# 🐂 牛来选股面板 · Niucap
**本地自托管的 A 股量化「选股 + 择时 + 复盘」一体化面板**
*29 个选股策略 · 实时行情 · 连板梯队 · 题材雷达 · 龙虎榜后验 · 双源快讯 · 策略回测 · 虚拟盘 · 选股复盘闭环 · 因子实验室 · 牛熊温度计 · 昼夜双主题 · 命令面板*
免安装 · 打开即用 · 演示环境数据仅供预览
⚠️ 2026-10 域名变更：旧 *.app.workbuddy.host 已停用，现地址为 *.app.workbuddy.link（原因见下）
[](https://gitee.com/jangviktor/niucap)
[](CHANGELOG.md)
[](LICENSE)
[](https://www.python.org/)
[](https://fastapi.tiangolo.com/)
[](#-5-分钟跑起来)
[](#-5-分钟跑起来)
[](#-5-分钟跑起来)
> 仓库名 `niucap`（牛 = capture 牛股，A 股梗）；产品中文名「牛来选股面板」。两者指同一个项目。
>
> **A self-hosted A-share quant dashboard** — screening, limit-up ladder, sector radar, backtesting & paper trading. **No API key. 100% local.**
---
## 🎯 为什么用它
🔑 零 API Key，一条命令起
行情全部走腾讯 / 新浪 / 同花顺 / 东财公开接口，情绪分析是本地词典引擎。不注册、不付费、不限流，克隆下来跑起来就能用。
⚡ 秒级全市场扫描
29 个内置策略 + 六类分组（趋势形态 / 量价涨停 / 反转波动 / 形态相似度 / 经典指标 / 分钟级），并集交集自由组合，全市场扫描稳定在秒级。
🔒 数据在自己手里
SQLite 本地库或云端 MySQL 协议库自适应，日线数据落盘自己掌控。不是把隐私交出去的网页版。
🧠 选完还能复盘
每次选股自动存档，事后可回看窗口胜率（模拟 09:30–09:50 买入当日收盘结算）、入选后表现、批量沉淀自选——不靠记性判断策略好坏。
---
## 📑 目录
📊 三表仪表 · 周期切换 —— TradingView「指标概览」同款
震荡 / 总结 / 均线三组半圆仪表，26 项细分信号汇成五档评级（强烈卖出→强烈买入）；上方 1分~1月 八档周期条一键切换，与下方 K 线图共用同一周期状态——不会出现「图上是 5 分钟、仪表还是日线」的错位；切换时指针以补间动画扫过去而非瞬闪
 |
📊 三表仪表 · 夜间 —— 同一套令牌换肤
暗色下仪表色块、读数与周期条高亮随主题一起切换，指针角度与白天完全一致；周期条排成一行不换行，顺序与 TradingView 一致
 |
📱 三表仪表 · 窄屏 —— 390px 单行放下 8 档
周期条在 390px 视口收紧内距后排成一行，8 个标签完整可见、不切掉「1月」半格、不出现横向滚动条
 |
⚠️ 三表仪表 · 根数不足不编结论
200 周期均线需 300 根 K 线，月线数据源只提供 28 根、周线 120 根——此时整组仪表显示「本周期无评级」并说明原因，而不是少算几项、给出看似正常实则偏移的数字
 |
🌟 小白选股 —— 不填条件一键选股
四种风格对应四套方案（盾牌稳健 / 折线超跌 / 上升成长 / 火焰打板），逐条给理由与友好度评分，一键跳个股详情
 |
🔍 策略选股 —— 29 个策略自由组合
按趋势形态 / 量价涨停 / 反转波动 / 形态相似度 / 经典指标 / 分钟级六类组织，点击即选、并集交集、秒级扫全市场
 |
🎯 条件选股 —— 像填表一样选股
PE / PB / 市值 / 涨跌幅 / 换手率 / 成交额自由组合，内置「低估值蓝筹」「成长活跃」「小市值活跃」「深度价值」四套预设
 |
📊 市场榜单 —— 六大榜单 + 温度画像
涨幅 / 跌幅 / 成交额 / 换手率 / 市值 / 低估值，叠加市场温度 13 维画像与涨跌分布
 |
📰 双源快讯 —— 新浪 7×24 + 同花顺
