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# Quant OS platform deployment and verification runbook
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从仓库中的 `quant-os` 项目根目录运行命令。本文没有任何命令会启用真实订单。
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Quant OS 是项目名；`quant60` 是第一版 A 股 Baseline 内核和 CLI namespace。
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当前结论是 `NOT_BASELINE_60`。最近一次完整套件的精确计数以
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`gate_scorecard.json` 和 CI 运行记录为准，测试通过只属于本地/fixture
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证据。CPython 3.12 + `pyqlib==0.9.7` 的 native momentum 和
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Alpha158/LightGBM/Recorder fixture 已真实跑通；JoinQuant、QMT 与 broker
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中，JoinQuant 已有一次 2024 全年真实 hosted smoke，QMT 与 broker 尚无
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真实运行证据；聚宽仍缺完整导出与同输入 peer。
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## 0. One-command local verification
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要求 Python ≥3.10。核心路径无第三方运行依赖：
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```bash
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make local
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```
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等价入口：
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```bash
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bash scripts/validate_all.sh
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```
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流程包括：
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1. standard-library unit/contract suite；
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2. JoinQuant/QMT hosted bundle；
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3. synthetic execution smoke + exact manifest verifier；
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4. synthetic research-to-target + research manifest verifier；
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5. JoinQuant/QMT mock parity export + verifier；
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6. capability probe；
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7. Colab notebook syntax check + local cell execution。
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`make local` 成功是本地代码证据，不是平台或 Gate 证据。
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## 1. Build hosted single-file artifacts
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JoinQuant 和 QMT built-in 不能假设已安装本地 `quant60` 包。生成内联
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Python 3.6-compatible portable core 的单文件：
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```bash
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python3 tools/bundle_platforms.py
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```
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输出：
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```text
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dist/joinquant_strategy.py
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dist/qmt_builtin_strategy.py
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dist/bundle_manifest.json
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```
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manifest 把两个 bundle 绑定到相同 `portable_core.py` SHA-256。QMT bundle
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另做 legacy source compatibility 检查。
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静态 capability：
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```bash
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PYTHONPATH=src:. python3 tools/capability_probe.py
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```
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只有在明确允许导入 proprietary/optional modules 的环境中才用：
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```bash
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PYTHONPATH=src:. python3 tools/capability_probe.py --deep
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```
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probe 不执行平台回测，也不发送 broker mutation。
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## 2. JQData authorized snapshot to local PIT backtest
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### Prerequisites
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- 用户授权的 JQData 账号和对应数据权益；
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- provider licence 允许的本地/Colab 保存方式；
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- CPython 3.12 独立环境。
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凭据仅由 environment 或无回显 prompt 注入，不能写入 Git、OB、notebook
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source/output 或 snapshot。
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```bash
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python3.12 -m venv .venv-jqdata
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source .venv-jqdata/bin/activate
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python -m pip install -r requirements/jqdata.txt
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```
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下载中证 500 示例：
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```bash
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PYTHONPATH=src:. python tools/jqdata_snapshot.py \
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--index 000905.XSHG \
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--start 2024-01-02 \
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--end 2024-12-31 \
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--output data/snapshots/csi500-2024
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```
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adapter 使用 `get_bars` 保存未复权 OHLCV/money、factor、`pre_close`、
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`high_limit`、`low_limit`、`paused`，通过 `get_extras("is_st", ...)`
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保存 PIT ST 状态，并逐交易日获取历史指数成员。`skip_paused=False` 保留
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停牌日。请求的 `end` 必须早于 Asia/Shanghai 的 retrieval date，确保日线在
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官方 24:00 完成后才被标为 `T_CLOSE_COMPLETE`；字段、日期、ST 或成员覆盖
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不完整即 fail closed。manifest 记录 query、provider version、retrieval
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time、内容 hash 与 `data_version`，不记录 credential。
