# 选股计划入池 —— 与决策系统夜间推理的对接说明

> 2026-08-03 与用户定稿并落码。代码：`pool.py`（入口 `run.py push-pool`），
> 纯逻辑单测 `test_pool_logic.py`。本文写清楚三件事：为什么这么接、规则是什么、怎么部署与验证。

## 1. 为什么走股票池，而不是新造一条推理链

决策系统（bionic_trader）每晚 22:30 的认知扫描，扫描范围就是 Mongo `stock_groups`
集合里**所有分组的股票代码并集**（`daily_scan_v2.get_mongo_stock_pool()` 对整个集合取
并集，不看分组归属）。扫到的每只票会产出支撑位、压力位、定性结论，落在
`strategy_daily_results`——持仓系统（PMS）的参考位、择时执行区间、研判上下文全部读它。

所以把每日计划写成集合里的一个独立分组，候选票当晚就自动获得夜间推理，不需要在任何
系统里新增推理步骤。这正是「提前计算为主、盘中监控为辅」的落法：大模型的活儿全部发生
在凌晨，盘中各接口只读现成结论。

配套的收尾机制决策系统也已经有：掉出池子并集的票，下一次扫描会被
`prune_stale_strategies` 把策略标成 `DROPPED` 并生成离场报告——所以出池动作只需要在
Mongo 侧记账（回收站），分析侧的清理是自动的。

## 2. 入池、留池、出池的规则（用户拍板，`pool.decide()` 逐条对应）

| 规则 | 内容 |
|---|---|
| 入池 | 当日计划（强传导主榜前 `POOL_TOP`，与 PMS 候选同口径）∪ 当前持仓（`trading_position` 数量>0） |
| 留池 | 旧成员既不在计划也无持仓、但形态未恶化的，留下继续接受每晚分析——榜单是按条数截断过的，掉榜不等于变坏 |
| 出池 | 无持仓、不在计划、且形态已恶化 → 移入回收站 `stock_recycle_bin`。恶化判据用决策系统自己的结论：`strategy_daily_results` 最新定性为 SELL / AVOID / DROPPED |
| 上限 | 池子超过 `POOL_MAX`（默认 60）时，从「留池观察」里清最久没上过榜的；这类清退不进回收站（它们没有恶化记录），出池后由决策系统的 DROPPED 机制收尾 |
| 底线 | **持仓永不出池**，即使形态恶化——恶化持仓在池子备注里给警示，处置是 PMS 风控与体检的事，池子只保证它每晚有结论可用 |

拿不到就不动的三条安全边界：计划数据缺失（因子表没跑出来）→ 整轮中止，池子保持原样；
持仓读不到 → 同样中止（否则可能把持仓票错清出池）；决策系统结论读不到 → 本轮不判恶化、
一只都不回收，其余照常并在备注里说明。

## 3. 写进 Mongo 的东西

分组文档（`stock_groups`，按 `group_code=AKG_PLAN` + `org_id` 覆盖式更新）：
`stock_codes`（前缀码）、`remark`（summary 一句人话 + factor_details + retained_positions +
update_time_str，格式沿用现有池子）、`strategy_context`（每只计划票的分数/档位/主题/预期
空间，供人查）、`member_meta`（每只票的入池日与最近上榜日，上限清退的排序依据）。

回收站文档（`stock_recycle_bin`）字段照抄现有格式（group_id / group_name / org_id /
removal_batch / removed_at / stock_code），**另加了一个 `reason` 字段**说明移入原因——
Mongo 加字段对老读者无影响，事后能分清是形态恶化还是别的原因。

老模拟系统目前处于停用状态（2026-08-03 用户确认），所以新分组不会引发任何自动交易；
将来若重启那套系统，需要先确认它只认自己的分组。

## 4. 每天的时间线

```
07:10  桥机 cron（UTC 23:10）：build + plan（既有盘前链，07-30 D 案）
07:1x  接着跑 push-pool：计划写入池子，恶化票移入回收站
07:1x  push-pool 顺手触发决策系统增量补扫（/api/v1/xxl/daily-scan?mode=incremental，
       只补当天还没结论的票——通常就是几只新进榜的）
08:30  决策系统的例行查漏补缺照跑（另一层兜底）
08:40  PMS 拉 /plan 刷新候选池（原有流程，一字未动）
09:30  开盘：候选票的支撑/压力/定性已就绪 → 参考位、择时区间、研判全部可用
22:30  决策系统全量夜扫：覆盖整个池子并清理掉出池的票（终极兜底）
```

增量补扫失败只提示不报错——当晚全量扫是兜底，最坏情形是新进票当天白天没有结论
（择时对它们回「不可用」，PMS 自动退内置择时，行为与接入前相同）。

## 5. 部署（桥机 factorevaluation，akg-factor-bridge 根目录）

```bash
git pull
# 新增 pymongo 依赖，需要重建一次镜像（代码本身是挂载卷，之后改码不用再 build）
docker compose build && docker compose up -d
# .env 增补（对照 .env.example 底部「选股计划入池」一节）：
#   MONGO_* 五项（填决策系统 .env 里的同名值）
#   BIONIC_SCAN_URL / BIONIC_SCAN_KEY（可选，触发增量补扫用）
# 纯逻辑单测（不连库，秒级）：
docker compose exec -T akg-factor-bridge python test_pool_logic.py
# 首次试跑（只看不写，核对入池/出池明细）：
docker compose exec -T akg-factor-bridge python run.py push-pool --dry-run
# 确认无误后真写（写完会打印分组 _id 与回收站回执）：
docker compose exec -T akg-factor-bridge python run.py push-pool
```

宿主 crontab：把 push-pool **串在既有盘前链命令末尾**（用 && 衔接，链子没跑成就不动
池子），不要单独定时——单独定时撞上链子超时会拿昨天的因子重复入池：

```
# 既有（UTC 23:10 = CST 07:10，示意）：
10 23 * * 1-5 docker exec akg_factor_bridge python run.py build all --mode daily && \
              docker exec akg_factor_bridge python run.py plan && \
              docker exec akg_factor_bridge python run.py push-pool
```

## 6. 验证与判收

部署当天：`--dry-run` 的明细与预期一致；真写后在 Mongo 里能查到 `AKG_PLAN` 分组且
`stock_codes` = 计划 ∪ 持仓。当晚 22:30 后：`strategy_daily_results` 里新进票有当日行。
次日盘中：PMS 侧 `probe_bionic.py` 对候选票探活，择时接口应回 FIRE/WAIT 并带出区间
（不再是「没有昨夜结论」的不可用）。连续跑几天后：掉榜未恶化的票留在池里继续有结论；
出现 SELL/AVOID 的闲置票进回收站，且决策系统随后把它们标 DROPPED。

判收纪律照旧：代码就绪 ≠ 接通 ≠ 判收。判收 = 上面这四条在实机各看到一次。