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# Auto-Evolve 运行手册
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## 1. 目标
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本手册用于把策略工厂升级为“自动进化”流程：
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1. 自动分析（每天）
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2. 自动调整（每天每币最多新增 1 条 `codex优化-*`）
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3. 自动复盘（输出报告）
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4. 自动清理（超配时下线表现最差的 codex 策略）
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> 注意：自动化默认仅在模拟盘执行。任何实盘动作必须人工确认。
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## 2. 代码入口
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- 自动进化脚本：`automation/auto_evolve/run_daily.py`
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- 示例配置：`automation/auto_evolve/config.example.json`
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- 报告输出目录：`reports/auto-evolve/YYYY-MM-DD/`
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## 3. 连接信息（快速）
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完整信息见：`docs/OPS_CONNECTIONS.md`
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### 3.1 服务器
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```bash
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gcloud compute ssh instance-20260221-064508 \
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--zone asia-northeast1-b \
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--project gen-lang-client-0835616737 \
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--tunnel-through-iap
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```
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### 3.2 数据库（服务器本地）
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```bash
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sudo -u fzq1228 bash -lc "export PGPASSWORD=arb_engine_2026; psql -h 127.0.0.1 -U arb -d arb_engine -c 'SELECT now();'"
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```
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## 4. 手工运行（建议先 dry-run）
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### 4.0 前置修复：symbol 不一致脏数据清理（一次性）
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```bash
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# 先看统计（不删除）
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python3 scripts/fix_signal_symbol_mismatch.py
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# 确认后执行删除
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python3 scripts/fix_signal_symbol_mismatch.py --apply
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```
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### 4.1 本地或服务器 dry-run
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```bash
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cd /home/fzq1228/Projects/arbitrage-engine
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python3 automation/auto_evolve/run_daily.py
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```
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### 4.2 实际执行（写入策略变更）
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```bash
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cd /home/fzq1228/Projects/arbitrage-engine
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python3 automation/auto_evolve/run_daily.py --apply
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```
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### 4.3 指定配置
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```bash
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python3 automation/auto_evolve/run_daily.py --config automation/auto_evolve/config.example.json --apply
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```
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## 5. 自动策略逻辑（当前版本）
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### 5.1 分析输入
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- `strategies`（running 策略）
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- `paper_trades`（仅统计 `paper_trades.symbol = strategies.symbol`）
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- `signal_indicators`（仅统计 `signal_indicators.symbol = strategies.symbol`）
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### 5.2 评分
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- `fitness = 净R + 速度因子 + 稳定性因子 + PF因子 - 样本惩罚`
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- 样本不足会被惩罚（避免小样本幻觉）
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### 5.3 自动调整
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- 按币种识别简化 regime：`trend/high_vol/crash/range`
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- 每币种最多产出 1 条新策略（可配置）
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- 复制父策略门控参数，重点微调：
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- CVD 窗口
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- 四层权重
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- entry score
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- TP/SL/timeout
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### 5.4 自动下线
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- 若某币种 `codex优化-*` 运行数超过阈值（默认 3）
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- 自动下线最差且达到最小存活时间的策略（默认 24h）
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## 6. 每日报告内容
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脚本每次执行都会输出：
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- Top3 / Bottom3（fitness）
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- 每币种 regime
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- 本次新建策略列表
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- 本次下线策略列表
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- 计划日志（候选生成来源）
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文件：
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- Markdown：`reports/auto-evolve/YYYY-MM-DD/HHMMSS_auto_evolve.md`
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- JSON：`reports/auto-evolve/YYYY-MM-DD/HHMMSS_auto_evolve.json`
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## 7. Codex 每日二次复盘（深度搜索）
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建议每日在脚本执行后，由 Codex 自动执行第二轮复盘：
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1. 读取当天 auto-evolve 报告
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2. 联网做深度搜索（最新策略研究、订单流门控、风险控制）
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3. 对照本项目现状判断可落地改进项
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4. 若有明确提升收益的改动，触发 `work-to-down` 模式落地到代码
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5. 生成复盘结论（改了什么、预期收益、风险）
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> 这一步建议通过 Codex Automation 调度，不建议手工每天执行。
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## 8. 安全边界
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- 默认不修改历史交易，不回填旧数据。
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- 自动化只操作策略参数与策略状态，不触碰用户认证/账密。
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- 自动化失败时会回滚事务，不会留下半写入状态。
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