隔夜策略量化审计师（overnight-audit-engine）v1.2.0

本 skill 是「隔夜持仓策略审计官」专家的执行核心，并在 v1.1.0 从"纯审计引擎"扩展为完整实战套件：既能量化揭穿骗局，也能直接生成每日可执行信号；v1.2.0 新增周末跨休持有专项回测，回答"周五到底该不该按卡买"。

核心命题：对"收盘买、次日开盘卖"的隔夜段做真实历史回测，量化隔夜折价、交易成本侵蚀与选择偏差，并诚实区分内嵌海外隔夜跳空的资产（QDII/港股/商品）与纯A股资产。

套件组成（scripts/）

| 脚本 | 用途 | 依赖 | |---|---|---| | overnight_audit_engine.py | 全市场 81 支 ETF 隔夜审计（选择偏差演示 + 样本内外 + HTML 报告） | akshare、pandas、numpy | | screen_today.py | 每日入场信号看板 + 今日执行卡（收盘买→次日开盘卖的机械化信号） | akshare、pandas、numpy、priority_rank | | cost_amount_analysis.py | 单笔金额 vs 手续费 vs 含滑点总成本扫描（滑点生死线） | 仅内置，零外部依赖 | | overnight_engine.py | 参数化 v3 框架回测（买阳/买阴/方向auto/条件化集中度/波动缩放） | priority_rank、regime_utils、akshare | | priority_rank.py | 三维评级（收益率+成功率+信号强度）walk-forward 排序，无循环论证 | pandas、numpy | | regime_utils.py | 市场环境(Regime)分类（159920 代理：Bull/Side/Bear × HiVol/LoVol × 深度回撤） | pandas | | backtest_weekend_hold.py | 周末跨休持有专项回测：周五尾盘买→周一开盘卖(60h盲窗) vs 普通一夜(17h)，导出 HTML/JSON 报告与 Friday overlay 建议 | 仅标准库（csv/datetime/statistics） |

参考文档（references/）：etf_rules.md（已提取的战法规则锚点）、methodology_findings.md（方法论结论）、pool_quality.csv（质量闸门表，可选）、strict_manual.md（严格执行手册，每日 SOP + 滑点生死线 + 纪律红线）。

何时使用

用户要求"回测一下 / 拉历史数据验证 / 找 N 支 ETF 做回测" → 跑 overnight_audit_engine.py
用户问"每天具体买哪几支、怎么挂单、滑点怎么压" → 跑 screen_today.py 出执行卡
用户问"单支买多少金额手续费最划算 / 滑点压到多少才不亏" → 跑 cost_amount_analysis.py
用户要验证"买阳 vs 买阴 vs 方向开关 / 集中度"的净口径 → 用 overnight_engine.run_framework(...)
用户问"周五买、周一卖会不会更亏 / 周末到底该不该按卡买" → 跑 backtest_weekend_hold.py

运行环境

Python 3.13（建议 managed），需 pandas、numpy、akshare：python -m pip install pandas numpy akshare
数据源：新浪财经（ak.fund_etf_hist_sina）。东方财富在沙箱环境会被 RST 重置，已统一切到新浪。
数据本地缓存：默认 ~/.workbuddy/overnight_audit_cache（首次运行自动拉取并落盘，之后用缓存）。
已做可移植化：screen_today.py 的路径全部相对 skill 根目录，池子内嵌为常量，配置/质量表缺失即放行；任何机器 python scripts/screen_today.py refresh 即可跑，无需改代码。

CLI 用法

# ① 全市场隔夜审计（含选择偏差 + 样本外 + HTML 报告）
python scripts/overnight_audit_engine.py audit --out <输出目录>

# ② 单 ETF 核验（gap=domestic 纯A股 / overseas 内嵌海外跳空）
python scripts/overnight_audit_engine.py single --code 513050 --name 中概互联ETF --cat QDII --gap overseas --out <输出目录>

