# 历史选股代码规格

## Scenario: `zhixing_b1` 历史公式评估

### 1. Scope / Trigger

- 触发：新增 `modules/selection` bounded context，基于 PostgreSQL 已保存的 qfq
  日线执行历史知行 B1 公式。
- 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
  持久化、批次调度、HTTP 路由或前端展示。

### 2. Signatures

- `MarketDataReader.load_history(ts_code: str, target_trade_date: date) -> StockHistory`
- `ZhixingB1Strategy.evaluate(history: StockHistory, target_trade_date: date) -> SelectionEvaluation`
- `EvaluateZhixingB1.execute(ts_code: str, target_trade_date: date) -> SelectionEvaluation`
- `SelectionSignal.identity -> tuple[str, date, str, str]`

### 3. Contracts

- `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
  数据；`daily_basic` 按交易日保存同日可空指标。
- `SelectionBar` 使用有限的 `float | None` 表示 OHLCV；目标日的 open/high/low/
  close/volume 任一缺失时不得生成信号。
- 策略名称固定为 `zhixing_b1`；7 个分类固定为
  `zhixing_b1_oversold_turn`、`zhixing_b1_oversold_volume`、
  `zhixing_b1_original_b1`、`zhixing_b1_extreme_volume`、
  `zhixing_b1_pullback_white`、`zhixing_b1_pullback_super`、
  `zhixing_b1_pullback_yellow`。
- 同一股票同一交易日可以返回多个分类；唯一身份是
  `(ts_code, target_trade_date, strategy, category)`，返回顺序遵循
  `ZHIXING_B1_SIGNAL_ORDER`。
- PostgreSQL reader 必须参数化查询 `source_adj = 'qfq'` 且
  `trade_date <= target_trade_date`，左连接同日 `market_daily_basic`；不得回退到
  CSV、Tushare 或当前最后一行。
- 评估状态区分 `selected`、`no_signal`、`insufficient_history`、
  `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
  `data_error`。

### 4. Validation & Error Matrix

| 条件 | 行为 |
| --- | --- |
| 少于公式最小暖机长度 | 返回 `insufficient_history`，不返回信号 |
| 目标日没有 qfq bar 或 OHLCV 不完整 | 返回 `missing_target_bar` |
| 目标日数据完整但无分类命中 | 返回 `no_signal` |
| PostgreSQL 读取失败 | 返回 `data_error`，保留股票和目标日上下文 |
| 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 |
| 除零、NaN 或无穷中间值 | 转为 NaN/False，不得静默制造命中 |

### 5. Good / Base / Bad Cases

- 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
  和全部命中分类。
- 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
  依赖该指标的条件。
- 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
  mask OR 成一个结果后丢失分类。

### 6. Tests Required

- 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。
- 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。
- 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。
- 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。

### 7. Wrong vs Correct

#### Wrong

```python
# 会产生历史前视数据，并丢弃同日的其他分类。
target = history.bars[-1]
first = next(category for category in categories if masks[category].iloc[-1])
```

#### Correct

```python
# 用显式交易日定位，并保留所有独立 mask 的命中。
target_index = frame.index[frame["trade_date"] == target_trade_date][0]
matched = tuple(category for category in signal_order if masks[category].iloc[target_index])
```