py`](dist/joinquant_strategy.py)。
wrapper 已启用：

```python
set_option("avoid_future_data", True)
set_option("use_real_price", True)
run_daily(rebalance, time="open")
```

canonical 周时钟不是固定星期几：某 ISO 周第一实际交易日收盘形成计划，
下一实际交易日开盘执行；单交易日长假周会自然跨到下一周。wrapper 用
`context.previous_date` 查询 PIT 指数成员和 `is_st`，用批量
`history(..., fq="pre")` 取得已完成日线；卖单先行，以 `order_target`
提交 `当前数量 + 可执行 delta`，并在提交点重新检查 current data。手续费、
滑点和最大成交量占比 10% 都在策略内显式设置。科创板买卖使用当日涨/跌停价
作为限价保护；共享核心拒绝不足 200 股的普通科创板申报，只保留一次性卖清
不足 200 股余额的交易所例外。

2026-07-26 已用该动量 smoke bundle 完成一次真实聚宽全年 hosted backtest。运行记录、
bundle hash、指标、真实平台发现的问题和证据边界见
[`docs/JOINQUANT_HOSTED_EVIDENCE_2026-07-26.md`](docs/JOINQUANT_HOSTED_EVIDENCE_2026-07-26.md)。
该次运行的可见完成日志没有 `ERROR`，但尚未导出相同输入、plan、orders/fills，
所以不计为 G9 通过。

真实验收必须保存：

- Git commit 与 `dist/bundle_manifest.json`；
- 聚宽运行环境、日期、资金、benchmark、费率/滑点；
- `g.quant60_last_plan`、订单/成交、日志和完整回测导出；
- 与本地相同输入 close array 或其 hash。

本地 fake harness 与 `artifacts/mock-parity/report.json` 只证明 wrapper 合约。
单次 hosted smoke 是外部运行证据，但没有同输入跨引擎 manifest 时仍不算
真实聚宽 Gate 通过。

要验证五层候选链，必须显式传入已验真的 TargetPackage；打包器不会自动从
动量回退或把 smoke 提升成 Baseline：

```bash
python3 tools/bundle_platforms.py \
  --target-package artifacts/research-smoke/target_package.json \
  --output-dir dist/target-package
```

这个示例包来自 synthetic 数据，只能验证线路。目标包保存 post-risk **权重**
及 model/data/feature/risk/cost/optimizer/config/source hash，不保存账户股数。
聚宽在包声明的 `next_session` 开盘读取真实 equity、持仓、可卖数量和价格，
形成 execution plan；包缺失、双时钟不匹配、hash 篡改或重复决策都会停止，
不会现场改算 momentum。

此时应上传
[`dist/target-package/joinquant_strategy.py`](dist/target-package/joinquant_strategy.py)，
并以同目录
[`bundle_manifest.json`](dist/target-package/bundle_manifest.json)
核对 package ID、package SHA 与 tape SHA；不要误传默认 smoke 文件。

2026-07-26，`TP-20240311-795dcfba` 已用 FINAL4 在真实 JoinQuant hosted
环境完成 2024-03-11 至 2024-03-13 的 execution smoke：3 月 11/13 日为
精确时钟 no-op，3 月 12 日按 `CURRENT_DATA_DAY_OPEN` 命中包，生成 3 笔
委托并全部成交。`600519.XSHG` 虽有 10% 权重，但 1693.94 元开盘价使一手
价值 169,394 元，高于 100,000 元目标名义金额，因而合法取整为 0 股。

- 脱敏机器记录：
  [`evidence/joinquant/TP-20240311-795dcfba/2457a7c39a276e09e0fabf99e28978e1/run.json`](evidence/joinquant/TP-20240311-795dcfba/2457a7c39a276e09e0fabf99e28978e1/run.json)
- 证据边界：
  [`docs/JOINQUANT_TARGET_PACKAGE_EVIDENCE_2026-07-26.md`](docs/JOINQUANT_TARGET_PACKAGE_EVIDENCE_2026-07-26.md)

该 run 的 `platform_evidence_class` 是 `real_platform_runtime`，但输入
`input_evidence_class` 仍是 `synthetic-research`；它只支持
`execution.real_platform_observed=true`。JoinQuant 没有重跑本地冻结的
Universe、Alpha、Portfolio、Risk，三日收益字段仅用于识别 smoke，
`performance_claim=false`，不计 G9 或 Baseline 60。

