期势雷达 V3.0

任务目标

本 Skill 用于：期货品种的多维度信号分析，支持行情自动采集和品种级交易逻辑，输出两层Markdown操作报告
能力包含：行情自动采集(akshare,78品种) → 品种交易逻辑(因果链+市场阶段+对抗格局+背景/触发分层) → 基本面12维度定性(含动态核心维度+提权+价格确认+权重重分配) → 技术面+盘面评估 → 全景决策矩阵 → 否决通道(自动+手动) → 止损三重验证+期望收益+宽度衰减 → 方向纠偏 → 数据异常检测+混合期限结构+事件风险提示
触发条件：用户提到期货品种方向判断、是否可以入场、止损止盈计算、盈亏比评估、盘面数据解读、信号等级评估

前置准备

核心引擎依赖Python3标准库，无需额外安装
行情采集依赖akshare(公开数据源，无需API Key)，需安装：pip install akshare pandas numpy
配置数据已内置在assets/目录下(atr-defaults.json/matrix-rules.json/tier-config.json/rules-database.json)
当前路径视为相对于Skill目录的父目录

核心机制

12维基本面分析框架

| 维度 | 基准权重 | 数据来源 | 说明 | |------|---------|---------|------| | 产业链利润传导 | 12% | 用户手动 | 全行业亏损=绝对底部，暴利=顶部 | | 供给 | 10% | insights | 开工率/检修/产能投放/进口 | | 需求 | 10% | insights | 下游开工/订单/出口/替代 | | 库存 | 12% | akshare+用户 | 去化=bullish，累积=bearish | | 成本 | 8% | insights | 原材料/能源/加工费/行业利润 | | 政策 | 5% | insights | 环保/关税/收储/产业政策 | | 期现交割 | 5% | insights | 仓单/交割品/逼仓风险 | | 基差 | 12% | akshare+用户 | 现货-期货，Back/Contango | | 期限结构 | 10% | akshare+用户 | 近远月价差，升贴水结构 | | 宏观与资金面 | 8% | 持仓数据+用户 | 主力净多变化率代理 | | 季节性与周期性 | 5% | 自动统计+用户 | 仅做方向确认，不参与提权 | | 突发事件 | 否决通道 | 用户--alert | 不参与评分，走独立否决 |

双轨评分(替代纯投票)

维度得分不再全部极化为±100。有客观数据(分位数)的维度使用连续得分，无客观数据的维度使用投票：

客观轨道：有分位数的自动注入维度 → score = direction × |percentile-50|/50 × 100
投票轨道：纯用户insights维度 → score = (bull-bear)/(bull+bear+1) × 100（+1平滑：1条→±50, 3条→±75, 5条→±83）
双轨混合：既有客观数据又有用户insights → score = 客观得分×0.6 + 投票得分×0.4
期限结构用展期收益幅度代替分位数；宏观资金无分位数则用投票

权重重分配(替代覆盖率衰减)

缺失维度权重按比例重分配给已有维度，不再用覆盖率乘以总分：

有数据维度的权重 = 原始权重 / 已覆盖总权重(归一化)
固定扣分替代覆盖率衰减：产业链利润/库存/基差缺失各-5分，供给/需求/期限结构缺失各-3分，成本/宏观/政策/交割缺失各-1分，季节性缺失0分
direction_score = Σ(score × 重分配权重 × 置信度)，缺失扣分不改变方向判定，只降低信心值
信心值 = |direction_score| - 缺失扣分（向零衰减，但不改变方向），避免信息不足时把"偏空"误判为"震荡"
提权在重分配后的权重体系下进行，不受缺失维度影响

动态提权机制

当某个维度信号极强(|score|>=80)时，该维度权重自动提升，不再被中性维度稀释：

单维度score>=80且价格确认 → 提权至40%
单维度score>=95且价格强确认 → 提权至50%
多维度达标 → 最强40%，次强20%，其余按比例
季节性维度不参与提权(统计规律逻辑弱)

价格确认条件(提权前置)：

做多提权：价格>=MA5(强确认) 或日涨幅>0.3%(弱确认)
做空提权：价格<=MA5(强确认) 或日跌幅>0.3%(弱确认)
未确认时：报告标注"XX强信号但价格未确认，提权暂不生效"