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显式运行 semantic verifier：
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```bash
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PYTHONPATH=src:. python -c \
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"from quant60.data_snapshot import verify_data_snapshot; verify_data_snapshot('data/snapshots/csi500-2024/manifest.json')"
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```
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verifier 要求：
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- 无 incomplete marker；
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- 目录是精确 artifact set；
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- 文件与 canonical row hash 正确；
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- bar/membership 可以重建为合法领域对象；
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- quality summary、query semantic 和 `data_version` 可重算。
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- `is_st` 是严格布尔值并覆盖所有 member-date；缺失不能当作非 ST。
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运行动态 PIT 成分本地事件回测并验证 release artifacts：
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```bash
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PYTHONPATH=src:. python -m quant60 snapshot-backtest \
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--snapshot data/snapshots/csi500-2024/manifest.json \
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--config configs/baseline.json \
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--output artifacts/csi500-2024-backtest
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PYTHONPATH=src:. python -m quant60 verify-manifest \
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artifacts/csi500-2024-backtest/manifest.json
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```
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生成单日 Signal/Target/Order Delta：
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```bash
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PYTHONPATH=src:. python -m quant60 snapshot-decision \
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--snapshot data/snapshots/csi500-2024/manifest.json \
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--config configs/baseline.json \
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--as-of 2024-12-31 \
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--equity 1000000 \
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--output artifacts/csi500-2024-decision
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PYTHONPATH=src:. python -m quant60 verify-snapshot-decision \
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artifacts/csi500-2024-decision/manifest.json
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```
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生产账户输入应把 `--equity` 替换成 `--broker-snapshot`。broker snapshot
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必须满足 schema、日期/新鲜度、持仓/可卖量和 no-unreconciled-open-order
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要求；否则 fail closed。
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这个 backtest 用 raw price 执行，以每个 decision `as_of` 的 raw close +
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factor 构造 point-in-time front-adjusted momentum；使用 provider daily
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paused/limits/pre-close/is_st、prior-session volume、T+1、百股单位和显式
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费用。ST 不进入新目标；已持有 ST 只允许卖出，停牌持仓冻结。
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它仍是本地 fill model，不是 JoinQuant/QMT 真实成交证据。
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## 3. Colab
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打开 `notebooks/quant_os_colab.ipynb`，默认执行全部 cell。默认流程 clone
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代码后运行测试、bundle、两条 synthetic pipeline 和 verifier，不需要账号。
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可选：
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- `RUN_JQDATA=True`：无回显获取 credential，生成 snapshot、PIT backtest
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和 decision；
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- `RUN_QLIB=True`：仅在 CPython 3.12 安装固定 Qlib stack 并跑 native
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fixture。
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禁止把 password/token/credential clone URL 写进 cell。不要保存带 secret、
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授权数据或账户信息的 notebook output；完成后清除 runtime。
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本地验证 notebook：
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```bash
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python3 tools/run_colab_notebook.py notebooks/quant_os_colab.ipynb
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python3 tools/run_colab_notebook.py notebooks/quant_os_colab.ipynb --execute
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```
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## 4. JoinQuant hosted backtest
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### Prerequisites
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- 用户已登录 JoinQuant；
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- project/data entitlement；
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- 已记录 backtest dates、capital、benchmark 和预期 evidence path。
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步骤：
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1. 运行 `python3 tools/bundle_platforms.py`；
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2. 新建 JoinQuant 策略；
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3. 把 `dist/joinquant_strategy.py` 完整上传/粘贴；
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4. 保留 `set_option("avoid_future_data", True)` 和
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`set_option("use_real_price", True)`；
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5. 先选 backtest，不直接提升 simulation；
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6. 记录 runtime/data version、dates、capital、benchmark、
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fee/slippage 和 bundle manifest hash；
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7. 导出 `g.quant60_last_plan`、orders/fills、logs 和完整结果。
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canonical weekly clock 是 ISO 周第一实际交易日完整 close，紧接着下一实际
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交易日 open。wrapper 以 daily-open state machine 保存 close token，因此
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单交易日长假周会跨到下一周执行。它以 `context.previous_date` 查询 PIT
