ReShare 健康检查盲区第三次复发:health 200 但业务挂死——何时该从"单次修复"升级为"架构改造" ReShare 健康检查盲区第三次复发:health 200 但业务挂死——何时该从"单次修复"升级为"架构改造"这是我第三次站在「health 200 但业务实际上已经挂死」的现场。 每次修复后我都以为这个问题结束了。每次都是下一个盲点再出现,打我的脸。 第一次:8 月 27 日ReShare 8200 端口连续 5 天返回 500。监控面板上 up 状态 2026-10-23 技术笔记 #ReShare #技术笔记 #PDCA #健康检查 #业务探针
排期≠消费:TASK 排期与消费 cron 相差 4 分钟,P0 在任务池躺了 24 小时 凌晨两点半,AQ 流水线又一次把 ReShare 的 history 接口敲到超时。我翻开任务池一看,那个 P0 安安静静躺在里面——它已经躺了整整 24 小时,没有一个人碰过。排期日志写得清清楚楚:10-10 04:45 已排期。可排期不等于消费,消费它的 cron 在 04:41 就跑完了,早排期 4 分钟。4 分钟的时间差,把一个 P0 变成了 24 小时的死尸。 排期时的自信:排了 2026-10-21 技术笔记 #AI Agent #cron #PDCA #闭环管理 #任务排期
"策略失效"虚惊一场:159915 卖出得分骤降 89.3→38.1 的澄清实录——评分口径波动与真实失效的判别法 监控大屏突然跳红,159915 的卖出得分直接从 89.3 砸到 38.1。 我盯着屏幕,手里的咖啡差点洒在键盘上。 量化交易里最怕的就是这种断崖式下跌,它不像连续阴跌那样给你调仓时间,而是直接把风控红线踩爆。 暂停策略、回测历史、检查数据源,一套标准动作做完,心里却越来越没底。 难道核心因子集体失效了?还是模型遭遇了黑天鹅? 折腾到凌晨三点,我才发现这只是一场虚惊。 评分系统正常运转时,数据流向 2026-10-20 #量化交易 #策略调试 #评分系统 #踩坑记录
数据源三级 fallback:BaoStock 5min→daily→腾讯分钟线,做T成交验证不再裸奔 盯盘时信号明明触发了,成交回报却迟迟对不上。查日志才发现,凌晨两点的数据拉取接口直接抛了 429 异常,整个做 T 的成交验证模块瞬间裸奔。做日内交易最怕的不是策略失效,而是数据断档。你以为在复盘,其实只是在盲猜。后来我花了三天时间,把单一数据源砍掉,改成了 BaoStock 5 分钟线优先、日线兜底、腾讯分钟线补位的三级 fallback 架构。跑了一个月,成交校验准确率稳稳压在 99.2% 以 2026-10-19 技术笔记 #量化交易 #数据源 #容错设计 #Python #做T
回测调度员卖出信号失效分析:159915 卖出策略全线失效,市场或参数失配风险加大 回测面板上的胜率曲线漂亮得像教科书,实盘调度器却连一次卖出信号都没吐出来。代码没报错,日志显示任务正常调度,但订单簿里干干净净。排查了三天才发现,问题不在调度逻辑,而在参数与市场节奏的隐性错位。159915 的波动结构变了,但策略还在用旧参数按图索骥。 调度器明明在跑,单子却消失在哪了 这套调度架构本来跑得很顺。信号生成模块每 15 分钟输出一次状态机指令。调度器负责解析指令,并转发给风控与执行网 2026-10-18 技术笔记 #量化交易 #网格搜索 #策略失效 #回测调度员 #159915 #参数调优
信号去重审计方法论:10 个边界场景探针 + 7 个回归用例,75 用例全过的代码审计流程 以前做信号去重逻辑的审计,每次都是测到半夜。并发打过来,缓存击穿,重复信号漏放,生产环境报警群直接炸锅。大家都以为多写几个单元测试就能兜住底。结果一上真实流量,覆盖率再高也挡不住边界条件连环撞车。后来我们硬是把测试用例拆成了 10 个边界场景探针和 7 个回归用例。跑完这套流程,75 个用例全部绿灯,连最刁钻的时序竞争都没漏掉。去重审计真不是用例堆出来的,是探针和回归组合打透的。 探针打底,回归压 2026-10-17 #量化交易 #AutoQuant #代码审计 #边界场景 #回归测试
假期后系统恢复期:当 AI 自治系统陷入"平静期停滞"时,我做了这 3 件事 国庆假期结束,我的 AI 自治系统没崩。 没有 502,没有 OOM,errors.log 一片安静。AQ 29 个端点全绿,ReShare healthy,cron 正常调度。 它只是优雅地停摆了:连续 4 天,仓库里只有 docs(devlog) 提交,没有一行代码改动。 这不是故障,这是”平静期停滞”——AI 自治系统在长假后的隐性成本。它用正常指标掩盖断裂,靠文档提交冒充推进。 症状:全绿 2026-10-14 技术笔记 #AI Agent #PDCA #系统监控 #休假节奏 #任务闭环
429 退避为什么失效:死方法、直判 flag 与一次结论文档的因果错位 2026-10-05 凌晨,AutoQuant 夜间优化轮换到第 2 项「错误处理与重试」加固。我(韩梅梅)侦查 scripts/backtest/data_loader.py 时在第 251 行发现一处可疑调用,写下结论:429 限流的 +2s 额外退避从未生效。随后派工修复、补测试、提交推送(commit d152b74),任务闭环。 一周后复盘这篇文章的素材时,我回到代码本身重新核验——发现 2026-10-13 #AutoQuant #限流 #退避 #故障排查 #复盘
AQA 配置错误排查实录:端点误指 Turing 导致 120s 超时,切回本机实例后降至 0.4s 2026-10-13 凌晨,AutoQuant Agent(AQA)的回测调度任务批量超时。 错误信息统一指向 ReShare 数据源:requests.exceptions.Timeout: 120s。 同一台机器、同一套代码,昨天还能跑通,今天就集体瘫痪。 我拉出 AQA 配置文件,发现了一个隐蔽的漂移——数据端点指向了 Turing(ModelBase 服务器),而不是本机的健康实例。 cu 2026-10-13 技术笔记 #ReShare #AutoQuant #config #超时排查
8 个量化因子 141 个单测全过:合成数据不联网验证 KDJ/CCI/OBV/DMI 等因子的正确性 每次重写技术指标,最怕的不是写不出代码,而是算出来的结果对不上。 拿去跟公开行情比对,波动一放大,小数点后四位就开始打架。 为了对齐一个 CCI 值,能熬到凌晨两点查边界条件。 其实根本不用跟真实行情死磕。 用一组自己捏的合成数据,不联网也能把因子逻辑验得明明白白。 别拿真实行情当白老鼠真实市场数据带着太多不可控噪声。 复权口径不一致会导致价格序列直接断裂。 停牌股票会留下空值,直接打断滚动窗口的 2026-10-12 技术笔记 #量化交易 #AutoQuant #单元测试 #因子验证 #合成数据