chore(task): archive 08-27-onechartlab-research
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yuxuanhui
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# 作者视频证据：OneChartLab 四个网页工具
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## 视频身份与取证方式
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- 标题：《我把自己的交易系统，做成了4个网页工具》
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- 作者：知行图表交易
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- Bilibili：`BV16Hur6rEq2`，`aid=117077738265338`，`cid=40820081505`
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- 页面发布时间：2026-08-12 00:13:10；时长：14:32
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- 页面地址：<https://www.bilibili.com/video/BV16Hur6rEq2/>
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- 页面简介：网站数据每日下午约 17:10—17:40 更新，受 Tushare 数据同步节奏限制。
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视频没有公开字幕。本记录使用公开音轨经 `faster-whisper small` 中文模型转写，并用每 10 秒画面抽帧校对模块切换和页面位置。以下内容是按语义整理的作者自述，不把自动转写中的同音字当作精确原话；涉及关键公式时仍以页面代码和公开数据复算为最高证据。
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## 板块资金雷达
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- `00:00—01:15`：作者说明视频用于概览四个网页及近期更新；两个域名都可访问同一网站，新域名 `onechartlab.com` 主要改善国内连接性。四个页面统一了视觉外观，新增深色模式并调大字体。
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- `01:17—01:36`：板块资金雷达不仅展示概念/行业的单日主力净流入，也展示单日流入率和多日波段流入率。
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- `01:36—01:58`：作者把单日流入率解释为“主力流入相对当天成交额的比例”。比例越高，主力资金占比越高；但成分股过少、交易不活跃或成交量过低的板块可能出现失真的高比例。
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- `01:58—02:23`：作者把波段流入率解释为“统计 3—10 天加权的单日流入率并排名”。在三百多个行业和概念中排名越靠前，表示主力资金在板块内“留存下来的比例”越高，后续行情的延续性可能相对更好。作者使用了概率性表述，没有承诺必然延续。
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- `02:23—02:56`：作者以仪器仪表、元件、PCB/印刷电路板等为例，说明相近板块若波段流入率同时靠前，可辅助识别同一主题的资金持续性。
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- `02:56—03:49`：页面新增板块成分股解释层，可查看涨跌幅、主力净额和主买净额的前后标的。作者认为它既能解释陌生行业包含哪些股票，也能帮助理解板块排名由哪些成分驱动。
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- `03:49—04:13`：成分股支持复制、单板块导出和多板块勾选批量导出。作者明确说网页数据已公开，用户也可以让 Agent 工具每日定时抓取并分析。
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## 宏观择时 / 高切低指标
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- `04:13—04:27`：宏观择时页目前只放入一个“高切低指标”，未来可能继续加入作者认为有价值的指标。
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- `04:27—04:42`：作者说明该指标参考国投证券的同名指标，并建议查看相关研报。视频没有声称复刻原版公式；页面同时明确标注“非原版算法”。
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- `04:42—05:13`：作者把指标输入解释为申万一百多个二级行业近 90 天涨跌幅的横截面分布。行业涨跌幅差异越大，指标数值越大；高值意味着少数行业显著跑赢，甚至后排行业反向运行，形成结构性上涨或抱团行情。
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- `05:23—05:39`：作者给出的状态解释是：`30—70` 为正常区间，`70—120` 代表结构性抱团，超过 `120` 代表极致化抱团，可视为拥挤或过热。视频没有补充滞回、连续确认或仓位规则。