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指数成员和 `get_extras(..., "is_st")`，用批量
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`history(..., fq="pre")` 读取已完成日线；卖单先行，以 `order_target`
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提交 `current + executable delta`，并在提交前刷新 current data gate。
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手续费、滑点和 10% 最大成交量占比均在策略内显式设置。
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科创板订单使用当日价格上下限作为 `LimitOrderStyle` 最坏价保护；共享核心
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不会生成不足 200 股的普通申报，并保留不足 200 股余额一次性卖清的例外。
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2026-07-26 的已完成参考 run 见
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[`JOINQUANT_HOSTED_EVIDENCE_2026-07-26.md`](../docs/JOINQUANT_HOSTED_EVIDENCE_2026-07-26.md)。
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它可以用于验证上传与运行步骤，但不能替代步骤 7 的完整导出。
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JoinQuant 拥有 hosted fill semantics。要做 G9，必须再保存和本地可比较的
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close arrays 或 hash；“平台显示回测成功”本身不够。
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rollback：停止 hosted simulation，保留失败 run/export，重新部署上一个已
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review 且 manifest hash 已知的 bundle。不要直接编辑 generated file；修改
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wrapper/core 后重新测试和 bundle。
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## 5. QMT built-in Python backtest
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### Prerequisites
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- 券商授权的 QMT research terminal 和历史数据；
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- QMT Python editor/backtest；
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- 已记录 client/build、broker plugin 和 data version。
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步骤：
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1. 运行 `python3 tools/bundle_platforms.py`；
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2. 在 QMT 导入 `dist/qmt_builtin_strategy.py`；
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3. 选择 `1d` 和 **backtest**；
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4. 主图/benchmark 选择 `000905.SH`，在 UI 设置 capital/date range；
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5. 在回测设置中把最大成交量占比设为 **10%**；
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6. 确认“中证 500”历史板块成员数据以及历史 ST 数据已下载且账号有权限；
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7. 用一只已知历史 ST 股票做 `get_his_st_data` 正例探针；
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8. 运行并导出结果、日志、UI 配置截图和 `bundle_manifest.json`。
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QMT built-in 文档环境是 Python 3.6，所以上传 bundle，不安装 Python ≥3.10
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本地包。策略状态存放在模块全局 `g`，避免 `ContextInfo` 用户属性在下个
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`handlebar` 回滚。bundle 硬 backtest-only；参数、账号或环境变量都不能
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开启 live `passorder`。
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wrapper 用原始毫秒 timetag 查询决策日历史“中证 500”成分，用
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||
`ContextInfo.get_his_st_data` 排除 ST/*ST/PT。接口缺失、返回格式异常或
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覆盖不足会 fail closed。QMT 可能用空结果同时表示“无数据”或“无 ST”，所以
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正例探针和版本/权限记录是正式证据的硬前置。
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## 6. qmttools native-Python backtest
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### Prerequisites
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- Windows 上由券商/QMT 分发且匹配 Python 的 `xtquant`；
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- 已登录 QMT terminal；
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- driver/universe 历史数据已下载且有 entitlement。
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```powershell
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$env:PYTHONPATH = "src;."
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python tools/bundle_platforms.py
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||
python -m platforms.qmt_research_runner `
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||
dist/qmt_builtin_strategy.py `
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||
--stock-code 000905.SH `
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--start 20240102 `
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||
--end 20241231 `
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--period 1d `
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--asset 1000000 `
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--account-id test
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```
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runner 固定 `trade_mode=backtest`、`quote_mode=history`，从 baseline
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配置固定 benchmark `000905.SH` 与 10% `max_vol_rate`，并在
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`run_strategy_file` 前做只读 one-bar preflight。真实证据禁止
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`--skip-data-preflight`。
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slippage、volume participation、stamp duty、commission 和 minimum
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commission 来自 `configs/baseline.json` 并绑定 hash。QMT 没有独立 transfer
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fee 参数，所以 transfer fee 折入 open/close commission；minimum commission
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和 fill behavior 仍是必须单列的 engine difference。
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当前 CLI 只输出摘要，真实 evidence 还必须在授权环境保存完整平台结果。
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## 7. XtTrader read-only preflight and shadow boundary
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### Prerequisites
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- logged-in MiniQMT/QMT 与 broker permission；
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||
- 本地 `QMT_USERDATA_PATH`、`QMT_SESSION_ID`、`QMT_ACCOUNT_ID`；
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- 本地 `QMT_ACCOUNT_HASH_KEY_FILE`（文件内容是独立 secret）；
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||
- broker-distributed `xtquant`；
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- 不与其他策略冲突的 numeric session ID。
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read-only preflight：
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```powershell
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||
$env:PYTHONPATH = "src;."
