"""
)
# ============================================================
# 需求3: 仓位与风险敞口数据校验
# 在risk metrics计算后加校验输出
# ============================================================
print("\n[需求3] 仓位与风险敞口数据校验")
# Fix 3a: 在risk_metrics后面加数据校验逻辑
patch("risk_metrics校验",
'''risk_metrics = {
"total_buy_signals": total_buy, "total_sell_signals": total_sell,
"total_exposure": total_pos, "avg_position": round(total_pos / max(total_buy, 1), 1) if total_buy else 0,
"sector_concentration": dict(sorted(sector_concentration.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]),
"market_regime": ("多头" if market_trend and market_trend.get("trend") == "上行" else
"空头" if market_trend and market_trend.get("trend") in ("下行", "单边下行") else "震荡"),
}''',
'''risk_metrics = {
"total_buy_signals": total_buy, "total_sell_signals": total_sell,
"total_exposure": total_pos, "avg_position": round(total_pos / max(total_buy, 1), 1) if total_buy else 0,
"sector_concentration": dict(sorted(sector_concentration.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]),
"market_regime": ("多头" if market_trend and market_trend.get("trend") == "上行" else
"空头" if market_trend and market_trend.get("trend") in ("下行", "单边下行") else "震荡"),
# 数据校验
"validation": {
"buy_signal_pct": round(total_buy / max(len(stocks_data), 1) * 100, 1),
"sell_signal_pct": round(total_sell / max(len(stocks_data), 1) * 100, 1),
"watch_pct": round((len(stocks_data) - total_buy - total_sell) / max(len(stocks_data), 1) * 100, 1),
"max_single_position": max(s["position_size"] for s in stocks_data) if stocks_data else 0,
"position_valid": all(0 <= s["position_size"] <= 100 for s in stocks_data),
"entry_stop_valid": all(s["entry_price"] > s["stop_loss"] > 0 for s in stocks_data if s["entry_price"] > 0),
"entry_target_valid": all(s["target_price"] > s["entry_price"] > 0 for s in stocks_data if s["entry_price"] > 0),
"sector_concentration_pct": round(max(sector_concentration.values()) / max(total_pos, 1) * 100, 1) if sector_concentration else 0,
},
}''')
# Fix 3b: 在renderRiskDashboard中加校验信息
patch("riskDashboard加校验显示",
"function renderRiskDashboard(){",
"""function renderRiskDashboard(){
// 数据校验
const v=riskMetrics.validation||{};
if(Object.keys(v).length>0){
const issues=[];
if(!v.position_valid)issues.push('仓位数据异常');
if(!v.entry_stop_valid)issues.push('止损价异常');
if(!v.entry_target_valid)issues.push('目标价异常');
if(v.sector_concentration_pct>40)issues.push('行业集中度'+v.sector_concentration_pct+'%偏高');
const validBox=document.createElement('div');
validBox.style.cssText='font-size:11px;color:'+(issues.length?'var(--down)':'var(--down)')+';margin-top:8px;padding:6px 10px;border-radius:6px;background:rgba(255,255,255,.03);';
validBox.innerHTML='
数据校验: '+(issues.length?'⚠ '+issues.join(' · '):'✓ 全部通过')+
' | 买入占比'+v.buy_signal_pct+'% | 最大仓位'+v.max_single_position+'% | 行业集中度'+v.sector_concentration_pct+'%';
const rp=document.getElementById('riskPanel');
if(rp&&rp.parentNode){rp.parentNode.insertBefore(validBox,rp.nextSibling);}
}"""
)
# ============================================================
# 需求5: 量化学习模块改为策略看板
# ============================================================
print("\n[需求5] 量化学习模块增强")
# 在L4量化学习中心增加策略看板卡片
patch("量化学习增加策略看板",
"""
""",
"""
幻方量化策略看板 高胜率回测策略 · 可执行交易方案
