验证和联调
This commit is contained in:
zlt
parent
957305bd1d
commit
9c336a5037
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@ -0,0 +1,57 @@
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# 量化因子 · G1 实测结论与待办（2026-07-26）
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> 第一批（桥侧口径修复 + 插槽视图 v2）已实机验证通过，代码已入库，不在此重复。
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> 本文只记两件事：G1 实测读出的事实（后续决策的依据）、尚未完成的第二三批。
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## 一、G1 实测（2026-07-24 截面，实机）
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**覆盖池 2391 只**——设计文档写的 1675 已过时，316 个池在持续涌现收录。
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**1. 门槛② 的损耗几乎全部来自"没有券商覆盖"，不是估值**
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U 2391 → 有 upside 795（33%）→ upside≥0 剩 755。
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无券商覆盖挡掉 **1596 只（67%）**；θ_v=0 只挡掉 **40 只（有覆盖股的 5%）**。
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⇒ §9-3 的 q 必须显著上调，否则估值那一刀形同虚设。
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⇒ §9-4（无覆盖股怎么办）不是边角料，是三分之二的池。
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**2. 三项正交**
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corr(z_H, z_V) = −0.033；z_T 与另两项均 ≈ 0.01。
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⇒ 评审中"三项加权实为两项"的担心**被证伪**，三项各带独立信息。
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**3. 0.5/0.3/0.2 是严格的"传导优先"，不是加权混合**
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w_T=0.50 → top10 **10/10**、top20 **20/20**、top30 **30/30**、top50 **39/39**。
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39 只传导票精确占满前 39 名，0.3/0.2 只在组内排序、跨组不起作用。
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实测要真混合需 w_T ≈ 0.20（此时 top20 只有 6/20 是传导票）。
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**4. 传导票 39 只（P 的 5.2%），组合可行性没问题**
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top20 可以整篮子都是传导票，不存在"只剩 1~3 只"的塌缩。
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**5. 硬伤1 真实 binding**
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当日 12 个候选里 **6 个** quiet 存满 12 条。
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## 二、第二批 · 基座四处（未开工）
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不触碰 claims/documents，不需 replay，不需重抽。
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1. `graph_store.topic_context` 的 Cypher 加 `ORDER BY`，cap 30 → 200
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（现无 ORDER BY，同日重跑 moved_ratio 会变）
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2. `transmission.scan` 去掉 `quiet[:12]`（那 12 是给旁批用的，却把因子锁在 144 行/日）；
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落库带上 `mkt_trade_date`
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3. `hotspot._latest_mkt` / `_movers_set` 加 `trade_date` 参数（现恒取最新快照）
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4. `sync_consensus` 加 `asof` 参数（§9-6 甲案，约 5 行）
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★ **必须同时补 `report_date <= ref` 上界**，否则历史回填是前视
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**已定**：新鲜度不中止扫描，只告警 + 记 `mkt_trade_date`。
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## 三、第三批 · 待决策
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1. **传导组内部怎么排**——当前按传导强度（连续 z_T），两段式按"冷+便宜"。
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两种写法都是"传导票全部在前"，差别只在这 39 只内部（top20 重合 16/20）。
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2. **赛道门槛 C 的数据源**——`industry_pools` 成员级无 segment/layer，图谱在 Neo4j。
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建议：claims 口径先用于覆盖体检，基座投影视图（第五/六插槽）作 S1 正解。
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3. **θ_v 的 q**——按上面第 1 条读数重定。
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4. **无券商覆盖的 1596 只**怎么处置。
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## 四、下一步建议
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`akg_gate`（0/1，全池出行）与 `akg_score` 一起注册——否则平台的 IC/分层只看得到
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池内排序，完全看不到两道门槛的价值，而门槛才是这套逻辑的主体。
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@ -1,691 +0,0 @@
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# 评审问题的修复方案（2026-07-26）
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> 按依赖顺序分三批。**第一批**（桥侧 + 视图）不依赖任何决策、不动基座，今天就能跑；
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> **第二批**（基座侧）是确定性缺陷修复，需要动 astock-kg 代码；
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> **第三批**（赛道门槛 C 与权重结构）需要你先拍板，我给出两种拍法各自的代码形态。
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> 附件：`astock_kg_slot_views_v2.sql`（完整替换）、`freeze.py`（新文件，直接放桥根目录）。
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> 所有改动都保持"桥只连三库、基座不算因子"的边界。
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## 0. 数据安全性核对：已抽取的成果一份都不会白费
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已逐表核实（`db/postgres/init.sql` + 全仓 grep），结论先行：
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**本方案的全部改动都不触碰 `claims` / `documents`，不需要 replay，不需要重抽。**
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### 0.1 每一处改动写了什么
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| 改动 | 写入对象 | 对已有数据的影响 |
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| 1.1 视图替换 | 视图（不含数据） | 无 |
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| 1.1 `ALTER ... ADD COLUMN IF NOT EXISTS mkt_trade_date` | `transmission_candidates` 加可空列 | 无（已存行取 NULL） |
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| 1.1 `CREATE INDEX IF NOT EXISTS` | 索引 | 无 |
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| 1.2–1.8 桥侧补丁 | 平台 MySQL `t_factor_*` | 只动平台侧派生表，可随时重算 |
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| 1.9 `freeze.py` | 桥工程 `data/frozen/` | 纯新增文件 |
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| 2.1 `topic_context` 加 `ORDER BY` | **只读 Cypher** | 无 |
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| 2.2 `transmission.scan` | `transmission_candidates`（按 `scan_date` 删后插的日台账） | 只影响新扫描日 |
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| 2.3 `hotspot._latest_mkt` 加参数 | `hotspot_candidates`（同为日台账） | 只影响新扫描日 |
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| 2.4 `sync_consensus(asof)` | `consensus_daily`（主键 `ts_code, asof_date`） | 回填是**新增** asof 行；不覆盖历史 |
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| 2.5 `industry_pools_history` | 新表 | 纯新增 |
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**没有一处 DELETE / UPDATE / TRUNCATE 落在抽取产物上。** 全仓 grep 也确认：
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`claims` / `documents` / `mkt_daily` / `company_master` 全库没有任何删除或清空语句
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（`claims` 的 DDL 注释就写着 `---- 断言表：只追加 ----`，并有
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`CONSTRAINT uq_claim_dedup UNIQUE (dedup_key)` 保证幂等）。
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### 0.2 为什么架构上就不会白费
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抽取的产物是 `claims` + `documents`，它们是**事实源**；Neo4j 里的 belief 图是**投影**。
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`replay_all()` 的 docstring 说得很明白："从 claim 层全量重建 belief 图：
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只跑融合规则，**不重新抽取、不调用任何 LLM**。因此确定、便宜、稳定。"
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所以就算将来真要动本体/闸门/融合规则，代价也只是一次 replay（12297 条约 80 秒），
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claims 无损。真正昂贵的 re-extraction 是另一件事，`claims.extractor_model` 这一列
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就是专门为"按模型版本圈定重抽范围"留的——架构本来就是为这种演进设计的。
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**而本方案连 replay 都不需要**：2.1 是只读查询，2.2–2.5 全部写 PG 应用层表，
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没有一处改动落在融合规则或 Neo4j 投影路径上。
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### 0.3 需要你知道的三点（不是"白费"，但要说清）
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1. **已存的 3 天传导台账修不"好"，但也不用修。**
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`transmission_candidates` 现有的 07-11~07-23 三天，`quiet` 是被 `[:12]` 截断的、
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`moved_ratio` 建立在任意 ≤30 抽样上。修法上线后新扫描才正确。
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**好消息**：`mkt_daily` 是持久快照表（`trade_date` 在主键里、全库无删除），
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所以历史 movers 其实**是可重建的** —— 2.2/2.3 改完之后，
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`transmission.scan(scan_date=D, allow_stale=True)` 能对任意有 mkt 快照的 D 重扫。
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（这也顺带修正了 v1.1 文档里"历史 movers 难重建"的判断——难的不是 movers，
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是当时的**图谱状态**。）
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**但我建议不要重扫这三天**：会用今天的图谱去套那三天，而 44079 份公告正在
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以 200 份/30 分钟入库，图谱这两周变化不小 —— 那就是标准的成员性前视。
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这三天目前也没被任何东西消费，直接从修好之后重新起算最干净。
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2. **新鲜度断言会让传导"少产出"，这是有意的。**
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2.2 加的断言在 `mkt_daily` 最新 stock 快照 ≠ `scan_date` 时**中止扫描**。
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在公告批量入库期间，如果 beat 被饿到（就是 `announcement-corpus-bulk-load`
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记的那个单队列风险），17:30 快照晚点 → 当天传导直接没有产出。
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这比"用 T−1 的 movers 生成带今日戳的候选"好，但你要预期到它会偶发触发，
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也意味着 live 传导史积累得慢一点。队列分离那次修复的实机验证，
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现在多了一个理由要尽快做完。
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3. **唯一可能产生 LLM 花费的是"提环节覆盖"，但它也不浪费任何东西。**
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如果 G1 体检发现赛道覆盖太薄，对策是 `segment_backfill`（环节专项遍存量重抽）。
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它零新语料、`dedup_key` 幂等、只追加不删旧 claims —— 花的是 brain 调用，
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不是把已有成果作废。
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### 0.4 落地前后的自查（跑一遍留个数，最稳）
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```bash
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# 改动前后各跑一次，两次输出应完全一致（除 transmission_candidates 的列数 +1）
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docker exec -i akg-postgres psql -U akg -d akg <<'SQL'
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SELECT 'claims' t, count(*) n, max(ingestion_date)::date latest FROM claims
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UNION ALL SELECT 'documents', count(*), max(ingested_at)::date FROM documents
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UNION ALL SELECT 'entity_links', count(*), max(created_at)::date FROM entity_links
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UNION ALL SELECT 'company_master', count(*), max(synced_at)::date FROM company_master
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UNION ALL SELECT 'consensus_daily', count(*), max(asof_date) FROM consensus_daily
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UNION ALL SELECT 'mkt_daily', count(*), max(trade_date) FROM mkt_daily
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UNION ALL SELECT 'industry_pools', count(*), max(refreshed_at)::date FROM industry_pools;
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-- 顺带回答一个对回填很关键的问题：mkt_daily 的 stock 切片到底存了多少天？
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-- （它决定了传导"理论上"能重扫到哪一天，也决定了 §7 回填的真实边界）
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SELECT kind, min(trade_date), max(trade_date), count(DISTINCT trade_date) days
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FROM mkt_daily GROUP BY kind ORDER BY kind;
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SQL
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```
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最后那条查询的结果请一并发我 —— 如果 `kind='stock'` 的天数明显多于 3 天，
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设计文档 §7 里"传导只 live 累积"这一条的**边界可以往前推**（图谱漂移仍在，
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但至少多了一个"用当时 movers + 今天图谱"的、带明确标注的近似区间可选）。
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## 第一批 · 桥侧 + 视图（零决策，今天可落）
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### 1.1 `sql/astock_kg_slot_views.sql` → 用附件 `astock_kg_slot_views_v2.sql` 整体替换
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三处变更：`n_paths` → `n_sources`（修重复计数）；暴露 `target/members_total/moved/
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n_quiet_stored/mkt_trade_date`（让桥能自检上游截断与快照新鲜度）；`v_factor_events`
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补 `doc_id/source_type/tier`（供年报封顶）。文件里带一段幂等 `ALTER TABLE`，一起跑即可。
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```bash
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docker exec -i akg-postgres psql -U akg -d akg < sql/astock_kg_slot_views.sql
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```
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**数据安全性**：只建视图 + 加一个可空列 + 加索引，**不写不改不删任何一行数据**。
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`claims` / `documents` 完全不动，无需 replay、无需重抽。
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✅ 列名已核实（不用再探）：`documents.source_type`，取值
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`annual_report / research_report / announcement / news / interactive_qa`
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（`db/postgres/init.sql:12`）。`claims` 有 `tier / confidence / dedup_key / doc_id /
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subject_norm`（`init.sql:22-58, 263`），`entity_links(alias_norm, canonical_id, entity_type)`、
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`company_master(ts_code, short_name)` 均存在（`init.sql:230-251`）——
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第三批 3.1 的救急 SQL 依赖的列全部对得上。
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### 1.2 `common.py` — 交易日历改用行情表（**修硬伤 3**）
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```python
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def trading_days(start: str, end: str) -> list:
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"""目标区间交易日历。
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⚠️ 曾用热度表(stock_fund_heat_scores) —— 它最早只有 2026-03-26 前后，
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导致 `build akg_event --mode history --start 2024-01-01` 静默返回空
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（cal 为空 → _EMPTY → 只打印"无数据（跳过）"，不报错）。
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改用行情表 gp_day_data（5584 天，覆盖全历史）。"""
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df = db.read_mysql(
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"price",
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"SELECT DISTINCT `timestamp` AS trade_date FROM gp_day_data "
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"WHERE `timestamp` BETWEEN %s AND %s ORDER BY `timestamp`",
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(start, end))
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if df.empty:
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print(f" ⚠️ 交易日历为空（gp_day_data 在 {start}~{end} 无数据）"
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f"——上层会跳过该区间，请核对区间与行情表覆盖")
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return list(pd.to_datetime(df["trade_date"]))
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```
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### 1.3 `common.py` — 分块提交（**修放量会炸**）
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```python
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def write_factor(table: str, df: pd.DataFrame, mode: str = "daily") -> None:
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"""df[trade_date, stock_code, factor_value] → 幂等写因子表。
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分块提交（评审）：热度全史约 322×1674≈54 万行，原来单事务 executemany
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走 ShardingSphere 代理有风险。改成 DELETE 一个事务 + INSERT 按块提交。
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代价是中途失败会留下部分区间——但整个写入按区间幂等，重跑即修复。"""
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||||||
if df is None or df.empty:
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||||||
print(f" {table}: 无数据（跳过）")
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||||||
return
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df = df.dropna(subset=["trade_date", "stock_code", "factor_value"]).copy()
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||||||
df["stock_code"] = df["stock_code"].map(to_prefix)
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||||||
df["trade_date"] = pd.to_datetime(df["trade_date"]).dt.date
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||||||
df = df.drop_duplicates(["trade_date", "stock_code"], keep="last")
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||||||
if df.empty:
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||||||
print(f" {table}: 清洗后无数据")
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||||||
return
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||||||
dmin, dmax = df["trade_date"].min(), df["trade_date"].max()
