完善知行短线

backend/.env

@@ -1,5 +1,8 @@
 DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://postgres:Cirry0115@cirry.cn:5432/stock
-TUSHARE_TOKEN=22edda0afe44c0609a187ff1ac0bb2a8fc61430f490ec19f7fec8390
+# TUSHARE_TOKEN=22edda0afe44c0609a187ff1ac0bb2a8fc61430f490ec19f7fec8390
+TUSHARE_TOKEN=2f7dbca732cdb762eb61bf3ca1b58f0c19a12732346ae06b3f60f4f5
+# 15000 积分档走 quicksync 镜像（官方接口对该 token 返回 40101）
+TUSHARE_API_URL=http://api.quicksync.cn
 DATA_ADJUST=qfq
 DATA_DEFAULT_START=20200101
 

backend/.env.example

@@ -14,6 +14,8 @@ EXPOSE_API_DOCS=true
 
 # ---- 真实数据源（Tushare Pro；免费版即可）----
 TUSHARE_TOKEN=你的token
+# 15000 积分档 token 需走镜像，填 http://api.quicksync.cn；普通 token 留空
+TUSHARE_API_URL=
 DATA_ADJUST=qfq            # 复权：qfq 前复权 / hfq 后复权 / 留空不复权
 DATA_DEFAULT_START=20200101
 

backend/app/api.py

@@ -3,6 +3,7 @@
   GET  /api/health               健康检查
   GET  /api/candles/{sym}        取 K 线（支持 1d/1w/1M/1y 周期，日线为基底聚合）
   GET  /api/stocks               全市场股票列表（基本信息 + 最新行情 + 缓存条数）
+  GET  /api/stock/{code}/chips   个股筹码峰（cyq_chips/cyq_perf，按复权口径换算）
   GET  /api/market/overview      主页大盘总览（A 股/港美指数 + 两市市值成交统计）
   POST /api/backtest             跑回测，返回 K线+指标+买卖点+净值+绩效
   POST /api/screener/run         智能选股：自然语言 -> 条件 -> 全市场筛选
@@ -11,6 +12,7 @@
 """
 from __future__ import annotations
 