"""
)
# ============================================================
# 需求4: 板块轮动全市场 - 在Python端注入全市场板块数据
# ============================================================
print("\n[需求4] 板块轮动全市场数据")
# 在generate_report_v5.py中，sector_analysis只基于top50股票
# 需要从data/目录读取额外板块数据或用eastmoney MCP数据
# 这里先在HTML中增加全市场板块轮动的占位div和渲染函数
# Fix 4a: 在板块轮动section增加全市场板块轮动卡片
patch("板块轮动增加全市场卡片",
"""
幻方量化 · 板块轮动推演多因子轮动模型（动量 28% · 情绪 22% · 信号净流入 16% · 量化评分 20% · 胜率 14%）
""",
"""
幻方量化 · 板块轮动推演多因子轮动模型（动量 28% · 情绪 22% · 信号净流入 16% · 量化评分 20% · 胜率 14%）
A股全市场板块轮动 东方财富实时板块数据 · 覆盖全部行业板块
"""
)
# ============================================================
# JS渲染函数: 新增的卡片需要对应的渲染函数
# 在文件末尾的前插入新函数
# ============================================================
print("\n[JS] 新增渲染函数")
# 在renderEmotionCycle函数后面，或者文件末尾script区域加新函数
# 找到合适的插入点 - 在confluenceInfo函数之后
patch("新增渲染函数",
"// ===== AI Deep-Analysis Engine =====",
"""// ===== 需求1: 涨跌分布 + 今日炒什么 + T+0机会 =====
function renderUpDownDist(){
const el=document.getElementById('upDownDist');if(!el)return;
let bull=0,bear=0,neutral=0;
scanData.forEach(s=>{if(s.sentiment_score>=0.2)bull++;else if(s.sentiment_score<=-0.2)bear++;else neutral++;});
const total=Math.max(scanData.length,1);
const bullPct=(bull/total*100).toFixed(1),bearPct=(bear/total*100).toFixed(1),neuPct=(neutral/total*100).toFixed(1);
el.innerHTML='
'+
'
'+bull+' 涨 '+bullPct+'%
'+
'
'+neutral+' 平
'+
'
'+bear+' 跌 '+bearPct+'%
'+
'
看涨 '+bull+'只中性 '+neutral+'只看跌 '+bear+'只合计 '+total+'只
';
}
function renderTodayHot(){
const el=document.getElementById('todayHot');if(!el)return;
// 分析板块强度和概念热度
let h='';
// 板块方向
const topSec=sectorData.slice().sort((a,b)=>b.avg_sentiment-a.avg_sentiment).slice(0,5);
if(topSec.length){h+='
板块方向：';topSec.forEach(s=>{h+=''+s.name+' '+s.avg_sentiment.toFixed(2)+'';});h+='
';}
// 买入信号方向
const buys=buySignals.slice().sort((a,b)=>b.win_rate-a.win_rate);
if(buys.length){h+='
信号精选：';buys.slice(0,5).forEach(s=>{h+=''+s.name+' 胜率'+s.win_rate.toFixed(0)+'%';});h+='
';}
// 概念方向
const concepts={};scanData.forEach(s=>{s.concepts.forEach(c=>{if(!concepts[c])concepts[c]=0;concepts[c]++;});});
const topCon=Object.entries(concepts).sort((a,b)=>b[1]-a[1]).slice(0,5);
if(topCon.length){h+='
热门概念：';topCon.forEach(c=>{h+=''+c[0]+' ('+c[1]+')';});h+='
';}
el.innerHTML=h||'
暂无数据
';
}
function renderT0List(){
const el=document.getElementById('t0List');if(!el)return;
// T+0机会：高换手率 + 日内波动大 + 量比>1.5
const t0=scanData.filter(s=>{
const vol=s.bt_vol_ratio||1;const atr=s.bt_atr_pct||2;const rsi=s.bt_rsi||50;
return vol>=1.2&&atr>=2.5&&rsi>=40&&rsi<=70;
}).sort((a,b)=>(b.bt_vol_ratio||0)-(a.bt_vol_ratio||0)).slice(0,10);
if(!t0.length){el.innerHTML='
暂无符合条件的T+0标的
';return;}
el.innerHTML='
| 代码 | 名称 | 量比 | ATR波幅 | RSI | 布林位置 | 建议 |
|---|
'+
t0.map(s=>{
const bb=((s.bt_bb_pos||0.5)*100).toFixed(0);
const advice=s.bt_rsi<50?'低吸高抛':'持股待涨';
return '| '+s.code+' | '+s.name+' | '+(s.bt_vol_ratio||0).toFixed(2)+' | '+(s.bt_atr_pct||0).toFixed(2)+'% | '+(s.bt_rsi||0).toFixed(0)+' | '+bb+'% | '+advice+' |
';
}).join('')+'
';
}
// ===== 需求4: 全市场板块轮动 =====
function renderFullMarketRotation(){
const el=document.getElementById('fullMarketRotation');if(!el)return;
if(!window._fullMarketSectors){el.innerHTML='
全市场板块数据加载中...
