yuxuanhui
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# 知行 B1 集成原项目评分
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## Goal
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在不改变知行 B1 选股语义的前提下，复用原项目的案例、特征、权重和阈值，并修正曲线距离为真正生效的 FastDTW，为每只 B1 命中股票提供可解释、可持久化、可验证的 0–100 最佳案例匹配结果。
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## Background
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当前系统已具备 `POST /api/v1/selection/runs`、后台批量评估、PostgreSQL 结果持久化、结果查询与前端轮询展示；策略固定为 `zhixing_b1`，按显式目标交易日读取 qfq OHLCV，并独立保留七种子信号（`.trellis/spec/backend/selection.md:12-49,85-152`，`docs/adr/0005-selection-formula-semantics-and-independent-subsignals.md:7-23`）。评分尚未接入。
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用户已明确本任务只迁移 Python 可执行的 0–100 图形相似度评分，不迁移 prompt 中依赖图片和大模型的 1–5 主观视觉评分。
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实施门禁发现原源码的一维 FastDTW 调用实际抛错并回退 `_simple_dtw`；用户进一步确认版本一直接修正为真正生效的 FastDTW，因为允许局部时间对齐更符合评分要求。新分数使用独立版本，不承诺兼容旧 `_simple_dtw` 历史结果。
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原可执行评分在候选信号产生后运行，对候选最近 25 个交易日与十个固定案例比较趋势结构、KDJ、量能和价格形态，实际权重为 `0.10/0.20/0.25/0.45`，总分为加权和乘以 100；每股只保留最高分案例，达到 `60.0` 才 enrichment（`/Users/yuxuanhui/bcc-github/quant-project/zgnb/zgnb-project/src/zgnb/domain/pattern/config.py:8-38`，`/Users/yuxuanhui/bcc-github/quant-project/zgnb/zgnb-project/src/zgnb/domain/pattern/matcher.py:19-128`，`/Users/yuxuanhui/bcc-github/quant-project/zgnb/zgnb-project/src/zgnb/application/pipeline.py:168-220`）。原文档权重与运行代码不一致，YAML 动态权重也未真正注入，迁移以实际运行代码为兼容基线。
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原案例行情与缓存均未被 Git 跟踪，缓存没有版本或失效校验且已与当前行情漂移；原项目也没有评分数值 golden 测试。完整证据记录在 `research/scoring-analysis.md`。
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## Requirements
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- R1：评分必须是 B1 命中后的 enrichment，不参与七个 mask 的判断，不改变股票是否选中、同股多 category、signals 顺序或 `(ts_code, target_trade_date, strategy, category)` 稳定身份。
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- R2：版本一固定使用原运行代码的十个案例、25 日升序窗口、四维特征、`0.10/0.20/0.25/0.45` 权重、容忍参数、最佳案例规则和 `>= 60.0` 阈值；曲线距离使用真正生效、显式半径的 FastDTW，版本标识为 `zhixing_b1_pattern_fastdtw_v1`。算法、案例、FastDTW 半径或阈值变化必须升级评分版本。
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- R3：案例定义属于代码中的版本化业务规则；案例特征在每次 run 中从 PostgreSQL 最新 qfq 行情完整构建，严格使用突破日前最后 25 个交易日，不依赖旧项目、本地 CSV、Tushare 或旧磁盘缓存。
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- R4：每个 run 只加载一次完整案例库，每只 `selected` 股票只评分一次；同股七个 category 共享股票级评分，不能复制成 category 级规则。
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- R5：评分结果存入 `selection_run_item`，与选股 evaluation status 分离；结果包含状态、有限的 0–100 总分、60 分阈值、评分版本、最佳案例、四个有限分项和安全原因。旧 run 保持可读。
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- R6：案例库缺失、单股评分异常、低于阈值或关闭评分都不得使选股失败，也不得进入现有选股失败计数；状态必须能区分 `not_executed`、`matched`、`below_threshold` 和 `failed`。
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- R7：HTTP 在 `stocks[].score` 返回可空的股票级评分，现有 `stocks[].signals[]` 与 `failures[]` 语义不变；后端支持稳定的代码、评分升序和评分降序数据库分页。
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- R8：前端在股票级区域展示匹配分数、案例、四个分项以及低于阈值/评分失败状态，并提供评分排序；任何评分状态都不能遮挡已命中的 signals。
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- R9：所有持久化和 HTTP 数值必须有限；原 25 日窗口产生的非有限中间特征必须通过离线兼容 fixture 锁定最终行为，不能把 `NaN` 或 `Infinity` 写入数据库或响应。
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- R10：提供 `ZHIXING_SELECTION_PATTERN_SCORING_ENABLED` 运行开关；关闭后选股链维持原行为，新结果不产生评分。
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## Acceptance Criteria
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- [ ] 离线 fixture 不依赖原项目或网络，数值 golden 覆盖十案例最佳匹配、四分项、总分、阈值边界、稳定同分、窗口不足和非有限中间值，并锁定修正后 FastDTW 版本一的确定结果。
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- [ ] 对同一固定 B1 run，开启和关闭评分得到完全相同的选中股票、七个 category、signal details 和选股批次状态，差异只在股票级评分字段。
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- [ ] 一只同时命中多个 category 的股票只调用一次 scorer，只保存和返回一个 `stocks[].score`，全部 signals 仍按既有顺序返回。
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- [ ] 十个案例均存在时，最高分 `>= 60` 的股票返回完整 matched score、案例、版本和四个分项；低于 60 时返回明确的 below-threshold 状态而不伪装成匹配。
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- [ ] 任一案例缺失或单股评分抛错时，选股继续并保留 signals；评分返回 failed/不可用状态，现有 `failed_count` 与 `failures[]` 不增加。
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- [ ] 旧 run 和关闭评分产生的 run 可由新后端与前端安全读取，`score` 为空或 not-executed，不影响原页面功能。
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- [ ] `code`、`score_desc` 和 `score_asc` 排序在 PostgreSQL 分页前执行，并以 `ts_code` 作为稳定次级键；前端不会只重排当前页。
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- [ ] 一次 run 只读取一次案例库且不按股票/category 重复查询；验证记录包含评分耗时和查询/调用次数。
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- [ ] Alembic upgrade/downgrade SQL、后端 Ruff/Pyright/pytest、前端 format/lint/typecheck/test/build 和根目录门禁全部通过；未配置 PostgreSQL 测试库时明确报告跳过项。
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## Out of Scope
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- prompt 中的 1–5 主观视觉评分、图片生成、视觉模型调用和 `PASS/WATCH/FAIL`。
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- 改写知行 B1 公式、合并七个子信号、让评分反向决定是否入选或用于自动交易。
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- 评分独立重跑、同股多评分器或多版本并存、通用评分平台。
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- 评分阈值筛选、只导出高分股票代码和独立排名页面；MVP 只提供结果展示与排序。
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- 兼容原项目实际回退的 `_simple_dtw` 历史分数；FastDTW v1 是用户明确选择的新评分版本。
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