+import asyncio
 import bisect
 import json
 from datetime import datetime
@@ -27,7 +29,7 @@ from .auth import require_user
 from .backtest.events import EventEngineError, run_event_backtest
 from .backtest.strategies import build_strategy
 from .config import settings
-from .data import fetcher, repository
+from .data import fetcher, repository, tushare_provider
 from .data.aggregation import bars_per_year, resample_bars
 from .data.market_overview import MarketOverviewError, fetch_overview
 from .data.symbols import plain_code
@@ -50,6 +52,8 @@ from .schemas import (
     BacktestRequest,
     BacktestResponse,
     CandleOut,
+    ChipRowOut,
+    ChipsResponse,
     EquityPoint,
     EventBacktestRequest,
     EventBacktestResponse,
@@ -982,3 +986,78 @@ async def screener_preview(
                            candles=candles, indicators=indicators, has_more=has_more)
     await cache.cache_set(f"pv:{cache_key}", resp.model_dump(mode="json"), ttl=600)
     return resp
+
+
+@router.get("/stock/{ts_code}/chips", response_model=ChipsResponse)
+async def stock_chips(
+    ts_code: str, date: str | None = None, adjust: str = "qfq",
+    session: AsyncSession = Depends(get_session),
+) -> ChipsResponse:
+    """个股筹码峰（Tushare cyq_chips + cyq_perf，数据自 2018 年起）。
+
+    date=YYYY-MM-DD 为参考日（日 K 传当日；周/月 K 由前端传周期末）：返回
+    <=date 的最近有筹码数据的交易日截面；缺省取最新。
+    价格/成本均按 adjust（bfq/qfq/hfq）用 adj_factor 本地换算，与 K 线同口径。
+    """
+    if adjust not in _ADJUST_MODES:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail=f"adjust 仅支持 {'/'.join(_ADJUST_MODES)}")
+    ref: str | None = None
+    if date:
+        try:
+            ref = datetime.strptime(date.strip()[:10], "%Y-%m-%d").strftime("%Y%m%d")
+        except ValueError:
+            raise HTTPException(status_code=400, detail="date 格式应为 YYYY-MM-DD")
+
+    # 历史截面不可变；键带 candles 版本号（adj_factor 随同步更新后旧缓存失效）
+    cache_key = cache.digest("chips", ts_code, ref or "latest", adjust, await cache.get_version("candles"))
+    cached = await cache.cache_get(f"chips:{cache_key}")
+    if cached is not None:
+        return ChipsResponse.model_validate(cached)
+
+    try:
+        perf, rows = await asyncio.to_thread(tushare_provider.fetch_chips, ts_code, ref)
+    except Exception as e:  # noqa: BLE001
+        raise HTTPException(status_code=502, detail=f"筹码数据获取失败: {e}")
+    if not perf:
+        resp = ChipsResponse(
+            ts_code=ts_code, trade_date=None, adjust=adjust,
+            error="无筹码数据（cyq 数据自 2018 年起，或参考日早于数据起点）",
+        )
+        await cache.cache_set(f"chips:{cache_key}", resp.model_dump(mode="json"), ttl=3600)
+        return resp
+
+    d = datetime.strptime(str(perf["trade_date"]), "%Y%m%d")
+
+    # 复权换算（与 _adjust_bars 同口径）：qfq=f(d)/f_latest，hfq=f(d)，bfq=1
+    mult = 1.0
+    if adjust != "bfq":
+        factors = (await session.execute(
+            select(AdjFactor).where(AdjFactor.ts_code == ts_code, AdjFactor.trade_date <= d)
+            .order_by(AdjFactor.trade_date)
+        )).scalars().all()
+        if factors:
+            latest_f = (await session.execute(
+                select(AdjFactor).where(AdjFactor.ts_code == ts_code)
+                .order_by(AdjFactor.trade_date.desc()).limit(1)
+            )).scalars().first()
+            f_at = float(factors[-1].adj_factor)  # <=d 的最近因子（因子是阶梯函数）
+            f_latest = float(latest_f.adj_factor) if latest_f else f_at
+            mult = f_at / f_latest if adjust == "qfq" else f_at
+
+    def _px(v) -> float | None:
+        return None if v is None or v != v else round(float(v) * mult, 3)
+
+    resp = ChipsResponse(
+        ts_code=ts_code,
+        trade_date=str(perf["trade_date"]),
+        adjust=adjust,
+        rows=[ChipRowOut(price=round(p * mult, 3), percent=v) for p, v in rows],
+        his_low=_px(perf.get("his_low")), his_high=_px(perf.get("his_high")),
+        cost_5pct=_px(perf.get("cost_5pct")), cost_15pct=_px(perf.get("cost_15pct")),
+        cost_50pct=_px(perf.get("cost_50pct")), cost_85pct=_px(perf.get("cost_85pct")),
+        cost_95pct=_px(perf.get("cost_95pct")),
+        weight_avg=_px(perf.get("weight_avg")),
+        winner_rate=_px(perf.get("winner_rate")),
+    )
+    await cache.cache_set(f"chips:{cache_key}", resp.model_dump(mode="json"), ttl=21600)
+    return resp

backend/app/config.py

@@ -28,6 +28,9 @@ class Settings(BaseSettings):
 
     # 真实数据源
     tushare_token: str = ""            # Tushare Pro token（主数据源）
+    # 15000 积分档 token 走 quicksync 镜像（官方 api.tushare.pro 对其返回 40101）；
+    # 留空 = 官方接口。SDK 侧需改写 DataApi.__http_url，见 tushare_provider.get_pro
+    tushare_api_url: str = ""
     data_adjust: str = "qfq"           # 复权：qfq 前复权 / hfq 后复权 / "" 不复权
     data_default_start: str = "20200101"  # 默认拉取起点（约近 5 年）
 

backend/app/data/tushare_provider.py

@@ -15,14 +15,29 @@ def _parse(date_str: str) -> datetime:
     return datetime.strptime(str(date_str), "%Y%m%d")
 
 
+def get_pro():
+    """创建 pro 客户端（统一入口）。
+
+    15000 积分档 token 只认 quicksync 镜像（直连 api.tushare.pro 会 40101 token 不对），
+    官方接入方式是改写 SDK 的私有类属性 DataApi.__http_url——类属性是所有实例
+    （含 pro_bar 内部自建的 DataApi）共用的请求地址，打一次补丁全局生效。
+    """
+    import tushare as ts
+    import tushare.pro.client as client
+
+    if not settings.tushare_token:
+        raise RuntimeError("未配置 TUSHARE_TOKEN")
+    if settings.tushare_api_url:
+        client.DataApi._DataApi__http_url = settings.tushare_api_url
+    ts.set_token(settings.tushare_token)
+    return ts.pro_api()
+
+
 def fetch_daily(code: str, start: str = "20200101", end: str | None = None,
                 adjust: str = "qfq") -> list[Bar]:
     import tushare as ts  # 延迟导入：未装或无 token 时该数据源不可用
 