## QMT built-in 与 qmttools

同一 bundler 可生成动量 smoke 或显式 TargetPackage 消费器：

```text
dist/qmt_builtin_strategy.py                         # 默认 momentum smoke
dist/target-package/qmt_builtin_strategy.py          # synthetic 候选线路调试
dist/target-package/bundle_manifest.json             # 目标包与 bundle 身份
```

在 QMT Python 策略编辑器导入，选择 `1d` 与 **backtest**，主图/基准设为
`000905.SH`，初始资金与日期按证据计划填写，并把 GUI 的最大成交量占比设为
**10%**。bundle 兼容 Python 3.6，使用模块全局 `g` 保存策略状态，以适配
QMT 文档所述的 `ContextInfo` 用户属性回滚。它硬编码 backtest-only；参数和
环境变量均不能把它提升成实盘 `passorder`。

在动量 smoke 模式，策略按原始毫秒 timetag 查询历史中证 500 成分，并通过
`ContextInfo.get_his_st_data` 读取决策日 ST/*ST/PT 区间；接口缺失、格式异常
或覆盖不足会阻止计划。首次真实验收还必须用一只已知历史 ST 股票做正例探针，
证明客户端权限和本地历史 ST 数据确实可用，不能把空结果直接解释成“当天无
ST”。在 TargetPackage 模式，Universe/Alpha/Portfolio/Risk 已由本地包冻结；
QMT 不重算这些层，只在包的 signal close 命中后绑定账户和完成日线价格，
以 `quickTrade=0` 交给下一执行步。两种模式的证据不得混记。

Windows 上、已登录且安装券商分发 `xtquant` 的 qmttools 入口：

```powershell
$env:PYTHONPATH = "src;."
python -m platforms.qmt_research_runner `
  dist/target-package/qmt_builtin_strategy.py `
  --stock-code 000905.SH `
  --start 20240102 `
  --end 20241231 `
  --period 1d `
  --asset 1000000 `
  --account-id test
```

runner 固定 `trade_mode=backtest`、`quote_mode=history`，真实证据不得跳过
只读数据 preflight；它从 `configs/baseline.json` 固定 benchmark
`000905.SH`，并程序化传入 10% `max_vol_rate`。QMT 没有单独过户费参数，
本项目明确把它折入佣金；最低佣金与 fill 行为仍属于必须单列的引擎差异。

QMT 并不是“只给账号密码”即可远程完成：还必须有券商授权的 QMT/MiniQMT
客户端、匹配的 `xtquant`、userdata path、行情/历史数据权限和已经登录的账户。
这些就绪后，代码不需要改源文件，只注入 `.env.example` 中列出的本地参数。

## XtTrader：严格只读影子

外部 adapter 是 [`adapters/xttrader_live.py`](adapters/xttrader_live.py)。
`tools/qmt_shadow_plan.py` 只暴露查询接口，并始终以
`allow_live_orders=False` 创建 adapter；该工具没有报单或撤单命令。它会
二次检查 adapter 状态、账户归属、资产恒等式、持仓、委托、成交以及查询时长，
保存脱敏的 `broker_observation.json`、可校验的 `broker_snapshot.json` 和
全部 delta 为零或只读建议的 shadow plan。任一事实不可信就 fail closed。
账户绑定 decision 的绝对目标股数只在账户规模未变化时有效，因此 planner
还会比较 `decision.equity` 与当前 `total_asset`：允许差额固定为
`max(1 元, 0.01% × decision equity)`，边界包含；超过即产生
`DECISION_EQUITY_DRIFT`，状态为 `BLOCKED` 且 proposed delta 全部归零。
容差、计算规则、实际差额和结果全部写入 plan，并由 verifier 重新计算，不能
通过改 JSON 放宽。

read-only observation 还冻结 adapter query 后状态、live flag、callback
error 数、live-authorization history 数、query 起止时钟、原始记录数和事实
校验结果。query duration 的硬上限是 10 秒，资产/持仓市值及
`cash + market_value = total_asset` 的绝对容差硬上限是 1 元；CLI 只允许
收紧，builder 和 verifier 都拒绝放宽。verify 必须同时提供原始 decision
manifest。verifier 不相信 plan 中的 blockers、status、snapshot-valid、
target/weight/lot、feasible/proposed delta 或 cash/portfolio 派生值，而是从
原始 decision + `broker_observation.json` 重建唯一语义投影并逐项 exact
compare。`SHADOW_READY` 必须有可重建且内容完全一致的 broker snapshot；
删除 blocker、注入假 blocker、同步改大目标量或把 snapshot 改成 `null` 后
重新计算普通 hash 都不能通过。