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- `05:41—06:27`：作者以 2007、2015、2021 年及近期行情为例说明极值。视频称近期六月底一度达到 `119.19`，抱团瓦解后指标快速回落；高位板块回调、低位板块均值回归会共同降低横截面离散度。
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- `06:29—06:40`：第一种用途是宏观层面的择时/风险识别，通过是否超过 `70` 或 `120` 判断市场是否处于极致抱团甚至过热环境。
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- `06:40—07:27`：第二种用途是判断市场风格是普涨还是结构化。作者以“924”行情为例：初期指数上涨但离散度没有同步大升，代表普涨；后期离散度上升，代表只有少数行业上涨。作者进一步把它解释为主线识别，希望持仓行业处于主线、贡献正向离散度，而非位于主线对立面。
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- `07:27—07:58`：第三种用途是观察由高离散度转向低离散度时可能出现的“高切低”，即资金从高风险/高位板块切向低风险/低位板块。作者强调低位板块出现小行情不等于它一定会成为新主线，只能说明资金存在高切低趋势。
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## 与页面证据的交叉结论
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视频补足了两项设计语义。其一，单日流入率的概念分母是当日成交额，并明确提示小样本与低流动性会造成比例失真；但视频仍未公开精确字段、聚合顺序、异常值处理和 score 标准化。其二，高切低指标明确基于申万二级行业近 90 日涨跌幅差异，阈值用于解释拥挤与市场结构；但视频仍未公开离散度统计量、行业相对基准、历史校准、贡献 `C/O` 的上游公式或任何可执行仓位规则。
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因此，视频适合用来确认产品意图、指标语义、使用边界和风险提示，不能替代页面代码与公开数据对精确公式的验证。
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# OneChartLab「宏观择时」公开实现证据
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核验日期：2026-08-27（只读请求；未使用登录、验证码、cookie/token，也未分析视频）。主页面：<https://onechartlab.com/macro/>。
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## 已确认
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1. **产品目标和公开界面。** 页面标题为“宏观择时”，副标题是“观察市场趋势与拥挤程度，判断中长期多空方向”；唯一指标页签为“高切低指标”，并明确写“参考国投证券同名指标，非原版算法”（HTML 原文及出处：`https://onechartlab.com/macro/`，抓取 HTML `51-66` 行）。页面显示今日离散度、十年历史百分位、较昨日、近5日，并叠加行情离散度与指数累计表现图（HTML `70-114`）。
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2. **算法公开到什么程度。** 页面原文是“以申万二级行业的相对收益分布衡量行情分化程度，并通过平滑处理形成离散度序列”，且声明“仅供历史研究学习使用，不构成投资建议”（HTML `121-126`）。因此行业层级和“相对收益分布”是确认事实，但分布统计量、归一化方式、平滑窗口及权重没有在公开页面说明；不能把它复现为某个特定公式。
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3. **阈值/状态机。** 前端 `assets/app.js?v=a4a0a7155f44` 的 `dispersionZone(value)` 明确实现：`value<30` → `低位趋同`；`30<=value<70` → `正常区间范围内`；`70<=value<120` → `中高位 · 潜在高切低动力`；否则 → `极致化抱团 · 谨慎`（该 JS 为单行压缩资源，函数位置可按符号检索；等价源码行号见本底稿 `file:line` 说明）。页面可见的数值区间文案为“30—70 趋同发展 | 70—120 结构抱团 | 120+ 极致化”（HTML `83-87`）。
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4. **百分位、变化量和发布日期。** 同一 JS 的 `tenYearPercentile(values,last)` 取 `last` 日期往前十年的样本，只保留当前日期以前且为有限值的观测，百分位为 `100 * count(value <= current) / sample.length`；`updateStats()` 使用最后一个有限值，计算当日值、百分位、1日差和 `last-5` 差，并把对应日期写入 `#as-of`（`assets/app.js` 函数 `tenYearPercentile` / `updateStats`）。这意味着百分位包含当前观测（并非严格“之前”的样本），页面的“数据日期”是序列最后一个有效交易日。