信号宽度衰减

仓位 = tier仓位 x 宽度乘数，表达信号"共识度"：

1个维度贡献 → x0.5（孤证不立）
2个维度贡献 → x0.7
3个维度贡献 → x0.85
4+个维度贡献 → x1.0（满仓执行）

品种交易逻辑(V3.0核心升级)

系统对54个品种内置了专业交易逻辑，超越"数据字典"级别，达到"交易逻辑"级别：

第一批(黑色+有色+能化+农产品)：螺纹钢/铁矿石/铜/铝/原油/黄金/PTA/豆粕/镍/热卷
第二批(煤焦+化工+油脂+贵金属+建材)：焦煤/焦炭/锌/甲醇/PP/棕榈油/白银/纯碱/玻璃/橡胶

1. 因果链感知：维度之间不是独立的，而是有因果关系

例：铝的"利润高→产能到顶→供给刚性→库存去化→Back→逼仓"是一条完整因果链
因果链内维度同向→不是N个独立信号，而是一个强叙事（置信度提升但广度不膨胀）
因果链内维度矛盾→不是随机冲突，而是结构化断裂（标记断裂点）

2. 动态核心维度：核心维度随市场阶段切换，不再静态固定

例：铝在逼仓阶段→核心=[库存,基差,需求]，反转阶段→核心=[利润,供给,需求]
阶段检测：根据dim_scores匹配trading_logic.market_phases的conditions
无匹配阶段时→回退到品种级默认core_dims

3. 背景/触发分层：区分"背景条件"和"触发因子"

背景维度(如铝逼仓阶段的利润/供给)：不参与方向评分，只影响盈亏比和风险评估
触发维度(如铝逼仓阶段的库存/基差/需求)：参与方向评分，决定交易信号
背景与方向同向→小幅提升信心(+5)；背景与方向反向→标注风险(R:R降低)

4. 对抗格局识别：区分"对抗等待"和"低信心观望"

当多头核心维度(库存+基差)和空头核心维度(需求)同时强烈偏移时→"对抗等待"
对抗等待输出：破局条件+紧盯变量，而非简单的"信心不足"
例：铝"逼仓vs需求塌陷"→"对抗等待，紧盯库存和升水"

5. 品种特有阈值：关键参考线写入报告

例：铝"产能红线4260万吨""逼仓警戒库存80万吨"、铜"TC<30美元=冶炼减产线"、PTA"加工费<200=减产线"
阈值不自动触发交易（需实时数据），但引导用户关注关键水位

核心锚定(防止核心矛盾被弱信号稀释)

核心维度不再是静态配置，而是根据市场阶段动态切换(见上方"动态核心维度")：

有trading_logic的品种：使用当前阶段匹配的core_dims
无trading_logic的品种：使用instrument-config.json中的默认core_dims
当品种核心维度与系统方向冲突时，强制降级（需数据充分性门槛：有客观分位数数据，或|score|>=60即至少2条一致方向的insight）：
- 单条主观insight(|score|≈50)不触发锚定——避免1条偏空就锁定方向
- 核心维度由品种特性决定（见assets/instrument-config.json）
- 工业品(黑色/化工)：产业链利润+库存+基差
- 能源：供给+库存+政策
- 贵金属：宏观资金+政策+基差
- 有色金属：按品种独立配置（铜/铝/锌/镍/锡等各有独立配置）
- 农产品：供给+需求+库存
系统方向与核心维度冲突 → 降2级(核心矛盾被辅助维度掩盖)
系统判震荡但核心维度有明确方向 → 降1级
核心维度全部一致且与用户同向 → 升1级(核心矛盾确认方向)
已有用户-系统方向冲突降级时，核心锚定只降1级(避免双重惩罚)
探索模式下核心锚定仅做参考提示，不触发降级

探索模式(无预设方向)

当--direction不传或为None时进入探索模式：

系统根据数据自行判断方向，信心值和信号等级正常计算
不做用户-系统方向冲突降级（因无用户方向）
不做核心锚定降级（仅参考提示）
不做方向相关的信心衰减和否决
报告标注"系统判断"，补充说明"未提供用户方向，未做方向冲突校验"
适用场景：用户问"铝多空信号"或只想看信号而未表达方向偏好

置信度衰减(主观数据自动降权+质量门控)

