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# 设计:加权评分与排名变化
## 计算与领域边界
评分留在 sector_radar 领域/发布阶段,不在 React 中根据当前页数据计算百分位。当前每板块 MetricStrategy 只能得到该板块历史,因此新增全池评分步骤,接收同一目标日所有板块的原始特征,按日期、类型分池计算。
新版本拟为 `zhixing_ratio_weighted_v2` 和 `zhixing_swing_weighted_v2`。设 A 为现有聚合成交额元、F 为聚合主力净额元;按前置研究的可复算输入约定取 `r=F/(A+100)`,A<=0 或输入未知时不制造比率。W=`log10(1+MA5(A))/10`;P 为原始指标升序平均名次/N。
```text
单日原值 = r
单日评分 = 1000 * P(r) * W
波段原值 = .5*MA3(r) + .5*MA10(r)
波段评分 = 1000*(.5*P(MA3(r)) + .5*P(MA10(r)))*W
```
使用 Decimal 计算金额、比率和对数;仅在输出展示时保留 1 位小数。P 的并列值采用平均名次,最终分数并列沿用 sector_code 升序作为稳定破同分规则。原始值与 weighted_score 分离;窗口不足时保留可确定的原始值,评分和对应名次为空,不以原始值替代缺失评分。质量状态和覆盖率继续传播。
新版本使用保存的交易日历确定窗口与对比日期,缺少某个应有交易日输入时保留未知;不得悄悄以更早成功发布替代缺失交易日。第一个可复算日期受库内真实历史覆盖限制。
## 排名、历史与版本
`rank_metric_observations` 对金额继续使用原始金额,对新版本单日/波段使用 weighted_score。上下普通榜筛选使用最终百分位;底榜排序也须与评分键一致。排名变化在同版本最终名次上计算 `past_rank-current_rank`;取 ceil(有效排名池大小×10%),历史不可比者不进入变化候选。
一行排名变化响应提供所选基准兼容字段 rank_change,以及 amount/ratio/swing 三个变化值,供中心主列和两侧辅助列复用。查询选出的前后榜由所选基准确定;点击辅助列只改变该侧当前候选排列。字段均允许 null。
旧发布按其实际 metric_versions 解析定义与历史,不用新版本常量把旧数据过滤成空,也不比较 v1 与 v2 名次。榜单、详情和历史折线共享版本解析与排名事实。首次切换期间旧发布评分显示“—”;历史重算完成后,同日最新成功发布提供新评分。
## 持久化与历史重算
新增 Alembic migration,为 `sector_radar_ranking` 增加 nullable NUMERIC weighted_score,保持 metric_value 原义。同步所有 INSERT、SELECT、序列化和反序列化;内存仓库保持同等语义。
发布构建使用统一评分服务,版本参与 input_hash。增加离线重算入口,仅使用已落库聚合事实和原发布的来源关联,不初始化 Tushare 客户端。按交易日先后创建新派生发布,保留旧发布与原始快照;固定源 publication IDs 避免重算期间新发布改变本轮输入。复用现有按日锁、事务和 last-good 规则,重算幂等键包含源发布身份/输入指纹和新策略版本。
重算时必须复制/关联原聚合的 pct_change、leading_code 及来源组,使新发布的详情仍可读取;不能只写 ranking 而产生空详情。适配器需要提供 publication 精确的 aggregate records 与来源读取,避免现有 history 方法丢失这些元信息。
生产数据库的迁移和重算是独立运行步骤;在本地代码和验证准备完成前不执行外部写入。回退可恢复旧代码版本并重新选择保留的旧发布;nullable 新列本身保持兼容。
## HTTP 与前端
- 在榜单行和必要详情摘要中扩展 weighted_score;排名变化补充三指标变化映射与对比日期信息,同步 Pydantic、TypeScript、解析器和 query 测试。
- 单日/波段左右增加评分列,1 位小数、缺失“—”;其余原始百分比保留独立展示。
- rank_change 使用独立次行,左侧三枚排序基准按钮,右侧近 1–5 日下拉。默认波段率和 1 日,仅在 URL 没有显式值时采用默认。
- 标题为排名飙升榜/排名暴跌榜,中央为“{基准全名}排名变化”;主列显示所选指标变化,辅助列显示另外两项,增加涨跌幅。
- 延续现有主题、表格镜像、板块详情入口和响应式横向滚动;不添加未要求的全局导出、搜索改版或主题重制。
## 主要风险
新算法会改变单日/波段榜及历史名次;必须依靠新版本与离线重算切换,不能给旧名次套新评分。知行的 1000 个板块及按日成员与 OneChart 的 791 板块输入不同,算法结构一致不保证逐值一致。原站并列、缺失与极低成交额策略未完全公开,本系统明确采用上述确定规则。