同一个本地 account HMAC key 还以独立 domain 签署 authenticated evidence
envelope；签名同时覆盖完整 plan、broker observation、broker snapshot 的
canonical 内容 hash 和三份确定性发布文件的原始 byte SHA-256，以及原始
decision manifest、planner/engine/`tools/qmt_shadow_plan.py` source 和固定
policy。四份发布 JSON（含 manifest）都必须逐 byte 等于唯一 writer 编码；
只做 minify、换序或空白改写也会失败。
verify 必须使用生成时的**既有** key；缺失/错误 key 失败，verify 不会生成
替代 key。该 MAC 只证明持 key 的 Quant OS 发布后未被无 key 改写，不是券商
对 API 原始事实的签名或 attestation。

在已登录的 Windows QMT/MiniQMT 环境先注入本地参数；不要在聊天、Git 或 OB
中发送它们：

```powershell
$env:PYTHONPATH = "src;."
$env:QMT_USERDATA_PATH = "C:\local\qmt\userdata_mini"
$env:QMT_ACCOUNT_ID = "<local-account-id>"
$env:QMT_SESSION_ID = "<unique-numeric-session-id>"
$env:QMT_ACCOUNT_HASH_KEY_FILE = "C:\local\quant-os\account-hash.key"
$env:DECISION_DATE = "<fresh-completed-trading-date>"
```

首次对一个尚未绑定账户的 snapshot decision 运行：

```powershell
python tools/qmt_shadow_plan.py plan `
  --decision artifacts\csi500-2024-decision\manifest.json `
  --output artifacts\qmt-shadow-bootstrap
```

若 broker 查询全部可信，首次运行仍会因 `DECISION_NOT_ACCOUNT_BOUND` 预期返回
退出码 2，但会输出可信的 `broker_snapshot.json`。若该文件内容为 JSON
`null`，说明观察事实不可信，禁止继续。用**同一个决策日**重新生成账户绑定的
decision：

```powershell
python -m quant60 snapshot-decision `
  --snapshot data\snapshots\latest\manifest.json `
  --config configs\baseline.json `
  --as-of $env:DECISION_DATE `
  --broker-snapshot artifacts\qmt-shadow-bootstrap\broker_snapshot.json `
  --output artifacts\qmt-bound-decision

python tools/qmt_shadow_plan.py plan `
  --decision artifacts\qmt-bound-decision\manifest.json `
  --output artifacts\qmt-shadow

python tools/qmt_shadow_plan.py verify `
  --manifest artifacts\qmt-shadow\manifest.json `
  --decision artifacts\qmt-bound-decision\manifest.json
```

Signal 仍绑定 T 日 15:00 完整收盘。JQData snapshot 冻结经过两套交易日历
API 一致性校验的 session 序列，并保存唯一 `next_trading_session`；broker
查询只能在该 session 的 Asia/Shanghai `[09:00,09:30)` 盘前窗口完成。
周末、同日收盘后、09:30 边界、错误 session 和迟到多日都会 fail closed；
国庆等长假按冻结交易日历接受，绝不使用 elapsed-day 阈值或 weekday 近似。

持仓变化不会沿用 decision 形成时的本地数量：target diff 每次都以当前券商
持仓和可卖量重新计算，逐 symbol 的 target quantity/weight/lot size 必须与
原始 decision 完全一致，未完成或查询期间变化的委托会直接阻断。当前 cash、
market value、total asset 和持仓市值恒等式由 verifier 独立重算。
现金/持仓变化仍可能影响购买力；
shadow 没有实时执行价，明确不做 buying-power 认定，所以
`SHADOW_READY` 只表示可人工审阅，始终不是可实盘提交。

plan 首次运行可自动生成账户 HMAC key，Unix 要求 0600；verify 只读取既有
key。它必须稳定备份、限制访问且绝不
进入 Git、OB、notebook、日志或聊天。更换 key 会改变账户绑定标识并使旧决策
失配，也会使旧 evidence 无法通过 HMAC。当前流程仍是
`uncertified / not live-ready`；真实账户还必须先验证
官方 query API 对“失败”和“空列表”的返回合同，并记录实际
terminal/xtquant build、确认 `XtTrade.traded_amount` 成交金额语义与允许
误差。当前 amount 只是被认证的 informational fact，不参与 target quantity
或 proposed delta。之后还要累计至少 20 个交易日、恢复演练和零未知账差。

