# 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`。代码存在、单测、synthetic、fake harness、 > Qlib fixture 和单次真实聚宽 hosted smoke,都不能代替同输入跨引擎对比、 > 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)。 ## 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 | PIT/Universe、透明特征、purged walk-forward、Ridge、成本/风险、约束 target | research artifact 与 verifier | 仍是 synthetic;Ridge 尚未冻结为跨平台生产模型 | | 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 | 可上传的 Python 单文件,直接回测 portable baseline | 2024 全年、100 万资金的真实 hosted run 已完成且可见日志无 ERROR;另有 bundle/fake/mock 合约 | 仍需完整导出、相同输入本地 peer 与逐层差异报告 | | QMT built-in/qmttools | 可上传/驱动的硬 backtest-only portable baseline;固定中证 500 benchmark、10% 参与率、PIT 成分/ST | Python 3.6 语法、fake/qmttools 合约 | 需要已授权 QMT 客户端、历史 ST 数据权限/正例探针与实跑导出 | | 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 | 跨四个引擎当前共同的、可冻结生产基线是 `portable-momentum-v1`。本地 Ridge 与 Qlib Alpha158/LightGBM 是研究候选, 在出现版本化 model bundle、真实 OOS 证据和跨引擎推理验证前,不会冒充已经部署。 ## 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 │ ├── 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。 ## 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 先构建: ```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 已用生成 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。 ## QMT built-in 与 qmttools 同一 bundler 生成: ```text dist/qmt_builtin_strategy.py dist/bundle_manifest.json ``` 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`。 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”。 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/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 = "" $env:QMT_SESSION_ID = "" $env:QMT_ACCOUNT_HASH_KEY_FILE = "C:\local\quant-os\account-hash.key" $env:DECISION_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; - `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。 这些模块已有自动测试,聚宽 hosted 路径也已有一次真实运行;真实数据校准、 QMT/券商运行和运营证据仍分别计分。 ## 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/LightGBM 候选尚未冻结成四引擎共同加载的 model bundle; - 风险协方差、冲击参数和容量尚未用真实长样本校准; - 聚宽已有真实 hosted run 但尚无完整同输入导出;QMT 尚无真实导出,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。 因此当前是可以继续填真实证据的 Quant OS 生产候选框架,不是可直接投入资金的 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) - 平台矩阵:[`docs/PLATFORM_MATRIX.md`](docs/PLATFORM_MATRIX.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)