长债 ETF 量化策略进化实验室

本项目是一个专注于 30Y 国债 ETF 等长债标的的量化研究平台。通过“假设-实验-回测-复盘”的循环，不断迭代原子化交易模型。

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📂 目录说明与版本演进

🛠️ V1-V3: 经典与永续回测期

• 从基础 K 线对比进化到 V3 永续架构（支持物理隔离存证）。
• 核心特征：插槽式引擎，逻辑与数据解耦。

🚀 V5: 多频率平行宇宙 (Multi-Frequency Era) - [当前生产环境]

• 目录: /v5_multi_freq
• 核心特性:
  • 平行宇宙: 同时支持 Day, 30min, 15min 三个时间维度的并行回测。
  • 时空适配器: 自动校准高频数据下的利息计算、手续费模拟与参数精度。
  • 叙事化 UI: 全新 template.html 解耦设计，支持全向滚动、40条日志锁定与五维叙事复盘。
• 研发目标: 探索日内“深V”反转等微观 Alpha。

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📊 数据生态系统 (Data Ecosystem)

本实验室采用标准化数据集（存储于 /date），通过多标的协同构建稳健信号：

• 511090 (30Y 国债 ETF): 核心交易标的。进化实验室的主战场，提供超长久期带来的波动收益。
• 511260 (10年国债 ETF): 宏观气压计。用于期限利差（Spread）监控。若 10Y 与 30Y 同步崩塌，判定为系统性利率风险。
• 511220 (城投债 ETF): 信用风险传感器。监控信用债流动性。若 511220 异常波动，作为策略全局断路器的预警源。
• 511700 (货币 ETF): 动态现金基准。真实模拟闲置资金的场内货基收益，校准回测中的现金机会成本。

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🔬 核心策略：AMNS 原子化框架

系统将资金拆分为 $N$ 个独立“原子单元”：

• 左侧: 捕捉回撤，通过梯度补仓平摊成本。
• 提纯: 反弹回本即卖出补仓金，回收流动性。
• 右侧: 追踪利润，随利润厚度线性扩张止盈容忍度。

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🚀 快速开始 (V5)

1. 准备数据: 确保 /date 下存有对应的 CSV 文件。
2. 配置常数: 在 migrate_history.py 的 FREQ_PROFILES 中定义不同频率的精度。
3. 执行进化:

   python3 migrate_history.py

4. 跨宇宙观测: 打开 lab_v5_day.html，通过顶部导航栏在不同时间维度间瞬移。

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🤖 AI Assistant Onboarding (新助手必读)

本项目通过 .gemini/ 文件夹固化了所有灵魂规约。

1. 物理隔离: 结果存储在 results/{freq}/[ID].json，严禁修改历史文件。
2. 严禁缩水: 实验复盘必须执行“五维叙事法”，描述必须包含具体的决策因果。
3. UI 契约: 必须保持色彩同步、单一日期控制源、详情单行排版。

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