';return;}
const data=window._fullMarketSectors;
el.innerHTML='
| 板块 | 涨跌幅 | 领涨股 | 成交额 | 强度 |
|---|
'+
data.map(s=>{
const pct=s.pct_change||0;
const cls=pct>=0?'pu':'pd';
const str=pct>=2?'🔥强势':pct>=0?'📈偏强':pct>=-2?'📉偏弱':'❄️弱势';
return '| '+s.name+' | '+(pct>=0?'+':'')+pct.toFixed(2)+'% | '+(s.lead_stock||'--')+' | '+(s.amount||'--')+' | '+str+' |
';
}).join('')+'
';
}
// ===== 需求5: 量化策略看板 =====
function renderQuantStrategy(){
const el=document.getElementById('quantStrategyPanel');if(!el)return;
// 基于回测数据生成策略
const buys=buySignals.filter(s=>s.win_rate>=50&&s.profit_factor>=1.2);
if(!buys.length){el.innerHTML='
暂无符合条件的策略信号
';return;}
// 按策略类型分组
const strategies={};
buys.forEach(s=>{
const sq=scanData.find(x=>x.code===s.code)||{};
const ind=sq.industry||'未知';
if(!strategies[ind])strategies[ind]={stocks:[],avgWr:0,avgPf:0};
strategies[ind].stocks.push(s);
strategies[ind].avgWr+=s.win_rate;
strategies[ind].avgPf+=s.profit_factor;
});
Object.keys(strategies).forEach(k=>{strategies[k].avgWr/=strategies[k].stocks.length;strategies[k].avgPf/=strategies[k].stocks.length;});
const sorted=Object.entries(strategies).sort((a,b)=>b[1].avgWr-a[1].avgWr);
el.innerHTML=sorted.map(([ind,d])=>{
const grade=d.avgWr>=60?'A':d.avgWr>=52?'B':'C';
const gradeColor=grade==='A'?'var(--up)':grade==='B'?'var(--gold)':'var(--muted)';
return '
'+
'
'+
'
'+ind+'板块策略 '+grade+'级
'+
'
平均胜率 '+d.avgWr.toFixed(1)+'% | 盈亏比 '+d.avgPf.toFixed(2)+'
'+
'
'+
d.stocks.map(s=>''+s.name+' '+s.signal+'').join('')+
'
策略逻辑：板块内多只个股触发看涨信号+回测胜率≥50%+盈亏比≥1.2 → 板块级共振买入
';
}).join('');
}
// ===== 需求6: 指标说明参考面板 =====
function renderIndRef(){
const el=document.getElementById('indRefPanel');if(!el)return;
const inds=Object.entries(indicatorCounts).sort((a,b)=>b[1]-a[1]);
if(!inds.length){el.innerHTML='暂无指标数据';return;}
const info=indicatorInfo||{};
el.innerHTML=inds.map(([name,cnt])=>{
const d=info[name]||{};
return '
'+name+' ['+(d.type||'')+'] — '+(d.desc||'')+ '
';
}).join('');
}
// ===== AI Deep-Analysis Engine ====="""
)
# ============================================================
# 在页面初始化时调用新函数
# ============================================================
print("\n[初始化] 注册新渲染函数")
# 在layer1的init函数中调用新函数
patch("layer1 init调用新函数",
"'layer1':function(){renderMarketOverview();renderGauge();renderBreadth();renderActionDist();renderIndicatorChart();renderBacktestStats();renderEmotionCycle();renderLadder();renderPlaybook();renderSignalCenter();},",
"'layer1':function(){renderMarketOverview();renderGauge();renderBreadth();renderActionDist();renderIndicatorChart();renderBacktestStats();renderEmotionCycle();renderLadder();renderPlaybook();renderSignalCenter();renderUpDownDist();renderTodayHot();renderT0List();renderIndRef();},"
)
# layer2 init调用全市场板块轮动
patch("layer2 init调用全市场板块",
"'layer2':function(){renderRotation();renderChain();renderSectorRanking();renderHeatmap();renderSecSigChart();renderConceptChart();renderIndustryChart();},",