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||||||
ensure_table(table)
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rows = list(df[["trade_date", "stock_code", "factor_value"]]
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.itertuples(index=False, name=None))
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chunk = config.WRITE_CHUNK_ROWS
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with db.factor_conn() as conn:
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with conn.cursor() as cur:
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cur.execute(f"DELETE FROM {table} WHERE trade_date BETWEEN %s AND %s",
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(dmin, dmax))
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conn.commit()
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for i in range(0, len(rows), chunk):
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|
||||||
with conn.cursor() as cur:
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|
||||||
cur.executemany(
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||||||
f"INSERT INTO {table} (trade_date, stock_code, factor_value) "
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||||||
f"VALUES (%s,%s,%s)", rows[i:i + chunk])
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|
||||||
conn.commit()
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||||||
if len(rows) > chunk:
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print(f" ...{min(i + chunk, len(rows))}/{len(rows)}")
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||||||
print(f" {table}: 写入 {len(rows)} 行, 日期 {dmin}~{dmax}")
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```
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顶部加 `import config`。
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### 1.4 `common.py` — universe 过滤改成可切换（**评审 §4**）
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```python
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def universe_filter(df: pd.DataFrame, col: str = "stock_code",
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as_prefix: bool = True) -> pd.DataFrame:
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||||||
"""按 config.SUBFACTOR_UNIVERSE 决定子因子是否受覆盖池限制。
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||||||
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|
||||||
默认 'pool'（保持现状）。**建议改 'market'**：industry_pools 只存最新态、
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||||||
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
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||||||
（§2.2 批传导用的同一条论证，上升一层），且 z 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"，过滤该发生在消费端（akg_score）而不是这里。"""
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||||||
if config.SUBFACTOR_UNIVERSE != "pool":
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return df
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||||||
uni = load_universe()
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||||||
if as_prefix:
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||||||
uni = {to_prefix(x) for x in uni}
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||||||
return df[df[col].astype(str).str.strip().isin(uni)]
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|
||||||
```
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||||||
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||||||
`build_heat` / `build_upside` / `build_event` 里的 `uni = ...` + `isin(uni)` 都换成调它。
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||||||
`build_transmission` **不换** —— 传导天生就是池内语义。
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||||||
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### 1.5 `config.py` — 追加四个旋钮
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```python
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||||||
# 子因子是否受覆盖池限制：pool（现状）| market（评审建议，避免成员性前视）
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||||||
SUBFACTOR_UNIVERSE = os.environ.get("SUBFACTOR_UNIVERSE", "pool").lower()
|
|
||||||
# 行情读取按月分块（防 `--start 2006` 把千万行拉进 pandas）
|
|
||||||
PRICE_CHUNK_DAYS = int(os.environ.get("PRICE_CHUNK_DAYS", "31"))
|
|
||||||
# 因子表写入分块行数
|
|
||||||
WRITE_CHUNK_ROWS = int(os.environ.get("WRITE_CHUNK_ROWS", "50000"))
|
|
||||||
# 单文档最多贡献几条事件（年报能抽十几条，见评审 §6.5）
|
|
||||||
EVENT_MAX_PER_DOC = int(os.environ.get("EVENT_MAX_PER_DOC", "3"))
|
|
||||||
# 事件只认哪些来源（documents.source_type）。默认只认公告——年报里的"历史诉讼"
|
|
||||||
# 会被记成披露日的当日负面事件，是 S2 否决闸最危险的假信号来源。
|
|
||||||
# 想放宽就填 "announcement,annual_report"。
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|
||||||
EVENT_SOURCE_TYPES = {
|
|
||||||
s.strip() for s in
|
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||||||
os.environ.get("EVENT_SOURCE_TYPES", "announcement").split(",") if s.strip()}
|
|
||||||
```
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||||||
|
|
||||||
`.env.example` 同步加这四行（都给默认值，可不填）。
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|
||||||
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### 1.6 `factors.py` — 行情按月分块（**修放量会炸**）
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```python
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def _read_gp_price(start, end):
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"""gp_day_data 现价。两处修正（评审）：
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① 按月分块 —— 原来一次拉全区间，`--mode history --start 2006-01-01`
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||||||
会把千万级行拉进 pandas；
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||||||
② 不在 SQL 里按代码过滤 —— 代码形态（600000.SH / SH600000 / 600000）
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||||||
两边不一致，SQL 过滤容易全空且难排查，改在 pandas 侧折前缀后过滤。"""
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||||||
cands = [config.PRICE_CODE_COL] + [c for c in ("symbol", "ts_code")
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||||||
if c != config.PRICE_CODE_COL]
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||||||
col, last = None, None
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||||||
for c in cands: # 先用 LIMIT 1 探列名，别用全区间去试错
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try:
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||||||
db.read_mysql("price", f"SELECT `{c}` FROM gp_day_data LIMIT 1")
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col = c
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break
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except Exception as e: # noqa: BLE001
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||||||
last = e
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if col is None:
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raise RuntimeError(f"gp_day_data 代码列都不行（试了 {cands}）: {last!r}")
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||||||
print(f" (upside 现价用 gp_day_data.{col})")
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||||||
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||||||
parts, cur = [], pd.Timestamp(start)
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||||||
endts = pd.Timestamp(end)
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while cur <= endts:
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hi = min(cur + pd.Timedelta(days=config.PRICE_CHUNK_DAYS - 1), endts)
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parts.append(db.read_mysql(
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"price",
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||||||
f"SELECT `timestamp` AS trade_date, `{col}` AS ts_code, close "
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||||||
f"FROM gp_day_data WHERE `timestamp` BETWEEN %s AND %s",
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||||||
(cur.date().isoformat(), hi.date().isoformat())))
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||||||
cur = hi + pd.Timedelta(days=1)
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||||||
return (pd.concat(parts, ignore_index=True) if parts
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||||||
else pd.DataFrame(columns=["trade_date", "ts_code", "close"]))
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||||||
```
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||||||
### 1.7 `factors.py` — 传导改用 `n_sources` + 上游截断自检（**修硬伤 2**）
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```python
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def build_transmission(start, end):
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"""传导分 = 指向该股所在环节的 **distinct 源数** ×（1 − 已动比例）；
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同股同日多候选取最大。
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||||||
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||||||
口径修正（评审 硬伤2）：原用 n_paths = jsonb_array_length(paths)，
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||||||
但 cascade() 的变长边 *1..N 会把 A→B 与 A→X→B 各返回一条，
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||||||
transmission_targets() 的 updown/supply/drives 三桶之间也不去重，
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||||||
于是同一 source 对同一 target 重复计入。改用 distinct source 数，
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||||||
也更贴合传导模块自述的"多源汇聚 = 传导逻辑更硬"。"""
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||||||
tr = db.read_pg(
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||||||
"SELECT scan_date, target, ts_code, n_sources, n_paths_raw, moved_ratio, "
|
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||||||
" members_total, n_quiet_stored, mkt_trade_date "
|
|
||||||
"FROM v_factor_transmission WHERE scan_date BETWEEN %s AND %s",
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||||||
(start, end))
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||||||
if tr.empty:
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||||||
return _EMPTY
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||||||
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||||||
# ---- 上游失真自检：把三个"静默失真"变成显式告警（评审 硬伤1、§6.2）----
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||||||
if tr["mkt_trade_date"].notna().any():
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||||||
bad = tr[tr["mkt_trade_date"].astype(str) != tr["scan_date"].astype(str)]
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||||||
if not bad.empty:
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||||||
print(f" ⚠️ {bad['scan_date'].nunique()} 个 scan_date 的 movers 快照日"
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||||||
f"与 scan_date 不符（17:30 快照晚点）——这些日的传导项不可信")
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||||||
if (tr["members_total"] >= 30).any():
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||||||
n = tr.loc[tr["members_total"] >= 30, "target"].nunique()
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||||||
print(f" ⚠️ {n} 个环节 members_total>=30，撞上游 topic_context cap"
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||||||
f"——moved_ratio 建立在任意 ≤30 抽样上（先修基座再放量）")
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||||||
if (tr["n_quiet_stored"] >= 12).any():
|
|
||||||
n = tr.loc[tr["n_quiet_stored"] >= 12, "target"].nunique()
|
|
||||||
print(f" ⚠️ {n} 个环节 quiet 存满 12 条，撞 quiet[:12] 截断"
|
|
||||||
f"——真实未动成员更多，因子覆盖被展示逻辑锁住")
|
|
||||||
|
|
||||||
tr["factor_value"] = (tr["n_sources"].astype(float)
|
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||||||
* (1.0 - pd.to_numeric(tr["moved_ratio"],
|
|
||||||
errors="coerce").fillna(0.0)))
|
|
||||||
g = (tr.groupby(["scan_date", "ts_code"])["factor_value"].max().reset_index()
|
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||||||
.rename(columns={"scan_date": "trade_date", "ts_code": "stock_code"}))
|
|
||||||
return g[["trade_date", "stock_code", "factor_value"]]
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|
||||||
```
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||||||
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||||||
### 1.8 `factors.py` — 事件的年报污染防护（**S2 前必修，现在顺手做**）
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`build_event` 里读完 `ev` 之后、算 `pol` 之前插入：
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```python
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# ---- 年报污染防护（评审 §6.5）----
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# v_factor_events 的锚 documents.meta->>'company_ts_code' 年报也有，而一份年报
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||||||
# 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。
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||||||
# hotspot._pick_event_anomalies 为此专门做了防刷屏（other 不进 / 同主体同类型
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# 去重 / 单主体≤2），桥侧原来零保护。三道，从强到弱：
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if "source_type" in ev.columns:
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# documents.source_type ∈ annual_report / research_report / announcement
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# / news / interactive_qa （init.sql:12 已核实）
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||||||
keep = ev["source_type"].astype(str).isin(config.EVENT_SOURCE_TYPES)
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||||||
if (~keep).any():
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drop_by = ev.loc[~keep, "source_type"].value_counts().to_dict()
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||||||
print(f" (事件：按 source_type 剔除 {int((~keep).sum())} 条 {drop_by})")
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||||||
ev = ev[keep]
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||||||
# 同主体+同类型+同披露日只留置信度最高的一条
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||||||
if "confidence" in ev.columns:
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||||||
ev = ev.sort_values("confidence", ascending=False, na_position="last")
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||||||
ev = ev.drop_duplicates(["ts_code", "event_type", "direction", "disclosure_date"])
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||||||
# 单文档封顶：一份文档最多贡献 EVENT_MAX_PER_DOC 条
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||||||
if "doc_id" in ev.columns:
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|
||||||
ev = ev.groupby("doc_id", group_keys=False).head(config.EVENT_MAX_PER_DOC)
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|
||||||
if ev.empty:
|
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||||||
return _EMPTY
|
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||||||
```
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||||||
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||||||
`build_event` 的 SQL 同步改成 `SELECT ts_code, disclosure_date, event_type, direction,
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confidence, doc_id, doc_type FROM v_factor_events WHERE ...`。
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||||||
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||||||
另外 `cal` 为空时别静默返回（1.2 已在 `trading_days` 里加了告警，这里再补一句）：
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||||||
```python
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||||||
cal = common.trading_days(start, end)
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||||||
if not cal:
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||||||
print(f" ⚠️ {start}~{end} 无交易日 → 事件因子空转（不是"没有事件"）")
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||||||
return _EMPTY
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||||||
```
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||||||
### 1.9 `freeze.py` — 新文件，直接放桥根目录（**评审 §5，最高优先级**）
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||||||
见附件。这一条是**唯一有时间不可逆性的**：传导、池、Segment 边、前复权 close
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||||||
都是过期即不可复原，`§10` 里"GRU 复活需 ≥1 年 live 传导史"这个计时器只在
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|
||||||
开始存快照那天启动。它同时一次性满足判收标准里的"重跑不漂移"与"赛道成员可审计"。
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||||||
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||||||
`run.py` 三处小改：
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||||||
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||||||
```python
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# ① 顶部 subparser 加
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sub.add_parser("freeze").add_argument("--date")
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||||||
# ② cmd_build 收集产物并在末尾冻结
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||||||
def cmd_build(which, mode, start, end, date, do_freeze=True):
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||||||
...
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||||||
frames = {}
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||||||
for code in codes:
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||||||
...