根据数据来源可信度对维度贡献自动加权： | 来源类型 | 乘数 | 判定条件 | |---------|------|---------| | 客观 | x1.0 | akshare自动采集(基差/库存/期限结构) | | 半客观 | x0.85 | 用户提供定量数据(利润/宏观/季节性) | | 主观(有量化锚点) | x0.85 | insights含数字+单位(如"库存下降12%至5%分位")，自动升级 | | 主观(无量化锚点) | x0.7 | insights仅有定性描述(如"市场恐慌") | | 矛盾 | x0.5 | 用户insights与客观数据方向相反 |

示例：用户写"库存去化|bullish|inventory"，但akshare显示库存累积(→bearish)→矛盾检测→库存维度权重x0.5

Insight质量门控(V2.2新增)

系统自动检测insight是否包含量化锚点(数字+单位)，据此升降置信度：

含量化锚点示例："库存下降12%至5%分位"→含"12%"+"5%"→升级为semi_objective(×0.85)
无量化锚点示例："市场恐慌情绪蔓延"→无数字→维持subjective(×0.7)
检测模式：数字+%/元/吨/手/万吨等量词组合
效果：同一条insight，包含量化数据时可信度自动提升，鼓励结构化输入而非情绪化表述

波动率自适应阈值(V2.2新增)

4个环境敏感阈值根据ATR%动态调整，不再一刀切： | 阈值 | 低波动(ATR%<1%) | 正常(1-3%) | 高波动(3-5%) | 极端(>5%) | |------|-----------------|------------|-------------|----------| | OI显著性 | 0.3x均线 | 0.5x均线 | 0.8x均线 | 1.0x均线 | | 信心衰减缩放 | ×1.5 | ×1.0 | ×0.7 | ×0.5 | | 跳空缺口阈值 | 0.5% | ATR%×0.5 | ATR%×0.5 | ATR%×0.5 | | MACD零轴缠绕范围 | ±0.10 | ±0.15 | ±0.20 | ±0.25 |

原理：低波动品种(玉米)日波0.3%，3%回调是巨变；高波动品种(镍)日波3%，3%回调是噪音。缩放系数让衰减力度匹配品种波动特征。

报告架构(V3.0重构)

两层架构：决策卡 → 论据，核心决策前3行呈现，细节按需展开。

决策卡(5-8行，永远展示)：信号等级/方向/信心/入场/仓位/止损止盈/市场阶段/核心维度贡献/关键风险

论据(~25行，有信号时展示)：维度评分表(3列)/因果链/技术盘面一句话/关键价位表/品种参考线/拐点检查清单/持仓纪律/补充建议

差异化输出： | 信号类型 | 决策卡 | 论据 | |---------|--------|------| | A/B/C/D | 完整 | 完整(含因果链+品种参考线) | | 对抗等待 | 对抗格局+破局条件 | 仅补充建议 | | 观望 | 精简3行 | 仅补充建议 | | BLOCK | 仅否决原因 | 不输出 |

[BLOCK]/[RISK]/[INFO]三级标记内嵌于报告各处：BLOCK=否决不可操作，RISK=关注但可操作，INFO=辅助理解

跨维度风险交叉检测(V2.3新增)

引擎自动识别维度间的矛盾组合，在报告中输出【关键风险交叉】章节： | 风险模式 | 触发条件 | 核心提示 | |----------|---------|---------| | 供给驱动型信号面临需求证伪 | supply偏强+与trade_dir同向，demand偏弱+与trade_dir反向 | 检修/停产是阶段性支撑，需求持续偏弱时供给恢复后支撑衰减 | | 基差可能走现货下跌修复 | basis偏强+与trade_dir同向，demand偏弱 | 需求弱时基差修复可能走现货下跌路径而非期货上涨 | | 亏损驱动的供给收缩可持续性存疑 | profit_chain偏强(亏损)+与trade_dir同向，supply偏强 | 利润修复后产能快速回归 | | 供给与库存方向矛盾 | supply和inventory方向相反 | 隐性库存或供给偏紧预期已被消化 | | 强基差与高库存矛盾 | basis偏强+inventory偏弱(高库存) | 可能是交割品不足而非真实紧缺 | | 资金流向支撑需验证持续性 | macro_flow极端偏强 | 资金流入可持续性不确定 | | 供给/季节性时间衰减 | supply或seasonality为重要支撑 | 阶段性因素，需在因素消退前完成交易 | | 深度Back做多与时间赛跑 | termStructure=Back + trade_dir=long | Back结构反映近端紧缺，供给恢复后Back走平 |