双源互备去重，重大消息红条高亮；词典情绪引擎自动打「看涨 / 看跌 / 中性」标签，关联股票可点直达
 |
🧪 策略回测 —— 真实约束下的成绩单
T+1、手续费、印花税、滑点全模拟；支持止损止盈与金字塔加仓；网格回测与走查回测防过拟合
 |
📈 个股分析 —— K 线 + 60+ 项指标
日 / 周 / 月 + 1~60 分钟 K 线，四种通道叠加，技术面结论卡片；资金流向 / 筹码分布 / 基本面 / 研报公告
 |
🔥 连板梯队 —— 梯队分组 + 情绪周期
近 12 日 K 线算连板天数，首板 / 2 板 / 3 板 / 4+ 板分组；融合 6 阶段市场情绪（冰点→启动→主升→高潮→退潮→修复）
 |
🎯 题材雷达 —— 板块四维评分
行业板块融合去重 + 实时主线排行，热点一目了然
 |
ℹ️ 关于 —— 模块构成实时统计
指标数 / 策略数由后端实时统计，新增即自动同步；附技术实现、数据源与免责声明
 |
🩺 市场体检 · 白天 —— 破净率 / 风格罗盘 / 宽基 PE
第四套口径：市场的结构位置。破净率 9.60%（536/5585 只）是全 A 横截面；风格罗盘给三对指数比值的 250/60 日分位（立即可用的真历史）；宽基 PE 当日快照。自建历史分位逐日积累，攒够 30 天才显示——攒分位，不编分位
 |
🩺 市场体检 · 夜间 —— 同一套令牌换肤
红涨绿跌跨主题恒定：风格近 20 日 -14.8% 绿、+39.3% 红。风格分位 0% 是合法读数（比值处一年最低），照实显示不隐藏
 |
🐂 牛熊速查 · 白天 —— 0~100 温度 + 六档仓位
四类加权（估值 / 资金 / 情绪 / 技术）压成一个分数，六段温度条上指针定位当前档位；下方是情绪面六维雷达与温度趋势图，四类明细可展开看 13 维原始分与上游状态文本（如「暴跌(均线空头排列…)」）
 |
🧱 沪深300 ETF 规模占比 · 白天 —— 被动资金相对流通盘有多大
分子是沪深300 ETF 合计规模（22 只）；附历史百分位表（全部/近10年/近5年/近3年，510300 口径）与占比 × 指数收盘双轴图，分母是指数流通市值，同源同单位、不换算。上半张是季报期末份额，不插值、不接到今天——季报之间会发生大额申赎（华泰柏瑞近 4 期 888→241 亿份），连上就等于宣称「季末到今天线性变化」，那是没数据的推论；下半张是今日一个点的占比，因为指数流通市值没有任何历史源。两图单位不同（亿份 vs %）刻意分成两张，合成一根轴会让「亿份」被读成「占比」
 |
🧱 沪深300 ETF 规模占比 · 夜间 —— 同一套图表令牌换肤
轴标签走 --ec-text、网格走 --ec-split，61 期横轴按容器宽度动态抽稀（不写死「每 2 个」），最后一个日期完整留在视口内不被裁
 |
🧱 沪深300 ETF 规模占比 · 窄屏 —— 390px 不横向溢出
主读数「0.79%」与分子/分母说明在窄屏下换行不挤压；两图各自缩到容器宽，横轴再抽稀一档
 |
🐂 牛熊速查 · 夜间 —— 同一套令牌换肤
暗色下语义 tint 改为半透明叠加 + 提亮字，图表文字色随主题一起换；温度色（绿→黄→红）是跨主题恒定的独立令牌，不随涨跌色漂移——否则浅色下「黄档」会变成信息蓝
 |
🧪 因子实验室 · 白天 —— 12 因子 IC/ICIR 检验
股票池下拉直接标注每个池的「有效截面 N 日」，不够 250 日的置灰不给选；表格给 IC 均值 / ICIR / IC>0 / t 值 / BH 校正 q 值 / 有效率 / 单调性 / 判定，判定要「|ICIR|≥0.3 且 q≤0.1」两个条件同时满足；五档分层收益与市况分段折叠在下，默认收起不打扰
 |
🧪 因子实验室 · 夜间 —— 同一套表格换肤
分层收益条正负用涨跌色（红正绿负）而非第二套配色；q 值小于 0.001 收敛显示为「<0.001」避免科学计数法；有效率是 0~1 比例，显示统一 ×100（这里曾经踩过「0.658 显示成 1%」的坑）
 |
✨ AI 解读 · 白天 —— 检验结果翻译成小白大白话