|
||
@'
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||
import os
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from adapters.xttrader_live import XtTraderLiveAdapter
|
||
|
||
adapter = XtTraderLiveAdapter.from_xtquant(
|
||
userdata_path=os.environ["QMT_USERDATA_PATH"],
|
||
session_id=int(os.environ["QMT_SESSION_ID"]),
|
||
account_id=os.environ["QMT_ACCOUNT_ID"],
|
||
)
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||
try:
|
||
adapter.connect()
|
||
asset = adapter.query_asset()
|
||
asset.pop("account_id", None)
|
||
print({
|
||
"state": adapter.state,
|
||
"asset": asset,
|
||
"position_count": len(adapter.query_positions()),
|
||
"order_count": len(adapter.query_orders()),
|
||
"trade_count": len(adapter.query_trades()),
|
||
})
|
||
finally:
|
||
adapter.close()
|
||
'@ | python -
|
||
```
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||
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||
以上原始查询只用于诊断；正式只读 shadow 使用下面的账户绑定流程。工具始终
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||
以 `allow_live_orders=False` 创建 adapter，代码中没有报单或撤单入口。
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||
先设置本机 secret/path：
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||
```powershell
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||
$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"
|
||
$env:DECISION_DATE = "<fresh-completed-trading-date>"
|
||
```
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||
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||
首次只能在 decision 所声明的唯一下一交易日
|
||
Asia/Shanghai `[09:00,09:30)` 盘前窗口内运行：
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||
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||
```powershell
|
||
python tools/qmt_shadow_plan.py plan `
|
||
--decision artifacts\latest-decision\manifest.json `
|
||
--output artifacts\qmt-shadow-bootstrap
|
||
```
|
||
|
||
若账户/资产/持仓/委托/成交查询均可信，首次仍会以
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||
`DECISION_NOT_ACCOUNT_BOUND` 返回预期退出码 2，同时写出：
|
||
|
||
```text
|
||
broker_observation.json
|
||
broker_snapshot.json
|
||
manifest.json
|
||
shadow_plan.json
|
||
```
|
||
|
||
`broker_snapshot.json` 若为 JSON `null`，表示查询事实不可信，禁止继续。
|
||
否则用该 snapshot 在**同一个 `$env:DECISION_DATE`** 重新生成账户绑定决策：
|
||
|
||
```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
|
||
```
|
||
|
||
planner 会检查账户 HMAC、query duration、连接/live-mode 二次状态、账户归属、
|
||
资产恒等式、持仓市值、委托/成交唯一性与数量恒等式；所有观察事实会进入脱敏
|
||
`broker_observation.json` 并被 manifest/verifier 绑定。任一 blocker 会把
|
||
proposed delta 强制为零。
|
||
|
||
`verify` 的 `--decision` 是必需参数，必须指向生成 shadow 时的原始、未改写
|
||
decision manifest；`QMT_ACCOUNT_HASH_KEY_FILE` 必须指向 plan 时使用的既有
|
||
至少 32-byte key。verify 不会创建新 key，缺失、错误或已轮换 key 都失败。
|
||
query duration 的 canonical 上限是 10 秒，资产/持仓市值
|
||
及 `cash + market_value = total_asset` 的绝对容差上限是 1 元；
|
||
`--max-query-duration-seconds` 和 `--market-value-tolerance` 只能收紧，
|
||
不能放宽。不要为“让本次通过”改大参数。
|
||
|
||
verifier 会用原始 decision 和 read-only observation 做 semantic replay，
|
||
独立重建 blocker、status、snapshot-valid、完整 snapshot、cash/portfolio、
|
||
原始目标绑定、board-lot/sellable feasible delta 和 proposed delta，然后
|
||
exact compare。必须把 blockers 被删/新增、target quantity/weight/lot 被改、
|
||
before/after orders 不一致、snapshot 为 `null` 或 observation/plan 派生字段
|
||
不同步视为 artifact 验证失败，而不是人工豁免。READY 必须有 replay 可重建的
|
||
非空 broker snapshot。
|
||
|
||
manifest 中的 `QMT_SHADOW_EVIDENCE_V1` HMAC envelope 还绑定完整
|
||
plan/observation/snapshot 的 canonical 内容与三份磁盘发布文件 byte
|
||
SHA-256、原始 decision、planner/engine/`tools/qmt_shadow_plan.py` source 和
|
||
canonical policy。四个发布 JSON（含 manifest）必须保持唯一 writer bytes；
|
||
不要 minify、重排 key 或手工“美化”。它阻止不知道 key 的人靠重算普通 hash
|
||
重新封装证据。它只证明持 key
|
||
的 Quant OS 本地发布与后续完整性，**不是券商对 query 原始事实的 attestation**；
|
||
仍必须完成官方 API 失败语义、终端安全、callback 和真实对账认证。
|
||
|
||
它还会对比账户绑定 decision 的 `equity` 与当前 `total_asset`。固定容差是
|
||
`max(1 元, 0.01% × abs(decision equity))`（包含边界），不可通过 CLI
|
||
放宽。超差时出现 `DECISION_EQUITY_DRIFT`；应使用本次可信
|
||
`broker_snapshot.json` 重建 decision，禁止继续采用旧绝对目标股数。缺失、
|
||
负数或非有限权益同样失败关闭。
|
||
|
||
这里的 Signal `as_of` 始终是 T 日 15:00 完整收盘。snapshot 会冻结
|
||
JQData 两套交易日历 API 一致性校验后的 session 序列；decision、
|
||
broker snapshot 和 shadow plan 都保存相同的 `next_trading_session` 与
|
||
`first_executable_window`。broker query 的开始和完成必须都落在唯一下一
|
||
session 的 `[09:00,09:30)` 内；周末、同日 15:01、09:30、错误 session
|
||
及迟到多日均失败关闭。长假按冻结日历处理，不按 elapsed-day 或 weekday
|
||
近似推算。
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||
|
||
positions 和 sellable quantity 始终以当前 broker query 为准重新做 target
|
||
diff；逐 symbol target quantity/weight/lot size 必须 exact 绑定原始