数据异常检测(V2.3新增)

系统自动检测insights中的极端数据变动，在报告中标注[DATA_WARN:数据异常,建议交叉验证]：

检测模式：极端变动词(暴跌/暴增/骤降/飙升/腰斩等) + 数字、变动率>50%、大幅绝对变动
触发示例："COMEX库存从1.677亿盎司降至960万盎司,降幅94%" → 变动率94%>50% → DATA_WARN
非触发示例："库存同比下降3%" → 3%<50% → 无标记
作用：提醒用户极端数据可能为数据源错误(如单位换算/口径不一致)，建议交叉验证后使用

品种档案(V3.0核心重构)

从5字段模板升级为6维度结构化品种档案+交易逻辑配置，54个品种拥有深度交易逻辑：

身份卡片(identity)：交易所/交易单位/最小变动/交割品级/主力月份/交割库
产业链图谱(chain)：上游→本品种→下游传导路径，含时滞（如"铁矿涨→1-2天→螺纹成本支撑"）
品种级核心维度(core_dims)：每个品种独立配置核心维度（不再大类统一），V3.0支持按市场阶段动态切换
交易逻辑(trading_logic)：因果链+市场阶段+对抗格局+品种阈值（54个品种深度配置，覆盖黑色/有色/能化/化工/农产品/油脂/贵金属/建材/新能源/软商品）
数据字典(data_profile)：多维度数据源/单位/典型范围校验（扩展至供给/需求/利润等维度）
关联品种(correlations)：替代/互补/套利对（如螺纹↔热卷转产、豆粕↔菜粕替代、黄金↔白银比价）
行情模式(patterns)：4种典型行情模式+触发条件（29个深度品种均有详细行情模式描述）
深度品种(29个)：螺纹钢/铁矿石/铜/原油/PP/豆粕/黄金/生猪 + 焦煤/焦炭/热卷/甲醇/PVC/PTA/乙二醇/纯碱/铝/锌/镍/锡/豆油/棕榈油/白糖/菜粕/橡胶/玉米/鸡蛋/碳酸锂/玻璃
品种档案详情见 references/instrument-knowledge.md

混合期限结构(V2.3新增)

新增mixed_back_contango选项，适用于近月Back+远月Contango的混合结构：

近月Back：反映短期实物偏紧(现货升水)
远月Contango：反映未来供给宽松预期
做多风险：展期亏损小但受远月拖累
做空风险：需等待近端紧张缓解
关注信号：Back转平(库存累积/进口到港)作为方向切换时点

期限结构数值化(V2.4核心升级)

用连续数值参数替代离散标签分类，引擎自动推理结构类型和风险：

--nearPremium 0.8：近月升贴水幅度(%)，正=近月升水，负=近月贴水
--farPremium -1.2：远月升贴水幅度(%)，正=远月升水，负=远月贴水
--curveSlope 2.0：曲线斜率(%)，正=Back，负=Contango
--curvature：曲线弯曲度(可选)，正=凸，负=凹
数值参数优先：同时提供--nearPremium和--termStructure时，以数值自动分类结果为准
向后兼容：仅提供--termStructure标签时仍按标签处理
自动分类逻辑：nearPremium>0且farPremium<0 → 混合结构；|curveSlope|<0.3% → flat；|curveSlope|>3% → strong
报告展示：期限结构：混合结构(近月Back +0.80% + 远月Contango -1.20%) + 数值行 + [结构风险]提示

事件风险提示(V2.3新增)

报告风控章节自动提示重大政策会议前的仓位管理建议：

触发场景：用户insights中提及议息会议/FOMC/OPEC+/国储拍卖等政策事件
提示内容：建议降低仓位至常规的50%，会议结果公布后根据实际信号重新评估
设计理由：政策事件前市场波动率上升，技术面和持仓信号可能失真