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5. **实际公开数据接口和当前快照。** `assets/app.js` 的 `init()` 请求 `state.json`，读取 `state.current.manifest.series_path`，再请求该路径；当前公开响应 `https://onechartlab.com/macro/state.json` 为 `schema_version: onechart_macro_daily_bundle_v3`、`release_status: production`、`revision_watermark: 21`，`current.as_of_date: 20260826`、`current.batch_id: batch-20260826-r21-c8768898f3`，系列路径为 `batches/batch-20260826-r21-c8768898f3/series.json`。该系列响应的 schema 为 `onechart_macro_v1`，日期从 `20000601` 到 `20260826`，字段包括 `dates`、`precise`、`smooth`、`indices`；当前摘要中 `precise=42.1781`、`value(smooth)=42.551`、`change_1d=-1.7363`、`change_5d=-15.5529`、`precise_percentile_10y=38.4`、`smooth_percentile_10y=38.6`。出处：`https://onechartlab.com/macro/state.json`、`https://onechartlab.com/macro/batches/batch-20260826-r21-c8768898f3/series.json`。
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6. **指数输入和图表交互。** JS 的 `TAG_ORDER` 固定包含 `000001.SH`、`399006.SZ`、`000688.SH`、`000016.SH`、`000300.SH`、`000852.SH`、`932000.CSI`，标签分别为上证、创业、科创、50、300、1000、2000；指数曲线以选定时间范围起点价格做 `100*log(price/base)` 的累计表现，tooltip 再将其转成 `100*(price/base-1)` 的区间涨跌幅。默认展示平滑序列和上证曲线；可切换精准、显示/隐藏曲线、拖动时间范围、双击恢复、选择曲线后上下拖动改变显示缩放（`assets/app.js`：`normalized`、`tooltip`、`setupSeriesTags`、`setupVerticalScaleInteraction`）。页面操作提示原文在 HTML `116-119`。
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7. **离散度贡献模块的数据契约。** 页面嵌入“离散度贡献”区块，文案写“正贡献表示相对状态增强，负贡献表示相对状态减弱”，并称行业贡献按公开归一化数据构建、支持固定90日窗口（HTML `131-135`）。`assets/dispersion-store.js` 的 `DataStore` 公开校验：schema `dispersion-public-v2`；manifest 要求 `industry_count===124`、`index_count===7`、日期序列严格递增且至少91个；每行字段严格为 `date,D,MA3,K,K_MA5,industries,indices`；行业字段为 `code,name,normalized,return90,C,O`，指数字段为 `code,name,normalized`。`view(end)` 明确返回所选结束日及其前90个交易日共91行的 C/O/normalized 序列。出处：`https://onechartlab.com/macro/assets/dispersion-store.js`，函数 `validManifest`、`validBlock`、`view`。
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8. **贡献模块的窗口、排序和状态映射。** `assets/dispersion-contribution.js` 以 `DATA.values`（行业 C）做逐行业前缀和；1/3/5/10/90 日贡献分别是截至日最近 N 个交易日的累计和，正负两侧各取10个行业排序。页面/脚本显示“固定90日窗口（虚线为MA5）”，每日柱状贡献正值代表扩大分化、负值代表缩小分化；后续 V31 逻辑使用 `O` 计算“方向性”、使用 C 判断结构扩大/缩小，状态函数 `state18` / `effect18` 的完整阈值未在可读页面文案中公开。该资源为压缩单行，出处 URL：`https://onechartlab.com/macro/assets/dispersion-contribution.js?v=05aeb6c74aaf`，符号 `sum`、`metric`、`pool`、`curve18`、`state18`、`effect18`。
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9. **更新、缓存和异常边界。** `DataStore.bytes` 所有请求都用 `cache:'no-store'`，若 manifest 给出 hash 则 SHA-256 校验；`choose` 对 current 构建超过 `maxAgeDays=30` 视为 `stale-current`，失败后回退 `last_good`；若回退构建也失败，状态为 `unavailable`。`ensureWindow` 要求窗口正好91个交易日，缺块时按年份文件懒加载，缺行/范围不匹配/字段形状错误都会失败。贡献模块失败时页面明确显示“离散度贡献暂不可用，高切低指标保持正常”（HTML `134`，JS 主 IIFE catch）。
