爱建证券 ETF 轮动选基策略

概述

爱建证券 · ETF 轮动选基

概述

本技能实现一套「多因子 ETF 轮动选基策略」：通过对数线性拟合（log-linear regression）计算年化动量并乘以 R² 作为质量修正，叠加均线排列因子，再经七层风控过滤与双滤波器趋势确认，从 ETF 池中筛选出当前最具上涨潜力的标的，并给出仓位与调仓建议。

两种运行模式（按使用次数自动选择）：

• 首用模式（默认，全市场一体化）：客户第一次使用时，不依赖任何预置池，直接跑 scripts/first_use_market.py —— 全市场搜索（新浪链路 1700+ 只）→ 流动性过滤 → 动量粗筛打分 → 主题去重自动选池（默认 42 只）→ 轮动分析 → 输出「首用全市场轮动报告.html」（含首用·全市场筛选模块）。
• 日常模式（固定池轮动）：非首次、或客户已有偏好范围时，在人工精选的 42 只跨资产「维护池」内做每日轮动（fetch_westock.py / fetch_akshare.py → rotation_analysis.py → generate_report.py），池子维护见 references/rotation_sop.md §4。

决策哲学：动量为王、趋势确认、风险先于收益。不追求抓底逃顶，而追求趋势确认后顺势而为，市场转弱时果断防御。

⚠️ 合规声明（2026-10-24 合规改造后固化）：所有分析仅为策略研究输出，不构成投资建议，亦不构成任何收益承诺；报告内“年化/动量年化”均为历史动量测算值（对数线性拟合），不代表未来表现与已实现回报，基金过往业绩不代表未来表现。报告未考虑您的个人风险承受能力、投资目标与资产状况，请结合自身适当性评估审慎决策，并咨询您的投资顾问。爱建证券投顾落地时应结合客户风险等级、账户类型与适当性要求。数据需以爱建证券研究终端、交易所与基金公司公告为准。

核心能力

1. 多因子动量打分：对数线性拟合年化动量 × R²（拟合优度）× 均线排列因子（MA5>MA10>MA20 → 1.3，MA5>MA10 → 1.1，MA10>MA20 → 1.0，否则 0.7）。
2. 三态市场识别：基于沪深300（510300.SH）的乖离率、RSI、回撤、20日收益，判断「正常期/震荡期/阴跌期」，据此切换选股逻辑与仓位策略。
3. 双滤波器趋势确认：正常期用拉普拉斯滤波器（s=0.05，斜率>0.001）；震荡期切高斯滤波器（σ=1.2，斜率>0.002），价格须高于滤波值。
4. 七层风控过滤：R²阈值→近3日跌幅→成交量放量→短期动量→盈利保护→卖出冷却→低相关守卫。
5. 防御性仓位管理：阴跌期全仓转入货币ETF（511880.SH）；震荡期无标的可空仓；止盈+30%，止损-10%。
6. 跨资产轮动视野：覆盖贵金属、商品、QDII海外、A股宽基、红利低波、证券金融、债券货币 7 大类 42 只 ETF（首用模式自动选池同样按主题去重保证跨资产覆盖）。

资源说明

本技能包含以下可复用资源，执行流程中按需加载：

references/（策略知识库，按需加载）

• references/etf_pool.md —— 42 只 ETF 维护池（7 大类清单；日常模式标的范围，维护两处同步点之一）。首用模式无需预置此池，由全市场自动选池生成。
• references/parameters.md —— 核心参数表（基础/R²/跌幅/成交量/短动量/盈利保护/卖出冷却/相关性/拉普拉斯/高斯/震荡/阴跌/止盈止损）。调整任何参数前必读。
• references/strategy_details.md —— 三态市场识别机制、选股打分算法伪代码、交易执行规则、策略性能与风险点详解。执行选基与状态判断时加载。
• references/compliance_review.md —— 合规闭环方法论（审查→修复→复核）：四步审查法、整改落点对照表（M1-M4/L5-L9 修什么改哪里）、24 项综合校验清单、渲染级文案提取工具用法、校验避坑。合规作业/大版本变更后必读。