点控制条「✨ AI 解读」：先给一句总览（有没有因子真有预测力、最值得关注谁），再逐因子讲「在算什么 / 能怎么用」，判定未通过的因子会明说「只适合观察」；末尾列使用注意点与今日配额。LLM 不可用时页面照常，只在卡片位置说明原因
 |
✨ AI 解读 · 夜间 —— 同一份解读换肤
所有数字来自上方检验结果，LLM 只负责翻译；因子名逐个校验，编一个不存在的名字整份作废；解读缓存 30 分钟内命中不扣配额（标「缓存复用 · 未扣次数」）；与「小白讲解」「AI 深度分析」共用每日配额池
 |
📈 个股因子画像 · 白天 —— 同一把尺子递给每只票
个股页直读同一批 12 个因子，给当前值与在本股近 750 日中的历史分位。分位条只表达「位置」不表达好坏——同一个 80% 分位，对低波因子是「波动比历史大」，对动量因子是「涨幅比历史强」。易读反的档位单独措辞：最大回撤分位 79% 显示为「回撤较浅」而非「偏高」，否则会被读成回撤偏大
 |
📈 个股因子画像 · 夜间 —— 同一套行样式换肤
纯本地库计算，不联网、不调模型、不扣配额，单票 0.1~0.3 秒。个股刻意不做 IC：单只票只有一条时间序列，每期 1 个样本，IC 在统计上无定义——硬套只会产出看似专业、实则无意义的数字。样本不足 250 点时显示「样本不足」，不编分位糊弄
 |
🌗 白天模式 —— 浅色画布（默认）
浅色色值取自主题改造前的原始配色，语义芯片回到「浅底 + 深字」，主按钮蓝底白字；红涨绿跌在浅色下同样成立
 |
🌗 夜间模式 —— Binance 风格暗色
近黑画布 + 卡片分层，主强调为「黄底黑字」签名 CTA；切一次即记住，首屏内联脚本避免刷新闪错主题
 |
🏭 板块舆情 —— 快讯按板块聚合的多空热度
双源快讯近 1/3/6/12/24 小时滚动窗口，按 ticker 反查 + 关键词聚到板块，给出偏多/中性/偏空占比与净情绪；卡片化展示，非实时单条、非预测
 |
🌐 多源快讯 + 后台 API 密钥 —— 自建可自填密钥
快讯并联 Finlight（带情绪）/ FreeNews / OkSurf 多源；后台「运行参数」页把 API 密钥设为密码框，自托管用户可在网页后台直接填写，无需改代码
|
---
## 🐂 牛熊速查 + ⚖️ 股债温度 + 🧱 ETF 规模占比 + 🌗 昼夜主题
### 🐂 牛熊速查：把「市场温度」压成一个能看位置的分数
市场温度散落在 13 个维度里，单看涨停家数或单看指数涨跌都容易以偏概全。这个页面做一件事：**把上游 13 维归并成一个 0~100 分 + 六档仓位建议**，让「现在处在周期的哪个位置」一眼可见。
**分数怎么来的**（不新增任何外部数据源，全部复用面板已有的 13 维）：
| 类别 | 权重 | 支撑维度 |
|---|---|---|
| 估值 | 30% | 估值水平（PE 分位） |
| 资金 | 25% | 成交量能 |
| 情绪 | 25% | 情绪指标、个股宽度、板块宽度 |
| 技术 | 20% | 技术指标、短/中长期趋势方向与强度、行业/风格/大小盘轮动 |
各维原始 1~5 分归一化到 0~100，类内等权、类间加权。
**六档仓位映射**（反直觉，务必先看这句）：
| 分数 | 档位 | 建议仓位 | 信号灯 |
|---|---|---|---|
| 0~20 | 冰点区 | 60~80% | 🟢 |
| 20~40 | 低迷区 | 40~60% | 🟢 |
| 40~60 | 震荡区 | 30~50% | 🟡 |
| 60~80 | 活跃区 | 20~40% | 🟠 |
| 80~90 | 过热区 | 10~20% | 🔴 |
| 90~100 | 疯狂区 | 0~10% | 🔴 |
> **分数越高 = 市场越热 = 建议仓位越低。**「热」不是好事，是风险累积。90 分以上是「人人谈股」的疯狂区，只配 0~10%；20 分以下的冰点区才配到 60~80%。
**页面上有什么**：
- **温度条**：六个分段色块 + 指针，分段边界就是档位切换点（分段而非渐变——那是数据不是装饰）
- **情绪面六维雷达**：情绪 / 赚钱 / 题材 / 龙头 / 轮动 / 趋势，六维全部由现有 13 维支撑（「龙头」= 行业轮动，上游原文即「头部在涨 / 尾部在跌」）。与上面四类是两套切分：六维只看情绪面，估值与量能不在雷达里