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10. **成分股详情接口（补充模块）。** 贡献排行点击行业后，脚本懒加载 `../sector_rankings/manifest.json`，按 `systems.macro.current.date_files[date]` 读取日期文件；字段契约声明宏观输入来自 Tushare：`daily.pct_chg`、`moneyflow.net_mf_amount`、`moneyflow_dc.net_amount`、`index_member_all`、`suspend_d`、`suspend`、`stock_basic`。公开 payload 只给 top/bottom 派生排名；主买净额单位从万元转展示亿元，且明确“不等同主力净额”。出处：`https://onechartlab.com/sector_rankings/manifest.json` 及 `dispersion-contribution.js` 的 lazy-detail `open()`。
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## 合理推断（注明链条与置信度）
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- **前端只消费预计算序列，核心算法在后端/构建流程。** 证据链：`init()` 仅 fetch `series.json` 并直接使用 `precise`/`smooth`；页面和 JS 没有根据行业原始收益计算离散度的代码，而贡献模块消费 `D/MA3/K/K_MA5/C/O`。置信度高；但构建端未公开，无法确认具体服务/脚本。
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- **存在至少一个“平滑确认”层。** 证据链：接口同时提供 `precise` 和 `smooth`，UI 默认 smooth，贡献数据行又提供 `MA3`；可以合理推断平滑用于减少日噪声或确认，但不能确认平滑是3日移动平均、是否居中、是否有信号滞后。置信度中。
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- **历史数据可能发生修订，且当前页面存在版本/口径并行。** `state.json` 记录 `accepted_input_hash`、`bundle_id`、`revision_watermark` 和 `last_good`；dispersion manifest 的 `identity.daily_contract` 为 `macro-bundle-v10-public-0644-private-0600-round4-percentile-closure-round10-seed-latest-names`，说明构建链会版本化并接受输入链。由此可推断历史序列不是不可变真值；但公开接口没有修订日志或逐日版本对照，无法量化修订频率。
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- **回测前视偏差风险主要来自发布日期/可见时点未公开。** 数据有交易日 `as_of=20260826`，但没有公开生成时间、Tushare 各输入实际返回时间或“次日可用”规则。因而使用当日收盘构建的指标去解释当日盘中/收盘前决策会有潜在前视；这是复现时必须保守处理的风险，不是已证实的泄漏。
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## 无法确认 / 失败尝试与证据缺口
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- 未找到公开的核心公式：没有确认相对收益分布采用标准差、分位距、极差、熵或其他统计量，也没有确认 `K`、`K_MA5` 的定义；不能据此声称原版“高切低”算法。
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- 未确认资产/风险状态映射：页面只把阈值文案映射为“趋同/抱团/极致化”和“潜在高切低动力/谨慎”，没有公开仓位比例、具体资产切换或风险预算映射。
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- 未确认发布日期/交易时点和历史修订策略：只有 `as_of_date`、bundle/hash/watermark，没有公开 release timestamp、修订差分、输入快照或 point-in-time 数据协议。
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- 只读尝试 `https://onechartlab.com/macro/dispersion/state.json` 返回板块资金雷达 HTML（非 JSON，HTTP 200）；页面脚本仍以相对路径 `dispersion/state.json` 请求。这是当前公开部署路径异常的证据，不能据此判断后端接口不存在，且不要用主页 fallback 内容当作数据。
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- `latest180.json`（manifest 路径 `https://onechartlab.com/macro/dispersion/builds/dispersion-20260826-6186c256680b/latest180.json`）响应体较大，当前 curl 超时/截断，未将不完整响应当作数据证据；manifest 本身成功核验到 `date_index` 2326 个、124 行业、7 指数、V31 renderer、`as_of=20260826`。