|
||
decision，未完成委托会阻断；这使持仓变化不会复用旧 residual。当前 cash、
|
||
market value、total asset 与 position market value 由 replay 独立核算。
|
||
但无实时执行价就
|
||
不能做可靠购买力检查，所以 `NO_BUYING_POWER_CHECK_WITHOUT_EXECUTION_PRICE`
|
||
必须保留，`SHADOW_READY` 仅表示可人工复核，不表示可提交。
|
||
|
||
HMAC key 在 plan 首次运行时以安全随机数生成；Unix 要求 0600。verify 只读
|
||
已有 key。备份时保持访问控制，绝不提交 Git、OB、notebook、日志或聊天。
|
||
更换 key 会使旧账户绑定决策失配并使历史 evidence 无法验签。
|
||
|
||
这些是 local contract，不是 broker certification。当前 adapter
|
||
`uncertified / not live-ready`，本文故意没有 live-order command。正式
|
||
QMT 账号还要先探测官方 query API 在“失败”与“空列表”时的实际合同，并完成
|
||
terminal/xtquant build 记录以及 `XtTrade.traded_amount` 对
|
||
`price × quantity` 的真实容差探针。当前 amount 是被认证的 informational
|
||
fact，不参与 target/delta。之后还需脱敏 callback replay、restart recovery、
|
||
完整对账和 G10；Baseline 60 至少需要 20 trading days shadow，Production 80
|
||
当前要求同一冻结候选至少 60 trading days。当前 `.BJ` mutation 不支持。
|
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## 8. Qlib 0.9.7 research
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创建隔离环境：
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```bash
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python3.12 -m venv .venv-qlib312
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source .venv-qlib312/bin/activate
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python -c "import sys; assert sys.version_info[:2] == (3, 12)"
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python -m pip install -r requirements/research-py312.txt
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python -c "import qlib; assert qlib.__version__ == '0.9.7'"
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```
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### Native momentum fixture
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```bash
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python tools/build_qlib_tiny_fixture.py artifacts/qlib-fixture --days 80
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PYTHONPATH=src:. python -m platforms.qlib_runner \
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--provider-uri artifacts/qlib-fixture \
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--market csi300 \
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--benchmark SH000300 \
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--start 2024-02-01 \
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--end 2024-04-19 \
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--lookback 20 \
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--topk 1 \
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--n-drop 1 \
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||
--rebalance weekly \
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||
--output-json artifacts/qlib-native/result.json
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```
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该固定运行时已实际得到 24 条 signal，使用
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`SimulatorExecutor + TopkDropoutStrategy`。结果 JSON 保存 signal/report
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稳定 hash、表行列与时间边界，以及从 report 重算的累计收益、最大回撤、基准
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收益、成本和换手，并明确 `investment_value_claim=false`。Qlib 单一
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`limit_threshold` 是 A 股逐日板块/ST 限制的近似，所以只参加 L1/L2 和
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诊断 L6。
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### Alpha158 + LightGBM + Recorder fixture
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```bash
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python tools/build_qlib_tiny_fixture.py \
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artifacts/qlib-fixture-alpha --days 400
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PYTHONPATH=src:. python -m platforms.qlib_runner \
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--workflow alpha158 \
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--provider-uri artifacts/qlib-fixture-alpha \
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--market csi300 \
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--benchmark SH000300 \
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--train-start 2024-04-01 \
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--train-end 2024-10-31 \
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||
--valid-start 2024-11-01 \
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||
--valid-end 2025-01-31 \
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||