# ③ 每日执行卡（收盘买→次日开盘卖信号 + 挂单纪律），交易日 14:45 跑
python scripts/screen_today.py refresh
#   加 --direction=auto 启用方向开关；--mode=high-win 高胜率模式；--topn=N 改前N集中

# ④ 成本扫描（滑点生死线，零依赖）
python scripts/cost_amount_analysis.py

# ⑤ 周末跨休持有专项回测（周五买→周一卖 vs 普通一夜），导出 outputs/weekend_hold_report.html
python scripts/backtest_weekend_hold.py

# ⑥ v3 框架回测（在 overnight_engine.py 内 import 调用 run_framework）
python -c "from scripts.overnight_engine import run_framework; ..."

回测口径（务必在报告中如实说明）

隔夜段：今日收盘 → 次日开盘（T+1 可执行），最不利也最关键的一段。
变体：V0 朴素 / V1 日内对照 / V2 大盘门控 / V3 动量(阳线) / V4 均值回归(阴线) / V5 门控+动量 / V6 资产过滤(只做海外隔夜跳空类)。
交易成本：所有可执行隔夜变体均减 COST_PER_NIGHT = 0.0006（双边 ≈0.06%/夜）；cost_amount_analysis.py 进一步按"最低5元 vs 免五 + 滑点"扫描真实总成本。
资产分类：gap=overseas（QDII/港股/商品，内嵌海外隔夜跳空）vs gap=domestic（纯A股/国内债）。先分类、不偷看收益。
样本内/外：样本内 ≤ 2023-12-31，样本外 ≥ 2024-01-01（顺风期，需提示 regime 反转压力测试）。
局限：以"当日收盘"作买入代理，无法还原 14:10–14:55 入场与 9:25 竞价出场；日线未复权；未计滑点/最低佣金（由 cost_amount_analysis 单独补）。

关键结论（已用真实数据反复验证）

框架逻辑没坏：固定买阳全历史年化 +20%、样本外 +32%、回撤 -11.2%（远优于买阴 +6.9%）。
滑点是唯一真杠杆：0.05%/夜→年化+7%（现实好版本）；0.10%→+0.38%（薄）；0.20%→-12%（转负）。压不住滑点就别上。
OTC/场外基金不可落地：场外按 15:00 净值结算、赎回 T+1/T+2，不存在"次日开盘价"变量，隔夜跳空 alpha 机制上无法捕捉；核心仓不应据此调整。可迁移的是择时纪律（门控+趋势+缩量回调+严格止损），不是隔夜博弈本身。
三条致命约束：T+1 隔夜盲区（结构性）/ 高度择境（趋势年赚、震荡熊市亏）/ 成本侵蚀+执行力（目标利润仅 1%–1.5%，人性会瓦解正期望）。

周末跨休持有结论（v1.2.0 新增，`backtest_weekend_hold.py`）

对 14 支内嵌海外跳空 ETF 回测（2022-07 起，成本 0.06%/夜）：

池均几乎无差：周五均值 +0.111%/夜 vs 非周五 +0.118%/夜（溢价仅 +0.008%/夜）。盲目跳过周五会白白丢掉差不多的 alpha——框架不应在周五整体空仓。
但个股是"分化放大器"：周五 σ 更高，且恒科(513180)周五净 -22.8%、中概(513050) -21.7%（系统性周末负漂移），亚太(159687) -7.3%；反过来油气(513350)周五净 +45%、能源化工(159981) +57% 周末大赚。
落地建议（Friday overlay）：周五不整体空仓，而是剔除历史周末负漂移标的（513180/513050/159687），保留其余。详见 outputs/weekend_hold_report.html。

与专家方法的衔接

本套件产出的是量化证据与每日信号。专家（agent MD）负责：解读证据 → 做选择偏差审计 → 判定 OTC/场内机制可行性 → 生成"结论先行"的最终报告；screen_today.py 则把"如何执行"焊进框架逻辑，用户每天照卡挂限价单、次日机械卖出即可。引擎不替代裁决，只提供可复现的数据底座与可执行的操作卡。