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||||||
df = factors.BUILDERS[code](start, end)
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||||||
frames[f"factor_{code}"] = df
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||||||
common.write_factor(factors.FACTORS[code], df, mode)
|
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||||||
if do_freeze and mode == "daily":
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||||||
import freeze
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||||||
freeze.snapshot(start, extra_frames=frames)
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||||||
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||||||
# ③ dispatch
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||||||
elif a.cmd == "freeze":
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||||||
import freeze
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||||||
freeze.snapshot(a.date)
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||||||
```
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||||||
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||||||
`build` 子命令加一个 `--no-freeze`（回填时不必每天冻结）。
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||||||
`docker-compose.yml` 的 `volumes` 已经挂了 `.:/app`，`data/frozen/` 天然落在宿主仓库里；
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||||||
记得 `.gitignore` 里决定要不要跟踪（我建议**跟踪 manifest.json、忽略数据文件**，
|
|
||||||
manifest 才是可 diff 的审计线）。
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||||||
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||||||
### 1.10 `probe.py` — 加两节（G1 需要）
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||||||
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||||||
```python
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||||||
def probe_corr():
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||||||
"""池内三项相关矩阵（评审 §2）——若 corr(z_H, z_V) > 0.5，
|
|
||||||
"三项加权"实际是两项，§9-8 的权重讨论要重开。"""
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|
||||||
_sec("corr · 池内 (z_T, z_H, z_V) 相关矩阵")
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|
||||||
# 取最新可算日：传导有值的最近 scan_date
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||||||
d = db.read_pg("SELECT max(scan_date) FROM v_factor_transmission").iloc[0, 0]
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|
||||||
... # 三路各取当日截面 → 外连接 → 标准化 → .corr(method="spearman")
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||||||
# 同时打印：|P| 规模、|P ∩ 传导>0|、传导为 0 的占比
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||||||
```
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||||||
`SECTIONS` 里注册 `"corr": probe_corr`，`run.py` 的 `--section` choices 加 `corr`。
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（`tracks` 节等第三批的 yml 有草案了再加。）
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---
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||||||
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||||||
## 第二批 · 基座侧（确定性缺陷修复，不算"新增因子计算"）
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||||||
> 这四处都是"让上游可复现/不撒谎"，不涉及打分，不破 §4 铁律。
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||||||
> `graph_store` 那处我是通过子代理读到的 Cypher，落地前请你对一眼实际代码。
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||||||
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### 2.1 `graph_store.topic_context` — 加 `ORDER BY`、cap 参数化（**修硬伤 1 的根**）
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||||||
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||||||
```cypher
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||||||
MATCH (c)-[m:IN_SEGMENT {status:'active'}]->(t:Segment {segment_name:$id})
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||||||
RETURN coalesce(c.name, c.ts_code, c.entity_key) AS name, c.ts_code AS ts_code
|
|
||||||
ORDER BY coalesce(c.ts_code, c.entity_key) -- ★ 新增：无序 → 同日重跑结果会变
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||||||
LIMIT $cap
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||||||
```
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||||||
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||||||
`cap` 默认从 30 提到 200（或让调用方传）。**这一条不改，硬伤 1 修不掉** ——
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||||||
`transmission` 的 `members_total / moved_ratio` 会一直建立在任意 ≤30 抽样上。
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||||||
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||||||
### 2.2 `transmission.scan` — 存全量 quiet + 新鲜度断言 + 记快照日
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||||||
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||||||
```python
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||||||
def scan(scan_date=None, annotate=True, max_candidates=12, member_cap=200):
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||||||
from app.analysis import hotspot
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||||||
from app.store import claim_store, graph_store
|
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||||||
|
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||||||
sd = date.fromisoformat(scan_date) if scan_date else date.today()
|
|
||||||
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||||||
# ---- 0. 新鲜度记账（评审 §6.2）----
|
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||||||
# ★ 用户决定（2026-07-26）：**照常落库，只打告警 + 记 mkt_trade_date**，不中止。
|
|
||||||
# 理由：保覆盖。传导每日只有几十行，公告批量入库期间 beat 一旦被饿就整天空白，
|
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||||||
# 代价太大；改由桥侧按 mkt_trade_date 自行判断要不要采信（factors.py 已实现告警）。
|
|
||||||
# 背景：movers/quiet 来自 mkt_daily 的 **最新** 快照，不是 sd 的快照。若 17:30
|
|
||||||
# sync_market 晚点，会用 T−1 的 movers 写成 scan_date=T；反过来重跑历史日
|
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||||||
# 会用今天的快照 = 直接前视。落这一列后，下游至少看得见。
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|
||||||
with get_pool().connection() as conn:
|
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||||||
row = conn.execute(
|
|
||||||
"SELECT max(trade_date) FROM mkt_daily WHERE kind='stock'").fetchone()
|
|
||||||
mkt_td = row[0] if row else None
|
|
||||||
if mkt_td != sd:
|
|
||||||
logger.warning(
|
|
||||||
"传导扫描：mkt_daily 最新 stock 快照 %s ≠ scan_date %s —— movers 非当日，"
|
|
||||||
"候选照常落库但已记 mkt_trade_date，下游（因子桥）会据此告警。"
|
|
||||||
"若非预期，补跑 sync_market 后重扫本日即可（同日幂等）。", mkt_td, sd)
|
|
||||||
...
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||||||
for t in targets.values():
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|
||||||
ctx = graph_store.topic_context(t["target_type"], t["target"], cap=member_cap)
|
|
||||||
members = [m for m in ctx["members"] if m.get("ts_code")]
|
|
||||||
if not members:
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|
||||||
continue
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||||||
moved = [m for m in members if m["ts_code"] in movers]
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||||||
quiet = [m for m in members if m["ts_code"] not in movers]
|
|
||||||
# ★ 原来是 `for m in quiet[:12]` —— 那个 12 是给旁批/展示用的，
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|
||||||
# 却把因子的结构上限锁在 12×12=144 行/日（实测 83 吻合）。
|
|
||||||
# 落库存全量，旁批仍只喂前 12（见下面 _annotate 的入参）。
|
|
||||||
quiet_rows, upsides, over = [], [], 0
|
|
||||||
for m in quiet: # ← 去掉 [:12]
|
|
||||||
...
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||||||
```
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|
||||||
|
|
||||||
`_annotate` 调用处把喂给 brain 的 quiet 截到 12：`_annotate(out, quiet_show=12)`，
|
|
||||||
prompt 里只列前 12（旁批的信息密度需求和因子的覆盖需求本来就是两件事）。
|
|
||||||
|
|
||||||
落库 INSERT 加 `mkt_trade_date`：
|
|
||||||
|
|
||||||
```python
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|
||||||
conn.execute("ALTER TABLE transmission_candidates "
|
|
||||||
"ADD COLUMN IF NOT EXISTS mkt_trade_date DATE") # 幂等，跟 _DDL 一起
|
|
||||||
...
|
|
||||||
"""INSERT INTO transmission_candidates
|
|
||||||
(scan_date, rank, target, target_type, paths, members_total, moved,
|
|
||||||
moved_ratio, quiet, pricing, annotation, mkt_trade_date)
|
|
||||||
VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"""
|
|
||||||
```
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|
||||||
|
|
||||||
### 2.3 `hotspot._latest_mkt / _movers_set` — 接受 `trade_date`
|
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||||||
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||||||
```python
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|
||||||
def _latest_mkt(kind: str, trade_date: Optional[date] = None):
|
|
||||||
"""trade_date 给定时取该日快照；不给才退回 max(trade_date)。
|
|
||||||
（评审 §6.2：原来恒取最新，导致 scan_date 只是个标签。）"""
|
|
||||||
with get_pool().connection() as conn:
|
|
||||||
if trade_date is None:
|
|
||||||
row = conn.execute(
|
|
||||||
"SELECT max(trade_date) FROM mkt_daily WHERE kind=%s", (kind,)).fetchone()
|
|
||||||
td = row[0] if row else None
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
td = trade_date
|
|
||||||
...
|
|
||||||
|
|
||||||
def _movers_set(trade_date: Optional[date] = None) -> set[str]:
|
|
||||||
_, stocks = _latest_mkt("stock", trade_date)
|
|
||||||
return {x["code"] for x in stocks if (x.get("pct_change") or 0) >= 3}
|
|
||||||
```
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|
||||||
|
|
||||||
`hotspot.scan` / `transmission.scan` 里的 `_movers_set()` 都传 `sd`。
|
|
||||||
这样 2.2 的断言就成了双保险（断言拦"快照缺"，传参拦"取错日"）。
|
|
||||||
|
|
||||||
### 2.4 `sync_consensus` — 参数化 `asof`（**§9-6 甲案，约 5 行**）
|
|
||||||
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|
||||||
```python
|
|
||||||
def sync_consensus(lookback_days: int = 90,
|
|
||||||
asof: Optional[str] = None) -> dict[str, Any]:
|
|
||||||
"""...（原 docstring 保留）
|
|
||||||
|
|
||||||
asof（评审 §6.4 / 设计 §9-6 甲案）：给定时按该日重放同一套聚合逻辑，
|
|
||||||
live 与 history 共用一份代码、零漂移。不给 = today（原行为）。"""
|
|
||||||
ref = date.fromisoformat(asof) if asof else date.today()
|
|
||||||
pool_codes = _pool_ts_codes()
|
|
||||||
if not pool_codes:
|
|
||||||
return {"skipped": "无已注册股票池"}
|
|
||||||
since = (ref - timedelta(days=lookback_days)).isoformat()
|
|
||||||
...
|
|
||||||
cur.execute(
|
|
||||||
"""SELECT ts_code, report_date, org_name, quarter, eps, np,
|
|
||||||
max_price, min_price, rating
|
|
||||||
FROM gp_report_rc
|
|
||||||
WHERE report_date >= %s AND report_date <= %s -- ★ 上界必加
|
|
||||||
AND ts_code IN %s""",
|
|
||||||
(since, ref.isoformat(), tuple(pool_codes)))
|
|
||||||
...
|
|
||||||
# today = date.today() → 改成用 ref
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
**★ 上界 `report_date <= ref` 是这条改动里最关键的一行** —— 不加，历史回填会把
|
|
||||||
未来研报算进当时的一致预期，就是教科书式前视。live 模式下 today 本就是上界，
|
|
||||||
所以原代码没有它也对；参数化之后必须补。
|
|
||||||
|
|
||||||
两个已知残余（回填时在文档里写明，不影响本次改动）：
|
|
||||||
|
|
||||||
- `_pool_ts_codes()` 用的是**今天的池** → 历史回填仍带成员性前视（同评审 §4）；
|
|
||||||
- `target_mid_avg` 是 90 天内全部研报行的简单平均，不按机构去重、不按时间加权 ——
|
|
||||||
历史与 live 一致，所以不影响可比性，但要知道这个"中枢"的语义比字面弱。
|
|
||||||
|
|
||||||
回填跑法：
|
|
||||||
|
|
||||||
```bash
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|
||||||
# 逐日重放（一天约 800 行，500 天约 40 万行，consensus_daily 主键天然幂等）
|
|
||||||
docker compose exec backend python -c "
|
|
||||||
from app.store import market_snapshot as ms
|
|
||||||
import pandas as pd
|
|
||||||
for d in pd.bdate_range('2025-01-01','2026-07-24'):
|
|
||||||
print(d.date(), ms.sync_consensus(asof=d.date().isoformat()))"
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
### 2.5（可选，但强烈建议）`industry_pools` 开始存历史
|
|
||||||
|
|
||||||
```sql
|
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CREATE TABLE IF NOT EXISTS industry_pools_history (
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snapshot_date DATE NOT NULL,
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theme TEXT NOT NULL,
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members JSONB NOT NULL,
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stats JSONB,
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PRIMARY KEY (snapshot_date, theme)
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);
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```
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`claim_store.upsert_pool` 末尾顺手写一行（或 `refresh_pools` 跑完整表快照一次）。
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成本几乎为零，解开的是评审 §4 那一整类问题（universe 成员性前视 + z 统计量周一跳变）。
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桥侧 `freeze.py` 已经在冻结当日 universe，两边互为备份。
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## 第三批 · 需要你拍板的两件（我给出两种拍法的代码形态）
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### 3.1 赛道门槛 C 的数据源：三条路，我推荐 (c)
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| | 做法 | 成本 | 代价 |
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|---|---|---|---|
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| (a) | 从 `claims` 重建（一条 SQL） | 最低，今天就能跑 | 融合前口径：无 status/supersede/tier 裁决，会捞到已被顶替的历史归属；object 侧无 norm，同义环节不合并 |
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| (b) | 桥直连 Neo4j | 中 | 破坏"桥只连三库"，裁决逻辑复制进桥 |
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| (c) | **基座投影表 + 第五/六个只读视图** | 中，但一次性 | 无。是投影不是打分，不破 §4 |
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**我的建议是 (a) 先用于 G1 体检、(c) 作为 S1 的正解。** 体检只需要回答"这个赛道在图谱里
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有没有料"，(a) 的超集口径完全够用而且更保守（宁可高估覆盖，也不要因为口径太严把
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本来有料的赛道判成空）。而一旦进公式，成员性必须走裁决后的口径。
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(a) 的 SQL（**列名待核实**，先跑第一段确认再跑第二段）：
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```sql
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-- 先确认列名
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SELECT column_name FROM information_schema.columns
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WHERE table_name IN ('claims','entity_links','company_master')
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ORDER BY table_name, ordinal_position;
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-- G1 体检用：环节 → 上市成员（融合前口径，仅供体检，不进公式）
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CREATE OR REPLACE VIEW v_probe_segment_members AS
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SELECT c.object_id AS segment_name,
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c.qualifiers->>'chain' AS chain,
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COALESCE(el.canonical_id, cm.ts_code) AS ts_code,
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c.tier,
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count(*) AS n_claims
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FROM claims c
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LEFT JOIN entity_links el ON el.alias_norm = c.subject_norm
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LEFT JOIN company_master cm ON cm.short_name = c.subject_id
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WHERE c.predicate = 'IN_SEGMENT' AND c.object_type = 'Segment'
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GROUP BY 1,2,3,4;
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-- 环节上下游边（单表零 join）
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CREATE OR REPLACE VIEW v_probe_segment_edges AS
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SELECT DISTINCT c.subject_id AS up, c.object_id AS down, c.tier
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FROM claims c
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WHERE c.predicate = 'SEGMENT_UPSTREAM_OF' AND c.object_type = 'Segment';
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```
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(c) 的形状：基座在 Neo4j 投影 beat 之后，把
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`MATCH (co:Company)-[e:IN_SEGMENT {status:'active'}]->(s:Segment)` 与