- **四类明细**：展开可看每个维度的 5 点刻度与上游状态文本（如「暴跌(均线空头排列…)」「缩量震荡(成交额 90~110% 均值)」）——单看 1~5 的分数没人知道 1 是什么意思，状态文本才是人话
- **恐贪指数子块**：参考站恐贪指数的本地降配版，0~100 **越高越贪婪**（与温度语义相反，红=恐慌/绿=贪婪）。波动率与相对换手用沪深300 K 线算 10 年滚动分位，RSI 现算，市场宽度与涨跌停比是当日快照绝对映射（无历史，不冒充分位）；两融无稳定免费源跳过，卡内如实标注。缺失子指标权重再分配，绝不返回 0 分
- **温度趋势图**：每天收盘后落一行（默认 16:45，`TICK_BULLBEAR_AT` 可改），攒够 2 天起画趋势线，背景铺六档色带
**几个刻意的设计取舍**（都会在页面上如实标注，不藏着）：
- **资金维目前只有一个维度**（成交量能）。两融余额 / 10Y 国债 ERP / 破净股数都无稳定免费源，北向资金自 2024-08 起交易所已停止实时披露——接了也是半残数据，全部不接，页面标注覆盖率
- **缺失维度做权重再分配**，不做「缺了按 50 分算」：把没取到数伪装成「市场不冷不热」，等于把故障显示成结论。重新分配时会标「权重已重分配」
- **取数失败绝不写 0 分**：0 分=冰点=最强买入暗示，历史序列里绝不能用 0 表达「无数据」
- **历史无法回补**：13 维历史此前从未落库，序列只能从启用当天往后攒，初期会显示「已积累 N 天」而不是画一条假趋势线
- **权重未经本地拟合**：30/25/25/20 沿用外部模板的给定值，没有历史区间数据去证伪它，本地调参只会把主观意见伪装成统计量
> 以上为统计口径的位置参考，**不构成投资建议**。
### ⚖️ 股债温度：沪深300 相对国债，是贵了还是便宜了
牛熊速查页的第二张卡。牛熊温度回答「市场现在多热」，股债温度回答「股票**相对债券**多贵」——两者是不同口径，刻意并排展示而不是混成一个分数（一个过热、一个便宜，混算正好「震荡」，信息全丢）。
**指标怎么算**：`lr = ln(沪深300 / 国债ETF)`，取 500 个交易日的滚动 z 值（默认 2 年，可切 1/2/3/5 年），±2σ 通道；`z > 1.5` 算贵、`z < −1.5` 算便宜，中间是通道内。
**图是双轴对照**：左轴 z（暖黄，结论线）、右轴沪深300 点位（蓝灰，参照线）。两条一起看才知道每次触轨时大盘正在发生什么——实测：2015-04-22 是本段 z 的最高点 **+3.44**（沪深300 4739），2022-10-31 是低点 **−2.63**（3508）。右轴**只作参照，不参与任何计算**。
**为什么必须用滚动 z 而不是全样本均值**：债券 ETF 13 年涨 40.78%，那是**票息**不是行情（约 2.7%/年）。直接相除得到的比值带结构性趋势，用全样本均值画通道等于拿未来数据画今天的线。
**三条写在页面上的实话**（都不许省）：
1. **债券腿是 ETF 价格，不是国债收益率。** 没有任何免费源能给出 2005 年起的完整国债收益率曲线——中债源 2021-01 就停更、东财三个报表全返空、`push2his` 直接 403。所以本指标与万得「股债利差」**方向相反、刻度不同，数值不可对读**。
2. **触轨不稀有。** ±2σ 的实测命中率是上轨 9.9% / 下轨 4.5%，远高于正态的 2.3%——比值非正态且有自相关，所谓「触上轨」平均每 10 天就有 1 天。
3. **IC 的两个 n 都给了。** 250 日前瞻的相邻样本重叠 249 天，名义 t=−21.6，去重叠重采样后有效样本只剩 128 个、t=−4.9。只看大的那个会高估。