--test-start 2025-02-03 \
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||
--test-end 2025-05-16 \
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||
--topk 1 \
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||
--n-drop 1 \
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--experiment-name quant-os-alpha158-fixture \
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--output-json artifacts/qlib-alpha158/result.json
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```
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本项目已经实际跑通该类 fixture，完成 model fit、SignalRecord、
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SigAnaRecord、PortAnaRecord 和 Recorder。runner 使用
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`os.environ.setdefault("MLFLOW_ALLOW_FILE_STORE", "true")` 自动确认
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local MLflow file store；不需要人工先设置该变量。它还读取
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`portfolio_analysis/report_normal_1day.pkl`，保存表级 hash、行列/时间边界、
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重算指标和 artifact path。
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fixture 只有两只 synthetic 股票和一个 benchmark，所有 performance/IC
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都没有投资意义。真实研究必须换成授权、immutable provider，保存 data/model/
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Recorder version，并重新做 OOS；Alpha158 不是 portable-momentum 的 L2 peer，
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也不声称 L3/L4 parity。
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## 9. Mock parity and real G9
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生成/验证 wrapper mock contract：
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```bash
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PYTHONPATH=src:. python tools/export_mock_parity.py \
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export --output artifacts/mock-parity/report.json
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PYTHONPATH=src:. python tools/export_mock_parity.py \
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verify artifacts/mock-parity/report.json
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```
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报告逐层比较 score、weight、target quantity 和 order delta，并固定 source
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hash。其声明必须保持：
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```text
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evidence_class = mock_contract_only
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real_platform_pass = false
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gate_credit = []
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```
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因此 mock parity 不计 G9。Baseline 60 的真实 G9 仍要求真实 JoinQuant/QMT
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export、同输入的 L1—L5 difference report 和至少 20 trading days QMT/broker
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shadow；Production 80 当前要求同一冻结候选至少 60 trading days。
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## 10. Evidence checklist
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每个真实平台 run 保存：
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- Git commit 或 `DIRTY`；
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- `bundle_manifest.json`（适用时）；
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- Python/platform/client/broker plugin version；
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- config/data/rules/model hash；
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- dates、capital、universe、adjustment、fee/fill setting；
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- stdout、platform export 和所有 failure；
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- evidence class：`synthetic`、`fake`、`provider-snapshot`、
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`real-platform` 或 `broker`；
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- compared layer、tolerance 和 reason code；
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- 数据许可、脱敏与 artifact retention 记录。
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真实 JoinQuant smoke 已运行；QMT、broker 以及相同输入跨引擎比较仍未
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运行，G1—G10 全部 `not_passed`。完整层级见
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[`CROSS_ENGINE_CONSISTENCY.md`](../docs/CROSS_ENGINE_CONSISTENCY.md)；
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安全规则见 [`SECURITY.md`](../docs/SECURITY.md)。
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