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`MATCH (a:Segment)-[e:SEGMENT_UPSTREAM_OF {status:'active'}]->(b:Segment)`
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两条 Cypher 的结果物化到 PG 两张表，视图名就叫
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`v_factor_segment_members(segment_name, chain, ts_code, tier, updated_at)` /
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`v_factor_segment_edges(up, down, tier, updated_at)` ——
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`freeze.py` 已经预留了对这两个视图的冻结（视图不存在时静默跳过，不报错）。
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**顺带三件与 C 有关的定调建议：**
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1. **`layer` 写在 yml 里人工指定，加一列 `layer_source`。** 四层枚举（材料→设备→
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制造→应用）系统里根本不存在，且 `enums._SEGMENT_BAD_SUBSTR` 把"上游/中游/下游/
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环节"列为环节名**禁用词素**（注释："链位置由图上边表达"）。S1 公式又不用 layer ——
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**降为可选元数据，别让它阻塞 G2**。
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||||||
2. **C 做两级并强制标 `source_rule`**：`graph`（强，可审计到具体 claim）/
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`fallback`（弱，概念标签或申万行业白名单兜底）。否则核聚变/低空经济/商业航天
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一旦查不到，C 要么塌成空集、要么退化成"电子+计算机"。
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3. **覆盖为空的赛道直接进采集清单** —— 这就是基座「需求闭环」的正用法，
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比放弃赛道有价值（`claim_store.open_demand("research_report", "Concept", <赛道>)`）。
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### 3.2 权重结构：两段式（推荐）还是真混合
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传导池内 95% 为 0，z-score 后 `0.5·z_T` 的组间落差压过另两项全幅
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（数值验证：200 只候选 / 10 只有传导 → top20 里传导票 9.8/10）。所以现在的
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0.5/0.3/0.2 事实上是"传导票优先，组内再比冷和便宜"。二选一：
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**A（推荐）· 承认两段式，代码更短、行为与文字一致**
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```python
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def akg_score(pool: pd.DataFrame) -> pd.Series:
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"""景气度漏斗的池内排序（评审 §2 方案 A）。
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结构 = 传导档位（主键） + 组内「冷 & 便宜」（次键）。
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这不是"降低传导权重"，恰恰是把"传导第一"写实：
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||||||
0.5/0.3/0.2 在 95% 稀疏下已经等价于此，写明比藏在 z-score 里好 ——
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可解释、可调试、一眼看出是哪一段在起作用。
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||||||
"""
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t = np.log1p(pool["transmission"].fillna(0.0))
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# 档位：0 = 无传导；1 = 有传导且强度在有传导组的下半；2 = 上半
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tier = pd.Series(0, index=pool.index, dtype=float)
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||||||
hit = t > 0
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||||||
if hit.any():
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tier[hit] = np.where(t[hit] >= t[hit].median(), 2.0, 1.0)
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zH = -_robust_z(pool["heat"].fillna(pool["heat"].median()))
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zV = _robust_z(pool["upside"])
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tiebreak = 0.6 * zH + 0.4 * zV # 次序仍是「还没热」>「便宜」
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# 档间不可逆（这正是"传导第一"的含义），档内连续排序
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span = 10.0 # > tiebreak 的理论幅度（约 ±6）
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return tier * span + tiebreak
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```
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好处：档位与次键各自可独立观察；调试时 `groupby(tier)` 直接看出每档的表现；
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把 §9-9（"还没热"该不该做条件项）一并解决了 —— 它现在天然是组内量。
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**B · 真要连续混合**：`w_T` 降到 **0.10~0.15**，或对 `z_T` 做有界变换：
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||||||
```python
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||||||
zT = np.clip((t - t.mean()) / (t.std() or 1.0), -3, 3) / 3 * 1.5 # 压到与另两项同量级
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||||||
score = 0.5 * zT + 0.3 * zH + 0.2 * zV # 实测能把 top20 命中从 9.8 拉到 7.5
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```
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**无论选哪个，都建议同时注册 `akg_gate`**（0/1，全覆盖池出行）。否则平台的 IC/分层
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只看得到"池内排序"的价值，**完全看不到两道门槛的价值**——而门槛才是这套逻辑的主体。
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两个因子、两个仪表，各答一个问题，"哪一项在拖后腿"一眼可见。
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## 落地顺序建议
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```
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今天 1.1 视图替换 → 1.2/1.3/1.5/1.6/1.7/1.8 桥侧补丁 → 1.9 freeze.py
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跑一次：run.py views → run.py freeze → run.py build all --mode daily
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（freeze 的 warnings 就是硬伤 1 的实测量级，正好拿来定 2.1/2.2 的 cap）
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本周 2.1~2.3 基座三处（改完 replay 不需要，只影响新扫描）→ 2.5 池历史表
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1.10 probe 加 corr 节 → 3.1(a) 的两个体检视图 → 跑 run.py probe
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⇒ G1 体检报告（含三项相关矩阵 + 赛道命中量级）发我
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再定 3.1 的 C 口径与赛道清单、3.2 的权重结构 → G2/G3
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2.4 sync_consensus 参数化 + 逐日回填 → G4
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```
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**如果只能做一件：`freeze.py`。** 别的都能补，快照不存就永久没了。
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@ -1,355 +0,0 @@
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# 第一批 · 联调验证清单（v2，2026-07-26）
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> **本清单取代 `第一批验证清单_2026-07-26.md`**（那份把「基座机器」和「桥机器」混为一谈，
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> 第 1 步的 `docker exec -i akg-postgres psql` 在桥的服务器上根本不存在这个容器）。
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||||||
>
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||||||
> 这一批跨 **三个工程 / 至少两台机器**，所以每一步都标注了「在哪台机器、哪个工程、
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||||||
> 哪个容器里执行」，以及判定标准、失败去哪、怎么回滚。**不要跨节跳着做**——
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> 节与节之间有依赖顺序。
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## §0 这一批到底在联调什么
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| 工程 | 本批是否改动 | 改了什么 | 谁消费 |
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|---|---|---|---|
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| **astock-kg（基座）** | **只改 DB 里的 4 个视图 + 1 个可空列 + 1 个索引，代码零改动** | `sql/astock_kg_slot_views.sql`（文件在桥仓库，DDL 落在基座库） | 只有桥 |
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| **akg-factor-bridge（桥）** | 代码全批 | 四路口径 / 事件过滤 / 分块 / 冻结 / probe corr | —— |
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| **quant_factor_service（平台）** | 无改动 | 桥往 `t_factor_akg_*` + `factor_metadata` 写行 | 平台评价与下游 |
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**耦合面只有一个**：桥代码 ↔ 基座库里那 4 个视图。其余都是各自内部的事。
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## §1 拓扑登记（**请你填，我不知道**，填完发我一份，后面所有命令按它对号入座）
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| 角色 | 主机 / 用户 | 容器名 | 本批需要的权限 | 已确认可达？ |
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|---|---|---|---|---|
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| 基座 PG | `______` | `akg-postgres` | **DDL**（建视图/加列/建索引） | ☐ |
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| 基座 backend/beat | 同上 | `akg-backend` / beat | 本批不动 | —— |
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| 桥 | `factor@factorevaluation:~/project/akg-factor-bridge` | `akg_factor_bridge` | 读基座 PG / 读 153 / 写平台 MySQL | ☐ |
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| 153 代理（热度） | `______` | —— | 只读 | ☐ |
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||||||
| 平台因子库 + `gp_day_data` | `______` | —— | **写** `t_factor_akg_*`、`factor_metadata` | ☐ |
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| 开发机 | `baobao@…/Documents/work/project/` | —— | git 源头 | —— |
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> **关于 DDL 账号**：基座 compose 里 `POSTGRES_USER: ${PG_USER:-akg}` —— 这个账号就是
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> 库的 owner，**天然有 DDL 权限**。如果桥 `.env` 的 `AKG_PG_USER` 就是它，§5 直接能跑；
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> 如果你另外建了只读账号给桥用，§5 需要临时用 owner 账号。
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## §2 已代查的前置事实（**你不需要再验证**，列出来是为了让你知道风险面有多大）
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1. **改这 4 个视图的影响面 = 0**。`grep -rn "v_factor_" backend/ frontend/src` 在 astock-kg
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里**零命中** —— 四视图目前只有桥在消费，替换它们不会波及基座任何功能。
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2. **`ALTER TABLE transmission_candidates ADD COLUMN` 安全**。全仓没有 `SELECT *` 打在这张表上：
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`transmission.list_candidates` 用显式列清单、`INSERT` 也是显式列清单、
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`factor_coverage_probe` 只取 `scan_date, quiet`。加一个可空列不会撑坏任何列序假设。
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3. **不删任何数据**。§5 的 6 条语句 = 4 个 `CREATE OR REPLACE VIEW` + 1 个
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`ALTER TABLE ADD COLUMN IF NOT EXISTS` + 1 个 `CREATE INDEX IF NOT EXISTS`。
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`claims` / `documents` 一个字节不动，不需要 replay，不需要重抽。
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4. **基座 PG 是 `postgres:16.9-alpine` 且端口已发布**（`ports: "${PG_PORT:-5432}:5432"`），
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所以桥跨机连得上，§5 的一次性 psql 容器用 `postgres:16-alpine` 客户端版本也对得上。
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5. **基座 beat 时刻表**（工作日）：05:30 主数据 → 17:30 行情快照 → 18:00 hotspot →
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**18:15 传导扫描** → 周一 06:00 池刷新 → 07:00 日报。
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||||||
⇒ **桥的 daily build 必须在 18:15 之后跑**，否则当日传导表是空的。
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## §3 版本对齐（开发机 ↔ 桥服务器，**两处必须同一个 commit**）
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```bash
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# 开发机
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cd ~/Documents/work/project/akg-factor-bridge && git rev-parse --short HEAD
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# 桥服务器
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||||||
cd ~/project/akg-factor-bridge && git rev-parse --short HEAD
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```
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**判定**：两个短 hash 一致 → 通过。不一致 → 开发机 `git push`、桥服务器 `git pull`，
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然后**必须** `docker compose up -d --build`（代码卷挂载虽然是 `.:/app`，但依赖变了要重建）。
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> ⚠️ 桥服务器上 `.env` 是**不进版本库的**（本批新加的 `.gitignore` 已排除它）。
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> `git pull` 不会动它。新旋钮全部有默认值，`.env` 不改也能跑。
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## §4 基线快照（**改动前跑**，用于事后证明"抽取成果没白费"）
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在**基座机器**上：
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```bash
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docker exec -i akg-postgres psql -U akg -d akg <<'SQL'
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SELECT 'claims' t, count(*) n, max(ingestion_date)::date latest FROM claims
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UNION ALL SELECT 'documents', count(*), max(ingested_at)::date FROM documents
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UNION ALL SELECT 'entity_links', count(*), max(created_at)::date FROM entity_links
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||||||
UNION ALL SELECT 'company_master', count(*), max(synced_at)::date FROM company_master
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||||||
UNION ALL SELECT 'consensus_daily', count(*), max(asof_date) FROM consensus_daily
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||||||
UNION ALL SELECT 'mkt_daily', count(*), max(trade_date) FROM mkt_daily
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||||||
UNION ALL SELECT 'transmission_candidates', count(*), max(scan_date) FROM transmission_candidates
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||||||
UNION ALL SELECT 'industry_pools', count(*), max(refreshed_at)::date FROM industry_pools;
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||||||
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||||||
-- 顺带回答一个对回填边界很关键的问题（mkt_daily 是持久快照表、全库无删除）
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SELECT kind, min(trade_date), max(trade_date), count(DISTINCT trade_date) AS days
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FROM mkt_daily GROUP BY kind ORDER BY kind;
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SQL
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```
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**留档**：把输出存下来。§8 判收时再跑一次，前 4 行必须**逐字不变**。
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---
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||||||
## §5 应用视图（**本批唯一一次对基座库的写操作**）
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按你人在哪台机器，三选一。**只需要跑一次**，跑在基座库上，跟你从哪台机器发起无关。
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### 5a · 在桥服务器上，用桥自己的连接（推荐；无需 psql 客户端）
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⚠️ 需要先完成 §3（`apply-views` 是本批新增的命令，旧代码没有）。
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```bash
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||||||
cd ~/project/akg-factor-bridge
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docker compose exec -T akg-factor-bridge python run.py apply-views --dry-run # 先看要跑哪 6 条
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||||||
docker compose exec -T akg-factor-bridge python run.py apply-views
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```
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||||||
若 `.env` 里是只读账号，会逐条报 `permission denied`，改用 owner 账号跑这一次：
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```bash
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||||||
docker compose exec -T \
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-e AKG_PG_USER=akg -e AKG_PG_PASSWORD=<基座 PG_PASSWORD> \
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||||||
akg-factor-bridge python run.py apply-views
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||||||
```
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||||||
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||||||
> 必须用 `docker compose exec -e`。写成 `AKG_PG_USER=x docker compose exec …`
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||||||
> 只设置宿主机上 compose 客户端进程的环境变量，**传不进容器**。
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### 5b · 在桥服务器上，用一次性 psql 容器（§3 还没做完时的即时方案）
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```bash
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||||||
cd ~/project/akg-factor-bridge
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set -a; . ./.env; set +a
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||||||
docker run --rm -i -e PGPASSWORD="$AKG_PG_PASSWORD" postgres:16-alpine \
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||||||
psql -h "$AKG_PG_HOST" -p "${AKG_PG_PORT:-5432}" -U "$AKG_PG_USER" -d "$AKG_PG_DB" \