-    if not settings.tushare_token:
-        raise RuntimeError("未配置 TUSHARE_TOKEN")
-    ts.set_token(settings.tushare_token)
-    pro = ts.pro_api()
+    pro = get_pro()  # 含镜像补丁（quicksync）+ token 检查
     ts_code = to_ts_code(code)
     end = end or datetime.now().strftime("%Y%m%d")
 
@@ -51,3 +66,32 @@ def fetch_daily(code: str, start: str = "20200101", end: str | None = None,
             )
         )
     return bars
+
+
+def fetch_chips(ts_code: str, end: str | None = None):
+    """拉取筹码分布截面：cyq_perf（成本分位/获利比例/平均成本）+ cyq_chips（价位→占比）。
+
+    end 为 YYYYMMDD 参考日：取 <=end 的最近有数据交易日（周/月 K 线由前端换算成
+    周期末传入，这里只需向前吸附到实际数据日）；None 取最新。
+    数据自 2018 年起，早于此返回 (None, [])。返回 (perf_dict|None, [(price, percent)])。
+    """
+    from datetime import timedelta
+
+    pro = get_pro()
+    e = end or datetime.now().strftime("%Y%m%d")
+    if e < "20180101":
+        return None, []
+    # 吸附余量 60 个自然日：覆盖春节等长假 + 月初参考日（如月 K 传上月末）
+    s = (datetime.strptime(e, "%Y%m%d") - timedelta(days=60)).strftime("%Y%m%d")
+    s = max(s, "20180101")
+
+    perf = pro.cyq_perf(ts_code=ts_code, start_date=s, end_date=e)
+    if perf is None or perf.empty:
+        return None, []
+    perf = perf.sort_values("trade_date").iloc[-1]  # <=end 的最近一条
+    d = str(perf["trade_date"])
+    chips = pro.cyq_chips(ts_code=ts_code, trade_date=d)
+    rows: list[tuple[float, float]] = []
+    if chips is not None and not chips.empty:
+        rows = [(float(p), float(v)) for p, v in zip(chips["price"], chips["percent"])]
+    return perf.to_dict(), rows

backend/app/schemas.py

@@ -402,3 +402,26 @@ class MarketOverviewResponse(BaseModel):
     indexes: list[IndexQuoteOut] = []
     stats: MarketStatsOut | None = None
     errors: list[str] = []           # 部分来源失败的说明（透明但不阻塞展示）
+
+
+# ---------- 筹码峰（个股详情） ----------
+class ChipRowOut(BaseModel):
+    price: float            # 已按 adjust 换算的价位
+    percent: float          # 该价位筹码占比（0~1，全价位合计 ≈1）
+
+
+class ChipsResponse(BaseModel):
+    ts_code: str
+    trade_date: str | None = None       # 筹码截面所在交易日（YYYYMMDD）
+    adjust: str                         # rows[].price 的复权口径 bfq/qfq/hfq
+    rows: list[ChipRowOut] = Field(default_factory=list)
+    his_low: float | None = None        # 历史最低/最高价（换算后）
+    his_high: float | None = None
+    cost_5pct: float | None = None      # 成本分位（换算后），5/95 即 90% 筹码成本区间
+    cost_15pct: float | None = None
+    cost_50pct: float | None = None
+    cost_85pct: float | None = None
+    cost_95pct: float | None = None
+    weight_avg: float | None = None     # 平均成本（换算后）
+    winner_rate: float | None = None    # 获利比例 %
+    error: str | None = None            # 无数据时的提示（2018 前无数据等）

backend/app/screener/market_sync.py

@@ -57,13 +57,15 @@ def _call_retry(fn, *args, **kwargs):
 
 
 def _get_pro():
-    """token 检查 + 返回 pro api 客户端（同步对象，调用需 to_thread 包裹）。"""
+    """token 检查 + 返回 pro api 客户端（同步对象，调用需 to_thread 包裹）。
+
+    经 tushare_provider.get_pro 统一走镜像补丁（15000 积分档 token 只认 quicksync）。
+    """
     if not settings.tushare_token:
         raise ScreenerError("未配置 TUSHARE_TOKEN，无法同步全市场数据（backend/.env）")
-    import tushare as ts
+    from ..data.tushare_provider import get_pro
 
-    ts.set_token(settings.tushare_token)
-    return ts.pro_api()
+    return get_pro()
 
 
 def _parse_d(s: str) -> datetime: