akg-factor-bridge/config.py

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Python
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2026-07-27 09:49:05 +08:00
"""连接配置与运行旋钮:全部从环境变量/.env 读取,不硬编码任何主机。
2026-07-24 14:20:54 +08:00
三处连接
2026-07-27 09:49:05 +08:00
AKG_PG_* astock-kg 基座 PostgreSQL读只读视图只读账号即可
2026-07-24 14:20:54 +08:00
HEAT_MYSQL_* 153 代理 MySQL stock_fund_heat_scores 热度
FACTOR_MYSQL_* 平台 PROXY_DB_URL 指向的 MySQL t_factor_* + factor_metadata
现价来源 PRICE_MYSQL_*upside 默认复用 FACTOR_MYSQL_* 同实例
"""
import os
from dataclasses import dataclass
try:
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
except Exception:
pass
def _req(k: str) -> str:
v = os.environ.get(k)
if not v:
raise RuntimeError(f".env 缺配置: {k}")
return v
def _opt(k: str, fallback: str) -> str:
return os.environ.get(k) or fallback
@dataclass(frozen=True)
class Conn:
host: str
port: int
user: str
password: str
db: str
def akg_pg() -> Conn:
return Conn(_req("AKG_PG_HOST"), int(os.environ.get("AKG_PG_PORT", 5432)),
_req("AKG_PG_USER"), os.environ.get("AKG_PG_PASSWORD", ""), _req("AKG_PG_DB"))
def heat_mysql() -> Conn:
return Conn(_req("HEAT_MYSQL_HOST"), int(os.environ.get("HEAT_MYSQL_PORT", 3306)),
_req("HEAT_MYSQL_USER"), os.environ.get("HEAT_MYSQL_PASSWORD", ""), _req("HEAT_MYSQL_DB"))
def factor_mysql() -> Conn:
return Conn(_req("FACTOR_MYSQL_HOST"), int(os.environ.get("FACTOR_MYSQL_PORT", 3306)),
_req("FACTOR_MYSQL_USER"), os.environ.get("FACTOR_MYSQL_PASSWORD", ""), _req("FACTOR_MYSQL_DB"))
def price_mysql() -> Conn:
"""现价gp_day_data来源默认与因子库同实例。"""
return Conn(_opt("PRICE_MYSQL_HOST", _req("FACTOR_MYSQL_HOST")),
int(_opt("PRICE_MYSQL_PORT", os.environ.get("FACTOR_MYSQL_PORT", "3306"))),
_opt("PRICE_MYSQL_USER", _req("FACTOR_MYSQL_USER")),
_opt("PRICE_MYSQL_PASSWORD", os.environ.get("FACTOR_MYSQL_PASSWORD", "")),
_opt("PRICE_MYSQL_DB", _req("FACTOR_MYSQL_DB")))
2026-07-27 09:49:05 +08:00
# gp_day_data 股票代码列名(平台实测 = symbol代码仍会自动兜底逐个试
2026-07-24 14:20:54 +08:00
PRICE_CODE_COL = os.environ.get("PRICE_CODE_COL", "ts_code")
FACTOR_API_BASE = os.environ.get("FACTOR_API_BASE", "").rstrip("/")
2026-07-27 09:49:05 +08:00
# ============================================================================
# 运行旋钮2026-07-26 评审引入)。全部有默认值,不填也能跑。
# ============================================================================
# --- 子因子是否受覆盖池限制pool现状| market评审 §4 建议)------------
# industry_pools 只存最新态、每周一 refresh_pools 自动长大。用它过滤**历史**子因子
# 会引入成员性前视(值点时正确、成员性前视——这是 §2.2 批传导用的同一条论证,
# 上升了一层),且截面统计量每周一结构性跳变。
# 子因子表的定位是「可独立观察的仪表」过滤应发生在消费端akg_score不在这里。
# 传导不受此开关影响——它天生就是池内语义。
SUBFACTOR_UNIVERSE = os.environ.get("SUBFACTOR_UNIVERSE", "pool").strip().lower()
# --- 行情读取按月分块 -------------------------------------------------------
# 原来一次拉全区间,`--mode history --start 2006-01-01` 会把千万级行拉进 pandas。
PRICE_CHUNK_DAYS = int(os.environ.get("PRICE_CHUNK_DAYS", "31"))
# --- 因子表写入分块行数 -----------------------------------------------------
# 热度全史约 322×1674≈54 万行,原来单事务 executemany 走 ShardingSphere 代理有风险。
WRITE_CHUNK_ROWS = int(os.environ.get("WRITE_CHUNK_ROWS", "50000"))
# --- 事件来源白名单与单文档封顶(评审 §6.5:年报污染)----------------------
# documents.source_type 取值astock-kg db/postgres/init.sql:12 已核实):
# annual_report / research_report / announcement / news / interactive_qa
# 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——会在年报披露日形成巨大负值尖峰。S2 若用 akg_event < θ_e 做否决闸,
# 会因为一份年报提到历史诉讼而否决掉一只好股。默认只认公告。
EVENT_SOURCE_TYPES = {
s.strip() for s in
os.environ.get("EVENT_SOURCE_TYPES", "announcement").split(",") if s.strip()}
EVENT_MAX_PER_DOC = int(os.environ.get("EVENT_MAX_PER_DOC", "3"))
# --- 输入冻结落点freeze.py----------------------------------------------
# 容器内路径docker-compose 已把仓库根挂到 /app故默认落在仓库的 data/frozen/。
FROZEN_ROOT = os.environ.get("FROZEN_ROOT", "/app/data/frozen")
# --- 上游截断体检阈值(评审 硬伤1-----------------------------------------
# 基座 graph_store.topic_context 的 Cypher 是 `LIMIT $cap`(默认 30且无 ORDER BY
# transmission.scan 落库时又有 `quiet[:12]`。命中这两个数就说明上游被截断了,
# 该行的 moved_ratio 建立在任意抽样上、覆盖也被展示逻辑锁住。
UPSTREAM_MEMBER_CAP = int(os.environ.get("UPSTREAM_MEMBER_CAP", "30"))
UPSTREAM_QUIET_CAP = int(os.environ.get("UPSTREAM_QUIET_CAP", "12"))