**当前状态（2026-10-21）**：z = −0.55，通道内偏便宜一侧，历史分位 29%。三区历史统计（250 日前瞻，股票减债券的对数超额）：便宜区 370 天平均 **+6.6%**、通道内 1801 天 **+2.0%**、贵区 377 天平均 **−18.3%**。
**数据源**：主源走**通达信（eltdx）**批量取数，`adjust='none'` **强制**——它默认 qfq，会把 511010 的历史整体压低 5.4% 且 13 年里阶梯式变化，实测污染后 z 从 −0.55 偏到 −0.85，且偏多少取决于看哪一年、无法事后校正。自检里有一条硬断言专门防这个。eltdx 不可用时自动回落新浪（实测两者 z 完全一致）。
**刻意不做的**：不产出买卖信号、不做 AI 解读。这里的结论是算术（z 在哪、分位多少、三区历史均值多少），AI 插进来只会把确定数字写成含糊话。
> 本面板只做诊断，不构成投资建议。方案与口径论证见 [docs/股债系统-开发计划.md](docs/股债系统-开发计划.md)。
### 🧱 沪深300 ETF 规模占比：被动资金相对流通盘有多大
牛熊速查页的第三张卡。三张卡是**三套互不替代的口径**，别混读：
| 卡 | 回答的问题 | 单位 |
|---|---|---|
| 🐂 牛熊温度 | 市场现在**多热**（13 维横截面 + 时序） | 0~100 分 |
| ⚖️ 股债温度 | 股票**相对债券**多贵（滚动 z） | 标准差 |
| 🧱 ETF 规模占比 | **被动资金**相对流通盘有多大 | % |
**口径**：分子 = 全部沪深300 ETF 的**合计规模**（不是只算 510300，也不是含场外指基）；分母 = 沪深300 **指数流通市值**。两腿都取腾讯快照，同源同单位，不换算。
**为什么是「季报骨架 + 今日实时点」而不是一条连续的占比线**——这是这张卡唯一需要解释的设计：
- ETF **份额**有两种可得频率：季报期末（东财 F10，61 期回溯到 2012-05）和当日快照。
- 指数**流通市值**只有当日快照，**没有任何历史源**。
- 所以「占比」只在今天这一个点上成立。历史能画的只有「ETF 份额（亿份）」。
季报点之间**不插值、不连到今天**。连上等于宣称「季末到今天份额线性变化」，那是没数据的推论。实测差距有多大：华泰柏瑞 510300 季报 2026-09-30 是 **241.20 亿份**，今日实时隐含 **363.78 亿份**，差 **51%**；四期连跌 888.30 → 448.29 → 189.15 → 241.20。这类季中变动季报完全看不见，正好是这张卡想说的东西。
**历史占比是近似重建（510300 口径）**：分子用 510300 季报**期末净资产**（全池只有龙头有完整季报历史），分母用「今日流通市值 × 历史收盘/今日收盘」折算——等价于假设**流通股本 2012 年以来不变**。股本增发、样本调整都会引入偏差，所以这条线只看**相对位置与方向**，绝对值别当真。口径校验：本重建给出的全部样本百分位 82.8%、近10年 75.0%，与百分位网（全口径、日频、独立数据）的 83.7% / 76.5% 高度吻合——两条独立路径指向同一位置。
**上图双轴**：蓝线 510300 占比（左轴 %），红线沪深300 收盘（右轴，参考百分位网同款）——扩容/收缩与指数涨跌对照着看，才知道占比起伏主要来自申赎还是价格。双轴只比较方向、不比较数值高低。
**百分位表**：全部 / 近10年 / 近5年 / 近3年四档（口径 = 严格小于当前的样本 ÷ 窗口样本，当前值不计入）。窗口样本不足 8 个不给（所以没有「近1年」——季频一年只有 4 个点，那种百分位没有意义）。**只对 510300 口径给**：历史线是 510300 一只的，拿全池今日占比去比等于换尺子。
**与参考站的差距（如实）**：baifenwei 有日频净申购数据因此能画日频线并给「近20日净申购」，我们拿不到该源；季频是诚实的选择，季报之间的大额申赎（单季 888→448 亿份）在两条线上都看不见。
**两张图不共轴**：`hist[].shares` 是**亿份**，`today.ratio` 是**百分比**。合成一根 y 轴，「亿份」会被读成「占比」（0.79% 和 700 亿份放同一根轴上，读者分不出哪个是哪个）。所以上图季报份额折线、下图今日占比单点柱，各自一根轴。
**占比是慢变量**：0.78% → 0.80% 是 +2.6% 的相对增长，不是「涨了 0.02 个点」。它衡量被动资金相对流通盘的**体量**，不判断涨跌——占比高不代表要涨，只代表这部分筹码被被动锁定了。
**实测（2026-10-29）**：
```
