行为
Sprint3¶
全量数据基准预览（仅作审计与特征字典参考）¶
| 周次 | Story ID | Story 描述 | 规约硬性映射 | 验收标准 | 工时 |
|---|---|---|---|---|---|
| W4 | S3-01 |
基础滚动特征引擎（A/B/C类） 实现均值回归、波动、趋势动量类特征的 Polars 向量化计算。 |
规约 4.1 (A/B/C类)；FW-3 (按年串行)；CR-003 (_w 命名) |
① 产出约 20 维基础特征（如 momentum_w4, max_drawdown_w26）；② 强制隔离：滚动计算必须按 group_by(['fund_id', 'segment_id']) 隔离，严禁跨段计算；③ 所有窗口参数从 config.yaml 读取；④ 单测验证特定 Mock 数据下的滚动值精确度。 |
1.5天 |
| W4 | S3-02 |
定投特有与风险调整特征引擎（D/E类） 实现 DCA 特征与 Sharpe/Sortino，包含 OLS 线性回归斜率计算。 |
规约 4.1 (D/E类)；规约 4.2 (min_valid_ratio)；规约 4.1E (weekly_rf 公式) | ① 产出约 20 维高阶特征（如 dca_return_w12, rolling_sharpe_w26）；② 有效值判定：所有滚动特征必须实现 min_valid_ratio=0.20 卡控，不足时输出 NULL；③ weekly_rf 计算公式必须严格为 (1 + 0.02)^(1/52) - 1，严禁硬编码数值；④ OLS 回归单测验证斜率与 R² 极限情况。 |
1天 |
| W4 | S3-03 |
标准化与共线性工具函数（纯逻辑抽离） 实现 T-1 截面标准化与共线性剔除的纯函数，并在全量数据上跑一遍产出预览文件。 |
规约 4.3 (T-1模式/MAD边界3.0)；规约 4.4 (IC计算/阈值0.90)；CR-002 (函数级单测) | ① 暴露 calculate_stats(), apply_standardization(), remove_collinear_features() 三个公开函数，带完整 Type Hints；② 单测强卡点：构造 2 天数据的 DataFrame，调用 apply_standardization()，断言第 1 天所有特征输出 NULL；③ 产出 standardization_params.parquet（标记为预览）与 final_feature_list.json。 |
1.5天 |
| W4 | S3-04 |
特征落盘、血缘与双轨制文档 按年分区写长表特征 Parquet，更新 Hash 与数据契约文档。 |
规约 7.4 (严禁Pivot宽表)；FW-4 (按年覆盖写回)；架构基线 3 | ① data/features/features_YYYY.parquet 产出，Schema 为长表：fund_id, net_value_date, segment_id, feature_1, ..., feature_K；② PyArrow 写入指定 row_group_size=100000；③ 产出 data/metadata/features_hash.json；④ docs/data_contract.md 同步更新特征字典（含 _w 命名示例）。 |
1天 |
可优化与可复用逻辑提示¶
1. 滚动窗口的“有效值判定”通用包装器（复用级）¶
规约 4.2 要求每个滚动特征都要判断 min_valid_ratio。如果在 40 个特征里各自写一遍 .is_not_null().sum() 逻辑，代码极度冗余且易错。
建议实现：在 feature_engineering.py 内部实现一个高阶函数或装饰器：
def with_validity_check(df: pl.Expr, window_size: int, min_ratio: float) -> pl.Expr:
# 统一包装：先算 rolling，再算窗口内非空数，不足比例则返回 NULL
...
所有特征计算只需调用此包装器，保证全项目有效值判定逻辑绝对一致。
2. OLS 回归的 NumPy 向量化加速¶
规约要求计算 trend_slope 和 trend_r_squared。Polars 原生不支持直接在 group_by 内做复杂的 OLS 矩阵运算。
建议实现：提取每只基金（每段）的窗口数据为极小的 NumPy 数组（最大 52x2 矩阵），使用 np.linalg.lstsq 批量求解。这不仅规避了 Polars 的限制，还能通过 map_elements 在底层实现极高的向量化性能。
新增/修改文件清单¶
| 操作 | 文件路径 | 简介与企业级约束 |
|---|---|---|
| 新增 | src/feature_engineering.py |
核心模块。包含 3 个层级： ① calculate_raw_features(df) — 按年调用，产出 A~E 类原始特征；② calculate_stats(df), apply_standardization(df, stats) — 标准化纯函数；③ remove_collinear_features(df, labels) — 共线性剔除纯函数。严禁出现魔法数字。 |
| 新增 | tests/test_feature_engineering.py |
防线级单测。必含： ① OLS 斜率精度测试； ② min_valid_ratio NULL 化测试；③ T-1 标准化首日 NULL 测试（构造 2 天数据，验证函数输出）。 |
| 修改 | docs/data_contract.md |
新增《特征矩阵接口契约单》： ① 明确 features_YYYY.parquet 的 Schema（重点标注含 segment_id 且特征为原始值）；② 列出完整的特征字典（采用 _w 风格 2 命名，约 40+ 行）；③ 标注 standardization_params.parquet 的“预览”语义。 |
| 修改 | docs/architecture_baseline.md |
更新数据流图：明确 feature_engineering.py 向 trainer.py 暴露标准化“纯函数”的虚线依赖关系。 |
| 修改 | .gitea/workflows/ci.yml |
增加 pytest tests/test_feature_engineering.py -v 步骤，纳入 CI 强阻断。 |
| 产出 | data/features/features_YYYY.parquet |
运行时产物。长表形态，包含原始特征值。 |
| 产出 | data/models/standardization_params.parquet |
运行时产物（全量基准预览）。Schema 符合规约 4.3，但增加审计备注。 |
| 产出 | data/models/final_feature_list.json |
运行时产物（预览列表）。格式：["price_vs_ma_ratio_w12", ..., "rolling_sharpe_w52"]。 |
| 产出 | data/metadata/features_hash.json |
运行时产物。基于 src/utils/hash.py 计算。 |
下级目录¶
CR-002-M3a里程碑交付物语义变更¶
CR-003-多窗口特征列名规范化¶
由 Huarui Lin 更新于 大约 11 小时 之前 · 1 修订