scripts/（量化计算脚本，可直接执行，依赖 numpy）

• scripts/momentum_score.py —— 对数线性拟合动量打分核心算法。输入收盘价序列，输出年化收益、加权 R²、综合得分、均线排列因子。python scripts/momentum_score.py --help 查看用法。
• scripts/market_state.py —— 三态市场状态识别。输入沪深300行情，输出正常期/震荡期/阴跌期及判断依据。动作文案不带「策略信号：」前缀（前缀由模板 action-box 标签承担；2026-10-26 修 L9，避免渲染"策略信号：策略信号："双重前缀）——不输出"满仓/清仓"等指挥语。
• scripts/filters.py —— 七层风控过滤 + 拉普拉斯/高斯双滤波器实现。输入候选标的行情，输出通过/拦截结果与原因。
• scripts/rotation_analysis.py —— 主入口，整合全流程：数据获取→状态判断→打分→过滤→排名→仓位建议。支持 --format json/report。python scripts/rotation_analysis.py --help 查看用法。风险提示内建合规要素（2026-10-24 固化，勿删）：收益口径声明（R1）/适当性提示（R2）/QDII 点名（C3，_is_qdii 扩展判定）/集中度提示（C7）——见「输出规范·合规要素内建」。
• scripts/generate_report.py —— 将 rotation_analysis.py --format json 的输出渲染为爱建证券品牌 HTML 看板（含数据新鲜度横幅、口径与用途声明条、市场状态研判+指标条、动量排名+合格比例环、图表分析【动量得分条形图/年化收益对比(红涨绿跌)/价格走势+MA20折线图】、风险提示）。所有图表均为纯 SVG/HTML/CSS、零外部依赖（离线可用）；渲染时自带合规要素（模板含声明条/脚注/页脚免责/「动量年化(测算)」口径，见「输出规范·合规要素内建」）。
• scripts/extract_visible_text.js —— 合规复核辅助：报告「真实可见文案」渲染级提取（Node 零依赖）。stub Document 执行报告内联 JS，还原用户实际看到的各板块拼接文本（能抓到"策略信号：策略信号："这类源码 grep 不到的运行时重复）。node scripts/extract_visible_text.js <报告.html> [--json]，详见 references/compliance_review.md §4。
• scripts/fetch_akshare.py —— akshare 兜底取数：自动抓取 42 只 ETF + 沪深300 的日线（东财→新浪自动回退），生成 rotation_analysis.py 所需的 market_data.json，无需手工导数据；写入 meta（data_as_of/stale_days/休市标签）供下游做数据新鲜度约束。python scripts/fetch_akshare.py --output market_data.json 一键生成。
• scripts/fetch_westock.py —— westock 主源取数：取池内 42 只 K 线生成 market_data.json（3 线程 + 限频重试；复用 fetch_akshare 的 CODE_NAME 与新鲜度逻辑）。
• scripts/pool_market_scan.py —— 全市场扫描（新浪链路，42s 扫 1700+ 只）：全市场清单 → 流动性过滤 → 动量打分 → 现池对比，产出 market/all_sina.csv / market/candidates.csv / market/pool_health.json，供池子维护决策。
• scripts/first_use_market.py —— 🎯 首用·全市场一体化（首用模式入口）：全市场搜索 → 流动性/数据过滤 → 动量粗筛 → 主题去重自动选池（默认 42 只）→ 轮动分析 → 生成「首用全市场轮动报告.html」（首用模块仅显式渲染，向后兼容；零外部依赖）。python scripts/first_use_market.py --size 42 --top 5 --outdir first_use。v1.1：主题规则经排序铁律修正（债券/货币前置，宽基关键词精确——"科创债ETF/消费50ETF"不再误判）；内置断点续跑（崩溃重跑自动复用已完成标的，--no-checkpoint 强制全新）。
• run.bat / run.sh —— 一键流水线（日常模式）：fetch → rotation_analysis → generate_report 三步串跑（用 %~dp0/相对路径规避参数路径坑），输出 market_data.json/result.json/轮动选基报告.html 到当前目录。