今日占比 0.8015%（全池 22 只）
510300 占比 0.3163%（与历史序列同一把尺子）
分母 482679 亿（48.27 万亿，指数流通市值）
季报 58 期（净资产列可解析的），回溯到 2012-06-30
百分位 全部 82.8% · 近10年 75.0% · 近5年 50.0% · 近3年 16.7%
（参考站全口径：83.7% / 76.5% / 52.9% —— 独立口径交叉验证）
池子前 6：
510300 沪深300ETF华泰柏瑞 1494.4 亿
510310 沪深300ETF易方达 882.1 亿
510330 沪深300ETF华夏 583.5 亿
159919 沪深300ETF嘉实 461.4 亿
515330 沪深300ETF天弘 94.4 亿
510360 沪深300ETF广发 39.7 亿
```
**取数口径为什么这么绕**（踩过的坑都写在这）：
- **名称必须精确匹配**。宽松的「含沪深300」会混进 `300红利低波ETF`、`沪深300成长ETF`、`沪深300价值ETF`、`ESG300ETF`——它们跟踪的是衍生指数；「含300 且含ETF」又会混进 `中证1000ETF`、`A100ETF`。最终用白名单正则 `^沪深300(ETF[一-龥A-Za-z]*)?$` + 黑名单关键词。
- **静态种子表是完整性的唯一保障**，不是优化。全市场沪深300 ETF 有 30+ 只，腾讯搜索接口单次**最多回 10 条**（硬限制，不是参数没给够），极新的小产品会漏。种子表兜底，名称一律以实时返回为准。
- **数据源换过一轮**。原方案走新浪 ETF 清单：连续 3 次 26s 超时；东财 `push2/clist` 首屏 0.4s、第二次请求即 `RemoteDisconnected`。现全部改走腾讯（搜索 0.0s、批量行情 0.1~0.2s，连测无失败）。
**如实记录的边界**：
1. 季报之间份额变化可能极大（见上面 888→241），图上一律不插值，卡片顶部有提示条明说「折线是季报期末，不是今天」。
2. 指数流通市值无历史源，「占比」只在今日一个点成立，没有历史占比曲线可看。
3. 种子表 + 搜索的组合有盲区：腾讯搜索一次只回 10 条，极新的小产品可能延迟被发现（漏掉的小产品合计约 3%，会轻微低估占比）。
**自检**：`tests/check_etf_ratio.py`（22 条，含后端池子非空、失败信息不谎称无标的、百分位表、跨度切换真重画、双轴 legend）+ `server/hs300_etf_ratio.py` 内置 `selfcheck()` 26 条。
### 🌗 白天 / 夜间模式
顶栏「☀ 白天 / 🌙 夜间」一键切换，选择存 localStorage，`` 内联脚本在首屏前同步 `data-theme`，刷新不会闪错主题。**默认白天**。
实现走**令牌而不是两套样式**：`:root[data-theme="light"]` 只覆盖 CSS 变量（浅色值取自主题改造前的原始配色），图表里 65 处硬编码色（tooltip 背景 / 轴线 / 网格 / 轴标签 / 图例）全改读 CSS 变量，所以两种模式下图表一起换色，不用维护两份 option。
配套处理的细节：
- `--on-primary` 变量化：暗色黄底黑字、浅色蓝底白字（顺手修了浅色下主按钮蓝底黑字只有 2.5:1 的老问题）
- 语义 tint 自动适配：暗色下半透明叠加 + 提亮字，浅色下回到「浅底 + 深字」
- **温度色是跨主题恒定的独立令牌**（`--bb-cold/mild/warm/hot/over/mad`）——温度语义（绿=冷 → 红=热）不该随涨跌色漂移，否则浅色下「黄档」会变成信息蓝
