config.yaml

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# QuantLLM 中心化配置
# 所有脚本通过 scripts/_config.py 读取本文件
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# 项目路径（自动检测，通常不需要修改）
# project_root: /opt/quant-llm

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# 数据路径
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data:
  training_dir: training-data          # 相对于 project_root
  ashare_dir: training-data/ashare
  futures_dir: training-data/futures
  etf_dir: training-data/etf
  cbond_dir: training-data/cbond

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# 模型配置
# ----------------------------------------------------------
model:
  base_model: /root/.cache/huggingface/hub/models--unsloth--qwen2.5-14b-bnb-4bit/snapshots/7fb3a0220f2a2bb6a6565ca46b97bb3badb17ace
  max_seq_length: 2048
  output_dir: output/quant-qwen2.5-14b-v4-trapboost
  version: v4-trapboost                               # trapboost 预测引擎

# ----------------------------------------------------------
# LoRA 配置
# ----------------------------------------------------------
lora:
  r: 32
  alpha: 32
  dropout: 0
  use_rslora: true
  target_modules:
    - q_proj
    - k_proj
    - v_proj
    - o_proj
    - gate_proj
    - up_proj
    - down_proj

# ----------------------------------------------------------
# 训练超参
# ----------------------------------------------------------
training:
  batch_size: 1
  gradient_accumulation_steps: 8       # 等效 batch_size=8
  learning_rate: 1.0e-4
  num_train_epochs: 3
  warmup_steps: 100
  bf16: true
  optim: adamw_8bit
  logging_steps: 50
  save_steps: 2000
  save_total_limit: 3
  eval_steps: 500                      # 验证频率
  eval_ratio: 0.02                     # 验证集比例
  early_stopping_patience: 20          # 连续 N 次 eval loss 不降则停止
  seed: 42

# ----------------------------------------------------------
# Ollama 配置（数据增强用）
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ollama:
  url: http://127.0.0.1:11434/api/chat
  generation_model: qwen3:14b          # 种子扩展
  live_rank_model: qwen3:4b-nothink    # 实盘精排优先模型（低延迟）
  reasoning_model: deepseek-r1:32b     # 推理链增强
  temperature: 0.7
  timeout: 300                         # 秒

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# Qwen3 Skills（精排等结构化任务）
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skills:
  stock_rank:
    temperature: 0
    seed: 42
    num_predict: 1024
    timeout: 90                         # 单次精排超时，超时后快速回退
    attempts: 1                         # 技能层尝试次数（失败走规则兜底）
    ollama_max_retries: 1              # 底层 HTTP 重试次数
    top_n: 10                            # 精排输出 top N

# ----------------------------------------------------------
# System Prompt（所有训练数据统一）
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system_prompt: 你是一个专业的量化交易专家，擅长策略开发、因子分析、回测评估和风险管理。本AI仅提供信息参考，不构成投资建议，据此交易风险自负。

# ----------------------------------------------------------
# 数据转换限制
# ----------------------------------------------------------
convert:
  ashare_limit: 5000
  futures_limit: 2000
  etf_limit: 2000
  cbond_limit: 1500

# ----------------------------------------------------------
# 评估配置
# ----------------------------------------------------------
eval:
  holdout_ratio: 0.02
  max_holdout: 100
  results_file: output/eval_results.json

# ----------------------------------------------------------
# 模拟盘风控配置（Phase 2）
# ----------------------------------------------------------
# ----------------------------------------------------------
# 交易评分阈值（Phase 2 模拟盘用）
# ----------------------------------------------------------
score_thresholds:
  buy: 70                              # score >= 此值触发买入
  sell: 30                             # score <= 此值触发卖出
  # 牛市/熊市自适应（牛市放宽，熊市收紧）
  bull_buy: 60
  bull_sell: 40
  bear_buy: 80
  bear_sell: 20
  # 牛熊判定：指数在 N 日均线上方且均线向上 = 牛市
  regime_ma_days: 120
  # 评分防抖：变化需超过此值才改变动作
  change_threshold: 10

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# 选股筛选条件（强制，不符合的不进入模型评分）
# ----------------------------------------------------------
stock_filter:
  min_turnover_rate: 0.03             # 换手率 >= 3%
  max_total_shares: 2_000_000_000     # 总股本 < 20亿股
  bottom_detection: true              # 底部筛选开启
  apply_in_regimes: ["震荡", "熊市"]  # 仅震荡市和熊市生效，牛市不适用
  # 底部判定条件（满足任意两条即视为底部区域）
  bottom_rules:
    rsi_below: 35                     # RSI < 35
    price_near_52w_low_pct: 0.15      # 股价距52周最低点 < 15%
    ma_deviation_below: -0.10         # 股价低于MA120超过10%
    macd_bottom_divergence: true      # MACD底背离