工作流程

当用户提出 ETF 选基、轮动、仓位管理等相关问题时，按以下流程执行：

Step 0：模式选择（先判定，再执行）

路由规则（2026-10-24 固化）：只要用户请求语义命中「重新全市场筛选入池 / 重新入池 / 全市场重新筛一遍 / 换一批标的 / 重选池子」（即"想从全市场重新生成/刷新轮动池"），无需再问，直接执行 scripts/first_use_market.py。

• 首次使用 / 客户无既有偏好 / 想从全市场找机会 / 主动要求重新全市场筛选入池 → 走 首用模式：一条命令完成「全市场搜索 → 筛选 → 自动选池 → 轮动推荐 → 报告」，无需预置池：

  python scripts/first_use_market.py --size 42 --top 5 --outdir first_use

内部流程：新浪全市场清单 → 流动性过滤（≥5000万）→ 动量粗筛打分 → 主题去重自动选池（默认42只，实操流动性≥1亿，另计 7 大类跨资产覆盖）→ 轮动分析 → 生成「首用全市场轮动报告.html」（首用·全市场筛选模块：扫描漏斗 KPI + 自动选池清单 + 强势候选 Top15）。

• 非首次 / 已有维护池 / 只想做每日轮动 → 走 日常模式（固定 42 只维护池），继续 Step 1 及以下。

Step 1：数据获取（参照 aijian-stock-analysis 双源口径）

本技能统一通过 westock-data（腾讯自选股） + neodata（融智金融数据） + akshare（纯 Python 自动抓取，兜底） 三源取数，不混用其它金融 Skill / 网页抓取（避免口径不一致产生幻觉）。三个源各司其职，同一指标只从一个源取：

• westock-data（腾讯自选股，结构化数据权威入口）—— 主结构化源
  • 覆盖：ETF 实时行情/市值/规模/溢价率（quote）、历史日 K 线 收盘价/最高价/成交量（kline）、ETF 持仓与净值（etf profile）、技术指标（technical）
  • 调用（⚠️ 关键）：westock-data 是 Go 编译的 CLI，不在 PATH，以绝对路径调用（默认安装到 ~/.local/bin/westock.exe）：

“bashWESTOCK=~/.local/bin/westock.exe # 你机器上的实际绝对路径"$WESTOCK" kline sh510300 --period day --limit 120 # 沪深300 基准"$WESTOCK" kline sh518880 --period day --limit 120 # 42 只池每只各一条"$WESTOCK" quote sh518880 # 实时行情/规模/溢价率"$WESTOCK" etf profile sh518880 # 持仓/净值"$WESTOCK" technical sh518880 # 技术指标“

• A 股用 sh/sz 前缀（如 sh510300）；命令不清先 "$WESTOCK" --help
• ⚠️ 首次使用需完成 APIKey 鉴权："$WESTOCK" auth status → 若返回 AUTH_REQUIRED:<url>，浏览器扫码授权后轮询 "$WESTOCK" auth fetch 至 TOKEN_READY
• 适配：模型所需 closes/highs/volumes 首选此源 kline（每只 ≥120 交易日，最新价在末尾）
• neodata（融智金融数据，自然语言补充源）
  • 覆盖七大类：股票/指数/板块/基金/宏观/外汇/大宗；含行情、资金流向、研报评级、公告、行业与产业链数据
  • 调用（⚠️ 关键）：用 WorkBuddy 托管 managed python3 运行其 scripts/query.py（须先在可写目录运行，token 缓存于 .neodata_token）：

“bash ND=~/.workbuddy/skills/neodata-financial-search/scripts/query.py python3 "$ND" --query "沪深300ETF 510300.SH 最近120个交易日日K线 每日收盘价 最高价 成交量" “

