阶段一：数据准备与基础指标计算

数据加载：使用Pandas加载您提供的rzrq_data.csv融资融券数据。未来若引入市场指数数据（如上证综指、深证成指的收盘价、成交量等），也一并加载，并按日期对齐。
基础指标计算：根据上一轮讨论的8个指标，计算出每日的指标值。例如：
融资余额净变动 = total_financing_balance.diff()
融资买入活跃度 = total_financing_buy / total_financing_balance.shift(1)
融券余量净变动 = total_securities_balance.diff()
融资融券比 = total_financing_balance / total_securities_balance (注意处理分母为0的情况)
融资买入额趋势：可通过计算total_financing_buy的短期均线与长期均线的关系（如金叉/死叉，或差值）。
市场总杠杆水平趋势：可通过观察total_rzrq_balance的变动或其均线趋势。
融资偿还额 = total_financing_balance.shift(1) + total_financing_buy - total_financing_balance
阶段二：指标标准化与信号转换

对每个基础指标，我们需要将其转化为一个“信号分”，这个分数应能反映该指标当前状态所指示的“机会”或“风险”的强度。

标准化方法（选其一或组合）：

Z-Score 标准化: (value - mean) / std_dev。计算指标在一定历史回溯期（如过去1年，约252个交易日）的Z-Score。Z-Score能表示当前值偏离历史均值的程度。
Python实现: 可以用scipy.stats.zscore或手动计算滚动Z-score (series - series.rolling(window=N).mean()) / series.rolling(window=N).std()。
百分位排名 (Percentile Ranking): 计算当前值在历史回溯期数据中的百分位。例如，0%表示历史最低，100%表示历史最高。
Python实现: scipy.stats.percentileofscore 或 series.rolling(window=N).apply(lambda x: pd.Series(x).rank(pct=True).iloc[-1])。
Min-Max 标准化: 将数值缩放到特定区间，如 [-1, 1] 或 [0, 1]。 scaled = (value - min_val) / (max_val - min_val)。
Python实现: sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 或手动计算。
信号分转换逻辑（示例）：
假设我们将每个指标的信号分努力映射到 [-2, +2] 的范围，其中正数代表机会，负数代表风险，绝对值大小代表强度。

融资余额净变动 (fin_balance_change_z):
Z-Score本身可直接作为信号的初步强度。例如，直接使用Z-Score，然后用np.clip(fin_balance_change_z, -2, 2)将其限制在[-2, 2]内。
融资买入活跃度 (fin_buy_activity_z):
通常活跃度高是正面信号，但极高可能过热。可以对其Z-Score进行评估。
信号分 score_fin_buy_activity = np.clip(fin_buy_activity_z, -2, 2)。
融券余量净变动 (sec_balance_change_z):
融券增加是负面信号。
信号分 score_sec_balance_change = np.clip(-sec_balance_change_z, -2, 2) (注意取负号)。
融资融券比 (fin_to_sec_ratio_z):
通常比率高且持续上升是正面信号。可以对其Z-Score或其变动的Z-Score进行评估。
信号分 score_fin_to_sec_ratio = np.clip(fin_to_sec_ratio_z, -2, 2)。
融资买入额趋势:
例如，短期均线上穿长期均线视为+1，死叉为-1。或者计算（短期MA / 长期MA - 1）的Z-Score。
信号分 score_fin_buy_trend = np.clip(trend_z_score, -2, 2)。
市场总杠杆水平趋势 (total_rzrq_balance_change_z or total_rzrq_balance_level_z):
杠杆水平过高可能是风险，但温和上涨可能代表市场信心。可以分析其变动率的Z-Score。如果绝对水平过高（如处于历史90%分位以上），可以额外增加风险权重。
信号分 score_total_leverage_trend = np.clip(total_rzrq_balance_change_z, -2, 2)。同时，如果total_rzrq_balance_level_z > 1.5 (例如)，则可以额外扣分。
融资偿还额 (fin_repayment_z):
偿还额大幅增加通常是负面信号。
信号分 score_fin_repayment = np.clip(-fin_repayment_z, -2, 2) (注意取负号)。
(注意：以上转换逻辑和阈值是示例，需要根据实际数据分布和市场理解进行细化和调整。)

阶段三：(可选) 引入市场数据指标

如果引入了市场指数数据（如上证综指），可以计算额外的市场指标：
指数趋势: 如指数收盘价与其移动平均线（MA20, MA60）的关系，MACD指标等。
市场波动率: 如指数的实际波动率。
成交量趋势: 成交量与其移动平均线的关系。
这些市场指标也需要进行标准化和信号转换，赋予其相应的机会/风险评分。
阶段四：综合得分计算

权重设定 (weights): 为每个指标的信号分（score_indicator_X）分配权重。
Python

weights = {
    'score_fin_balance_change': 1.0,
    'score_fin_buy_activity': 0.8,
    'score_sec_balance_change': 1.2,
    'score_fin_to_sec_ratio': 1.0,
    'score_fin_buy_trend': 1.0,
    'score_total_leverage_trend': 0.8,
    'score_fin_repayment': 1.2,
    # 'score_market_index_trend': 1.5, # 如果引入市场指标
}
加权求和: composite_score = Σ (score_indicator_X * weight_X) Python实现:
Python

df['composite_score'] = 0
total_weight = 0
for indicator_name, weight_value in weights.items():
    df['composite_score'] += df[indicator_name] * weight_value
    total_weight += weight_value
# (可选) 如果希望将composite_score也标准化到一个固定范围，可以除以total_weight或者再次进行Z-Score或Min-Max
# df['composite_score_normalized'] = df['composite_score'] / total_weight
阶段五：结果解读与分级

定义阈值: 根据历史composite_score的分布，定义不同市场状态的阈值。 例如，假设composite_score经过处理后大致分布在 -10 到 +10 之间：
> 7: 强机会 (Strong Opportunity)
3 to 7: 中等机会 (Moderate Opportunity)
0.5 to 3: 轻微机会 (Slight Opportunity)
-0.5 to 0.5: 中性 (Neutral)
-3 to -0.5: 轻微风险 (Slight Risk)
-7 to -3: 中等风险 (Moderate Risk)
< -7: 强风险 (Strong Risk)
数值化程度: composite_score的绝对值可以作为“危险”或“机会”的数值化程度。或者，将其映射到一个百分比，例如，如果最大正向得分为10，当前得分7，则机会程度为70%。