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AI-IDE 写策略与执行 — 用 AI 生成 Qlib 量化策略代码、Docker 容器执行策略/回测、自然语言条件选股、策略落库。在 QuantBot / Claude Code 中让 AI 写策略、生成 Qlib 策略、执行策略回测、云端保存策略时使用。触发词：AI写策略、写策略、生成策略、策略代码、AI-IDE、运行策略、执行策略、帮我写个策略、云端策略
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模型训练-推理-组合回测-专业报告 全流程 — 提交T+N周期模型训练、批量推理全年、自定义组合策略回测(分数阈值+大盘MA+止损)、导出研报级MD+PDF报告。在 QuantBot / Claude Code 中训练模型、推理历史、回测策略、对比T+N周期、出专业分析报告时使用。触发词：训练模型、推理全年、回测策略、T+3、T+5、周期对比、止损、大盘过滤、出报告、效益分析
QuantDB 字段单位速查手册 — 全部数据集实测验证的单位、口径与陷阱（个股 volume=股/amount=万元、指数 volume=手、technical % vs l1 小数、dividend_rate 百分数、PG 前缀 symbol）。用 QuantDB 数据做分析/回测/报告、判断成交量/成交额/股息率/换手率单位、排查数据口径不一致时使用。触发词：字段单位、成交量单位、成交额单位、股还是手、万元、股息率、数据口径
A股每日复盘 — 基于 QuantDB 本地数据的盘后固定复盘：指数、涨跌结构与涨停梯队、量能、行业/概念轮动、资金面、情绪面、个股榜、自选复盘、昨日复盘回顾。用户说「复盘」「每日复盘」「复盘某天」时使用：跑脚本取数 → 按模板写复盘报告 → 转 PDF → 落盘股票报告目录 → 聊天回复速览。触发词：复盘、每日复盘、今日复盘、盘后复盘、复盘20260814
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| name | ai-ide-strategy-writing |
| description | AI-IDE 写策略与执行 — 用 AI 生成 Qlib 量化策略代码、Docker 容器执行策略/回测、自然语言条件选股、策略落库。在 QuantBot / Claude Code 中让 AI 写策略、生成 Qlib 策略、执行策略回测、云端保存策略时使用。触发词：AI写策略、写策略、生成策略、策略代码、AI-IDE、运行策略、执行策略、帮我写个策略、云端策略 |
AI-IDE 用 AI 生成 Qlib 量化策略代码，并在 Docker 容器中隔离执行（策略运行 / 回测）。核心入口是 /api/v1/ai-ide/execute/*。
BASE=http://127.0.0.1:8000
TOKEN=$(curl -s -X POST $BASE/api/v1/auth/login -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"username":"admin","password":"admin123","tenant_id":"default"}' \
| python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin).get('access_token',''))")
AUTH="Authorization: Bearer $TOKEN"
CT="Content-Type: application/json"
AI-IDE 通过 Docker 容器执行策略代码。策略分三种模式自动识别：
if __name__ == '__main__' 或顶层可执行代码）STRATEGY_CONFIG / get_strategy_config()）→ 回测中心兼容模式# 从存储加载策略文件执行（云端策略）
curl -s -X POST -H "$AUTH" -H "$CT" "$BASE/api/v1/ai-ide/execute/start" \
-d '{
"file_id": "strategy_id_xxx",
"model_id": "mdl_cn_ensemble_xxx", # 可选：指定回测模型（默认模型）
"strategy_id": "strategy_xxx",
"run_id": "run_xxx",
"qlib_provider_uri": "db/qlib_data", # 多市场 Qlib 数据路径
"qlib_region": "cn", # cn / us / hk / crypto / futures
"benchmark": "SH000300"
}'
# 直接传代码执行（未保存代码）
curl -s -X POST -H "$AUTH" -H "$CT" "$BASE/api/v1/ai-ide/execute/run-tmp" \
-d '{
"content": "print(1+1)",
"filename": "tmp_strategy.py",
"model_id": "mdl_cn_ensemble_xxx"
}'
# 返回: {job_id, status: "started", runner_image}
# SSE 流式日志（[SYSTEM]/[RESULT]/[ERROR]/[PROCESS_FINISHED]）
curl -s -N -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/ai-ide/execute/logs/{job_id}"
日志关键标记：
[SYSTEM] 使用回测中心同一回测引擎执行 — 模块型策略进入回测[RESULT] annual_return: ... / sharpe_ratio: ... — 回测结果[ERROR] ... — 执行错误[PROCESS_FINISHED] — 执行结束curl -s -X POST -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/ai-ide/execute/stop/{job_id}"
curl -s -X POST -H "$AUTH" -H "$CT" "$BASE/api/v1/ai-ide/execute/check-syntax" \
-d '{"code": "class Strategy: ..."}'
AI-IDE 回测使用默认模型（/api/v1/models/default），回测前自动检查模型 pred 就绪：
pred.pkl / pred.parquet；缺失时提示"请先对该模型执行推理生成预测"ensemble_config.json）：自动用子模型 pred 融合生成 pred.pkl（截面排名百分位加权）模块型策略（回测中心兼容模式）需定义：
STRATEGY_CONFIG：dict，含 class + kwargs（signal/topk/n_drop/rebalance_days 等）get_strategy_config()：返回上述 dictPOOL_FILE 顶部变量指定股票池文件策略类参考（backend/services/engine/qlib_app/utils/extended_strategies.py + recording_strategy.py）：
| 类 | 用途 |
|---|---|
RedisTopkStrategy | Top-K 选股（等权） |
RedisMomentumStrategy | 动量策略（momentum_period 累计收益 + 模型分融合） |
RedisRiskGuardTopkStrategy | 大盘风控 Top-K（f_* 过滤 + 动态降仓） |
RedisWeightStrategy | 分数加权（max_weight/min_score） |
RedisStopLossStrategy | 止损止盈 |
RedisLongShortTopkStrategy | 多空 Top-K |
RedisVolatilityWeightedStrategy | 波动率加权 |
RedisRecordingStrategy | 通用（f_* 基本面过滤 + 动态仓位） |
# 保存策略
curl -s -X POST -H "$AUTH" -H "$CT" "$BASE/api/v1/strategies" \
-d '{
"name": "AI生成-低估值策略",
"description": "PE<15 且 ROE>10",
"strategy_type": "CustomStrategy",
"params": {"topk": 20, "n_drop": 5},
"code": "STRATEGY_CONFIG = {...}",
"market": "CN"
}'
# 策略列表 / 模板
curl -s -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/strategies"
curl -s -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/strategies/templates"
当用户要求"写个策略 / 运行策略"时：
STRATEGY_CONFIG（模块型）或可执行脚本/strategies POST 保存到云端/ai-ide/execute/start（带 model_id + qlib_provider_uri）/ai-ide/execute/logs/{job_id} SSE 流式，等 [PROCESS_FINISHED]| 现象 | 处理 |
|---|---|
| 模块型策略无法执行 | 确保有 STRATEGY_CONFIG 或 get_strategy_config() |
| 回测报"模型无可用预测文件" | 单模型先推理；融合模型会自动生成 pred |
| 回测慢 | 纯 TopK 策略自动向量化；复杂策略耗时正常 |
| 容器执行失败 | 查 /execute/logs/{job_id} 的错误详情 |
| 想换市场回测 | 传 qlib_provider_uri + qlib_region（多市场 Qlib 数据） |