SolidRockQuant 路线图

原则：每个版本都保持"可安装、可运行、可演示"，MVP 就带 MCP Server（传播点先行）。

v0.1 —— 研究回测 MVP（当前版本）

目标：一个 Agent 能通过 MCP 独立完成"拉数据 → 回测 → 读报告 → 对比实验"的闭环，人类用 CLI 也能完成同样的事。

任务拆解

M1 工程基建 ✅ - [x] 仓库初始化：pyproject（uv）、ruff/mypy/pytest 配置、GitHub Actions（lint+test）、Apache-2.0 LICENSE - [x] 全局配置：pydantic-settings（数据目录、token、费率默认值） - [x] 错误体系：错误码枚举 + hint 规范（agent/errors.py，全库统一抛 SolidRockError 子类）

M2 数据层（日线，股票/指数/ETF）✅ - [x] 标准 schema + 符号约定校验（000001.SZ 格式） - [x] DataSource 基类 + 注册表 - [x] AKShare 适配器：日线行情、交易日历、股票列表、指数成分（东财主通道 + 新浪自动回退，按 akshare 1.18.94 实测结构适配） - [x] Tushare Pro 适配器：同上（需 token） - [x] 本地存储：Parquet 落盘（原子写入）+ DuckDB 参数化读取 + 增量更新（幂等 + NaN coalesce） - [x] 数据快照：snapshot(tag) / 按 tag 只读读取（硬链接近零拷贝）

M3 回测引擎（股票）✅ - [x] 事件主循环 + Clock 抽象（bar 级） - [x] Strategy 基类、Context API（order / history / portfolio / schedule） - [x] 撮合：next_open 默认、涨跌停限制、T+1、停牌处理、same_close 可选 - [x] 费用模型：佣金/印花税/过户费/滑点，可配置 - [x] 组合核算与净值曲线（含复权因子变化的价值守恒持仓调整） - [x] 简版风控：仓位上限、回撤熔断钩子

M4 报告与实验追踪 ✅ - [x] metrics：年化/夏普/最大回撤/卡玛/胜率/换手率/基准对比（默认基准 000300.SH） - [x] 产物：report.md、result.json、trades.csv、nav.csv - [x] SQLite 实验追踪：自动入库、list/get/compare API

M5 Agent 接口层 ✅ - [x] MCP Server（mcp 2.x MCPServer / 1.x FastMCP 兼容）+ 工具：get_data_overview / list_data_sources / search_instruments / fetch_bars / get_trading_calendar / validate_strategy / run_backtest / list_experiments / get_experiment / compare_experiments - [x] validate_strategy：AST 静态检查（语法、前视偏差 shift(-n)/bfill、Context API 误用）；run_backtest 前自动执行 - [x] SKILL.md ×3：回测流程、数据更新流程、实验对比流程（随包分发） - [x] Claude Code / Claude Desktop 接入配置文档（docs/mcp-setup.md）+ llms.txt + 统一 JSON 信封（错误必带 hint）

M6 交付 - [x] CLI：srq init / data update / data calendar / data peek / data stats / data snapshot / data sources / backtest run / experiment list|show|compare - [x] 示例策略（dual_ma、buy_and_hold）；CI 冒烟测试随 M5 补充 - [ ] mkdocs 文档站骨架 + 快速开始 - [ ] README 打磨（中文先行，英文 v0.4）、发布 PyPI 测试源验证安装

验收标准（v0.1 Definition of Done）

1. ✅ pip install -e . 后，示例策略三条命令内跑出完整报告
2. ✅ Claude Code 挂载 MCP Server 后，仅凭 SKILL.md 指引能独立完成一次回测并读回结果（已用 MCP stdio 协议端到端验证：validate_strategy → run_backtest → get_experiment）
3. ✅ 同一策略 + 同一数据快照，两次运行指标完全一致（可复现性测试进 CI）
4. ✅ 故意写一个前视偏差策略，validate_strategy 能报出 LOOKAHEAD_SUSPECTED

v0.2 —— 期货与因子（进行中）

• [x] 因子模块完整版：FactorData 面板 + Factor 基类、MAD/分位数去极值、zscore、排名、行业市值中性化（回归取残差）、RankIC/ICIR/t 值、分位数分层回测、多空价差、因子自相关；CLI srq factor analyze、MCP run_factor_analysis、实验留痕（kind=factor）、示例 momentum_factor
• [x] 期货回测支持：合约规格表（乘数/保证金/开平今费率/涨跌停，可覆盖）、带符号双向持仓（开/平/翻转）、平今拆分费率、保证金约束、到期强平（近似到期日）、主连换月比例复权工具（roll_adjust_continuous）、示例 futures_short
• [x] 数据体检：srq data doctor + MCP data_health——缺失交易日/OHLC 异常/因子缺失/零成交连段/大幅波动
• [x] 分钟线支持：1m/5m 贯通 schema/存储/适配器/CLI/MCP；AKShare（东财+新浪回退+期货分钟）、Tushare（stk_mins）、Baostock（5 分钟）；分钟数据仅供研究，事件回测仍为日频
• [x] Baostock 适配器：A股日线（双取数推导因子）、交易日历、指数成分股、5 分钟线
• [x] 向量化快速回测通道：vectorized_backtest + weights_from_factor（多空分位、防前视、换手费率）；CLI srq factor screen、MCP run_vectorized_backtest
• [x] 期货指标语义细化（closing 字段区分开/平，胜率/盈亏比只按平仓计）

v0.3 —— 走向实盘（进行中）

• [x] 模拟盘：PaperTrader 状态持久化（现金/持仓/挂单/复权因子游标），增量日频运行，复用事件引擎全部规则（T+1/涨跌停/保证金/到期强平）；CLI srq paper run/status、MCP run_paper_session/paper_status
• [ ] 期货实盘：CTP / openctp 网关（需要券商账户与 CTP 环境联调，暂缓）
• 股票自动交易：先做只读对账（持仓核对），下单接口涉及券商合规，单独评估后决定
• [x] 策略沙箱：子进程隔离执行 + 超时击杀（策略 sys.exit/死循环不影响宿主）；MCP run_backtest_sandboxed
• [x] Agent 研究闭环示例：docs/agent-workflow.md（筛选→显著性→回测→对比→模拟盘的完整 playbook）

v0.4 —— 生态

• 插件注册机制（第三方数据源/费用模型/风控规则以 entry-points 接入）
• 英语文档与国际化社区
• 更多数据源（yfinance 海外、商业接口预留位）
• 策略市场：社区策略模板库与回测榜单

风险与待决事项

• 券商下单合规：A股自动化下单处于灰色地带，v0.3 前需要明确只做期货实盘 or 提供接口由用户自担责任
• 免费数据源稳定性：AKShare 接口偶发变动，适配器需要版本锁定 + 健康检查
• Tushare 积分门槛：部分接口需 2000 积分，文档中要写清楚各源的能力边界
• MCP 生态演进：MCP 协议仍在快速迭代，工具层保持薄封装以便跟进