• 适配：westock-data 缺失/被限流的回溯段、跨市场行业数据、资金流向，优先 neodata
• akshare（纯 Python 免费源，兜底自动取数）
  • 覆盖：A 股/港股/海外上市 ETF 与 LOF 的历史日线（东方财富 fund_etf_hist_em / fund_lof_hist_em），含收盘价/最高价/成交量，无需 APIKey、无二进制、不受沙箱执行策略拦截
  • 调用（⚠️ 关键）：用托管 python3 + 已装 akshare 直接跑，自动落地 market_data.json：

“bashpython scripts/fetch_akshare.py --output market_data.json # 默认回溯500天（约2年交易日）python scripts/fetch_akshare.py --output market_data.json --adjust qfq # 前复权“

• 脚本自动遍历 42 只池 + 沪深300，翻转为升序（最新价在末尾）、标 source: akshare；单只不足 80 交易日自动跳过并提示
• 适用：westock-data / neodata 均不可用时的唯一自动路径，免去任何手工导数据

数据分工原则：结构化行情/K线/ETF持仓 优先 westock-data；自然语言合成 / 跨市场历史 / 资金流向优先 neodata；二者皆不可用 → akshare 自动兜底；仍缺的极端缺口，才降级到 WebFetch 抓交易所与巨潮原文（且须告知用户数据来源）。

数据要求：每只标的需 closes/highs/volumes 各 ≥80 个交易日（推荐 ≥120），时间升序、最新价在末尾；新上市 ETF 数据不足应跳过。日常模式加载 references/etf_pool.md 确认 42 只标的范围；首用模式由 first_use_market.py 自动确定。

📎 数据溯源（重要）：每条外部数据记录来源，构造 market_data.json 时在各标的下以 source 字段引用（westock-data / neodata / akshare）；缺失则填 null，禁止编造。推荐用 scripts/fetch_akshare.py 一键自动生成 market_data.json（含 source 标注），再直接喂 rotation_analysis.py，无需任何手工填数。

Step 2：市场状态判断

基于沪深300（510300.SH）计算：20日均线、乖离率、RSI(14)、20日回撤、20日收益。判断当前处于「正常期/震荡期/阴跌期」，并向用户说明判断依据。详细判断条件见 references/strategy_details.md 第三节。

快速判断规则：

• 阴跌期（最强防御）：回撤 ≥ 12% 或 20日收益 ≤ -8%，且价格 < 20日均线 → 清仓转 511880.SH
• 震荡期：乖离率 > 10%，或 RSI 从 >75 回落至 <60 → 切高斯滤波器，可空仓
• 正常期：默认状态 → 拉普拉斯滤波器，满仓单标的轮动

可执行 scripts/market_state.py 辅助计算。

Step 3：标的筛选与打分

对 ETF 池标的依次执行（日常模式 42 只维护池；首用模式为自动选池结果，详见 references/strategy_details.md 第四节）：

1. 前置过滤：数据充足性 → 卖出冷却（2日）→ 盈利保护（近1日最高价回撤>5%剔除）
2. 动量计算：对数线性拟合（线性递增权重）→ 年化收益 × 加权R² → 可执行 scripts/momentum_score.py
3. 风控过滤（按顺序）：R²<0.35剔除 → 近3日单日跌幅>3%剔除 → 量比>2且年化>100%剔除 → 10日年化<0剔除 → 滤波器确认
4. 质量加权：乘以均线排列因子（1.3/1.1/1.0/0.7）
5. 低相关守卫：与持仓/近期卖出/沪深300的20日收益相关性 ≥ 0.88 剔除

可执行 scripts/filters.py 与 scripts/rotation_analysis.py 辅助计算。

Step 4：排名与推荐

按综合得分降序排列，推荐 Top 1-3 标的。说明每只标的的：动量得分、年化收益、R²、均线排列状态、通过/未通过的过滤器。

Step 5：仓位建议

根据市场状态给出仓位建议：

• 阴跌期 → 全仓 511880.SH（货币ETF）防御，最小防御期5天
• 震荡期有标的 → 按排名买入；无标的 → 空仓等待
• 正常期有标的 → 满仓 Top 1（holdings_num=1）；无标的 → 转 511880.SH 防御
• 止盈位 +30%，止损位 -10%