- 分数等文字用中性色，仪表色只上色块（黄字白底对比度只有 1.6:1）
> 已知简化：切换主题会整体 reload——K 线数据没缓存在 `state` 里（只有分钟模式有），按主题重画需重新取数。要改成只重画不刷新，得先把最近一次响应存进 `state`。
---
## 🧪 因子实验室：IC/ICIR 因子检验（v1.1.0 新增）
这一页回答一个很具体的问题：**哪些指标对 A 股未来收益真有预测力？**
和「策略体检」是两件事，别混：
| | 策略体检（`strategy_eval`） | 因子实验室（`factor_lab`） |
|---|---|---|
| 评估对象 | 0/1 **选股信号**（命中/不命中） | **连续因子**（动量、低波、反转、流动性…） |
| 回答 | 这个策略最近灵不灵 | 这个因子本身有没有 alpha |
| 用途 | 决定要不要开某个策略 | 决定轮动/组合用什么做原料 |
因子是轮动策略的原料：**没有预测力的因子，轮动就只是随机换仓。**
### 检验怎么做的
1. 构造因子矩阵（交易日 × 股票），**只用 t 日及之前的数据**，无前视；
2. 未来收益 `ret[t] = close[t+1+forward] / close[t+1] - 1`——t 日收盘出信号、**t+1 收盘才买入**（贴近实盘，避免「用信号日收盘价成交」的前视）；
3. 每个交易日做一次**横截面 Spearman 秩相关**，得到 IC 序列；
4. 汇总 IC 均值 / ICIR / IC>0 占比 / t 值 / **BH 校正后的 q 值** / 五档分层收益 / 市况分段（用成分股自构等权指数划分涨 / 跌 / 平，不依赖外部指数数据）。
内置 12 个因子，方向**不预设**「越大越好」，由 IC 符号定：
| 类别 | 因子 |
|---|---|
| 动量 | 20 / 60 / 120 日动量 |
| 反转 | 5 日反转 |
| 低波 | 60 / 120 日波动率、60 日最大回撤 |
| 超买超卖 | RSI(14)、MA20 乖离、布林 %B |
| 流动性 | 60 日均成交额（对数） |
| 量能 | 5 日 / 60 日量比 |
### 两个刻意设计，别在后续迭代里改掉
**① 判定是「|ICIR| ≥ 0.3 且 q ≤ 0.1」，不是只看 ICIR。**
一次跑 12 个因子，就算全部无效，按 `p<0.05` 平均也会捞出 0.6 个「显著」——这就是多重检验。ICIR 单看分不清「真有 alpha」和「运气好」，所以加了 Benjamini-Hochberg FDR 校正：q 值把「同时检验了 N 个」这件事折进去。**只满足 ICIR 不满足 q 的因子，判定列不给 ✅。**
**② 数据不够就直接拒绝跑，不硬产出结果。**
池内有效截面不足 **250 个交易日（约一年）**时，后端返回 409 并说明原因。原因是 ICIR 这类指标在样本不足时会给出一个**看起来很正常的数字**，用户没法从结果本身判断它是不是噪声；而在入口处明说「不够」，至少知道该去补数据而不是信一个假信号。宁可拒绝，不可糊弄。
> 实测口径（2026-10-19 库内数据）：沪深300 有效截面 2817 日、中证500 517 日、中证1000 2971 日、中证2000 524 日——四个池都够跑；「全部（四大指数合并）」在池下拉里是置灰的，因子库只支持单一指数池。
### 性能与缓存
- 默认只取**近 750 个交易日（约 3 年）**：全历史 3106 天跑 12 个因子的 IC 要几十秒，而几年前的 IC 对当下几乎没有参考价值。可在「回看区间」里改 250 / 1500 / 全部历史；
- 结果按 `(池, 收益窗口, 回看区间, 是否分段)` 缓存 **30 分钟**，二次打开从 5.5 秒降到 0.07 秒；
- 首次进入页面只读股票池覆盖情况（`<1s` 的轻量查询），**点「开始检验」才开始跑重的**；
- 改任何参数自动重跑（缓存 key 含这三个参数，不会拿到旧结果）。