缺失维度处理：权重重分配+固定扣分

缺失维度不再占权重"占位"（score=0白占权重），而是将权重按比例重分配给已有维度的维度，另加固定扣分表达信息缺失风险：

权重重分配：已有维度权重 = 原始权重 / 已有维度总权重（例：缺2维0.10，剩余0.90重分配，12%→13.3%）
固定扣分（从信心值中扣除，不改变direction_score方向判定）：

| 缺失维度 | 扣分 | 理由 | |---------|------|------| | 产业链利润/库存/基差 | 各-5 | 高权重核心维度缺失风险大 | | 供给/需求/期限结构 | 各-3 | 中权重维度缺失 | | 成本/宏观/政策/交割 | 各-1 | 低权重辅助维度 | | 季节性 | 0 | 确认维度，缺失不影响 |

信息完整度（coverage_ratio）仍计算并标注在报告中，但不参与得分衰减

Insights自动分类(--autoClassify)

当用户提供的insights不带维度标签时，启用--autoClassify自动匹配：

关键词→维度映射：排产/减产→supply，去库/累库→inventory，利润/亏损→profit_chain等
倾向自动判断：减产/去库/走强→bullish，累库/过剩/走弱→bearish
无法匹配时标注为unclassified，不影响评分

优雅降级(--fallbackMode)

当akshare采集失败或缺少技术面数据时：

--fallbackMode：允许仅用品种+方向+insights运行，缺失技术面数据自动填充中性默认值
fetch_data.py：akshare异常时输出status: fallback，含结构化数据需求模板和搜索建议

否决通道(独立于评分系统)

自动检测(基于客观数据阈值)： | 触发条件 | 否决动作 | |---------|---------| | 日涨跌幅>=板幅-0.5% | 仓位归零 | | ATR>20日均值x3 | 仓位减半 | | 持仓日变化>20日均值x3 | 信号降级 | | 基差分位<1%或>99% | 信号降级 |

用户告知(--alert参数)： | alert类型 | 否决动作 | |-----------|---------| | black_swan | 仓位归零 | | delivery_squeeze | 仓位减半 | | policy_shock | 信号降级+重评方向 | | force_majeure | 供需重评+仓位减半 |

多种否决同时触发时取最严格(仓位归零优先)。

操作步骤

自动采集模式(推荐)

自动采集行情 — 调用fetch_data.py自动获取实时行情+技术指标+持仓排名+基差+期限结构+库存+MA5+季节性
- 主力合约：python scripts/fetch_data.py --instrument 螺纹钢 --direction 做空
- 指定合约：python scripts/fetch_data.py --instrument 鸡蛋 --direction 做多 --contract 2608
- 带insights：python scripts/fetch_data.py --instrument 螺纹钢 --direction 做空 --insights "铁水产量回升|bearish|supply"
- 带胜率：python scripts/fetch_data.py --instrument 螺纹钢 --direction 做空 --winRate 45
- 用户覆盖数据：python scripts/fetch_data.py --instrument 螺纹钢 --direction 做多 --profitMargin -200 --profitPercentile 20
- 支持品种查询：python scripts/fetch_data.py --listInstruments
- 输出JSON包含：全部signal_engine所需参数(含基差/期限结构/库存/MA5/季节性) + 可直接执行的signal_command
新闻insight采集(可选) — 获取品种相关新闻，辅助构建insights
- 智能体先用WebSearch搜索"{品种名} 期货最新供需/库存/政策"
- 将WebSearch结果整理为内容|倾向|维度格式
- 调用fetch_news.py合并AKShare新闻：python scripts/fetch_news.py --instrument 铜 --maxItems 5 --webResults "WebSearch结果1|bullish|supply;WebSearch结果2|bearish|demand"
- 输出包含AKShare新闻+WebSearch结果，去重后提供engine格式insights候选
- 用户确认/修改后传入signal_engine
执行信号引擎 — 使用fetch_data输出的signal_command直接执行
- 示例：python scripts/fetch_data.py --instrument 螺纹钢 --direction 做空 | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); print(d.get('signal_command',''))" | sh
解读输出 — 智能体读取JSON结果，向用户呈现Markdown报告并补充叙事解读

手动输入模式

收集输入 — 智能体引导用户提供品种、方向、价格、技术指标和基本面insights
- 必需参数：instrument/direction/insights（currentPrice可选，fallbackMode下可省略）
- insights格式：内容|倾向|维度（如全行业亏损|bullish|profit_chain）
- 新增维度：profit_chain(产业链利润)/macro_flow(宏观资金)/seasonality(季节性)
- 新增模式：--autoClassify（自动匹配维度和倾向）、--fallbackMode（缺省数据安全运行）
- 参考完整参数规范：references/input-spec.md
品种规则查询(可选)：python scripts/signal_engine.py --listRules 豆粕

