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# 历史选股代码规格
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## Scenario: `zhixing_b1` 历史公式评估
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### 1. Scope / Trigger
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- 触发：新增 `modules/selection` bounded context，基于 PostgreSQL 已保存的 qfq
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日线执行历史知行 B1 公式。
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- 边界：selection 只读市场事实并返回领域评估结果；不负责市场数据同步、信号
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持久化、批次调度、HTTP 路由或前端展示。
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### 2. Signatures
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- `MarketDataReader.load_history(ts_code: str, target_trade_date: date) -> StockHistory`
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- `ZhixingB1Strategy.evaluate(history: StockHistory, target_trade_date: date) -> SelectionEvaluation`
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- `EvaluateZhixingB1.execute(ts_code: str, target_trade_date: date) -> SelectionEvaluation`
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- `SelectionSignal.identity -> tuple[str, date, str, str]`
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### 3. Contracts
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- `StockHistory.bars` 必须是升序、去重的 qfq 行情，且不得包含目标交易日之后的
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数据；`daily_basic` 按交易日保存同日可空指标。
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- `SelectionBar` 使用有限的 `float | None` 表示 OHLCV；目标日的 open/high/low/
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close/volume 任一缺失时不得生成信号。
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- 策略名称固定为 `zhixing_b1`；7 个分类固定为
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`zhixing_b1_oversold_turn`、`zhixing_b1_oversold_volume`、
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`zhixing_b1_original_b1`、`zhixing_b1_extreme_volume`、
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`zhixing_b1_pullback_white`、`zhixing_b1_pullback_super`、
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`zhixing_b1_pullback_yellow`。
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- 同一股票同一交易日可以返回多个分类；唯一身份是
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`(ts_code, target_trade_date, strategy, category)`，返回顺序遵循
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`ZHIXING_B1_SIGNAL_ORDER`。
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- PostgreSQL reader 必须参数化查询 `source_adj = 'qfq'` 且
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`trade_date <= target_trade_date`，左连接同日 `market_daily_basic`；不得回退到
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CSV、Tushare 或当前最后一行。
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- 评估状态区分 `selected`、`no_signal`、`insufficient_history`、
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`missing_target_bar` 和 `data_error`。业务状态不是异常，数据库读取失败才映射为
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`data_error`。
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### 4. Validation & Error Matrix
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| 条件 | 行为 |
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| --- | --- |
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| 少于公式最小暖机长度 | 返回 `insufficient_history`，不返回信号 |
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| 目标日没有 qfq bar 或 OHLCV 不完整 | 返回 `missing_target_bar` |
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| 目标日数据完整但无分类命中 | 返回 `no_signal` |
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| PostgreSQL 读取失败 | 返回 `data_error`，保留股票和目标日上下文 |
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| rolling 窗口不足 | 只使用已到达的交易行；`EVERY` 等需要完整窗口的条件不命中 |
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| 除零、NaN 或无穷中间值 | 转为 NaN/False，不得静默制造命中 |
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### 5. Good / Base / Bad Cases
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- Good：给定历史目标日，reader 只返回该日及之前的 qfq 行，策略返回可序列化详情
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和全部命中分类。
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- Base：同日多分类命中时每类都保留稳定身份；同日 `daily_basic` 缺失只影响实际
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依赖该指标的条件。
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- Bad：用当前最新市值覆盖历史 K 线、取 bars 最后一行代替显式目标日，或把 7 类
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mask OR 成一个结果后丢失分类。
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### 6. Tests Required
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- 指标单元测试：rolling 暖机、交易日 `REF`、窗口边界、除零、NaN、宽幅代码参数。
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- 策略单元测试：目标日截断、暖机/缺失状态、7 个 mask 独立存在和同日多分类身份。
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- reader 单元测试：参数化 SQL、qfq 过滤、目标日截断、升序映射和 left join 可空值。
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- golden 测试：离线固定 fixture 可重复运行；不得在测试运行时导入旧项目或访问生产库。
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### 7. Wrong vs Correct
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#### Wrong
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```python
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# 会产生历史前视数据，并丢弃同日的其他分类。
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target = history.bars[-1]
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first = next(category for category in categories if masks[category].iloc[-1])
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```
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#### Correct
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```python
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# 用显式交易日定位，并保留所有独立 mask 的命中。
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target_index = frame.index[frame["trade_date"] == target_trade_date][0]
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matched = tuple(category for category in signal_order if masks[category].iloc[target_index])
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