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## 供抽查的定位
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外部 HTML（下载后 `nl -ba`）：`/tmp/oc_macro.html:51-66,70-87,90-119,121-145`；外部 JS 原文件均为压缩单行，应用资源名和关键符号可直接用 `rg`：`/tmp/oc_app.js:1`（`dispersionZone`、`tenYearPercentile`、`updateStats`、`init`）、`/tmp/oc_store.js:7-21`（`DataStore`）、`/tmp/oc_contrib.js:1-124`（`sum`、`pool`、`curve18`、`state18`、`open`）。数据响应：`https://onechartlab.com/macro/state.json`、`https://onechartlab.com/macro/batches/batch-20260826-r21-c8768898f3/series.json`、`https://onechartlab.com/macro/dispersion/builds/dispersion-20260826-6186c256680b/manifest.json`、`https://onechartlab.com/sector_rankings/manifest.json`。
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## 主会话复核补充
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主会话随后成功完整读取 `latest180.json`，SHA-256 为 `b0f2821c9f72f9d7b583f748b0759b5c0a1cc72f92edc66162418d2bc9b3add3`，与 manifest 一致。对 180 行、22320 个行业观测复算确认：`MA3=mean(D_t..D_{t-2})`、`D_t-D_{t-1}=ΣC_i,t`、`K_t=ΣO_i,t`、`K_MA5=mean(K_t..K_{t-4})`，并且所有观测满足 `abs(O)=abs(C)`。当前 V31 脚本最终使用窗口内 `ΣO` 排贡献方向、`ΣC` 判结构扩大/收敛，再映射进攻/走弱/回落/修复四象限。
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# OneChartLab「板块资金雷达」公开实现证据
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核查日期：2026-08-27。范围是无需登录的 `https://onechartlab.com/` HTML、其公开 JSON 静态资源和前端内嵌 JavaScript；没有绕过访问控制，也未保存 cookie/token/个人数据。
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## 已确认
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1. **用户目标与主界面。** 页面 title/description 是“板块资金雷达”和“观察板块资金流向、强弱变化与市场主线”；正文副标题为“识别主线资金流向与趋势，对比板块强弱”。页面可选数据日期、概念/行业类型、搜索板块名称或代码，并支持“波段流入率、单日流入率、单日净额、排名变化”四种排序指标（`https://onechartlab.com/`，HTML `file:line`：`:6-7`, `:641-671`）。
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2. **公开数据协议与粒度。** 首页首先只读请求 `radar_manifest.json`，校验 `schema_version===1`、`AVAILABLE_DATES`、日期 shard 路径，再请求 `radar_data/dates/2026-08-26.f49c721846fb.json`（manifest 当前文件名来自 `https://onechartlab.com/radar_manifest.json`）。manifest 给出 `LATEST_DATE=2026-08-26`，可用日期为 2026-07-16 至 2026-08-26 的 30 个交易日；最新 shard 实测为 JSON 数组 791 条，概念板块 414、行业板块 377。实现证据：HTML `:1894-1972`；响应字段/路径证据：`https://onechartlab.com/radar_manifest.json` 的 `AVAILABLE_DATES`、`LATEST_DATE`、`files.dates`，最新 shard URL 上述路径。
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3. **单条板块字段。** 最新 shard 的记录含 `trade_date`, `type`, `index_name`, `ts_code`, `lead_stock`, `pct_change`, `pct_change_stock`，以及 `Swing/Ratio/Amount` 三类的 raw 值、分数、排名位置、排名百分位、近 30 日在榜计数和 1/2/3 日排名变化字段：如 `Swing_Ratio_Val`, `Swing_Amount_Val`, `Swing_Score`, `Swing_RankPos`, `Swing_RankPct`, `Swing_Top30d`, `Swing_Bot30d`，对应 `Ratio_*`、`Amount_*`。实测示例 `2026一季报扭亏 (概念)`（ts_code `BK1682.DC`）在 2026-08-26 的 `Amount_Raw_BN=-5.59969136`, `Amount_RankPos=353`, `Ratio_Raw_Pct=-0.06896072719626979`, `Swing_Ratio_Val=-0.03308411781204722`。来源：`https://onechartlab.com/radar_data/dates/2026-08-26.f49c721846fb.json`，响应记录键集合。
