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license: mit
task_categories:
- time-series-forecasting
tags:
- finance
- a-share
- level-2
- main-force
- position-tracking
pretty_name: Cross-Day Main Force Position Inference for 600809.SH
Cross-Day Main Force Position Inference for 600809.SH
跨日主力行为指纹追踪——不追踪"谁",追踪"某种行为模式在增强还是衰减"。
数据
- 股票:
600809.SH(山西汾酒) - 覆盖区间: 2023-01-01 ~ 2026-03-31
- 数据源: a-share-l2-600809
核心方法
上交所 L2 order_id 每日重置,无法跨日追踪同一账户。本方案利用行为指纹跨日匹配:
- 被动单提取: 利用
active_buy → ask_order_id,active_sell → bid_order_id语义,每日提取 top 150 被动挂单的行为特征 - 日级聚类: OPTICS 密度聚类,发现"主力行为模式"
- 跨日匹配: 匈牙利算法 + T→T+1/T+2 多窗口匹配
- 实体追踪: 匹配对连成实体链,追踪金额/方向趋势
- 仓位推断: 聚合活跃实体,计算日级主力仓位方向
详细设计见 DESIGN.md。
输出文件
| 文件 | 内容 |
|---|---|
entity_timeline.parquet |
每个实体的完整生命周期(first_seen, last_seen, dominant_side, amount_growth 等) |
cluster_registry.parquet |
每日每个簇到实体的映射 |
signals/position_signal_daily.parquet |
日级仓位推断信号(核心输出) |
matches/match_pairs.parquet |
跨日匹配记录 |
tracker_state.pkl |
完整追踪器状态(可加载继续处理新日) |
reports/summary.json |
汇总统计 |
信号字段说明
position_signal_daily.parquet 核心字段:
| 字段 | 含义 |
|---|---|
date |
交易日 YYYYMMDD |
score |
仓位方向原始分(正值=吸筹倾向,负值=出货倾向) |
score_z |
滚动 20 日 z-score 归一化后的分值 |
bid_entities |
当日活跃的买方实体数 |
ask_entities |
当日活跃的卖方实体数 |
n_active_entities |
当日活跃实体总数 |
n_total_entities |
历史累计发现的实体总数 |
accumulation_entities |
正在扩张的买方实体 ID 列表 |
distribution_entities |
正在扩张的卖方实体 ID 列表 |
重要: 所有分数和概率都应读成"证据强度",不是交易信号,不是买卖建议。
如何使用(加载模型处理新日)
1. 加载已训练的追踪器
import sys
sys.path.insert(0, 'src/')
from src.tracking.entity_tracker import EntityTracker
# 加载追踪器状态
tracker = EntityTracker.load_state("tracker_state.pkl")
print(f"Loaded: {len(tracker.entities)} entities")
print(f"Last date: {max(tracker._processed_dates)}")
2. 处理新交易日
import sys
sys.path.insert(0, 'src/')
from scripts.inference import process_new_day
# 处理单个新日
signal = process_new_day(tracker, 20260401)
print(f"Score: {signal['score']:.4f}, bid={signal['bid_entities']}, ask={signal['ask_entities']}")
3. 批量推理
python scripts/inference.py --date 20260401,20260402,20260403 --tracker outputs/tracker_state.pkl --save-state
4. 查看实体详情
import pandas as pd
entities = pd.read_parquet("entity_timeline.parquet")
# 最活跃的买方实体
entities[entities['dominant_side'] == 'bid'].nlargest(10, 'active_days')
# 按金额增长排
entities.nlargest(10, 'amount_growth')
信号解读指南
- score_z > 1.5: 当日买方实体扩张显著强于卖方,可能有吸筹行为
- score_z < -1.5: 卖方实体扩张显著强于买方,可能有出货行为
- bid_entities 持续 > ask_entities + 3: 多日买方实体占优,可能处于吸筹阶段
- 实体集中新生/退出: 旧实体批量退出 + 新实体批量出现 = 主力换防事件
⚠️ 信号需要结合盘口复盘(价格、成交量、OBI 变化)验证,不可单独使用。
校验
与 Tushare moneyflow_dc_daily 主力净流入对比,确认推断方向不严重矛盾:
python scripts/validate_with_moneyflow.py --signal outputs/signals/position_signal_daily.parquet
限制
- 仅 600809.SH 单只股票
- 不预测涨跌,只输出行为仓位方向
- 每日仅 150 个候选被动单,可能遗漏小主力
- 主力换防事件的识别依赖匹配阈值调优
- 需要至少 10 个交易日的历史才能产生有意义信号
研究声明
本项目仅供研究学习,不构成投资建议。所有分数、信号和实体标签都需要结合原始盘口数据和人工经验复核。