🌐 在线面板：https://xuboboo.github.io/ashare-trader/ —— 手机/电脑打开即见实时盘面。 数据来自本机运行的后端（
bun run start，端口 3005；https 页面访问 localhost 浏览器有安全豁免）， 远程查看可给后端开隧道并用?api=https://隧道地址指向。
这是什么：一个 A 股“交易副驾驶 + 历史考场”。
- 副驾驶（一直在跑）：开盘帮你盯盘、按规则筛候选、给出买卖建议和止损价、记账，网页面板看得一清二楚。它不自动下单，最后一下永远由你在券商 App 手动确认。
- 考场（最近新加的）：把每天真实行情按“不掺假”的标准存下来，让策略回到历史里重考，用数据回答“到底行不行”。
为什么要有考场：人特别容易自己骗自己 —— 用“事后才知道的赢家”回头选、用“当时买不到的价”算成交、不算手续费……每样都让结果虚高，真投钱就亏。这台机器的设计目标是让自欺无法通过。
最近这几天做了什么：
- 记录仪：每天把“哪些票当天真能买 + 每一分钟真实买卖挂单价”原样存下；历史上没录到的，绝不编、不猜、不用收盘价凑。
- 盖钢印：给数据算“数字指纹”存档；谁事后偷偷改一个数让回测变好看，系统一比就发现、直接拒绝回测（已做过“投毒演习”验证有效）。
- 严考官：数据不真实/不齐/被动过 → 诚实报“还没准备好”，而不是硬挤一个漂亮结果。
- 自动长数据：挂好定时任务，每个交易日自己刷新、自己录，你只管开机。
现在能干什么：盯盘出建议、记账、跑日线回测 —— ✅；保证回测数据可信、不可造假 —— ✅。
现在还不能干什么：还不能拍胸脉说“这套 AI 策略能稳定赚钱”。因为最精细的那场分钟级考试缺两样：① 时间（分钟数据要一天天录够）；② 一把付费钥匙（让 AI 模型上线决策）。
先说在前面：之前那个“尾盘策略”扣掉成本后不赚钱。这不是坏事 —— 恰恰证明这套系统敢于诚实告诉你坏消息。我们要的是真答案，不是好看的假答案。
A 股 T+1 决策台：把 Jev（TypeSafe 的 System One 模型）接进 A 股的选股决策，
配上严格到难看的成本核算、日线 T+1 回测，以及"AI 说了不算、硬约束说了算"的执行层。
它不自动下单 —— 交易时段全程决策：09:05 盘前预选一次；09:30 起连续竞价时段每 DECIDE_EVERY_MS（默认 60s）做一轮买入决策；可卖持仓先过硬止损，再由 Jev 判断是否卖出。组合级风控闸（日亏损 3% / 回撤 10%，可配）触及时自动停止开仓、不封退出。
当前状态：策略未通过自己的回测门槛，停在回测层。 294 支 × 801 个交易日的 36 组参数扫描全部净期望为负；默认那一组是
毛利 -25.6bp - 成本 44.6bp = 净 -70.2bp（t = -3.78），最好的那一组也有 -28.8bp。 并且新增了三个对照结论：因子排序不优于乱选（--select=random/reverse）、 ATR 止损只改善 6bp（它是把止损放宽了）、风控闸开着的数字“好看”只因为提前停手。 代码是完整可跑的，结论是"这条 edge 不存在"。全部数据与推导见 docs/STRATEGY.md（data/sweep.tsv、data/backtest.txt、data/model.json已入库，可复核）。2026-09-28 修订（已落代码）：① 入场口径收回为 14:45（新增
ENTRY_START，实盘与回测共用同一常量）： 09:30 起全程入场从来没有同构回测，验证它需要分钟线。 ② Jev 调用不再限量（JEV_MAX_QUESTIONS=0、DECIDE_EVERY_MS=3000）。 ③ 仓位档：曾短暂启用SIZE_CNY=9900单仓，把往返成本从 36.9bp 压到 16.7bp； 但单票全仓 + T+1 无法在开盘前离场、个股踩雷直击整个账户，已否决， 恢复 3 仓 × 3300 并明确接受约 45bp 的成本。 那次成本复算仍值得记住：用已入库 36 组毛利重新定价，最好一组等权净由 -16.4bp（t=-0.64） 变到 +10.5bp（t=+0.41）、显著为负的组由 27/36 降到 8/36 —— 成本档决定"离转正多远"，不决定"有没有 edge"：两档下都没有一组 t>2，默认那组依旧显著为负（t=-3.78 → -2.12）。 依据都在 docs/STRATEGY.md。
| MODEL | 是什么 | 什么时候用 |
|---|---|---|
factor（默认） |
确定性规则打分，毫秒级，完全可回测（但排序本身未证明有效，见 --select=random 对照） |
想要稳定出单、跑通全流程 |
local |
本地概率模型：bun run train 用本地日线 + 与回测同一条出场规则训练的逻辑回归，输出"扣成本后为正"的概率 |
想要概率化的排序与阈值；零 API、零费用、可复现 |