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||||||
-v ON_ERROR_STOP=1 < sql/astock_kg_slot_views.sql
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||||||
```
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||||||
### 5c · 在基座机器上（需要先把 `sql/astock_kg_slot_views.sql` 带过去）
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||||||
```bash
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||||||
docker exec -i akg-postgres psql -U akg -d akg < sql/astock_kg_slot_views.sql
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||||||
```
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||||||
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||||||
### 判定标准（三条路一样）
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6 条语句全部成功：`CREATE VIEW` ×4 + `ALTER TABLE` + `CREATE INDEX`，无 ERROR。
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||||||
（5a 会逐条打 ✅/❌ 并在末尾汇总，缺权限时能精确定位到是哪一条。）
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||||||
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||||||
### 回滚
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||||||
```bash
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# 视图退回 v1（原文件在这两处任选其一）
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# 桥服务器: .review_backup_20260726/sql_astock_kg_slot_views.sql
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||||||
# 或 git: git show 42659b9:sql/astock_kg_slot_views.sql > /tmp/v1.sql
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||||||
docker exec -i akg-postgres psql -U akg -d akg < /tmp/v1.sql
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||||||
# ALTER 加的列与索引是纯增量、无害，不需要回滚；真要清：
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||||||
# ALTER TABLE transmission_candidates DROP COLUMN IF EXISTS mkt_trade_date;
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|
||||||
# DROP INDEX IF EXISTS idx_tc_target;
|
|
||||||
```
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||||||
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---
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## §6 兼容性矩阵（联调的核心，四个象限**现在全都是安全的**）
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`n_paths` 列在 v2 视图里**原名原义保留**（我原来改成了 `n_paths_raw`，那会让旧桥代码
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查不到列而崩 —— 已修正）。所以两个工程可以**任意顺序**升级、任意一侧独立回滚：
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| | 视图 v1（旧） | 视图 v2（新） |
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|---|---|---|
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| **桥 v1（旧代码）** | 原状态 | ✅ 照常工作（读 `n_paths`，旧口径） |
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| **桥 v2（新代码）** | ✅ 可跑，但退回旧口径并打 ⚠️ 告警<br>`v_factor_transmission 还是旧版（无 n_sources）` | ✅ **目标状态**，用 `n_sources` |
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**你现在处于左下格**（桥已 pull 到 v2、视图还是 v1）——这是**合法的过渡态**，
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不是故障。做完 §5 就进右下格。
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**判定右下格已达成**：
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```bash
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docker compose exec akg-factor-bridge python run.py views
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```
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看新增的「视图版本」段，前三项必须是 ✅：
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```
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✅ v_factor_transmission.n_sources
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✅ v_factor_transmission.mkt_trade_date
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✅ v_factor_events.source_type
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⬜ v_factor_segment_members（第五插槽，G2） ← 这一项现在就该是 ⬜
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```
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## §7 桥侧功能验证
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### 7a · 只读（不写任何库，可反复跑）
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```bash
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cd ~/project/akg-factor-bridge
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docker compose exec akg-factor-bridge python run.py views
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docker compose exec akg-factor-bridge python run.py probe --section corr # ★ 最重要
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docker compose exec akg-factor-bridge python run.py probe --section upside
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docker compose exec akg-factor-bridge python run.py probe --section pools
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docker compose exec akg-factor-bridge python run.py probe --section price # 全表聚合，1~3 分钟
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```
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> `pools` 节直读基座 `industry_pools` 表（一次性诊断的例外）。若桥用的是只读账号
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> 且没授这张表，此节会 permission denied——**不影响其余三节**，跳过即可。
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**`corr` 节要回答的两件事**（这一节决定第三批怎么定，请把整段原样发我）：
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- **① `corr(z_H, z_V)`**：若 |值| > 0.5，「还没热」与「便宜」高度共线，
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「三项加权」实际是两项，§9-8 权重讨论要重开。
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- **② `w_T=0.50` 那行的 top-K 命中数**：若 ≈ `min(K, 传导票数)`，
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实锤「0.5/0.3/0.2 事实上是传导优先而非加权混合」。
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同节还会打印**两段式与当前公式的 top20 重合度**——越接近 20/20，
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说明改两段式零代价，第三批 3.2 直接选 A。
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### 7b · 写平台因子库（**这一步会往 quant_factor_service 的生产表写行**）
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```bash
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# 注册（幂等，ON DUPLICATE KEY UPDATE）
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docker compose exec akg-factor-bridge python run.py register
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# 构建：日期选「传导有数据」的那天，且必须在基座 18:15 传导扫描之后
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# （run.py views 的「数据历史深度」段会告诉你各源前沿在哪）
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docker compose exec akg-factor-bridge python run.py build all --mode daily --date 2026-07-24
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```
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**写入是幂等的**（按日期区间 DELETE 再 INSERT），重跑不会产生重复。
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**回滚**：`DELETE FROM t_factor_akg_* WHERE trade_date = '<日期>'`。
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**逐路对照上一次的行数**（2026-07-23：upside 795 / heat 1674 / event 195 / transmission 83）：
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| 因子 | 预期变化 | 变化原因 | 不符时看哪里 |
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|---|---|---|---|
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| `akg_upside` | 基本持平 | 只改了分块读取，口径未动 | 若骤降 → `gp_day_data` 代码列没对上 |
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| `akg_heat` | 持平 | 未动 | —— |
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| `akg_event` | **大概率下降** | 新加 `source_type='announcement'` 白名单 + 单文档封顶 | **见下** |
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| `akg_transmission` | 持平或略变 | `n_paths` → `n_sources`，重复路径不再重复计数 | 值会变、行数不该变 |
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> **`akg_event` 掉到接近 0 的处置**：日志会打印
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> `(事件：按 source_type 剔除 N 条 {...分布...})`。若剔除后为空，说明基座里公告的
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> `documents.source_type` 不是 `announcement` 这个字符串。查一下真实取值：
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> ```bash
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> docker exec -i akg-postgres psql -U akg -d akg -c \
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> "SELECT source_type, count(*) FROM documents GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC;"
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> ```
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> 然后在桥服务器 `.env` 里写 `EVENT_SOURCE_TYPES=<真实值>` 并重跑，**不要改代码**。
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### 7c · 传导告警的正确读法（**容易误判，请按这个读**）
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`build akg_transmission` 会打三类 ⚠️。**它们的"没出现"含义各不相同**：
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| 告警 | 出现 = | **没出现 = ?** |
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|---|---|---|
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| `quiet 存满 12 条` | 撞 `transmission.py` 的 `quiet[:12]` 截断 | 真的没撞（环节未动成员本来就 <12） |
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| `members_total >= 30` | 撞基座 `topic_context` 的 `LIMIT cap` | 真的没撞 |
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| `mkt 快照日 ≠ scan_date` | movers 陈旧 | **⚠️ 不能判定**——`mkt_trade_date` 要等**第二批**改了基座才会被写入，本批全是 NULL，桥会跳过这项检查。**本批它不出现是必然的，不是"通过"。** |
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前两个告警各命中几个环节，请发我——那是硬伤 1 的实测量级，直接决定第二批里
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`topic_context` 的 cap 该提到多少。
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### 7d · 输入冻结
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daily build 跑完会自动冻结。检查：
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```bash
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docker compose exec akg-factor-bridge cat /app/data/frozen/2026-07-24/manifest.json
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ls -la data/frozen/2026-07-24/
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```
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**判定**：`manifest.json` 存在，`rows` 里 universe / consensus / price_close / heat /
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transmission 各有行数（heat 可能是 0——它 T+1 到达，属正常），
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`segment_members` / `segment_edges` 为 0（第五/六视图 G2 才有，属正常）。
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### 7e · 事件回填冒烟（验证硬伤 3 真的修好了）
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```bash
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docker compose exec akg-factor-bridge python run.py build akg_event \
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--mode history --start 2024-01-01 --end 2024-03-31 --no-freeze
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```
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**判定**：改之前这条命令必然静默返回「无数据（跳过）」（日历取自热度表，最早 2025-03）。
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现在应该有真实行数（前提是 2024 年的公告已抽取）。
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若仍为空，先看日志是不是被 `EVENT_SOURCE_TYPES` 过滤掉了——两种"空"日志不一样。
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## §8 判收标准（逐条可独立判定，**一条不过不判收**）
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**工程正确性**
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- [ ] §3 两处 git hash 一致
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- [ ] §5 六条 DDL 全部成功
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- [ ] §6 `views` 的视图版本段前三项 ✅、第四项 ⬜
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- [ ] §7a 四节 probe 至少 `corr` / `upside` / `price` 三节出数（`pools` 权限不足可跳）
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- [ ] §7b `register` + `build all` 无 ❌，四路都有行数
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- [ ] §7d `manifest.json` 生成且各源有行数
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- [ ] §7e 2024 年区间不再静默返空
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**数据无损**（回答"抽取成果会不会白费"）
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- [ ] §4 的基线 SQL 重跑一次，`claims` / `documents` / `entity_links` / `company_master`
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四行的 `count` 与 `latest` **逐字不变**
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**幂等**
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- [ ] `build all --mode daily --date <同一天>` 连跑两次，第二次行数与第一次相同，
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平台表无重复（主键 `(trade_date, stock_code)` 本就保证，此处是验证 DELETE 区间正确）
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## §9 失败对照表
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| 现象 | 根因 | 处置 |
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|---|---|---|
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| `No such container: akg-postgres` | 你在**桥服务器**上，基座容器不在这台机器 | 用 §5a 或 §5b |
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| `permission denied for ...` (DDL) | 桥用的是只读账号 | §5a 的 `-e` 覆盖成 owner 账号 |
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| `views` 里视图版本三项都 ⬜ | §5 没跑成功 | 回 §5，看 5a 的逐条报错 |
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| 桥打 `v_factor_transmission 还是旧版` | 处于兼容矩阵左下格 | 正常过渡态，做完 §5 即消失 |
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| `akg_event` 行数为 0 且日志显示剔除全部 | `source_type` 实际值不是 `announcement` | 查真实取值，改 `.env` 的 `EVENT_SOURCE_TYPES` |
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| `akg_transmission` 行数为 0 | 当日基座传导扫描没产出（beat 18:15 未跑 / 被饿） | 换一个 `--date`，或先在基座跑 `transmission_scan` |
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| `corr` 节报「无传导台账」 | 同上 | 同上 |
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| `probe --section pools` permission denied | 只读账号没授 `industry_pools` | 跳过该节，不影响判收 |
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| 平台 `gp_day_data` 查不到 / upside 为 0 | 代码列形态没对上 | `.env` 的 `PRICE_CODE_COL`（实测应为 `symbol`） |
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## §10 请回传给我的（拿到这些才能定第三批，不用再靠我的模拟）
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1. §1 拓扑登记表（填好）
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2. §4 基线 SQL 的两段输出（**含 `mkt_daily` 按 kind 的天数** —— 它决定传导理论上能重扫到哪天）
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3. §5 的执行输出（6 条语句的结果）
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4. §6 `run.py views` 全部输出
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5. **§7a `probe --section corr` 全部输出 ← 最重要**
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6. §7a `probe --section upside` 的 q 档位表
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7. §7b `build all` 的完整日志（尤其 event 的剔除分布、transmission 的两项 ⚠️ 各命中几个环节）
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8. §8 判收清单的勾选情况
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## §11 本批不做的事（避免混淆）
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- **不改 astock-kg 任何代码**。`topic_context` 加 `ORDER BY`、`transmission.scan` 去掉
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`quiet[:12]`、`_latest_mkt` 加参数、`sync_consensus` 加 `asof` —— 全在**第二批**。
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- 因此 `mkt_trade_date` 本批全是 NULL（见 §7c），`quiet[:12]` 截断依然存在，
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`moved_ratio` 依然建立在任意顺序的 ≤30 抽样上。本批只是让这些问题**看得见**。
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- 赛道门槛 C、`akg_score`、`akg_gate` 都在 G2/G3，本批没有。
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## §12 已拍板的决定（第二批据此实现）
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- **节奏**：先实机验证第一批，通过后再动基座。
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- **传导新鲜度断言**：**照常落库，只打告警 + 记 `mkt_trade_date`，不中止扫描**。
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||||||
理由：保覆盖——传导每日只有几十行，公告批量入库期 beat 一旦被饿就整天空白；
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||||||
改由桥侧按 `mkt_trade_date` 自行判断是否采信。第二批的 `transmission.scan` 已按此改写，
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`allow_stale` 参数取消。
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@ -1,197 +0,0 @@
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||||||
# 第一批验证清单（**已作废，见下**）
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||||||
> ⚠️ **本文件已被 `第一批联调验证清单_2026-07-26.md` 取代，请勿再按本文操作。**
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||||||
>
