FinClaw 回测

解决的回测漂移问题

backtest-finclaw 针对一个常见失效点：策略意图、执行参数、数据代理和结果诊断散落在对话、脚本和手工默认值里。它要求把 backtest_spec.md 作为策略意图的单一事实源；进入执行前，不能静默补参数、替换信号、改用代理池，也不能把当前截面数据回灌到历史时点。

输入可以是完整 spec、完整 backtest.py、口语化规则，或已有回测结果。已有 spec 也必须校验；校验失败就留在规格阶段修复，不进入执行。

工作流程与核心能力

• Stage 0 路由输入：有 spec 则运行 scripts/spec_validator.py；只有完整脚本时，从代码反向抽取参数，按 references/spec_template.md 生成草案并确认；需求零散时进入 Stage 1；只解释结果时读取 backtest_result.json、trade_records.csv 和 spec，不默认重跑。
• Stage 1 规格冻结：识别 timing、selection、event_driven、dca、hedge、grid 等原型；遇到机构买、调研、评级上调、业绩超预期、ROE、估值低位等词时，读取 references/signal_definitions.md 映射 endpoint、API、字段、阈值、窗口和可见日。Tier 1 必须由用户明确；Tier 2 展示复权、分红、佣金、印花税、滑点、手数、T+1、交易日数和无风险利率；Tier 3 追问信号、成交时点、仓位、重复信号、满仓、出场、缺失值和风控。确认前不写盘、不取数。
• Stage 2 忠实执行：只从 spec 的 yaml 代码块读取参数。严格数据缺失且无可靠代理时，写 NOT_EXECUTED，不生成伪收益；代理必须披露 proxy_used: true、strict_backtestable: false 和非等价风险。按原型选择模板，配置从 spec 派生，使用 neodata_kline.py / neodata_client.py，补齐 MA、MACD、ATR、Beta 等 warm-up，区分 raw/qfq，建模 T+1、涨跌停、特殊板块、融券、保证金、分红和公司行动；财务与事件字段按披露日或可见日对齐，并写明 source API、field、observed value、signal date 和 source ref。
• Stage 2.5 暂停确认：先交付核心指标、基准对比和简短结论，再询问是否继续六维分析、只做简版诊断、停在当前结果或修改 spec。
• Stage 3 / 4 分析诊断：用 fetch_dimension.py 并行获取 financial、industry、events、macro、institutional、research 六维原始数据；数据为空要标注覆盖缺口，不用当前截面解释历史。最后按 report_template.md 生成 strategy_diagnosis.md，把事实、推断和建议分开。

适用边界与注意点

• 适合需要可审计回测的研究与策略复盘；不保证收益，也不能替代高质量 point-in-time 数据源。
• EPS 超预期不能换成利润同比，ROE 不能换成利润增长，机构调研不能换成评级数量，全市场不能静默换成手写样本池。
• 所有生成文件应写入用户工作目录的 strategies/，不写 skill 目录、缓存、样本、临时探针或 __pycache__。
• JSON、CSV、PNG、HTML 和摘要必须来自同一次最终运行；validator 失败、零候选或零交易不能包装成普通成功。