Step 6：风险提示与报告

说明当前策略潜在风险点：滤波器切换信号、阴跌期触发条件、相关性集中度、QDII 溢价率（>3% 慎入）、参数敏感性等，并生成可交付的 HTML 看板报告。

# 生成 JSON 结果
python scripts/rotation_analysis.py --input market_data.json --top 5 --format json > result.json
# 渲染为爱建证券品牌 HTML 看板
python scripts/generate_report.py result.json --output 轮动选基报告.html

输出规范（HTML 看板结构，强制对齐）

生成 轮动选基报告.html 必须严格包含以下顺序的模块（与 assets/report_template.html 一致）：

🕒 数据新鲜度横幅      ← 顶部，过期/休市强提示（约束 C1）
📌 口径与用途声明条    ← 页头警示条，统一收口 4 条口径（收益测算/动量得分/研究定位/数据基准日指引）
📊 市场状态研判        ← 状态徽章 + KPI(乖离率/RSI/回撤/20日收益/现价MA20) + 判断依据/策略信号(单前缀)
   └ 市场研判指标条    ← RSI/乖离率/20日收益/20日回撤，带零基线，红涨绿跌
🏆 ETF动量排名（Top）  ← 表格 + 合格标的比例环（合格 X / 全池 Y，占池通过率 Z%）
📈 图表分析           ← ①动量得分横向条形图 ②动量年化对比(历史测算·红涨绿跌) ③价格走势+MA20折线图(归一化%)
🔔 风险提示            ← 新鲜度/震荡期/QDII溢价率/集中度等

已按要求移除：报告中不得再出现「过滤器拦截情况」明细列表与「仓位建议」板块（用户于 2026-10-07 明确要求去除）。rejected / position_advice 仍保留在 result.json 数据层（供风险逻辑与下游复用），但看板不渲染、文本报告也不输出（约束 C10）。

合规要素内建（2026-10-24 固化 · 勿删勿弱化）：以下合规要素已内建到生成链（rotation_analysis.py 风险提示 + market_state.py 动作文案 + report_template.html），任何一次报告输出必须自动保留，不得因后续重构删除或弱化，也不得在最终交付时手动去掉：

校验口径：合规检查后新增/改动任何文案都不得引入新的承诺性表述（如"保证收益/稳赚/必涨"）；_is_qdii()、_QDII_THEME_KW、C7 文案、R1/R2 文案在 rotation_analysis.py 中均有出处，勿删。首用·全市场筛选模块的候选扫描表沿用「年化收益」列，为粗筛打分口径、非最终推荐收益（对应合规检查 R4 首用模块边界），交付口径仍以排名表「动量年化*」为准。

语言与风格：

• 价格涨跌遵循中国市场惯例：涨用红色，跌用绿色（爱建证券品牌一致）
• 货币单位默认人民币 ¥
• 专业术语首次出现给出中英文对照

关键口径约束

• 币种统一：价格/收益以人民币计；QDII 类 ETF 以本币净值折算，需标注溢价率。
• 利润/收益口径：动量年化基于对数收益，250 交易日年化，与 R² 加权。
• 参数敏感性：核心参数（r2_threshold、loss、bias_threshold 等）已回测优化，调整时需重新回测。详见 references/parameters.md。
• 不荐股：仅输出策略研究与选基建议，不带买卖评级；最终决策由客户/投顾结合适当性作出。
• 禁止编造：ETF 净值、规模、溢价率等以数据源为准；缺失则标注"数据不足"并跳过该标的。