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4. **榜单筛选和排名。** 非“排名变化”时，前榜取 `activeTab_RankPct >= 90`，后榜取 `<= 10`；默认前榜按 `Amount_Raw_BN`（单日净额）或相应 `*_Score` 降序，后榜升序。“排名变化”时按所选基准 `Swing/Ratio/Amount` 的 `*_Rank_Chg` 排序，各取 `ceil(板块数*0.1)` 且至少 1 条。代码还明确页面文案为 `TOP 10%` / `BOTTOM 10%`。HTML `:1292-1314`, `:695-718`。
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5. **排名变化的时间窗口。** 排名变化基准可选波段率、单日率、单日额；统计天数 UI 提供近 1 至近 5 天。1–3 天直接读取记录中的 `Swing/Ratio/Amount_Rank_Chg_1d/2d/3d`；超过 3 天时读取 rank-history，并以 `pastRank - currRank` 计算变化，过去日期超出范围时钳制到最早可用日期。HTML `:676-691`, `:1260-1289`。
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6. **数值显示与单位映射。** `Swing_Ratio_Val` 和 `Ratio_Raw_Pct` 在显示时乘 100 并格式化为百分比；`Amount_Raw_BN` 直接按亿元显示；分数显示 1 位小数，净额显示 1 位小数，排名变化显示整数。HTML `:1453-1467`, `:1482-1500`；详情文字也明确“波段均值”“占比”“主力净流入 … 亿”，`:1072-1092`。
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7. **历史轨迹和详情交互。** 榜单的“在榜”按钮读取公开 `radar_data/rank_history.3674d0a1cecf.json`，结构为 `Amount`, `Ratio`, `Swing` 三个 map，每个包含约 799 个板块名到日期→排名的映射；详情图使用可用日期反转后的 30 个点，缺失历史排名以总池大小代替，并把排名限制到 `[1,maxRank]`。HTML `:1522-1539`, `:1564-1571`, `:1794-1815`；资源 URL：`https://onechartlab.com/radar_data/rank_history.3674d0a1cecf.json`。
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8. **成分股数据、字段和异常边界。** 详情通过 `sector_rankings/manifest.json`（schema `onechart_sector_stock_rankings_v2`）定位日期文档 `sector_rankings/radar/dates/20260826.bacc5d9e1581.json`，再按 `sectors[ts_code]['1']` 读取 `metrics.pct_change/main_net_amount/active_buy_net_amount` 的 `top`、`bottom`、`sample_size`、`status` 和 `value`。实测日期文档含 `date=20260826`, `system=radar`, `sectors` 791 个板块；示例 `BK0420.DC` 的三指标均为 `status=available`, `sample_size=13`。HTML `:1667-1704`；资源 URL：`https://onechartlab.com/sector_rankings/manifest.json`、`https://onechartlab.com/sector_rankings/radar/dates/20260826.bacc5d9e1581.json`。
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9. **数据源、口径和更新时点（页面公开原文）。** 页脚写明“数据源: Tushare + 东财板块日线资金流数据”“更新频率: 交易日 17:00 ~ 17:30 自动同步”“参数说明: 波段周期取 3-10 个交易日多周期协同加权”。页面也提示“本日板块数据由个股本地聚合计算，涨跌幅暂不显示（\"-\"）”。HTML `:636-639`, `:1028-1035`。`radar_manifest.json` 当前 `DATA_SOURCE` 为空，因此“本地聚合”提示在当前公开 payload 不会因该字段自动出现；提示逻辑为 HTML `:1187`。