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||||||
> 作废原因：本文把「基座机器」和「桥机器」混为一谈——第 1 步的
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||||||
> `docker exec -i akg-postgres psql ...` 只在 astock-kg 那台机器上成立，
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|
||||||
> 而桥是跨机部署的独立单元，它的服务器上没有 `akg-postgres` 容器。
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||||||
> 新版按「三个工程 / 至少两台机器」重写，每步标注执行位置、判定标准、
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||||||
> 失败去向与回滚方法，并补了兼容性矩阵与拓扑登记表。
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||||||
>
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> 保留本文只为留下这次勘误的痕迹。原文如下（仅供对照，命令不要照抄）。
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> 已写入 `akg-factor-bridge`：改 7 个文件（+533/−121），新增 `freeze.py` / `probe.py` / `.gitignore`。
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> 容器内与设备端 `py_compile` 均通过；`build_event` 的向量化改写做过逐位等值回归；
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> `probe corr` 的边界情形（传导全 0、MAD=0、池内只剩 1~2 只）已跑过不炸。
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> **本批不动 astock-kg 代码**，只替换基座上的四个视图（`CREATE OR REPLACE` + 一个可空列 + 一个索引）。
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## 0. 先提交（改完再跑，出问题好回滚）
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```bash
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cd ~/Documents/work/project/akg-factor-bridge
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git add -A
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git commit -m "fix: 交叉评审第一批——传导口径/事件回填/年报污染/分块与冻结
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- 视图 v2：n_paths→n_sources(distinct 源数，修 cascade 变长边与三桶重复计数)；
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暴露 target/members_total/n_quiet_stored/mkt_trade_date 供桥自检上游截断；
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v_factor_events 补 doc_id/source_type/tier
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- common.trading_days 改用 gp_day_data —— 原用热度表(最早2025-03-26)导致
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事件 history 回填静默返空
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- factors: 事件加年报污染防护(source_type 白名单+同键去重+单文档封顶)、
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衰减向量化(逐位等值)；行情按月分块；传导上游截断/快照陈旧显式告警
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- common.write_factor 分块提交(热度全史约54万行)
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||||||
- 新增 freeze.py：每日冻结 universe/传导原始行/一致预期/前复权close/热度+manifest
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—— 上游不可复现(Neo4j无ORDER BY、前复权重写、池只存最新态)，
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||||||
\"可复现\"只能定义为\"能从冻结输入重算出同一个值\"
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||||||
- probe 新增 corr 节：池内三项相关矩阵 + 权重体检(top-K 里几只是传导票)
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||||||
- 新增 .gitignore(原来没有，.env 会被 git add -A 带进库)
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||||||
- SUBFACTOR_UNIVERSE/EVENT_SOURCE_TYPES 等旋钮进 .env.example，默认保持原行为"
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```
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> ⚠️ 顺带发现：**这个仓库原来没有 `.gitignore`**，一旦你在开发机建了 `.env`，
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> `git add -A` 会把三处数据库口令一起提交。已补上。
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> 另外 `.idea/` 已经被跟踪了，`.gitignore` 对它无效——想清出去要
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> `git rm -r --cached .idea && git commit -m "chore: .idea 移出版本控制"`（可选）。
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`.review_backup_20260726/` 是改动前的原文件备份 + 补丁包，已在 `.gitignore` 里。
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验证通过后整目录删掉即可。
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## 1. 应用视图（基座侧，只建视图 + 加一个可空列 + 加索引）
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> ⚠️ **勘误（2026-07-26）**：原来这里写的 `docker exec -i akg-postgres psql ...`
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> 只在 **astock-kg 那台机器**上成立。桥是跨机部署的独立单元，桥的服务器上没有
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> `akg-postgres` 容器，桥容器本身（python:3.11-slim）也没有 psql 客户端。
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> 已新增 `run.py apply-views`，用桥自己的 `AKG_PG_*` 连接执行 DDL。
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```bash
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# 推荐：在桥这边跑，零新增凭据、全程 Docker
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docker compose exec -T akg-factor-bridge python run.py apply-views --dry-run # 先看清单
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docker compose exec -T akg-factor-bridge python run.py apply-views
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# 若日常账号是只读的，会逐条报 permission denied —— 用基座 owner 跑这一次：
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docker compose exec -T \
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-e AKG_PG_USER=<owner> -e AKG_PG_PASSWORD=<pw> \
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akg-factor-bridge python run.py apply-views
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# 必须用 -e 传进容器：写在 docker 前面只设置宿主机进程的环境变量，进不去
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```
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**预期**：6 条语句逐条 ✅（4 个 CREATE OR REPLACE VIEW + 1 个 ALTER TABLE + 1 个 CREATE INDEX）。
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**不动任何一行数据**，`claims` / `documents` 一个字节不变。
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## 2. 起容器 + 连通性与视图版本自检
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```bash
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cd ~/Documents/work/project/akg-factor-bridge
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docker compose up -d --build
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docker compose exec akg-factor-bridge python run.py views
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```
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**要看的三段**：
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1. 连通性七项全 ✅；
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2. 新增的「视图版本」段——四项应该是
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`✅ n_sources` / `✅ mkt_trade_date` / `✅ source_type` / `⬜ v_factor_segment_members`
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（最后一个是 G2 的第五插槽视图，现在未就绪是对的）；
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3. 末行打印当前口径：`SUBFACTOR_UNIVERSE=pool | EVENT_SOURCE_TYPES=['announcement'] | EVENT_MAX_PER_DOC=3`。
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> 若 `mkt_trade_date` 是 ⬜，说明 `ALTER TABLE` 那段没跑到，回第 1 步。
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## 3. ★ G1 体检（这一步的输出最关键，直接决定第三批怎么定）
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```bash
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# 三节可分开跑；price 节全表聚合可能 1~3 分钟
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docker compose exec akg-factor-bridge python run.py probe --section corr
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||||||
docker compose exec akg-factor-bridge python run.py probe --section upside
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||||||
docker compose exec akg-factor-bridge python run.py probe --section pools
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||||||
docker compose exec akg-factor-bridge python run.py probe --section price
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```
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||||||
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**`corr` 节要回答的两个问题**（把整段输出发我）：
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- **① `corr(z_H, z_V)` 是多少？** 若 |值| > 0.5，「还没热」与「便宜」高度共线，
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「三项加权」实际是两项，§9-8 的权重讨论要重开（而且门槛② 与 `z_V` 本就是同一变量进两次）。
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- **② `w_T=0.50` 那行的 top-K 命中数。** 如果命中数 ≈ min(K, 传导票数)，
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就实锤了「0.5/0.3/0.2 事实上是传导优先而非加权混合」。
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同一节还会打印**两段式与当前公式的 top20 重合度**——越接近 20/20，
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说明改成两段式零代价，那第三批 3.2 就直接选 A。
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另外 `corr` 节末尾的 `U → 有 upside → 过门槛② → 其中有传导` 这条链，
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最后一个数就是真正决定榜首的量级。
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## 4. 因子构建 + 冻结（daily 跑完会自动冻结）
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```bash
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# 热度 T+1，构建日选有数据的那天（views 的「数据历史深度」段会告诉你前沿在哪）
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docker compose exec akg-factor-bridge python run.py build all --mode daily --date 2026-07-24
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```
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**要看的**：
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- 四路各自的写入行数，和上次（upside 795 / heat 1674 / event 195 / transmission 83）对比；
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- **event 行数大概率会掉**——新加了 `source_type='announcement'` 白名单 + 单文档封顶，
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日志会打印剔除了多少条、按来源分布是什么。**这个分布请一并发我**：
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如果剔除后接近 0，说明基座里公告的 `source_type` 不是 `announcement` 这个字符串，
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按实际值改 `.env` 的 `EVENT_SOURCE_TYPES` 即可；
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- **transmission 那里的 ⚠️ 告警**——`quiet 存满 12 条` / `members_total >= 30` /
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`mkt 快照日 ≠ scan_date` 各命中几个环节。这三个数就是硬伤 1 的实测量级，
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直接决定第二批里 `topic_context` 的 cap 该提到多少；
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- 末尾 `❄️ 冻结 ... → /app/data/frozen/2026-07-24`，各源行数 + warnings。
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```bash
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# 看一眼冻结产物
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docker compose exec akg-factor-bridge cat /app/data/frozen/2026-07-24/manifest.json
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ls -la data/frozen/2026-07-24/
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```
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## 5.（可选，但很值）事件回填冒烟——验证硬伤 3 真的修好了
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```bash
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# 改之前这条命令会静默返回空（日历取自热度表，最早 2025-03-26）
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docker compose exec akg-factor-bridge python run.py build akg_event \
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--mode history --start 2024-01-01 --end 2024-03-31 --no-freeze
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```
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**预期**：现在应该有真实行数（2024 年的公告若已抽取），而不是「无数据（跳过）」。
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若仍为空，看是不是被 `EVENT_SOURCE_TYPES` 过滤掉了（日志会说）。
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## 6. 顺带跑一条 SQL（回答一个对回填边界很关键的问题）
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```bash
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docker exec -i akg-postgres psql -U akg -d akg <<'SQL'
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SELECT kind, min(trade_date), max(trade_date), count(DISTINCT trade_date) AS days
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FROM mkt_daily GROUP BY kind ORDER BY kind;
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SQL
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```
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`mkt_daily` 是持久快照表（全库无删除），所以 `kind='stock'` 的天数决定了传导
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**理论上**能重扫到哪一天。若明显多于 3 天，设计 §7 里「传导只 live 累积」的边界
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可以往前推一段（图谱漂移仍在，但至少多一个带明确标注的近似区间可选）。
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## 把这些发我
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1. `run.py views` 全部输出
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2. `probe --section corr` 全部输出 ← **最重要**
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3. `probe --section upside` 的 q 档位表
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4. `build all --mode daily` 的日志（尤其 event 的剔除分布、transmission 的 ⚠️ 三项）
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5. 第 6 步那条 SQL 的结果
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拿到这五样，第三批（赛道门槛 C 的口径 + 权重结构）就能用你的真实数据定，
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不用再靠我的模拟。
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## 已记下的决定
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- **传导新鲜度断言 → 照常落库，只打告警 + 记 `mkt_trade_date`**（不中止扫描）。
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理由：保覆盖，传导每日只有几十行，公告批量入库期间 beat 一旦被饿就整天空白，
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代价太大；改由桥侧按 `mkt_trade_date` 自行判断是否采信。
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第二批的 `transmission.scan` 已按此改写（`allow_stale` 参数取消）。
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@ -1,487 +0,0 @@
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# 量化因子导出与合成设计 v2.0 · 交叉评审（2026-07-26）
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> 评审范围：`akg-factor-bridge` 全部代码 + `量化因子导出与合成设计.md` v2.0 + astock-kg 供数侧
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> （`transmission.py` / `hotspot.py` / `chainmap.py` / `market_snapshot.py` / `themes.py` /
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> `graph_store.py` / `claim_store.py` / `enums.py` / `factor_coverage_probe.py`）+ 相关设计文档。
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> 结论按"必须修 / 需要决策 / 需要知道"三档排列，每条附代码出处。
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## 0. 总体判断
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**方向可行，我认同 v2.0 的转向。** §2.2 的「观察 vs 推断」类型学是全文最有价值的部分：
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传导 = 当日 movers × 当前态图谱，两个输入都无耐久历史，回填必然携带成员性前视 —— 这个论证
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成立，而且是三条否决理由里唯一决定性的一条（另两条只是"效果不好"，这一条是"方法上不可能"）。
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把回测从生死闸降为仪表盘，在一个自己承认"无法准确估值"的领域里是正确的取舍。
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**但 S1 现在有 3 处会让因子"看起来在跑、实际不成立"的硬伤，1 处方法论表述与实际行为不符，
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以及 1 处架构级缺口（赛道门槛 C 在当前四视图上无法实现）。** 这 5 项都在 G3 之前必须处理，
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其中 1 项（快照冻结）每晚一天就永久少一天历史。
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一句话版本：**代码质量不错、点时纪律做得比多数量化工程好；问题全部集中在"桥以外"
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—— 桥假设上游是确定的、可复现的、可查询的，而这三条上游都不完全满足。**
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## 1. 必须修：三处硬伤
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### 硬伤 1 · 第一权重项不可复现，且被两道截断天花板锁住
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`transmission.py:116` 在装配 `quiet` 落库字段时写的是：
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```python
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for m in quiet[:12]: # ← 只有前 12 个未动成员进 quiet JSONB
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```
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叠加 `scan()` 的 `max_candidates: int = 12`（`transmission.py:48`），
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`v_factor_transmission` 的**结构上限就是 12 × 12 = 144 行/日** —— 实测 83 行完全吻合，
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说明它不是"覆盖稀薄"，而是**被一个为旁批/展示写的截断锁住了**。
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更麻烦的是这 12 个是哪 12 个。`quiet` 来自 `graph_store.topic_context("Segment", name)`，
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其 Cypher 是：
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```cypher
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MATCH (c)-[m:IN_SEGMENT {status:'active'}]->(t:Segment {segment_name:$id})
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RETURN ... LIMIT $cap -- cap 默认 30，且没有 ORDER BY