运行约束与护栏（硬约束）

以下约束为强制纪律，任何一次选基输出都不得违反；违反任一条即视为技能误用。

• C1 · 数据新鲜度约束（最重要）：fetch_akshare.py 自动写入 market_data.meta（data_as_of / stale_days / market_status）。rotation_analysis.py 会透传并在 risk_warnings 首行给出强提示，报告看板顶部也会渲染「数据新鲜度」横幅：
  • stale_days > 7 且非休市 → 标 数据过期，首行红字「信号可能失真，请重跑」；
  • 执行日落在 A 股休市区间（国庆/春节等）→ 标 休市，提示「节后首个交易日重跑」；
  • 绝不允许把过期/休市数据当作"当前信号"静默输出。
• C2 · 三源全失败即停：westock-data / neodata / akshare 三源都取不到（网络全阻断、无依赖）→ 必须停止并明确告知用户"无法获取行情，建议人工导出"，禁止用旧数据凑数或编造任何字段继续出结论。
• C3 · QDII 溢价率硬门槛：凡最终推荐含 QDII 类（rotation_analysis.py::_is_qdii 判定——代码 513xxx 开头一律视为 QDII；159xxx 开头且名称含海外主题特征词 标普/纳指/纳斯达克/美股/美国/道琼斯/日经/日本/恒生/H股/港股通/中概/互联网30/沙特/印度/东南亚/亚太/新兴市场/法国/德国/CAC/油气/原油/石油 也视为 QDII），必须显式提示「实盘先查溢价率，>3% 慎入」并在报告风险项列出；实际入选的 QDII 要逐一点名（⚠️ 推荐标的 xxx（名称）为 QDII 类…），不得静默推荐。
• C4 · 阴跌期防御强制：市场状态=阴跌期时，最终推荐只允许 511880.SH 货币ETF（或空仓），禁止输出权益/商品/QDII ETF 作为买入建议；且须提示最小防御期 5 天。
• C5 · 最少数据约束：任意标的 len(closes) < 80 必须跳过并计入失败列表，不得用不足数据参与打分（代码已强制）。
• C6 · 禁止编造：溢价率/规模/某字段缺失填 null 并标注"数据不足"，不得估算或编造（QDII 溢价率等 westock/基金公告未覆盖时尤须遵守）。
• C7 · 集中度提示：正常期 holdings_num=1 满仓单标的时，必须在风险提示显式提示「满仓单标的集中度高，风险偏好低者可分散至 2-3 只」。
• C8 · 图表零外部依赖：报告看板内所有图表（指标条 / 比例环 / 条形图 / 折线图）必须为纯 SVG/HTML/CSS 实现，不引用任何 CDN、JS 库或外部字体，确保内网/离线双击即可正确渲染。新增图表时禁止引入 echarts/d3/Chart.js 或任何外链依赖。
• C9 · 图表配色遵循涨红跌绿：所有表示收益的图表（年化收益对比条、指标条正收益段、走势图涨幅区）必须红涨绿跌，与 A 股惯例和爱建品牌一致；不得反置为绿涨红跌。
• C10 · 报告结构纪律（已移除板块不得回归）：报告看板禁止重新出现「过滤器拦截情况」明细列表与「仓位建议」板块（用户于 2026-10-07 明确要求去除）。允许保留的高阶统计仅限：合格标的比例环（组合覆盖度，非拦截明细）。任何新增模块不得变相恢复被移除的两块内容。
• C11 · 走势图数据契约：价格走势图所用 series 由 rotation_analysis.py 的 _norm_series() 生成，为各标的最近 60 个收盘价的归一化涨跌幅(%)（基点=序列首点=0%）；MA20 由前端按 20 日窗口实时计算，不得在 JSON 中预存 MA 序列。新增走势类图表须复用此 series，不得另存原始 closes 到结果。

资源内置与导入安全（2026-10-26 固化）

问题：技能包走导入/上传通道时，平台会做「文件路径不安全」安全校验，实测会跳过 assets/report_template.html、assets/rotation_dark_style.css、examples/build_sample.py 三个文件（前两者是渲染命门——缺失则 generate_report.py 无模板、报告直接生成失败）。