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10. **前后端计算边界和失败处理。** 公开 JSON 已提供 raw、score、rank 等派生字段，浏览器端只做筛选、排序、格式化、排名变化（超过 3 日）、Jaccard 近似板块计算和 SVG 轨迹绘制；manifest/日期 shard/rank-history 请求失败会回退到 `radar_data_latest.json`，仍失败则显示“数据加载失败”和“重新加载”按钮。HTML `:1905-1972`, `:1771-1792`。旧接口是 `https://onechartlab.com/radar_data_latest.json`，实测可公开读取但约 20 MB，含 `RADAR_DATA`, `AVAILABLE_DATES`, `LATEST_DATE`, `RANK_HISTORY_MAP`, `CONSTITUENT_MAP`。
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## 合理推断
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- **“波段”口径是服务端预计算的多周期指标。** 依据：页脚原文称“3-10 个交易日多周期协同加权”，记录同时暴露 `Swing_Ratio_Val`、`Swing_Amount_Val` 与 `Swing_Score`，但前端没有生成这些字段的公式。置信度：高（页面口径明确），具体权重未知。
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- **榜单主数据主要在服务端生成。** 依据：前端直接消费 `*_Score`, `*_RankPct`, `*_RankPos`, `*_Rank_Chg_1d..3d`，只在 4/5 日排名变化时用公开历史 map 做差；因此原始资金聚合、打分、排名应已在静态数据发布前完成。置信度：高；无法据此确定后端具体语言或作业实现。
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- **排名池是东财板块宇宙，当前 791 个板块。** 依据：`sector_rankings/manifest.json` 的 radar `universe_id="eastmoney-dc-v1"`, `sector_count=791`，与最新日期 shard 数量一致。置信度：高。
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- **近似板块“重合度”是 Jaccard。** 依据：浏览器端计算 `intersection / (setA.size + codes.length - intersection)`，排序取前 4（HTML `:1781-1792`）；不是后端评分。置信度：高。
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## 无法确认 / 证据缺口
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- 未在公开 HTML/JS/JSON 找到 `Swing_Score`、`Ratio_Score`、`Amount_Score` 的具体公式、权重、标准化方式、并列排名规则，也无法从响应反推出“TOP 10%”之外的完整排序 universe 计算细节。
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- 页脚只给出 Tushare 与东财来源名；未公开 API token、抓取 SQL、任务代码、实际同步失败重试策略或时区说明。`sector_rankings/manifest.json` 的 contract 能确认 radar 输入字段映射：`tushare.moneyflow.net_mf_amount`, `tushare.moneyflow_dc.net_amount`, `tushare.dc_member`, `tushare.daily.pct_chg` 等，但不能证明上游响应在本次发布中的每一行具体值。
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- “本日板块数据由个股本地聚合计算”是页面条件提示文本；当前 `radar_manifest.json` 的 `DATA_SOURCE` 为空，实际页面是否显示该提示取决于运行时 payload/旧回退数据，未用交互浏览器截图确认。
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- 未分析视频；未访问需要登录、验证码、付费或绕过反爬的资源。对不存在的后端 API，实际仅检索 HTML 中 `fetch(`/api`/axios` 等关键词和内嵌请求路径；发现的公开请求路径限于 `radar_manifest.json`、日期 shard、`radar_data/rank_history...json`、`radar_data_latest.json` 和 `sector_rankings/...`，未发现 XHR API。
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## 主会话复核补充
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主会话对 2026-08-26 全部 791 条记录复算确认：概念和行业两个排名池内，`Swing_RankPos` 与 `Swing_Score` 降序、`Ratio_RankPos` 与 `Ratio_Score` 降序、`Amount_RankPos` 与 `Amount_Raw_BN` 降序均为零不匹配；三个 `RankPct` 字段均满足 `100 * (N - RankPos + 1) / N`，最大浮点误差约 `1.42e-14`。这使排名外层逻辑可以精确复现，但不能反推出三个 score 的服务端构造公式。
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