### 一键 AI 解读（给小白的大白话）
检验表格对小白不友好——ICIR、q 值、分层单调性，每个词都得查一遍。控制条上的「✨ AI 解读」把当前这份检验结果发给大模型，翻译成三样东西：
- **总览**：这批因子整体有没有预测力，最值得关注的一两个是谁（引用给定数字）；
- **逐因子**：这个因子在算什么、算出来的数说明什么、能怎么用（如「可作轮动池的排序依据」）；判定未通过的因子会明说「只适合观察、暂不宜当决策依据」；
- **注意点**：使用前必须知道的事（样本期多长、市况变了可能失效、分层不单调意味着预测力不稳定）。
四个刻意设计，别在后续迭代里改掉：
1. **只喂前 5 个因子，且名字写进 prompt 逐个校验。** 后端先按 |ICIR| 降序取前 5 名，返回的因子名不在这份名单里，整份解读作废。少了这道，LLM 会自己挑因子、甚至编一个不存在的名字——而用户看不出区别；
2. **所有数字必须来自传入的检验结果。** LLM 的活是「翻译 + 解释怎么用」，不是「算数」。检验结果是确定性算出来的，不能反过来被 LLM 改写；
3. **解读缓存命中不扣配额。** 同一份检验结果 30 分钟内的解读直接复用（标「缓存复用 · 未扣次数」），不重复花 Token；顺序上是先查缓存、再扣次数；
4. **失败绝不伪装成成功。** LLM 未启用 / 网络错 / 输出不过 schema，一律 `llm=null` + 原因文案，页面照常可用（脚注口径常驻），不报错、不白扣配额。
与「小白选股 AI 讲解」「AI 深度分析」共用同一配额池（默认 10 次/天，后台「AI 用量」面板可调），模块开关 `TICK_AUTH_REQ_FACTORAI` 默认要求登录。
### 个股页面：因子画像（不做 IC）
个股页也有一块「因子画像」卡片，但**它和上面这张 IC/ICIR 表不是同一件事**，两者不可互相替代：
| | 因子实验室（池级） | 个股因子画像 |
|---|---|---|
| 算法 | 横截面 **IC / ICIR** | 单序列**历史分位** |
| 回答 | 按这因子排序，能不能选出更好的一批 | 这只票现在的因子值，相对它**自己的历史**什么水平 |
| 样本 | 池内数百只股票的每日截面 | 该股近 750 个交易日 |
| 联网 / LLM | 本地库 + 可选 AI 解读 | 纯本地库，不联网、不调 LLM、不扣配额 |
**为什么个股不做 IC**：IC 是横截面统计量（同日池内排名 vs 未来收益排名的相关性）。单只股票只有一条时间序列，每期 1 个样本，IC 在统计上**无定义**——不是「算出来很差」，而是根本算不出来。硬套只会产出一个看似专业、实则无意义的数字，所以这里刻意只做分位。
实现要点（`server/factor_single.py`）：
- **完全复用 `factor_lab.build_factors`**：那批 `_f_*` 函数都是按列运算，N=1 的矩阵照常工作，口径与因子实验室严格一致（两处数字打架是最难查的 bug）；
- **分位口径是「严格小于的比例 + 平局折半」**，所以最小值落在 0 而非 `1/N`；重复值多时（RSI、成交额对数常见）不会把分位系统性抬高；
- **方向易读反的因子单独措辞**：`mdd_60` 是负值，分位 79% 的含义是「回撤比历史上 79% 的时候**更浅**」，直接标「偏高」会被读成「回撤偏大」，故覆盖为「回撤较浅 / 回撤很深」；`vol_surge` 同理改为「显著放量 / 缩量明显」；
- **样本不足就明说**：有效历史少于 250 点时 `pct=null`，显示「样本不足」，不编一个分位糊弄；
- **当前值取最后一个有效点**：停牌 / 新股末格为空时，取 `[-1]` 会让整个因子莫名空缺。
接口 `GET /api/stock/factors?code=sh600519`，单票约 0.1~0.3s（纯内存计算），同步返回即可，不需要「提交 + 轮询」；结果按代码缓存 10 分钟。
> 档位是**位置描述**，不是好坏判断——同一个 80% 分位，对低波因子是「波动比历史大」，对动量因子是「涨幅比历史强」，好坏取决于因子方向。