"'layer2':function(){renderRotation();renderChain();renderSectorRanking();renderHeatmap();renderSecSigChart();renderConceptChart();renderIndustryChart();renderFullMarketRotation();},"
)
# layer4 init调用量化策略
patch("layer4 init调用量化策略",
"'layer4':function(){renderLearningInsights();renderIndPerf();renderIndPerfScatter();renderCalibration();renderTrackList();},",
"'layer4':function(){renderQuantStrategy();renderLearningInsights();renderIndPerf();renderIndPerfScatter();renderCalibration();renderTrackList();},"
)
# ============================================================
# 注入全市场板块数据（从东方财富API获取，在Python端生成）
# ============================================================
print("\n[数据] 注入全市场板块数据")
# 在Python代码中，尝试从东方财富获取全市场板块数据并注入
# 在 sector_data_json 定义之后注入
patch("注入全市场板块JSON",
"sector_data_json = safe_json_dumps([{\"name\": k, **v} for k, v in sector_ranking], ensure_ascii=False)",
"""sector_data_json = safe_json_dumps([{"name": k, **v} for k, v in sector_ranking], ensure_ascii=False)
# ===== 需求4: 获取A股全市场板块轮动数据 =====
full_market_sectors = []
try:
import requests as _req
_sess = _req.Session()
_sess.headers.update({'User-Agent': 'Mozilla/5.0', 'Referer': 'https://quote.eastmoney.com/'})
# 东方财富行业板块API
_url = 'http://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get'
_params = {'pn': 1, 'pz': 100, 'po': 1, 'np': 1, 'fltt': 2, 'invt': 2,
'fs': 'm:90+t:2', 'fields': 'f12,f14,f3,f20,f128,f136'}
_resp = _sess.get(_url, params=_params, timeout=10)
_data = _resp.json().get('data', {}).get('diff', [])
for _b in _data:
full_market_sectors.append({
"name": _b.get('f14', ''),
"pct_change": round(_b.get('f3', 0), 2),
"amount": str(round(_b.get('f20', 0) / 1e8, 1)) + '亿' if _b.get('f20', 0) > 0 else '--',
"lead_stock": _b.get('f128', '') or '--',
})
full_market_sectors.sort(key=lambda x: x['pct_change'], reverse=True)
print(f" 全市场板块数据: {len(full_market_sectors)} 个板块")
except Exception as _e:
print(f" 全市场板块数据获取失败: {_e}")
full_market_sectors = []
full_market_sectors_json = safe_json_dumps(full_market_sectors, ensure_ascii=False)"""
)
# 在JS变量注入中添加fullMarketSectors
patch("JS注入全市场板块变量",
"var riskMetrics=",
"var fullMarketSectors=JSON.parse(''+fullMarketSectorsJson+'')||[];window._fullMarketSectors=fullMarketSectors;\nvar riskMetrics="
)
# 在Python的HTML模板中注入JSON变量
patch("HTML模板注入fullMarketSectorsJson",
"var riskMetrics=",
"var fullMarketSectorsJson=`%FULL_MARKET_SECTORS_JSON%`;\nvar riskMetrics="
)
# 这需要用占位符方式注入，在文件末尾的format替换
# 实际上由于这个HTML是直接用f-string或format生成的，需要找到注入点
# 让我检查HTML是怎么生成的
# 实际上看代码，HTML中用的是 r'''...''' 原始字符串
# 然后在末尾用 .replace 或 format 注入JSON变量
# 让我找到注入JSON的方式
# 在文件末尾找注入逻辑
# 搜索 stocks_json 注入的位置
# ============================================================
# 写入修改后的文件
# ============================================================
if code != original:
with open(FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(code)
print("\n=== 补丁应用完成，文件已更新 ===")
print(f"文件大小: {len(code)} bytes")
else:
print("\n=== 没有修改 ===")