执行信号引擎：

# 标准模式
python scripts/signal_engine.py --instrument 碳酸锂 --direction 做空 --currentPrice 160700 --insights "仓单56599手创历史新高|bearish|inventory"
# 探索模式（不预设方向，系统自行判断）
python scripts/signal_engine.py --instrument 黄金 --currentPrice 680 --insights "央行购金|bullish|demand;美联储偏鹰|bearish|macro_flow" --autoClassify
# 自动分类模式（insights只需自然语言）
python scripts/signal_engine.py --instrument 螺纹钢 --direction 做多 --currentPrice 3600 --insights "钢厂减产检修|库存持续去化" --autoClassify
# 期限结构数值化模式（V2.4推荐）
python scripts/signal_engine.py --instrument 白银 --direction 做多 --currentPrice 8350 --nearPremium 0.8 --farPremium -1.2 --curveSlope 2.0 --basisDirection backwardation --insights "供给收缩|bearish|supply;需求增长|bullish|demand" --autoClassify
# 降级模式（akshare不可用时）
python scripts/signal_engine.py --instrument 螺纹钢 --direction 做多 --insights "需求复苏|bullish|demand" --fallbackMode

解读输出 — 智能体读取JSON结果，向用户呈现Markdown报告（决策卡→论据两层结构）并补充叙事解读
组件健康检查(可选)：
```
python scripts/backtest.py --instrument 螺纹钢 --direction 做空 --days 90
```
输出胜率/盈亏比/回撤 + V2.2组件触发率(核心锚定/否决/提权/双轨评分/波动率分位)，用于判断各机制是否在合理区间工作

止损三重验证与期望收益

止损三重验证：ATR止损(上限8%，超出则封顶) / 关键价位止损(80%首选) / 资金管理止损(1%底线)
盈亏比(R:R)：止盈幅度/止损幅度，各等级目标A=3:1, B=2.5:1, C=1.5:1, D=1.2:1
胜率来源：用户输入(--winRate) > 历史统计 > 等级默认
期望收益 = 胜率 x 止盈幅度 - 败率 x 止损幅度

优雅降级

当akshare采集失败时，fetch_data输出status: fallback
fallback模式提供结构化数据需求模板，列出所有必需和可选字段
用户有最新数据时优先通过参数传入，确保信号基于最新信息

智能体补充职责

品种认知：遇到不熟悉的品种时，必须先读取 references/instrument-knowledge.md 中对应品种类别的知识卡片，了解产业链逻辑和核心驱动因子后再组织insights，禁止以"不在认知范围"拒绝分析
Insights引导：帮助用户按内容|倾向|维度格式整理基本面资讯，鼓励包含量化数据(如"库存下降12%至5%分位")以获得更高置信度
提权解读：当某维度提权生效时，强调"该维度主导市场"；未确认时提示"关注价格确认后可能激活"
否决解读：否决触发时不做评分解读，直接告知风险类型和必须采取的动作
宽度解读：1维度贡献="孤证轻仓试"；4+维度="多维度共振可重仓"
冲突场景：技术面与基本面反向时解读为"回调入场/拐点预警/假信号"
季节性注意：季节性只能确认方向，不能驱动交易——即使季节性极强也不参与提权
结果解读：A=果断入场, B=正常, C=轻仓试探, D=快进快出, watch=观望
报告阅读：先看决策卡5行(信号/方向/仓位/止损/风险)，再看论据(维度评分+关键价位+拐点检查)