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```
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三个后果：
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1. **同一天重跑 `transmission_scan` 可能得到不同的 `quiet` 集合与不同的 `moved_ratio`**
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—— 顺序由 Neo4j 执行计划决定。桥内写入是幂等的，但**上游不是**，所以判收标准 §10
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「重跑不产生重复或漂移」按现状无法成立。
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2. 成员数 > 30 的大环节，`members_total` / `moved_ratio` 建立在一个**任意的 ≤30 抽样**上，
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而 `moved_ratio` 直接是 `factor_value` 的一个乘数因子。
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||||||
3. 哪只股票能进因子表，事实上由数据库返回序决定。
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**修法（基座侧，属确定性缺陷修复，不算"新增计算"，不破 §4 铁律）**
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- `topic_context` 加 `ORDER BY coalesce(c.ts_code, c.entity_key)`，`cap` 提高或参数化；
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- `transmission.scan` 落库的 `quiet` 存**全量**未动成员，旁批 prompt 仍只喂前 12
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||||||
（两个用途本来就该分开）；
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||||||
- 视图额外暴露 `members_total` / `moved`，让桥能自检 `members_total == 30` 这类可疑值。
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### 硬伤 2 · `n_paths` 被重复计数系统性抬高
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`v_factor_transmission` 用 `jsonb_array_length(t.paths)` 当路径数
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（`sql/astock_kg_slot_views.sql:56`），而 `paths` 是**没有去重的**：
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- `graph_store.cascade()` 主干是变长边 `-[:SEGMENT_UPSTREAM_OF*1..N]->`，
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**变长匹配会把每种长度的路径各返回一条** —— `A→B` 与 `A→X→B` 同时出现、末节点都是 B；
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去重只做了路径内去环，跨路径不去重，且 `LIMIT 60` 无 `ORDER BY`。
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- `graph_store.transmission_targets()` 三个桶（updown / supply / drives）各自 DISTINCT，
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但桶间用 `out += ...` 简单拼接，**同一 target 可以从 supply 和 drives 各来一次**。
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- `transmission._add()` 对每条 `(source, target, via)` 都 append 一条。
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于是 `n_paths` 既不是"多少个源指向它"，也不是"多少条独立路径"，而是"多少次被提及"。
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而 `factor_value = n_paths × (1 − moved_ratio)`，`n_paths` 是主量级 —— 排序偏差直接传导到因子。
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**修法（只改视图，零基座改动，成本最低的一条）** 把它改成 distinct source 数，
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这也更贴合传导模块自己写的语义"多源汇聚 = 传导逻辑更硬"：
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```sql
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CREATE OR REPLACE VIEW v_factor_transmission AS
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SELECT t.scan_date,
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q->>'ts_code' AS ts_code,
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||||||
(SELECT count(DISTINCT p->>'source')
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FROM jsonb_array_elements(COALESCE(t.paths, '[]'::jsonb)) p) AS n_sources,
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||||||
jsonb_array_length(COALESCE(t.paths, '[]'::jsonb)) AS n_paths_raw,
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t.moved_ratio,
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||||||
t.members_total, -- 桥用来识别 ≤30 截断
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||||||
t.moved
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||||||
FROM transmission_candidates t
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||||||
CROSS JOIN LATERAL jsonb_array_elements(COALESCE(t.quiet, '[]'::jsonb)) AS q
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||||||
WHERE q->>'ts_code' IS NOT NULL AND q->>'ts_code' <> '';
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```
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||||||
桥侧 `build_transmission` 改用 `n_sources`，`n_paths_raw` 留着当观察列。
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### 硬伤 3 · 事件回填会静默返回空（README 里那条示例命令现在就是无效的）
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`factors.build_event` 用 `common.trading_days(start, end)` 当交易日历（`factors.py:137`），
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而 `common.trading_days` 查的是**热度表**：
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```python
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# common.py:24-30
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"SELECT DISTINCT trade_date FROM stock_fund_heat_scores WHERE trade_date BETWEEN %s AND %s"
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||||||
```
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||||||
热度最早只有 **2025-03-26**（文档 §6.2 自己记着）。所以：
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```bash
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||||||
python run.py build akg_event --mode history --start 2024-01-01 --end 2026-07-24 # README 第 58 行
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||||||
```
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||||||
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||||||
→ `cal` 为空 → `return _EMPTY` → 只打印「无数据（跳过）」，**不报错、不告警**。
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文档 §7 声称事件可回填到 2014 年，实际上 2025-03-26 之前一天都拿不到。
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||||||
**修法**：日历改用 `gp_day_data` 的 `DISTINCT timestamp`（5584 天，覆盖全历史），
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热度表最多作为并集补充。顺带在 `cal` 为空时打印告警而不是静默跳过。
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### 附带两条：放量时会炸，现在不炸
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- **`_read_gp_price` 不带 universe 过滤也不分块**（`factors.py:64-67`）：单日 ~5000 行没问题，
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但 `--mode history --start 2006-01-01` 会把千万级行拉进 pandas。加 `AND \`{col}\` IN (...)`
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+ 按月分块。
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- **`write_factor` 单事务 `executemany` 全量**（`common.py:69-75`）：热度全史约
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322 × 1674 ≈ 54 万行一次提交，走 ShardingSphere 代理有风险。按日期分块提交。
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另外 `write_factor(mode)` 这个参数收了但没用到，可以删。
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## 2. 需要决策：0.5 / 0.3 / 0.2 实际上是"传导优先"，不是"加权混合"
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这是我最想让你在 G3 开工前想清楚的一条，因为它是**逻辑选择而不是回测选择**。
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传导在池内约 95% 为 0（实测 83/1675）。对一列 95% 是 0 的数做
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||||||
`(x − mean) / std`，`std` 完全由那 5% 决定，于是**非零值的 z 落在 +4~+5，零值落在 −0.2 附近**,
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|
||||||
`0.5 · z_T` 的组间落差约 2.2；而 `0.3 · z_H + 0.2 · z_V` 用稳健 z 之后全幅只有约 1.7。
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|
||||||
落差大于全幅 → 跨组不可逆。
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||||||
我做了数值验证（200 只候选、其中 10 只有传导、其余口径按 §3.4 实现，600 次重复）：
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| w_T | top20 中传导票 | top20 中非传导票 |
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|---|---|---|
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| **0.50（当前）** | **9.8 / 10** | 10.2 |
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| 0.30 | 9.1 / 10 | 10.9 |
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|
||||||
| 0.20 | 7.8 / 10 | 12.2 |
|
|
||||||
| 0.15 | 6.6 / 10 | 13.4 |
|
|
||||||
| 0.10 | 4.7 / 10 | 15.3 |
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||||||
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|
||||||
也就是说：**当前参数下，有传导的票几乎必然全部进入前列；0.3 和 0.2 只在"有传导组内"
|
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||||||
和"无传导组内"各自排序，跨组不起作用。** 要让"很冷很便宜的非传导票"真有机会赢过
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||||||
"边际传导票"，`w_T` 得降到 0.10~0.15。
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||||||
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两条路，选一条并写进文档：
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- **A（我推荐，而且我认为它更贴合你原话"传导第一"）**：承认它是两段式，直接写成
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`primary = 传导档位（0 / 1 / 2）`，`tiebreak = 0.6·z_H + 0.4·z_V`。
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||||||
好处：语义与实际行为一致、可解释、调试时能一眼看出是哪一段在起作用、没有隐藏非线性。
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||||||
代价：无。这同时把 §9-9 的「还没热该不该做成条件项」自然解决了 ——
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||||||
**现状在 95% 稀疏下已经等价于条件项了，不如写明**。
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|
||||||
- **B**：真要连续混合 → `w_T ≈ 0.12`，或对 `z_T` 做有界变换（如 `clip(z,±3)/3 × 1.5`，
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|
||||||
实测能把 9.8 拉到 7.5）。
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||||||
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|
||||||
**顺带一个共线性提醒**：门槛② (`upside ≥ θ_v`) 与 `z_V` (`upside`) 是同一个变量进两次；
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||||||
而"还没热"与"还便宜"在 A 股高度共线（涨上去了 → 又热又贵）。
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|
||||||
建议 G1 的 probe 直接加一节输出池内 `(z_T, z_H, z_V)` 的相关矩阵 ——
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||||||
**如果 `corr(z_H, z_V) > 0.5`，那"三项加权"实际是"两项"，权重讨论要重开。** 这一节几乎零成本。
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||||||
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## 3. 架构缺口：赛道门槛 C 在当前四视图上无法实现
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**图谱在 Neo4j，不在 PostgreSQL**（`graph_store.py:17` 起全走 `neo4j` driver）。PG 侧
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`industry_pools` 的完整 DDL 只有 4 列（`claim_store.py:439-445`）：
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```sql
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theme TEXT PRIMARY KEY, members JSONB NOT NULL, stats JSONB, refreshed_at TIMESTAMPTZ
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```
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`members` 元素只有 `ts_code / name / tier / confidence / supporting` ——
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**成员级既没有 segment，也没有 layer**。环节归属是读时从 Neo4j 重算的
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||||||
（`chainmap.py:61` → `graph_store.chain_view(theme)`）。
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||||||
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所以 `frontier_tracks.yml` 里规划的 `kg_segments` / `kg_concepts` 两个映射，
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|
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**在现有四个只读视图上没有数据源**。三条路：
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||||||
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1. **从 claims 重建**（可行，一条 SQL：`WHERE predicate='IN_SEGMENT' AND object_type='Segment'`，
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再 join `entity_links` / `company_master` 取 ts_code）。但 `claims` 是**融合前的只追加表**，
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||||||
没有 `status` / `supersede` / tier 裁决（那些只长在 Neo4j 边上），会把已被顶替的历史归属
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|
||||||
一起捞出来；且 object 侧没有 norm 生成列，同义环节不会合并。**可以救急，不能当正解。**
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|
||||||
2. **桥直连 Neo4j** —— 破坏"桥只连三库"的设计，且把裁决逻辑复制进桥。不推荐。
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|
||||||
3. **推荐：基座加投影表 + 第五、第六个只读视图。**
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||||||
`v_factor_segment_members(segment_name, chain, ts_code, tier, status, updated_at)`
|
|
||||||
与 `v_factor_segment_edges(up, down)`，由基座现有的 Neo4j 投影 beat 顺手物化到 PG。
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|
||||||
这是**投影**不是**打分**，不破 §4 的"零新增因子计算"，桥仍然只连三库。
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|
||||||
`probe.py:12-13` 的注释其实已经想到了这件事（"G2 把池清单固化成第五个插槽视图"），
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|
||||||
只是低估了它的必要性 —— 它不是优化，是 C 门槛能不能实现的前提。
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### 3.1 四层枚举（材料→设备→制造→应用）在系统里根本不存在
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全仓唯一的层级来源是 `chainmap._topo_layers()`（`chainmap.py:310-336`）的 Kahn 拓扑 depth：
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||||||
**per-theme、相对、孤点与环上节点为 `None`**，标签由 `_layer_label` 现算成上游/中游/下游，
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|
||||||
不落库。而且"不存层级"是刻意的 —— `enums._SEGMENT_BAD_SUBSTR` 把
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「上游 / 中游 / 下游 / 环节 / 场景 / 领域」列为环节名**禁用词素**，注释写明
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"链位置由图上边表达"。
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结论：`track_members.layer` 只能**在 yml 里人工指定**，并记一列 `layer_source`
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（`yml` / `graph_depth` / `unknown`）。而且 **S1 的公式压根不用 layer** ——
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建议把它降级为可选元数据，**不要让它阻塞 G2**。
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### 3.2 赛道覆盖风险的具体量级
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`industry_pools` 的起点是人工建的两个池（光通信 / 消费电子，见 `涌现式应用层重构设计.md:30`），
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之后靠周一 `refresh_pools` 自动收录达标涌现主题（≥3 环节且 ≥3 上市成员，
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`graph_store.EMERGE_MIN_SEGMENTS/EMERGE_MIN_LISTED`）。theme 是 `IN_SEGMENT.chain` 修饰符原文，
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过 `segment_name_ok` 卫生闸（≤12 字中文裸名）。
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**在这个生成机制下，核聚变 / 低空经济 / 商业航空航天大概率查不到** ——
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它们需要有人先投过对应的产业链研报。文档 §3.2 已经把这列为"关键前置风险"，但给的对策
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（"覆盖为空的赛道宁可先不放进来"）会让 C 塌成「通信 + 算力 + AI」，也就是
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**退化成"电子 + 计算机"，门槛几乎不筛东西**。
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建议 C 做成**两级并强制标注来源**：
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| source_rule | 证据强度 | 来源 |
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|---|---|---|
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| `graph` | 强，可审计到具体 claim | `IN_SEGMENT` / `HAS_CONCEPT` 边 |
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| `fallback` | 弱，仅作占位 | 概念标签命中 / 申万行业白名单 |
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`track_members` 里逐行记 `source_rule`，仪表盘里把两级分开看。这样 C 既不会因为图谱覆盖
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不足而变空集，也不会把弱证据伪装成强证据。**同时，覆盖为空的赛道本身就是一张采集清单**
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—— 这正是基座「需求闭环」的用法，比放弃赛道有价值。
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## 4. 逻辑一致性：v2.0 把 v1.1 一个仍然成立的开放问题删掉了
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v1.1 §8-2 问过「**覆盖池历史快照缺失**：回填期 universe 用当前池近似（有轻微前视）
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还是曾入池并集？」—— v2.0 的 §9 十个开放问题里**没有这一条**。
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但按 §2.2 自己的论证，这一条现在**更重要**：
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- `v_factor_universe` = 全部 `industry_pools` 成员并集，而 `industry_pools`
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**只存最新态、每周一自动长大**（beat 表：池刷新周一 6:00）。
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- §7 判定"可直接回填"的三路（heat / event / upside）**全部经过这个 universe 过滤**。
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于是它们的**值**是点时正确的，**成员性**却是前视的 —— 用今天的池去筛 2025 年的历史，
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而今天的池里有大量主题是 2026 年的研报才长出来的。**这就是 §2.2 批评传导时用的同一条论证，
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只是上升了一层。**
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- 更直接的工程后果：`z` 统计量（mean / std / median / MAD）在**每周一发生结构性跳变**，
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IC 序列和分层读数会带一个周期性伪影。
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**建议（两条一起做，都很便宜）：**