risk_control:
  # 仓位控制
  max_position_pct: 0.10              # 单票最大仓位占总资产比例
  max_total_position_pct: 0.80        # 总仓位上限
  # 止损/止盈
  stop_loss_pct: -0.12               # 单票止损线（默认-12%，反转策略避免过早止损）
  portfolio_stop_loss_pct: -0.30     # 组合止损线（亏30%清仓暂停，即70%A）
  take_profit_target: 2.0            # 目标净值倍数（翻倍止盈，提取利润）
  trailing_take_profit: true         # 启用移动止盈（回撤触发）
  trailing_activation_pct: 0.12      # 浮盈达到12%后开始跟踪止盈
  trailing_drawdown_pct: 0.06        # 从最高价回撤6%触发止盈
  # 日度限制
  max_daily_loss_pct: -0.03          # 单日最大亏损（-3%触发暂停）
  max_daily_trades: 20                # 单日最大交易笔数
  anomaly_single_order_amount_cny: 120000  # 单笔金额异常阈值
  anomaly_daily_buy_amount_cny: 300000     # 当日买入总额异常阈值
  anomaly_fail_ratio: 0.60                 # 回执失败率异常阈值
  # 市场环境
  turbulence_threshold: 3.0          # 波动率异常倍数（>3σ自动减仓）
  # 交易成本仿真
  slippage_pct: 0.0003               # 滑点（万分之三）
  commission_pct: 0.00025            # 佣金（万分之二点五）
  volume_limit_pct: 0.05             # 成交量限制（不超过当日总量5%）

# ----------------------------------------------------------
# RAG 检索增强配置
# ----------------------------------------------------------
# ----------------------------------------------------------
# 板块 ETF 列表（板块轮动策略用）
# ----------------------------------------------------------
sector_etfs:
  科技: "515000"
  消费: "159928"
  医药: "512010"
  金融: "510050"
  新能源: "516160"
  军工: "512660"
  半导体: "512480"
  证券: "512880"
  有色金属: "512400"
  房地产: "512200"
  基建: "516970"
  传媒: "512980"

# ----------------------------------------------------------
# 回测配置
# ----------------------------------------------------------
backtest:
  start_date: "2025-01-01"
  end_date: "2025-12-31"
  initial_capital: 100000
  benchmark: "510300"                        # 沪深300 ETF
  rebalance_freq: "weekly"                   # ETF轮动调仓频率
  max_positions: 10

# ----------------------------------------------------------
# RAG 检索增强配置
# ----------------------------------------------------------
rag:
  enabled: true
  embedding_model: BAAI/bge-large-zh-v1.5
  index_file: output/rag_index.faiss
  metadata_file: output/rag_metadata.jsonl
  top_k: 3
  score_threshold: 0.35
  max_ref_tokens: 460

# ----------------------------------------------------------
# 双层实盘执行配置（规则初筛 + Qwen14B 精筛/执行）
# ----------------------------------------------------------
trade_live:
  max_universe: 1200               # 每次扫描股票数量上限
  prefilter_top_k: 50              # 规则引擎初筛保留数量
  max_positions: 10                # 精筛后持仓上限
  weekly_min_picks: 3              # 每周最少推送可买入优质股数量
  weekly_max_picks: 10             # 每周最多推送可买入优质股数量
  vol_target_enabled: true             # 启用目标波动率仓位缩放
  target_vol_annual: 0.15              # 目标组合年化波动率
  vol_scale_min: 0.50                  # 波动率缩放下限
  vol_scale_max: 1.30                  # 波动率缩放上限
  manual_override_file: output/trade_live.OVERRIDE.json  # 手动覆盖配置（阻断/放行/强平）
  capital_pause_file: output/trade_live.CAPITAL_PAUSE     # 触发70%A止损暂停标记
  profit_take_file: output/trade_live.PROFIT_TAKE.json    # 触发2A止盈提取提示
  capital_management:
    enabled: true
    initial_capital: 100000
    profit_take_multiple: 2.0
    drawdown_pause_multiple: 0.7
  stock_factor_file: training-data/factors/stock_factors_latest.json  # 基本面/北向资金因子输入
  asym_rebound_confirm_trend_20d: 1.0  # 非对称买入：20日趋势至少转正到该阈值再买
  asym_rebound_rsi_threshold: 42.0      # RSI低于该值视为低位区，触发“先确认后买”
  asym_sell_min_fraction: 0.30          # 非对称卖出：单轮最少卖出比例
  asym_sell_max_fraction: 0.65          # 非对称卖出：单轮最多卖出比例
  enable_real_orders: true        # 允许真实下单（仍需 trade_live_qwen.py --execute）
  broker: eastmoney_sim              # eastmoney_paper/eastmoney_sim（与 runner 默认保持一致）
  min_rebalance_delta: 0.01          # 调仓最小变动阈值(1%)
  kill_switch_file: output/trade_live.KILL  # 存在即阻断 execute
  log_dir: output/trade_logs
  allocation:
    strong_buy: 0.15               # strong_buy 原始权重
    buy: 0.10                      # buy 原始权重
  eastmoney_zjzh: 260680400000080882  # 强制执行账户：模拟组合6880882
  regime_target_exposure:
    bull: 0.95
    sideways: 0.50
    bear: 0.30
  regime_max_positions:
    bull: 10
    sideways: 5
    bear: 3
  score_weight_power: 1.0