## Qlib 0.9.7

研究环境隔离在 CPython 3.12，关键数值/工作流依赖已固定：

```bash
python3.12 -m venv .venv-qlib312
source .venv-qlib312/bin/activate
python -m pip install -r requirements/research-py312.txt
python -c "import qlib; assert qlib.__version__ == '0.9.7'"
```

### 使用本地 Tushare 镜像

`tools/tushare_qlib.py` 不调用 Tushare、不读取 token，也不修改镜像。它只接受
SQLite 中状态为 `completed` 且文件大小、SHA-256、Parquet 行数一致的分区；
生成新 Qlib provider 时保存 source job、build parameter、converter hash、
tree hash 与可重算 `data_version`，并拒绝覆盖已有目录。

```bash
export TUSHARE_MIRROR_ROOT=/path/to/tushare-mirror

PYTHONPATH=src:. python tools/tushare_qlib.py inventory \
  --mirror-root "$TUSHARE_MIRROR_ROOT" \
  --output-json artifacts/tushare-inventory.json

PYTHONPATH=src:. python tools/tushare_qlib.py build \
  --mirror-root "$TUSHARE_MIRROR_ROOT" \
  --output-dir data/qlib/tushare-early-v1 \
  --start 1990-12-19 --end 1993-10-29 \
  --minimum-observations 60 \
  --allow-unadjusted \
  --ohlc-policy expand-range \
  --output-json artifacts/tushare-qlib-build.json

PYTHONPATH=src:. python tools/tushare_qlib.py verify \
  data/qlib/tushare-early-v1
```

当前镜像只有 1990-12—1993-10 日线，且没有 `adj_factor`、真实指数行情、
历史成分、ST、停牌和涨跌停数据。因此 `--allow-unadjusted` 是显式技术
smoke 降级，provider 固定 `production_eligible=false`、
`investment_value_claim=false`、`gate_credit=[]`。盘点、字段口径、完整命令、
v4 hash 与两次本地回测结果见
[`docs/TUSHARE_LOCAL_DATA.md`](docs/TUSHARE_LOCAL_DATA.md)。

native momentum smoke：

```bash
python tools/build_qlib_tiny_fixture.py /tmp/quant-os-qlib --days 80
PYTHONPATH=src:. python -m platforms.qlib_runner \
  --provider-uri /tmp/quant-os-qlib \
  --market csi300 \
  --benchmark SH000300 \
  --start 2024-02-01 \
  --end 2024-04-19 \
  --lookback 20 \
  --topk 1 \
  --n-drop 1 \
  --rebalance weekly \
  --output-json artifacts/qlib-native/result.json
```

本机实际运行 `pyqlib==0.9.7` 得到 24 条 signal，使用
`SimulatorExecutor + TopkDropoutStrategy`。结果 JSON 保存 signal 与
portfolio report 的稳定 hash、行列/时间边界，以及从 report 重算的累计收益、
最大回撤、基准收益、成本和换手；`investment_value_claim=false`。fixture
只有 smoke 意义。
Qlib 的统一 `limit_threshold` 不能表示逐日板块/ST 规则，因此只参加
L1/L2 与诊断 L6，不声称 L3 target/L4 order parity。

Alpha158/LightGBM CLI：

```bash
PYTHONPATH=src:. python -m platforms.qlib_runner \
  --workflow alpha158 \
  --provider-uri /path/to/authorized/qlib-provider \
  --market csi500 \
  --benchmark SH000905 \
  --train-start 2018-01-01 \
  --train-end 2020-12-31 \
  --valid-start 2021-01-01 \
  --valid-end 2021-12-31 \
  --test-start 2022-01-01 \
  --test-end 2022-12-31 \
  --experiment-name quant-os-alpha158 \
  --output-json artifacts/qlib-alpha158/result.json
```

它通过 Qlib Recorder 保存 model、SignalRecord、SigAnaRecord 和
PortAnaRecord；runner 会读取 `report_normal_1day.pkl`，保存表级 hash、
行列/时间边界和有限值指标。真实研究必须换成授权且版本不可变的 provider。

## 跨引擎与证据

生成本地 wrapper 合同 parity：

```bash
PYTHONPATH=src:. python tools/export_mock_parity.py \
  export \
  --output artifacts/mock-parity/report.json
PYTHONPATH=src:. python tools/export_mock_parity.py \
  verify \
  artifacts/mock-parity/report.json
```

报告逐层比较 score、weight、target quantity 与 order delta，并固定 source
hash；它明确写入：

```text
evidence_class = mock_contract_only
real_platform_pass = false
gate_credit = []
```