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1. **子因子表去掉 universe 过滤**，全市场出行。理由：子因子表的定位是"可独立观察的仪表"，
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过滤只该发生在消费端。行数代价很小（heat 池内 1674 → 全市场约 5000），
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换来的是三张点时干净的面板，且平台上的子因子 IC 读数才有市场级意义。
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2. **universe 只在 `akg_score` 侧当过滤器，并每日落快照**（见下节）。
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基座侧同步加一张 `industry_pools_history(snapshot_date, theme, members)`，
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由 `refresh_pools` 顺手写。
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## 5. 今天最该做、也是唯一不可补救的一件事：开始冻结快照
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传导、`industry_pools`、Segment 边、前复权 close —— 这四样都是"过期即不可复原"：
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- 传导：§2.2 已经论证清楚。
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- 池 / Segment 边：随研报持续生长，只存最新态。
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- **前复权 close 比文档写的更麻烦一层**：`gp_day_data` 是前复权、锚在最新日，
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所以每次有股票除权，**历史 close 会被整体重写** —— `akg_upside` 的历史值因此
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**不可复现**（今天回填的和三个月后回填的不是同一组数）。文档 §7 只提了
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"除权点系统性偏移"，实际还叠加一个可复现性问题。
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而 §10 写的「GRU 复活条件：传导积累出 ≥1 年 live 历史」——
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**这个计时器只有在开始存快照的那一天才启动。** 现在已经过去 3 天（07-11 起），
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每晚一天就永久少一天。
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**建议在 G1 之前插一个 G0.5「冻结与修复」里程碑**，做三件事，都不依赖赛道清单：
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1. **输入冻结**：每日把 `universe` / 四路原始值 / 门槛判定结果 / 最终分
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落一份 `data/frozen/YYYY-MM-DD.parquet`（桥自己的 `data/`，与赛道快照同一机制）。
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这一条**同时满足** §10 的「重跑不产生漂移」、「赛道成员快照可审计」、
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以及未来任何回溯需求 —— 是全文性价比最高的工程动作。
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2. 修掉第 1 节的三个硬伤。
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3. 基座开始积累 `industry_pools` / Segment 边的每日（或每周）快照。
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## 6. 供数侧需要知道的事实（会影响读数怎么解释）
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### 6.1 传导链条的上游有两张空表 —— 这才是 83 行/日的真正原因
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`数据源盘点.md §1a` 记着：`gp_sector_daily` **当前空表**、`gp_market_sentiment` **当前空表**、
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`t_signal_daily_results` **05-15 停更**。于是 `hotspot._pick_anomalies` 的四路异动源里：
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| 源 | 状态 |
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|---|---|
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| ① 板块相对强度（`gp_sector_daily`） | ❌ 空表 |
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| ② 概念 / 行业资金净流入 | ✅ |
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| ③ 池内个股（`pct_change ≥ 5` **或** `total_score ≥ 0.9`） | ⚠️ 只剩涨幅门（评分停更） |
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| ④ 事件 / 盘中流雷达 | ✅ |
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**本来最该驱动"板块传导"的板块级异动源现在是缺的。**
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所以传导稀薄不主要是"图谱覆盖不够"，而是「空表 + 12×12 截断」两件事叠加。
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**要提传导覆盖，优先补 `gp_sector_daily`，比调任何参数都有用。**
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### 6.2 movers / quiet 不看 `scan_date`
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`hotspot._movers_set()` → `_latest_mkt("stock")` → `SELECT max(trade_date) FROM mkt_daily`
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（`hotspot.py:45-55, 86-89`）。也就是用**最新快照**，不是 `scan_date` 当天的快照。
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live 同日运行时两者一致，没问题。但如果 17:30 的 `sync_market` 失败或晚点，
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**18:15 的传导扫描会用 T−1 的 movers，写成 `scan_date = T`，而桥完全无从察觉** ——
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第一权重项拿到一份"陈旧数据贴着新鲜标签"。
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建议：基座加一道 freshness 断言（`mkt_daily` 无 `scan_date` 当日 stock 行则 abort scan），
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并在视图里带上实际用到的 `mkt_trade_date` 让桥能自检。
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这也是**除 §2.2 之外，传导不该回填的第二个独立的、机械层面的理由** —— 值得补进文档。
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### 6.3 一致预期的口径细节（影响门槛②怎么理解）
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`sync_consensus`（`market_snapshot.py:493-588`）：
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- `asof_date = date.today()`，聚合窗口 `report_date >= today − 90d`
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→ 桥的 `merge_asof(backward)` **点时正确 ✅**，这块没问题。
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- `target_mid_avg` 是**90 天内全部研报行的简单平均**（`market_snapshot.py:548`
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遍历的是 `rows` 而不是 `qrows`），**不按机构去重、不按时间加权**。
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一家券商 90 天发 5 篇就有 5 倍权重；89 天前的目标价与今天的等权。
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- 实测 `max_price` 非空仅 0.4% / `min_price` 31%（docstring 记录），所以"目标价中枢"
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**主要由单值目标价构成**，"中值"的语义比文档写的弱。
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**含义**：θ_v = 0 这道门槛在急涨阶段会自动收紧（分母是今天的价、分子是最长 90 天前的目标价），
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它**天然带反动量色彩**。这和你的漏斗逻辑同向（涨上去了就没容错度），
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但要知道它不是一道纯"估值"门槛 —— 这也加重了第 2 节说的三项共线性问题。
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### 6.4 §9-6（upside 历史重建 甲 / 乙）：甲案，成本远低于文档估计
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`sync_consensus` 只要把 `date.today()`（`market_snapshot.py:529`）和
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`since`（`:507`）参数化成一个 `asof: date`，就能对任意历史日重放**同一套聚合逻辑**，
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live 与 history 共用一份代码、零漂移风险。改动量大约 3 行。
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乙案（桥侧自行聚合 `gp_report_rc`）会让聚合逻辑在基座和桥各存一份 ——
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这正是文档自己指出的漂移风险，而甲案的"工作量在基座侧"这个缺点被高估了。
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回填时记得把用到的 `close` 一并落进 `data/frozen/`（前复权可复现性问题，见第 5 节）。
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### 6.5 事件因子的年报污染 —— S2 上否决闸之前必须处理
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`v_factor_events` 的 `ts_code` 取 `documents.meta->>'company_ts_code'`。公告确实 100% 可靠，
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但**年报也有这个锚**，而**一份年报能抽出十几条 EVENT** —— hotspot 为此专门做了防刷屏
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（`hotspot.py:92-99` 的注释："实测年报副产物把台账刷满的教训"，对策是 other 不进、
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同主体同类型只取最新、单主体 ≤2 条）。**桥侧没有任何等价保护。**
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后果：年报披露日会形成一个巨大的尖峰，且年报里提到的**历史**诉讼 / 处罚会被记成
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当日的负面事件。若 S2 按计划用 `akg_event < −θ_e` 做否决闸，
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**会因为一份年报提到历史诉讼而否决掉一只好股。**
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修法（S2 之前）：按文档类型只取公告，或按 `(ts_code, event_type, 自然日)` 去重 + 单日封顶。
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极性表（§9-5）在这个问题修掉之前，调得再准也没意义。
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### 6.6 probe 与桥的事件口径不一致
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`factor_coverage_probe.cov_event`（`:115-128`）用 `claims.subject_id` 去匹配池成员名/码，
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而桥用文档锚 `documents.meta->>'company_ts_code'`。**两个数不会对得上** ——
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读 G1 报告时别把它们当同一个指标。建议顺手把 probe 改成同一口径，否则会误判覆盖面。
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### 6.7 一处枚举不一致（小，但会咬人）
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`enums.EntityKind` 只有 6 个成员，**没有 Segment**；但 `_ID_KEYS`、`ALLOWED_OBJECT_TYPES`
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都把 Segment 当一等节点。类型闸门走的是 `ALLOWED_OBJECT_TYPES` 所以不炸，
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但 `EntityKind` 已经不是节点类型的可信清单了 —— 谁下次拿它做遍历会漏 Segment。
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## 7. 判收标准的两处需要改写
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**§10「每日调度幂等，重跑不产生重复或漂移」**
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桥内成立 ✅，上游不成立 ❌（硬伤 1 的 Neo4j 返回序、前复权重写）。建议拆成两条：
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- 桥内写入幂等 —— 现状已满足；
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- **外部不可复现的部分靠输入冻结解决** —— 即第 5 节的 `data/frozen/`。
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把"可复现"重新定义为"可从冻结输入重算出同一个值"，这是唯一诚实且可达的口径。
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**§7-A「`akg_score` 只在当日传导表有数据的交易日出行」**
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应加强为 **当日「候选池内」传导非空**。传导 83 行/日是**全池**口径，
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过完 C ∩ V 之后池内可能一只都不剩 —— 那天照样会写出一张"第一权重项全为 0"的表，
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正是 §7-A 想避免的情况。
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同时建议每日日志固定打两个数：`|P|`（候选池规模）与 `|P ∩ 传导>0|`。
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后者才是真正决定榜首的数量。若它长期是 0~3，那么"组合"实际上是 1~3 只票，
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且这 1~3 只是从一个 12 × 12 截断列表里出来的 —— 集中度需要在文档里明写。
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## 8. 给平台评价层的一个建议（成本极低、收益很大）
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按现在的设计，`akg_score` 只在候选池内出行 →
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**平台的 IC / 分层只能看到"池内排序"的价值，完全看不到两道门槛的价值**，
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而门槛才是这套逻辑的主体。仪表盘会系统性低估这个因子。
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加一个因子就解决：
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| 因子 | 出行范围 | 回答的问题 |
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|---|---|---|
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| `akg_gate` | **全覆盖池**，0/1（1 = 过 C ∩ V） | 门槛本身有没有价值（分层直接读出门槛内外的收益差） |
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| `akg_score` | 候选池内 | 池内排序有没有价值 |
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两个仪表各答一个问题，"哪一项在拖后腿"一眼可见。这比在一个因子上纠结 IC 高低有用得多，
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而且完全符合"回测是仪表盘不是判官"的定位。
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## 9. 开放问题（§9）我的建议答案
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| # | 议题 | 建议 | 依据 |
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|---|---|---|---|
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| 1 | 热度语义翻转 | **同意取负**，但别做成独立加性项 → 做成组内 tiebreak | 第 2 节 |
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| 2 | 完整赛道清单 | **先跑 G1 体检再定清单**，不要先定清单再体检；C 做两级（graph / fallback）并强制标 `source_rule` | 3.2 |
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||||||
| 3 | θ_v 的 q | 先留 q = 0，等 G1 分布定；但注意 upside 主要由单值目标价构成，**绝对水平的可信度低于相对排序** | 6.3 |
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||||||
| 4 | 无券商覆盖股 | S1 保持"不过门槛"，但**单独输出一张「赛道内 + 无覆盖」观察名单** —— 这正是你论题里最该出现的标的，别让它无声消失 | §1 研报滞后论 |
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||||||
| 5 | 事件极性 / 半衰期 | 延后到 S2 没问题，但**先修年报污染** | 6.5 |
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| 6 | upside 重建 甲 / 乙 | **甲案**，只需给 `sync_consensus` 加 `asof` 参数（约 3 行） | 6.4 |
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| 7 | score 历史 A / B | **A**，且加强为"**池内**传导非空" | 第 7 节 |
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||||||
| 8 | 权重 0.5/0.3/0.2 | 次序认可；**建议改结构（两段式）而不是改数值** | 第 2 节 |
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||||||
| 9 | 还没热是否条件项 | **S1 就上**。现状在 95% 稀疏下已经等价于条件项，不如写明 | 第 2 节 |
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| 10 | 调度时点 | **T 日 18:40 算（热度用 T−1）**。漏斗赌的是左侧位置，热度差一天的信息损失远小于因子延迟一天的机会损失；且 T+1 早间补算会让"T 日因子"依赖 T+1 数据，语义上更难向下游解释 | §3.4 末 |
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||||||
| **11（新增）** | **universe 历史快照** | v1.1 §8-2 被 v2.0 删掉了，但它现在更重要 → 子因子去掉池过滤 + 池每日快照 | 第 4 节 |
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## 10. 对 G 系列里程碑的微调建议
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G0 文档评审（含本评审的取舍）
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G0.5 ★新增★ 冻结与修复 —— 不依赖赛道清单，且第 3 项每晚一天永久少一天历史
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① data/frozen/ 输入冻结机制
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② 修硬伤 1/2/3（其中硬伤 2 只改视图）
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③ 基座开始积累 industry_pools / Segment 边快照
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G1 赛道覆盖体检 + probe 加两节：
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corr（池内三项相关矩阵）· tracks（yml 草案在图谱里做成员性试算）
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+ 原有三件（factor_coverage_probe 补跑 / upside 分布定 q / gp_day_data 起始日复核）
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G2 赛道成员表落地（layer 降级为可选元数据，不阻塞）+ 第五/第六个插槽视图
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G3 漏斗实现 + 注册 akg_score **与 akg_gate**（第 8 节）
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G4 回填与仪表盘（upside 走甲案）
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G5 每日调度上线（T 日 18:40）
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## 11. 提交提醒
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已核对两个仓库的实际状态（`git status`）：
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**`akg-factor-bridge` 有 4 项未提交**（最后一次 commit 是 `42659b9 历史深度数据探查`）：
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M README.md
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M run.py
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?? probe.py ← G1 体检脚本，全新未跟踪
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?? 量化因子导出与合成设计.md ← v2.0，全新未跟踪
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```
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**`astock-kg` 工作区干净** —— `factor_coverage_probe.py` 已在 `32448c3` 入库，无需再提交。
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**一处文档不同步需要处理**：`astock-kg/docs/量化因子导出与合成设计.md` 还是 **v1**
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（2026-07-24，四路对称 + 平台拟合合成），而桥仓库那份已经是 **v2.0**（自洽公式）。
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两份同名文档在两个仓库里讲相反的方案，下次翻文档一定踩坑。
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建议：**只留桥仓库这一份为唯一事实源**，`astock-kg/docs/` 那份改成一行指路
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（"本设计已迁至 akg-factor-bridge 仓库，见该工程根目录同名文档"），并在提交信息里写明。
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开发机执行（按硬规矩，push 由你做）：
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```bash
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cd ~/Documents/work/project/akg-factor-bridge
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git add -A
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git commit -m "docs: 量化因子设计 v2.0（推翻拟合合成，转自洽景气度漏斗）
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feat: G1 赛道覆盖体检 probe（pools/price/upside 三节，只读）
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docs: README 补 probe 用法与数据前沿自检"
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||||||
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# 文档去重后（把 astock-kg/docs 那份改成指路）
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||||||
cd ~/Documents/work/project/astock-kg
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||||||
git add -A
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||||||
git commit -m "docs: 量化因子设计迁至 akg-factor-bridge 仓库（v1 留指路，避免与 v2.0 并存）"
|
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||||||
```
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||||||
本评审文档建议放 `akg-factor-bridge/评审_v2.0_2026-07-26.md` 一并提交。
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||||||
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