jev |
TypeSafe System One 远端评估模型（需 TYPESAFE_AI_API_KEY，无 key fail-closed HOLD） |
有 key 且愿意接受外部依赖 |
旧 local 日线训练器已停用：它使用固定持有期标签，不能代表 Jev 自主持仓。新的研究链路先生成带 trace 的 Jev v2 holding labels，再另行设计训练器。
此前旧口径的训练报告曾写入 data/model.json，但不能作为当前 Jev 结论：
留出集 AUC 0.517、正例率 0.431、全体平均净期望 -31.5bp；JEV_MIN_PROB=0.55 只采纳 9/283 笔、-49.4bp。
当前因子集对"隔夜+成本"口径没有可用的预测力（修正前的 0.574 有一部分来自已修的样本截尾缺陷）。
采纳规则也已改成看“校准后期望 > 0”而不是胜率阈值 —— 胜率赢不等于期望赢。
# Jev v2 研究（需要版本化 PIT 股票池 + 1m 数据 + Jev key）
bun run research:check
bun run research:backtest --split=train
| 能 | 不能 |
|---|---|
| 用真实行情跑通"选股 → 建议单 → 影子成交 → 含成本盈亏"全链路 | 不会也不会替你下单：没有券商量化接口时人工执行是唯一合规路径 |
| 告诉你每一单的往返成本是多少 bp、止损价、次日必须几点走 | 做不了日内挂撤单吃价差（T+1 + 涨跌停 + 程序化报备） |
| 用日线严格 T+1 回测，并给"过 / 不过"的判定 | 给不了正期望的日内策略（数据是 L1 三秒快照，见 docs/DATA.md） |
| 记录你手工回填的真实成交，统计建议价与成交价之差 | 保证回测结论可外推（样本有选择偏差，README 下方明确写了） |
让 Jev 给每只候选一个可审计的胜率（decision.picks[].probability，带 inputTokens 计费口径） |
让模型决定"能不能买"—— 闸门、T+1、涨跌停、流动性仍是代码里的硬否决 |
Jev 是 TypeSafe 在 2026-09-16 发布的 "System One 模型"：它不生成文本，而是输入一份 state 与若干问题， 并行返回带概率的结构化判断（boolean / choice / score 三类）。官方口径的分类任务上比对照大模型快约 194–200 倍、 便宜约 444 倍，端到端延迟 70–500ms，输入 $0.042/百万 token（这些数字来自 TypeSafe 与 LangChain 的公开介绍， 我们未独立复测，本项目也不靠它们成立）。
本项目的用法（src/jev.ts）：
- 问的是可判定的陈述，不是"你怎么看这只票"（时间与成本从当前状态实时取，不写死）： "在 ${date} ${time} 以对手价买入 X，在 T+1、止损和交易规则约束下由 Jev 自主决定退出时点，扣除实测往返成本后这笔收益为正"
- 一次请求把最多 20 只候选一起问完（共享同一 state），boolean 返回的概率即该陈述为真的概率
- 模型看到的 state 与规则层同一份数据（同一
StockFeatures、同一costs.ts口径），不给它任何额外字段， 否则回测/实盘一致性就破了 - 大盘闸门、T+1、涨跌停、流动性、一手门槛不交给模型；Jev 只在已经通过筛选的候选里给胜率与排序
- 没配 key / 超时 / 返回不可用 → 立即降级回规则打分并在事件里标
modelFailed，绝不编一个概率出来
关于"首个"：据我们所知，这是第一个把 Jev 用作 A 股选股决策模型的开源实现（截至 2026-09-21；
在 GitHub 检索 Jev + A股/ashare/china stock 未见到同类，公开的 Jev 交易案例集中在加密市场）。
这是一个可证伪的说法：如果你知道反例，开个 issue，我们当天改这段措辞。
启用：
# .env
MODEL=jev
TYPESAFE_AI_API_KEY=你的 key
bun run start未配置 key 时 Jev 模式仍可启动观察，但每轮只会 fail-closed HOLD，不会冒充 FactorModel 结论；要让 Jev 真正决策必须配置 key。
cd ashare-trader
bun install
Copy-Item .env.example .env # 默认 PAPER=true、本金 15 万、单笔 5 万（小资金档见 .env.example 里的成本警告）
bun run start # 后端 http://127.0.0.1:3005（默认只绑回环）
cd web
bun install