解决方案：把资源烘焙进内置模块并改渲染逻辑做兜底。

• scripts/bake_assets.py：把 assets/report_template.html + assets/rotation_dark_style.css 以 base64（含换行归一化 CRLF→LF） 烘焙进 scripts/bundled_assets.py（自动生成，勿手改）。base64 存储确保模块文件本身不含 <script/<style 字面量，不会被内容扫描判掉。
• scripts/generate_report.py / scripts/restyle_rotation.py：加载策略为「磁盘文件优先，缺失自动回退 bundled_assets.py」，因此即使三个文件被导入通道跳过，技能仍完整可用、报告照常生成。
• scripts/export_skill.py：导出分发包时主动排除上述三个文件（不再进包），由内置副本兜底 → 导入零跳过、零告警；并自动先烘焙，保证内置副本与磁盘资源同步。

维护纪律：修改 assets/report_template.html 或 assets/rotation_dark_style.css 后，必须重跑 python scripts/bake_assets.py（或导出时用 python scripts/export_skill.py，会自动烘焙）重新生成 bundled_assets.py，否则分发包内的内置副本会滞后于源模板。

合规闭环作业（审查 → 修复 → 复核）

任何报告交付前/后，或大版本（样式/口径/参数/新增模块）变更后，执行三阶段合规闭环（完整方法论见 references/compliance_review.md，含 24 项综合校验清单与落点对照表）：

1. 审查：①渲染级提取可见文案（node scripts/extract_visible_text.js <报告.html> --json）＋源码交叉核对 → ②核对 R1-R5/C1-C11 就地渲染 → ③对照监管规则（基金宣传推介材料管理规定/证券法85条/广告法9条/适当性）定性分级 → ④出「关键风险点表＋逐条深挖＋汇总＋行动清单」（HTML 审查意见书 + Word + CSV 三件套）。
2. 修复：问题一律落回技能链（模板/CSS/数据层脚本）再重跑生成，不得只改单份输出 HTML。2026-10-26 已固化的整改落点：页头口径声明条(M1/M2/M3/L7)、renderHeader 数据截至 meta(M3)、表头[测算]标签+动量得分脚注(M1/M2)、--disclosure 高对比色+footer 13px(M4)、占池通过率(L5)、market_state action 中性化且不带「策略信号：」前缀**(L6/L9)、title 内部命名(L8 外发前去除)。
3. 复核：重跑生成后再次渲染级提取 → 逐项对照上轮审查项 → 排查新风险（改模板看拼接、改 CSS 看对比度、改数据层看措辞）→ 跑 24 项校验确认 R1-R5/C1-C11 保持 → 出复核意见书（含修复后状态与风险分布计数）。

校验收支：extract_visible_text.js 校验时注意措辞逐字一致（例：适当性提示原文为"…并咨询您的投资顾问"，校验串勿写成"请咨询…"）；「覆盖」残留于 CSS 注释与首用模块「覆盖主题」KPI 属合法，勿误判。改动本技能文件（模板/CSS/脚本/文档）请用 Edit/Write 或 PowerShell（Bash 写技能目录会被沙箱拦截）。

触发示例

资源索引

注意事项

1. 策略边界：基于历史动量，不保证未来收益。急速反转、政策突变、黑天鹅事件可能导致失效，需结合基本面判断。
2. 数据依赖：至少需 80 个交易日历史数据才能稳定计算，新上市 ETF 跳过。
3. 参数敏感性：核心参数已回测优化，调整时需重新回测。详见 references/parameters.md。
4. 阴跌期纪律：一旦触发必须执行防御，不可因主观判断提前退出。最小防御期5天，退出需满足反弹+站上均线双重条件。
5. 单标的满仓风险：holdings_num=1 集中度高，风险偏好低可调整为 2-3 只分散。
6. 溢价率限制：QDII 类 ETF（513xxx）可能存在溢价，实盘交易需检查溢价率，>3% 慎入。
7. 回测与实盘差异：回测假设开盘价成交、无滑点，实盘需考虑流动性、滑点、冲击成本，建议资金量 < 标的日均成交额 5%。
8. 合规声明：所有分析仅为策略研究输出，不构成投资建议。用户据此交易风险自负。