akg-factor-bridge/.env.example

# akg-factor-bridge 连接配置。复制为 .env 后填写。桥不硬编码任何主机。
# 三处连接：读基座视图(PG) · 读热度(153) · 写因子+注册(平台MySQL)。部署在哪台
# 服务器由"能同时连通这三处"决定。

# --- ① astock-kg 基座 PostgreSQL（读只读视图，只读账号即可）---
AKG_PG_HOST=
AKG_PG_PORT=5432
AKG_PG_USER=
AKG_PG_PASSWORD=
AKG_PG_DB=akg

# --- ② 153 代理 MySQL（读 stock_fund_heat_scores 热度；即 astock-kg 的 MASTER_MYSQL_*）---
HEAT_MYSQL_HOST=
HEAT_MYSQL_PORT=3306
HEAT_MYSQL_USER=
HEAT_MYSQL_PASSWORD=
HEAT_MYSQL_DB=

# --- ③ 平台因子库 MySQL（PROXY_DB_URL 指向的库：写 t_factor_* + factor_metadata）---
FACTOR_MYSQL_HOST=
FACTOR_MYSQL_PORT=3306
FACTOR_MYSQL_USER=
FACTOR_MYSQL_PASSWORD=
FACTOR_MYSQL_DB=

# --- 现价来源（upside 用；默认复用 ③ 同实例的 gp_day_data，可单独指向）---
# PRICE_MYSQL_HOST=
# PRICE_MYSQL_PORT=3306
# PRICE_MYSQL_USER=
# PRICE_MYSQL_PASSWORD=
# PRICE_MYSQL_DB=
# gp_day_data 的股票代码列名（平台实测=symbol）。代码会自动兜底逐个试(symbol/ts_code)，
# 这里填对可省一次试探查询。
PRICE_CODE_COL=symbol

# 可选：用平台 REST 注册因子时填（留空=直连 ③ 写 factor_metadata）
# FACTOR_API_BASE=http://192.168.16.155:8000


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# 运行旋钮（2026-07-26 评审引入）。全部有默认值，整段留空也能跑。
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# 子因子是否受覆盖池限制：pool（默认，保持原行为）| market（评审 §4 建议）
#   industry_pools 只存最新态、每周一自动长大 → 用它过滤**历史**子因子会引入
#   成员性前视，且截面统计量每周一结构性跳变。子因子表是"可独立观察的仪表"，
#   过滤应发生在消费端（akg_score）。传导不受此开关影响（天生池内语义）。
# SUBFACTOR_UNIVERSE=pool

# 行情按月分块读取（防 `--mode history --start 2006` 把千万行拉进 pandas）
# PRICE_CHUNK_DAYS=31

# 因子表写入分块提交行数（热度全史约 54 万行，单事务走 ShardingSphere 有风险）
# WRITE_CHUNK_ROWS=50000

# 事件来源白名单（documents.source_type，逗号分隔）与单文档封顶。
#   取值：annual_report / research_report / announcement / news / interactive_qa
#   默认只认公告：年报也带 company_ts_code 文档锚，而一份年报能抽十几条 EVENT
#   且含**历史**诉讼/处罚 —— S2 若用 akg_event < −θ_e 做否决闸，会因一份年报
#   提到历史诉讼而否决掉一只好股。想放宽填 announcement,annual_report。
# EVENT_SOURCE_TYPES=announcement
# EVENT_MAX_PER_DOC=3

# 输入冻结落点（容器内路径；compose 已把仓库根挂到 /app）
# FROZEN_ROOT=/app/data/frozen

# 上游截断体检阈值（基座 topic_context 的 LIMIT cap / transmission 的 quiet[:12]）
# 命中即说明该行 moved_ratio 建立在任意抽样上、覆盖被展示逻辑锁住 —— 只告警不拦截。
# UPSTREAM_MEMBER_CAP=30
# UPSTREAM_QUIET_CAP=12

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# 选股计划入池（2026-08-03 定稿；规则与流程见 docs/选股计划入池_对接说明.md）
# 把每日计划写进 Mongo 的股票池分组，决策系统每晚认知扫描按分组并集覆盖，
# 候选票自动获得夜间推理（支撑/压力/定性）→ PMS 的参考位、择时区间、研判由此可用。
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# --- Mongo（决策系统夜扫读的同一处；填决策系统 .env 里的同名值）---
MONGO_HOST=
MONGO_PORT=27017
MONGO_USERNAME=
MONGO_PASSWORD=
MONGO_DB=stock_predictions

# --- 持仓与决策系统结论（153 代理，与热度同一台；默认复用 HEAT_MYSQL_*，
#     代理路由不通时才需要单独填）---
# PMS_MYSQL_HOST=
# PMS_MYSQL_PORT=3306
# PMS_MYSQL_USER=
# PMS_MYSQL_PASSWORD=
# PMS_MYSQL_DB=

# --- 入池口径（默认与 PMS 候选一致：强传导主榜前 20；改动记得与 PMS 页面的
#     PMS_PLAN_TOP_N / PMS_PLAN_TIERS 保持一致）---
# POOL_GROUP_CODE=AKG_PLAN
# POOL_GROUP_NAME=AKG每日选股计划池
# POOL_ORG_ID=489281497140
# POOL_TOP=20
# POOL_TIERS=强传导
# POOL_THEME_CAP=5
# POOL_MAX=60

# --- 写完池子后触发决策系统的增量补扫（只补当天没分析过的票；留空=不触发，
#     当晚 22:30 全量扫兜底）。key 填决策系统 .env 的 XXL_TRIGGER_KEY ---
# BIONIC_SCAN_URL=http://192.168.16.188:38000/api/v1/xxl/daily-scan
# BIONIC_SCAN_KEY=