bun run dev # 仪表盘 http://localhost:3006跑起来就能看到：真实股票池 300 支、上证指数与 MA5、大盘闸门判定、候选排名表。 非交易时段也能跑：用最近一个交易日的收盘快照做复盘，仪表盘顶部有横幅说明数据来源时刻。
三条验证命令：
bun test # 221 pass / 0 fail（含契约测试、账本重放自洽、影子撮合闭环、回测数据封存）
bun run scripts/backtest.ts --stop=atr # 单组：生产口径的净期望与 t 值
bun run scripts/backtest.ts --select=random # 对照：因子排序到底有没有信息量
bun run scripts/backtest.ts --from=2024-01-01 --sweep # 36 组参数扫描 → data/sweep.tsv
bun run scripts/atr-sweep.ts # 止损口径对比 + 三门槛实量- 开盘后看"模型决策"面板：大字结论（买入/观望）与概率条，闸门关着就不动手
- 出建议单后，在券商 App 里手工下单（行里点"复制"，一行字直接可粘）
- 成交了立刻回填：仪表盘表单、
bun run scripts/fill.ts 002156 buy 800 "@61.40"、或POST /fill - 下一交易日开始，持仓可卖时先执行硬止损保护，其余退出由 Jev 自主判断
- 收盘后
POST /scan复盘，或bun run scripts/backtest.ts重跑统计 - 回填错了不要紧："成交与账本"区里每行有"撤销"（重放剩下的成交重建账本），
整本想重来就点"清空账本"（先归档到
data/archive/再清零）；CLI 对应--undo=<id>与--reset
细节（参数含义、故障排查、常见误操作）见 docs/USAGE.md。
只读：GET /（元信息 + 最新心跳）、/history、/positions、/fills、/orders、/equity（权益曲线）、/stops（止损口径的双口径反事实对照）、/broker（QMT sidecar 状态）、/events（SSE）。
写（改本地账本；除 /broker/order 外不产生任何委托）：
| 方法 | 作用 | 备注 |
|---|---|---|
POST /scan |
立即跑一次选股 | 收盘后也能跑（复盘），但不会伪造成交（当日单收盘作废） |
POST /fill |
回填一笔真实成交 | {code, side, qty, price?, signalId?, note?}；沿用它对应建议单的止损线 |
POST /fill/remove |
撤销一笔误回填 | {id}；重放剩下的成交，原流水进 data/voids.log |
POST /reset |
清空账本 | 必须带 {"confirm":"CLEAR"}；旧 trades.jsonl/positions.json 先归档 |
POST /broker/order |
把一张在途建议单推给 QMT sidecar | 必须带 {"signalId":"...","confirm":"SUBMIT"}；同一 signalId 幂等，重推需显式 force:true；sidecar 处于 mock/dry 时只记录不下单，live 前置条件见 docs/COMPLIANCE.md |
写接口的权限：默认只监听 127.0.0.1；非回环请求、或来路是陌生站点的浏览器跨源请求，
必须带 x-auth: <API_TOKEN>（面板用 ?token=xxx 传）。原因：同一个面板上有“清空账本”
与“推给券商”两个按钮，绑 0.0.0.0 且无口令 = 局域网里任何设备（甚至你开着的一个网页）都能清你的账本。
| 文件 | 内容 |
|---|---|
| docs/ARCHITECTURE.md | 模块职责、数据流、TickEvent 结构、四个扩展点 |
| docs/DATA.md | 数据源与字段映射、GBK/限流/多源回退、L1 与延迟实测、新鲜度硬规则 |
| docs/STRATEGY.md | 因子与闸门定义、回测方法、36 组参数全表与为什么必然失败、下一步三条路 |
| docs/USAGE.md | 启动、三个触发点、回填三种入口、参数表、故障排查 |
| docs/COMPLIANCE.md | A 股规则如何落到代码里、程序化交易报备边界、接 QMT 前要做什么 |
| web/README.md | 仪表盘组件与 SSE hook |
src/
config.ts 全部参数（含成本与因子阈值、监听地址、写接口口令）
http.ts 限流行情 HTTP（3 req/s、单 URL 1s 去重、退避带抖动）
session.ts 时段状态机 + 北京时间 + 累计交易分钟（闸门节奏用）