真实 G9 仍要求聚宽/QMT 导出与至少 20 个交易日 QMT 影子记录。完整层级、
容差和 reason code 见
[`docs/CROSS_ENGINE_CONSISTENCY.md`](docs/CROSS_ENGINE_CONSISTENCY.md)。

## 已实现的系统模块

- `pit.py`：`effective_time` / `available_time`、修订版本、未来值拒绝；
- `universe.py`：openable / hold-only / sell-only / frozen / excluded；
- `features.py`：透明价量特征、可执行时钟标签、train-only 预处理；
- `research.py` / `experiment.py`：purge/embargo、Ridge、OOS IC/RankIC；
- `model_bundle.py`：冻结 train-only 预处理、Ridge 参数、标签与训练 lineage；
- `baseline_pipeline.py`：唯一五层本地主链和因果 hash trace；
- `target_package.py`：无股数、双时钟、可防篡改的 post-risk 权重合同；
- `release_reachability.py`：逐层区分 implemented、tested、entrypoint
  reachable 与 real-platform observed；
- `factor_risk.py`：行业/风格暴露、EWMA 收缩因子协方差、特异风险、stress；
- `costs.py`：日期化费率、最低佣金、low/base/high impact 与 capacity；
- `optimizer.py`：deterministic fallback 与 lazy CVXPY 约束优化；
- `execution.py`：guarded TWAP/POV parent-child planner；
- `domain.py` / `broker.py`：A 股事件撮合与订单状态；
- `ledger.py` / `replay.py` / `reconcile.py`：hash-chain、幂等重放、fail-closed 对账；
- `data_snapshot.py` / `snapshot_pipeline.py` / `snapshot_backtest.py`：
  provider snapshot 到 PIT target 与本地历史回测；
- `platforms/` / `adapters/`：聚宽、QMT、Qlib 与 XtTrader 边界。

组件存在、单测通过、进入本地入口、进入平台入口和真实平台观察是五种不同
事实。聚宽现有 TargetPackage run 只观察 execution consumer；它不证明
factor risk、CVXPY、TWAP/POV 或 Ridge 上游四层在 hosted 环境被调用。

## 仍未达到 60 的核心原因

- 基本面公告时点、完整公司行动、Security Master 与退市链尚未形成生产数据湖；
- Ridge 已能冻结成可重放 model bundle，但目前只有 synthetic 候选；
  尚无授权真实长样本 OOS，也没有必要让 hosted 引擎重新加载训练栈；
- 风险协方差、冲击参数和容量尚未用真实长样本校准；
- factor risk、CVXPY 和 guarded TWAP/POV 仍是组件级能力，尚未进入当前
  Baseline vertical slice；
- 聚宽已有单包 TargetPackage execution 导出，但仍缺授权真实数据的多期
  TargetPackage、本地/聚宽逐层同输入对账；QMT 尚无真实 peer 导出，QMT
  历史 ST 权限正例、账户 query 合同、
  20 日只读影子、回调/恢复/对账尚未形成真实证据；
- 自动 scheduler、日终对账服务、监控告警与 kill-switch 演练未形成连续证据；
- 实际券商程序化交易报告、权限、频率与软件要求尚未书面确认。

因此当前是“已接通本地五层与平台 TargetPackage 边界的候选骨架”，不是已经
达到 60 分或可直接投入资金的成品，也不构成投资建议。

## 安全与进一步文档

凭据、cookie、QMT userdata、broker statement、licensed `xtquant` 与无转授权
行情数据一律不得进入 Git。

- 架构：[`docs/ARCHITECTURE.md`](docs/ARCHITECTURE.md)
- 五层真实结构与缺口：
  [`docs/BASELINE_VERTICAL_SLICE.md`](docs/BASELINE_VERTICAL_SLICE.md)
- 平台矩阵：[`docs/PLATFORM_MATRIX.md`](docs/PLATFORM_MATRIX.md)
- 聚宽 TargetPackage 证据：
  [`docs/JOINQUANT_TARGET_PACKAGE_EVIDENCE_2026-07-26.md`](docs/JOINQUANT_TARGET_PACKAGE_EVIDENCE_2026-07-26.md)
- 部署：[`runbooks/PLATFORM_DEPLOYMENT.md`](runbooks/PLATFORM_DEPLOYMENT.md)
- 安全：[`docs/SECURITY.md`](docs/SECURITY.md)
- 故障：[`runbooks/INCIDENTS.md`](runbooks/INCIDENTS.md)
- 复评：[`docs/AUDIT_2026-07-25.md`](docs/AUDIT_2026-07-25.md)