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模型训练与评估

周次 Story ID Story 描述 规约硬性映射 验收标准 工时
W6 S5-01 时序切分基座与特征标签对齐
读取按年 Parquet，执行 LEFT JOIN 产出未标准化的 train_dataset.parquet，实现 TimeSeriesSplit 索引划分。		 规约 5.1 (训练数据流)；规约 5.2 (严禁随机 K-Fold) ① 产出 train_dataset.parquet，Schema 为长表且特征均为原始值；
② 实现严格的 TimeSeriesSplit(n_splits=5) 索引生成器，按时间排序切分，严禁打乱；
③ 单测验证各折的 Train/Val 时间范围无重叠且无未来穿越。		 2天
W6 S5-02 逐折闭环引擎（标准化+共线性+训练+评估）
实现单折内部的时序隔离计算流，复用 Step 3 纯函数。		 规约 5.2 (每折独立执行)；CR-002 (复用Step3函数)；规约 4.4 (严禁跨时间窗口IC计算) ① 调用 feature_engineering.calculate_stats() 仅基于 Train 折数据计算统计量；
② 调用 apply_standardization() 应用 T-1 参数，Val 折严格借用对应 Train 折参数；
③ 调用 remove_collinear_features() 时，计算 Spearman IC 仅使用 Train 折标签；
④ 产出每折的 AUC、NDCG 指标。		 2天
W6 S5-03 Optuna 单折搜索与 1 小时硬限拦截
在最后一个折上配置 Optuna 搜索空间与超时机制。		 章程第八章 (1小时硬限)；规约 5.3 (参数范围/停止条件) ① Optuna 目标函数配置 early_stopping_rounds=50；
② 调用 study.optimize(timeout=3600) 实现强制截断，到达 1 小时无论是否收敛必须停止并取当前最优；
③ 搜索范围 8 个超参数严格对齐规约 5.3 表格，严禁自行添加。		 2天
W7 S5-04 四桶回测引擎（单点快照+绝对截断）
在最后折的 Val 集最后一个截面，实现绝对分桶与 DCA 组合净值模拟。		 CR-004 (单点快照/绝对截断/空桶保留)；规约 5.4 (回测指标) ① 仅取最后折 Val 集的最后一个日期截面进行打分；
② 严格按绝对数量分桶（Top20 取 1~20 名），空桶净值曲线输出为 None；
③ 实现周定投组合净值追踪：每周投入 20 元均分，计算年化收益率、最大回撤、Sharpe、止盈成功率；
④ 计算全标的池等权基准的相同指标。		 2天
W7 S5-05 全量参数重算与 MLflow 归档闭环
产出最终推理级参数，执行 SHAP 归因，完成 MLflow Production 打标。		 CR-005 (全量重算参数)；规约 5.5 (MLflow 记录)；规约 7.3 (config.yaml Hash) ① 全量加载 features.parquet，重新跑一遍标准化，产出全局基准 standardization_params.parquet 存入 MLflow；
② 使用最优参数在所有折上重训最终模型，产出 .txt 文件；
③ 产出 SHAP summary plot 与四桶回测净值曲线图；
④ 在 MLflow Model Registry 将新模型打上 Production 标签，旧模型归档至 Archived。		 2天

可优化与可复用逻辑提示

1. 【高优提醒】LightGBM 目标函数的对齐缺失

规约 5.4 要求评估 NDCG@20（排序质量指标），但规约 5.3 未明确 LightGBM 的 objective（目标函数）。

  • 如果使用 binary:logloss，模型输出的是概率，无法直接完美对齐 NDCG。
  • 建议实现：在 S5-03 的 Optuna 定义中，建议研发使用 lambdarank 目标函数，或至少在评估阶段将模型概率输出转化为分位数后计算 NDCG。此细节无需 PM 拍板，但请研发在 Review 时重点关注，避免 NDCG 指标失真。

2. LightGBM 特征名与共线性剔除后列表的严格对齐

在 S5-02 逐折循环中，共线性剔除会丢弃部分特征。在将 Polars DataFrame 转换为 LightGBM Dataset 时，必须显式传入 feature_names=final_feature_list。如果不传，LightGBM 会按内部索引（0, 1, 2...）生成特征名，后续导出的 SHAP 归因图将变成无意义的 Feature_0，直接导致 M4 验收失败。

3. 回测 DCA 净值模拟的“快照隔离”

规约要求模拟“等权周定投组合”。在单点快照（假设 T 日为 2025-12-31）下，组合从 T+1 日开始买入，但买入的标的必须是 T 日排名分桶后的基金池。严禁在回测的 150 周内允许新基金加入组合（因为 T 日之后没有新数据来给新基金打分）。这是一个极易踩坑的业务边界。

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/trainer.py 核心模块。包含主入口 run_training_pipeline()，以及内部函数 _train_single_fold()、_evaluate_single_fold()、_run_optuna()、_backtest_single_point()。严禁出现任何硬编码超参数。
新增 src/utils/backtest.py 回测工具模块。包含 _simulate_dca_portfolio()（给定基金池，按周均分资金模拟定投净值）和 _calculate_portfolio_metrics()（计算年化、最大回撤、Sharpe等）。从 trainer.py 中剥离，保持单一职责。
修改 docs/architecture_baseline.md 新增《Step 5 时序隔离防泄露架构图》：明确展示 Train 折计算 Stats -> Val 折使用 Shifted Stats 的虚线依赖关系，以及全量重算参数的旁路流程。
修改 .gitea/workflows/ci.yml 增加 Step 5 所需系统依赖的安装检查（如 lightgbm, optuna, shap, scikit-learn, matplotlib），防止流水线在拉取代码后因缺包报错。
产出 data/models/model_final.txt 运行时产物。使用最优参数在全量 5 折上重训的最终 LightGBM 模型文件。
产出 data/models/standardization_params.parquet 运行时产物（CR-005 定义的全局基准版）。Schema 严格符合规约 4.3 节，供 Step 6 推理服务直读。
产出 data/models/final_feature_list.json 运行时产物。最后一次重训时保留的特征名列表（可能因逐折 IC 剔除而与 Step 3 预览版不同）。
产出 mlruns/.../artifacts/shap_summary.png 运行时产物。SHAP 特征重要性摘要图，用于解释模型决策依据。
产出 mlruns/.../artifacts/backtest_curves.png 运行时产物。包含 Top20、Top21-50、Top51-100、其余 四条净值曲线与等权基准曲线的对比图。

下级目录

CR-004-回测评估执行策略与空桶防御机制修正
CR-005-MLflow_归档标准化参数语义变更

由 Huarui Lin 更新于 4 天 之前 · 5 修订