2026-03-15 ~ 03-16 凌晨 日志

港股选股会

• 运行选股会 HK Top-50 + US Top-50
• 冰冰指出：港股必须满足整手（board lot），原计划有问题
• 拉取 Futu 实时持仓（HK 10只 + US 1只 FIX）

决策：选股会 vs 投委会职责拆分

• 选股会（低频/双周）：只输出 Focus List 变更（add/remove + 原因），不给具体买卖数量
• 投委会（每交易日）：从 Focus List 里决策买卖数量

Focus List

• config/focus_list_hk.json（30只）、config/focus_list_us.json（30只）
• Focus 会议 v0 纪要：reports/focus/2026-03-15_HK_US.md

全市场 Universe + 主题线（已讨论，未落地）

• 覆盖版阈值：US mcap≥2B + ADV20≥30M；HK ADV20≥50M + board lot
• 两条主题线：Tech BFI + CN Consumption Recovery
• 消费复苏包含老铺黄金、安踏、亚玛芬等
• 数据源：Finnhub + FMP + AV（宏观/大宗备份）+ Google Trends

Alpha158 集成

• src/alpha158_qlib.py：Qlib 官方引擎，158 因子
• scripts/precompute_alpha158.py：689 只票缓存到 data_cache/alpha158/
• 在 ml_cross_sectional.py 加了 use_alpha158 开关（读缓存优先）
• 接通：策略 JSON → strategy_schema → walk_forward → dynamic_pick → rolling_ml_scores

Bug 修复（重大）

1. HK factor_score 全 NaN：FMP 基本面只有 US，HK quality_score 全 NaN → 污染 factor_score → 选股按字母顺序。修复：quality_score NaN fillna(0)
2. walk_forward.py 没传 use_alpha158
3. ML scores cache key 不含 use_alpha158
4. markowitz_backtest.py 缩进错误

优化器改进

• 新增 risk_aversion 参数到 solve_max_sharpe（markowitz_optimizer.py）
• None = max_sharpe（原行为），>0 = mean-variance utility
• ra=0.5 大幅提升收益（max_sharpe 过度偏好低波动票）
• 接通 walk_forward.py + strategy_schema + 策略 JSON

特征实验结论

• HK 118只票截面太窄：Alpha158 188个特征不如 Legacy 30 个（过拟合）
• HK Top-80 特征选择 IC 提升 21%，但回测收益未改善
• Legacy+5 Alpha158 top特征（WVMA60/CORR60/CORD60/STD60/IMXD60）IC提升但收益砍半——波动类特征让模型偏保守
• NaN 处理：LGBM native NaN > median fill > RobustZScore（窄截面下）
• CSRankNorm 在窄截面下反而降低预测质量

最终 v4 策略配置

US: factor_maxsharpe_v4_alpha158.json

• Alpha158 启用，ml_rank_weight=0.4，ra=0.5
• 2y Return 302%, Sharpe 2.29, MDD -25.3%

HK: factor_maxsharpe_v4_hk_alpha158.json

• Alpha158 关闭（Legacy 30 特征），ml_rank_weight=0.5，ra=0.5，topn=100
• 2y Return 191%, Sharpe 2.01, MDD -14.5%

vs 之前 baseline

市场	之前	现在	提升
US	178% / Sharpe 2.01	302% / Sharpe 2.29	+70% Return, +0.28 Sharpe
HK	54% / Sharpe 1.85	191% / Sharpe 2.01	+254% Return, +0.16 Sharpe

待办

• 全策略大回测对比图
• US ra 参数进一步微调
• HK regression test (weights cross_year) 仍 FAIL
• Focus 会议脚本化 + 全市场 Universe
• 数据源接入（board lot / Google Trends / AV 宏观）
• 冰冰自选股定位