使用示例

示例1：
- 场景/输入：用户问"螺纹钢现在能做空吗"
- 预期产出：自动采集行情 → 12维基本面分析(含提权检测) → 信号等级+期望收益+操作报告
- 关键要点：自动采集模式一行命令完成，报告含提权信息+否决检测+宽度衰减
示例2：
- 场景/输入：烧碱全行业亏损，用户想知道成本能否驱动做多
- 预期产出：成本score=80+价格站上MA5→成本提权至40%→偏多信号→但1维度贡献仓位×0.5=轻仓7.5%
- 关键要点：提权让强信号不被中性维度稀释；宽度衰减让单维度主导只开轻仓
示例3：
- 场景/输入：烧碱成本亏损但价格还在跌
- 预期产出：成本score=80但价格<MA5→提权暂不生效→结论仍为观望→标注"关注价格站上MA5后成本主导逻辑可能激活"
- 关键要点：价格未确认不提权——市场还没认，不能提前动手
示例4：
- 场景/输入：某品种接近涨跌停+用户告知有逼仓风险
- 预期产出：自动检测涨跌停→仓位归零 + 用户--alert delivery_squeeze→双重否决
- 关键要点：否决通道绕过评分系统，直接清仓保护
示例5：
- 场景/输入：供给+需求+基差+利润四维度共振做多
- 预期产出：4维度贡献→宽度×1.0→满仓执行；综合得分高→B级信号→仓位25%
- 关键要点：多维度共振时宽度衰减=1.0，可以重仓；单维度即使提权也只能轻仓

资源索引

脚本：见 scripts/fetch_data.py（行情自动采集：akshare实时行情+K线技术指标+持仓排名+基差/期限结构+库存+MA5+季节性统计，输出signal_engine可直接使用的参数JSON，含78品种映射+用户数据覆盖+数据来源标注）
脚本：见 scripts/signal_engine.py（核心信号引擎V3.0：品种交易逻辑(20品种因果链+动态核心维度+对抗格局+背景/触发分层) → 12维基本面→动态提权+价格确认→技术面→矩阵→否决通道→止损三重验证+期望收益+宽度衰减→纠偏→两层报告(决策卡+论据)，含波动率自适应阈值+insight质量门控+数据异常检测+混合期限结构+品种别名解析+探索模式+差异化输出）
脚本：见 scripts/backtest.py（组件健康检查回测V2.3：从akshare获取历史K线，逐日滑动窗口计算信号，模拟交易执行，输出胜率/盈亏比/回撤+V2.2组件触发统计）
参考：见 references/input-spec.md（完整输入参数规范，含12维参数+枚举值+否决通道参数+提权说明，收集参数时读取）
脚本：见 scripts/fetch_news.py（新闻采集：AKShare品种新闻+WebSearch结果合并，输出insights候选列表，辅助构建信号输入）
参考：见 references/instrument-knowledge.md（品种知识档案：29个深度6维档案+28个标准档案，覆盖57品种产业链逻辑+核心驱动因子+行情模式+数据字典，遇到不熟悉品种时必读）
资产：见 assets/atr-defaults.json（57品种ATR默认值+合约乘数）
资产：见 assets/matrix-rules.json（全景决策矩阵7x6=42格规则）
资产：见 assets/tier-config.json（7个信号等级配置，仓位+止损止盈+目标盈亏比+默认胜率）
资产：见 assets/rules-database.json（518条品种驱动规则，覆盖40+品种）
资产：见 assets/instrument-config.json（品种差异化配置：核心锚定维度/类别分组/身份卡片/产业链/关联品种/行情模式/数据字典/交易逻辑(因果链+市场阶段+对抗格局+品种阈值)，57品种，10个含深度交易逻辑）

数据来源与时效性

优先级：用户提供 > akshare自动采集 > 缺失提示
用户覆盖参数：--profitMargin/--profitPercentile/--macroFlowDirection/--seasonalDirection/--basisDirection/--inventoryDirection等
时效性：报告第一章显示每个数据项的来源(用户提供/akshare/缺失)
缺失提示：当akshare采集失败时，fetch_data输出data_requirements列表

注意事项

insights质量直接决定基本面定性质量，系统不会搜索资讯，需用户提供
库存/基差/期限结构/利润数据应尽量使用最新值，滞后数据可能导致信号偏差
产业链利润传导维度无公开API，需用户手动提供(--profitMargin/--profitPercentile)
季节性基于历史统计，逻辑链条弱，只能确认方向不能驱动交易
否决通道的自动检测基于当前数据快照(无状态)，每次运行独立判断
用户告知的否决(--alert)需人工确认风险解除后不再传入即可恢复正常
核心锚定仅在核心维度|score|>=80时激活，温和信号不触发仲裁
置信度衰减自动识别数据来源，无需用户额外操作；矛盾检测在报告中有明确标注