calendar.ts 交易日历：读上证日线，不内置节假日表
quotes.ts 快照(腾讯 GBK 五档) / 榜单(东财) / 日线(东财→腾讯→新浪) / 涨停池
symbols.ts A 股规则：板别涨跌幅、涨跌停价四舍五入、100 股一手、整手减半
costs.ts 佣金 max(5, 0.025%)、印花税卖出单边、过户、经手证管、滑点
factors.ts 因子打分 + 大盘闸门；日线口径与快照口径共用同一个 scoreStock
exit.ts 止损价与次日出场阶梯（回测、训练、实盘共用这一份规则）
model.ts FactorModel（默认，毫秒级）+ LlmAdvisory（仅日频：情绪闸门 + 个股 veto）
jev.ts JevModel：TypeSafe System One 模型接入，逐只候选问 boolean，失败 fail-closed
local.ts LocalModel：本地逻辑回归，按“校准后期望>0”采纳，无 model.json 降级 factor
orders.ts 建议单生成 + 纸面撮合 settlePending（对手价成交、限价钳制、当日有效、买卖双向）
state.ts Book：T+1 可卖/冻结、费用按比例结转、止损线随成交落账、权益曲线、rebuild 重放
lock.ts 账本单实例锁（index.ts / once.ts / fill.ts 共用）
engine.ts 主循环：单轮在途、新鲜度门控、退出与买入、影子撮合、心跳事件
server.ts Bun.serve：/ /history /positions /fills /orders /equity /scan /fill /reset /broker /events(SSE)
scripts/ once · probe · probe-latency · fetch-daily · backtest · atr-sweep · train-model · fill
test/ 26 个文件 221 个用例（契约、账本重放自洽、影子撮合闭环、回测与实盘同构、数据封存与防篡改）
web/ Next.js 仪表盘
data/ 本地账本与日线（忽略）；结论证据 sweep.tsv / backtest.* / model.json 入库
A 股个股上做不了高频挂撤单吃价差，四条约束叠加：
| 约束 | 后果 |
|---|---|
| T+1 | 当日买入不可卖 → 隔夜跳空风险无法回避，止损不是万能保护 |
| 涨跌停与停牌 | 一字涨停买不进、一字跌停卖不出；停牌期间只能拿着 |
| 程序化交易报备 | 现行高频认定线为单账户每秒申报/撤单合计 ≥300 笔或单日 ≥2 万笔（2026 年流传的"降到每秒 15 笔"不在任何条文中，已辟谣） |
| 成本结构 | 5 元最低佣金 + 印花税：2 万以上是 11.6bp 的地板，加大金额也降不下来；但往下走会急剧变坏 —— 3300 元档名义 36.9bp、回测实测 44.6bp（test/costs.test.ts 钉住） |
所以本项目的定位是日频决策 + 人工执行 + 严格记账，不是低延迟交易机。 行情侧同理：用的是 L1 三秒快照，没有逐笔与委托队列（见 docs/DATA.md）。
实现层的缺陷已在 2026-09-21 审计中修完并列在 docs/STRATEGY.md 末尾（逐条带测试）。 剩下的都是数据与口径给的：
- 选择偏差：回测股票池是"今天"的成交额前 N，它们过去两年本来就更可能强势
- legacy 日线近似：旧
次日 10:00 前清仓只用于历史对照，不能代表生产 Jev 或研究 v2； Jev 研究使用逐分钟 bid、硬止损与 right-censored 标签； 实盘的 VWAP 弱势离场在回测里根本不存在 - 入场时刻已对齐，但仍有残差：实盘 2026-09-28 起只允许在
ENTRY_START（默认 14:45）之后 开新仓，与回测同一常量；但实盘是 14:45–14:57 窗口内成交（回测是 14:45 一个点）， 且没有遍历其他入场时刻的证据 —— 换入场时刻必须重跑同构回测，不能拿本文结论背书 - 因子排序未证明有效：
--select=reverse（取分数最低的）反而比score好 16bp，random介于两者之间。不要把它当 alpha - 成交额与换手估算：126/294 支走腾讯/新浪回退源，那两源没有成交额也没有换手率，
成交额用
(高+低+收)/3 × 成交量估算、换手直接为 0 → 同一个打分函数在不同源下不可比 - 回测与实时撮合口径不完全一致：实时路径用下一轮对手价（并被限价钳住），回测用收盘价
要消除这些差异需要分钟线或券商委托回报。
研究用代码，不构成投资建议。数据来自免费非官方接口（东财 / 腾讯 / 新浪）， 仅适合研究与盘面辅助，不保证准确、及时与可用；任何实盘决策请自行判断并承担后果。