2026-03-25 Daily Notes¶

M2.7 模型配置修复¶

问题：MiniMax M2.7 一直报 "not allowed"

根因： 1. OpenClaw 2026.3.23-2 内置 catalog 已有 M2.7，但 agents.defaults.models 白名单里没有 2. 自定义 models.providers.minimax.models 覆盖了内置 catalog，导致 M2.7 无法注册 3. 需要删除自定义 models 配置，只用内置 catalog

解决方案： - 删除 models.providers.minimax.models（设为空数组 []），让内置 catalog 生效 - 在 agents.defaults.models 白名单中加入 minimax/MiniMax-M2.7 和 minimax/MiniMax-M2.7-highspeed - 重启 gateway（热加载不够，必须完全重启）

最终配置：

"models": {
  "providers": {
    "minimax": {
      "models": []  // 用内置 catalog
    }
  }
},
"agents": {
  "defaults": {
    "models": {
      "minimax/MiniMax-M2.7": {"alias": "M2.7"},
      "minimax/MiniMax-M2.7-highspeed": {}
    }
  }
}

升级到 OpenClaw 2026.3.23（从 2026.3.23-2 升级）

M2.7 规格：200k context window，比 M2.5 的 1M 小确认：07:40 冰冰通过 /model minimax/MiniMax-M2.7 切换成功，model switch confirmed

调仓频率偏好（冰冰 2026-03-25）¶

** drift_threshold: 8%**（从默认 5% 调高）
rebalance_interval: 21d walk-forward
VIX 分级 scale 不变
希望每次触发调仓前主动提醒（通过 Discord）
不做日间微小调仓，只做大周期决策

Discord 双 bot 问题¶

同一个 Discord channel 里有两个 OpenClaw bot 注册了 slash commands，导致 /model picker 显示两次。冰冰需要从 channel 里移除其中一个 bot 或限制其权限。

HK 投委会 09:20（已执行）¶

Plan ID: 0dbd2ad04938, 15笔（6 SELL + 9 BUY），全部成交
执行后仓位 73%（VIX scale 0.5 未注入 optimizer，目标应50%）
午休尝试降仓失败（全部撤单），决定暂不改

US 投委会 21:47（手动触发）¶

Plan ID: 0693910ed85d, 18只全BUY等权
VIX 24.95 → YELLOW (scale 0.85)
Dalio裁决: EXECUTE_MODIFIED, scale 0.55
Block: APA/USO/WDC/AKAM
半仓: EOG/VLO/MPC/DELL/CIEN
全仓: MU/OXY/BKR/TPL/AMAT/TER/STX/KEYS/FIX
部署 ~$368k (35% NAV)，能源 ~25%
Next review: 3/28

Cron 修复¶

HK cron 8dd7e100 和 US cron bab85851 因 disable 操作被清理
重建: HK f291cc7f (09:20), US a5783578 (21:10)
超时统一改为 1800s（30分钟）

Futu OpenD 重启问题¶

GUI版 kill 后重启，autoLogin 成功（Login state 100），但 trade data 一直 "not ready"
可能需要 GUI 窗口在前台才触发数据同步
CLI 版需要密码参数，冰冰不在家无法操作
明天回家后：看一下 FutuOpenD 窗口，可能只需切到前台
装了 peekaboo（macOS UI 自动化），但需要 Screen Recording + Accessibility 权限
TODO：回家后给 peekaboo 授权，以后可以远程操作 GUI

v1.7.0 计划¶

ML 5 年训练（方案 A：指数衰减加权）¶

训练窗口从 2y → 5y，覆盖 2021-2026 多种 regime
sample_weight = 0.95^(months_ago)，近期数据权重更高
预期效果：缓解 Q1 失效（-21%）、因子衰减检测更准
风险：数据质量（Alpha158 历史完整性）、survivorship bias
需要验证：5y yfinance/FMP 数据覆盖率

God function 拆分¶

execution_engine.py execute_plan() 534 行 → _sell_stage() + _buy_stage() + _poll_orders()
open_market_execute.py main() 455 行 → _run_sell_phase() + _run_buy_phase()
markowitz_backtest.py 3903 行（长期，分批拆）

US→HK 迁移学习（方案 2：共享因子 + 残差）¶

Step 1: Alpha158 对 HK 股票覆盖率验证
Step 2: US 训好的模型直接 predict HK → 测 IC
Step 3: 如果 IC > 0.01，上线作为 HK ML 信号
Step 4: 加 HK 特有因子（南向资金、AH 溢价）做残差模型

策略配置 Python 化¶

从 JSON → Python dataclass（config/strategies/*.py）
利用已有的 strategy_schema.py StrategyConfig
支持条件逻辑、策略继承、IDE 补全+类型检查
向后兼容：strategy_loader 同时支持 .json 和 .py

pyfolio-reloaded 集成¶

Rolling Sharpe（策略衰减早期检测）
Drawdown 详情（Top 5 DD + 恢复天数）
月度热力图
行业/因子归因（Brinson）
尾部风险 VaR/CVaR
Beta/Alpha 对标 SPY/HSI
作为 Dashboard 数据源

Backtrader 借鉴¶

Cerebro 插件架构 → 拆分 markowitz_backtest god module
Analyzer 插件化 → 指标计算独立类
Sizer → 独立 PositionSizer 接口
Broker 模拟 → 可插拔交易成本模型（Qlib 级冲击成本）
事件驱动 → v2.0 日内策略

其他¶

VIX scale 注入 optimizer（目标权重 × scale）
Futu US SIM position query 修复（"market is required" 根因）

VIX scale 未注入 optimizer bug¶

optimizer 生成 target weight sum = 95%，但未乘 VIX scale
HK 实际仓位 73% 而非目标 50%
待修复