本项目采用三段时间口径：知识资料从2001年起，原四资产收益样本从2004年起，多ETF实证从2020年起。下文六策略业绩只来自2020-01至2026-07的79个持有月。
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图中每年3月都会出现公开统计数据尚未齐备的覆盖缺口；同期口径又受支持研报发布时间约束，因此明显晚于并稀疏于回看口径。
- 新知识工程结论：60份研报与81条第一方核验事实已经扩展为2001—2026年的308个V1/V2知识节点。79个决策月的五套回填依次形成3,902、4,286、4,602、461和55个事实槽；五套快照的未来信息、重复映射、过期事实与显式时间泄漏检查均为0。新增证据说明知识输入已完成历史接入，也量化了覆盖范围与时间严格性的取舍。
- 旧收益实验结论：页面中的79个月收益线仍来自237份旧Agent输出，输入为原宏观、事件和30行业经营数据，没有读取上述新快照。旧样本中未发现知识输入带来稳定超额，但这不是新知识库的回测结论，不能据此宣称新知识改善或损害收益。
已修正ETF名单差异的统计口径：V1/V2优选集合不同55/79（69.62%），回避集合不同42/79（53.16%），去除了仅排列顺序不同的情况。原收益、权重与绩效保留；每场景只运行一次的旧输出不能识别格式因果效应。
新增可执行研究工作流：12个冻结场景×4信息条件×3次独立请求、同事实双格式、明确新增知识、同后处理纯规则基线、模型响应登记和重复实验分析；另有前向模拟冻结、两期漂移结算、防覆盖与失败登记。模型调用和未来实盘收益的状态独立记录，离线测试不作为投资效果证据。入口与验收规则见研究工作流，证据版本见登记表。
本轮已完成180次真实成功调用。最终12×4×3比较使用144份响应，其中108份基础条件逐字核对输入/prompt/schema后复用，36份为修正后的增量条件新调用；每个响应具有不同的执行身份。首版附加段落包含重复事实，已归档并排除于纯增量解释。
同事实格式间的平均配置距离为3.20个百分点，对应条件内重复运行距离均值3.25个百分点；本样本没有观察到跨格式距离超过自身重复波动均值。去重增量与基础条件之间为3.96个百分点，对应重复波动3.15个百分点。这些数字是ETF权重距离，不是收益；增量仅覆盖11场各1条、末场8条观察，不能外推为完整知识库有效，也没有解决历史记忆风险。详见真实诊断摘要。
- 知识源轴：2001-01至2026-08，共308个节点。 保守事实覆盖307个节点，2001-01无可用行业事实；该序列并非完整的严格点时数据。
- 原四资产实验：2004-01至2026-06，共270个月。 这是用户原研究中的长期收益样本。
- 多ETF实证：2020-01至2026-07，共79个持有月。 代码在2019-12形成首个信号；当月18只ETF满足12个月历史、流动性和量价特征准入，样本末增至27只。2020年属于当前实验预设起点，项目材料未记录更早起点的排除检验。
- 正式Agent输出：237份。 V1事件知识、V2摘要知识和无知识库各79份，每个场景使用独立上下文。
- 统一对照：6种策略。 三种Agent与ETF动量、分层逆波动、分层等权共用ETF资格、收益和成本口径。
本仓库公开两条工作链路。原四资产实验属于用户原研究的长期收益样本，仅用于说明时间口径，不纳入下述多ETF回测。
- ETF历史实证：308节点宏观/事件/30行业客观数据 → 全局T轴截止 → 动态ETF池 → Agent五类倾向与优选/回避 → 确定性权重映射 → 六策略回测。
- 研报知识工程：60份行业研报 → 81条第一方核验事实 → 69条历史序列人工分层 → 308个可截止的V1/V2知识节点。其中53条是核心序列，5条为代理序列，4条仅用于探索，7条因缺少获批链接而排除。
五套回填均覆盖完整的308个知识节点，下面的计数专指79个ETF决策月：
| 回填口径 | 事实槽 | 月均 | 行业覆盖 | 解释 |
|---|---|---|---|---|
| 回看·核心 | 3,902 | 49.39 | 12—26 | 53条人工审批核心序列 |
| 回看·加代理 | 4,286 | 54.25 | 15—28 | 另加5条单独标记的代理序列 |
| 回看·探索 | 4,602 | 58.25 | 17—30 | 再加入4条C级探索序列 |
| 同期·保守 | 461 | 5.84 | 0—26 | 支持研报发布后才启用 |
| 同期·严格 | 55 | 0.70 | 0—26 | 还要求可核验发布时间与首发版本 |
回看口径使用后来冻结的指标字典，覆盖较高但存在事后选指标；同期口径更接近当时可知的信息集，因此明显更稀疏。详细字段与验收规则见 历史回填方法与边界。
以下数字只保留为更新知识库之前的历史基准，没有使用五套新快照。
| 策略 | CAGR | 年化波动 | Sharpe | 最大回撤 |
|---|---|---|---|---|
| Agent+V1 | 8.55% | 9.55% | 0.91 | -9.87% |
| Agent+V2 | 8.02% | 9.95% | 0.83 | -11.31% |
| Agent无知识库 | 9.45% | 11.68% | 0.83 | -11.35% |
| ETF动量 | 9.30% | 14.22% | 0.70 | -16.56% |
| 分层逆波动 | 5.43% | 4.65% | 1.16 | -4.10% |
| 分层等权 | 7.62% | 8.35% | 0.92 | -9.24% |
注：数据来自 strategy_metrics.csv，核验日期为2026-09-02；指标为本项目按公开月度聚合结果复算的回测值（R/A），样本为2020-01至2026-07。单边调仓比例定义为 0.5×Σ|目标权重－漂移后权重|，主成本按该比例乘以10bp扣除。
完整公开结果和复算脚本位于 research/etf-rotation/。
正式Prompt采用固定字段。每个场景包含：
- 截止T-k的宏观、政策、事件与30行业客观事实；
- 只来自截止前节点的历史检索片段；
- 当月动态可用ETF的3/6/12月动量、12月波动、回撤、流动性和量化分数；
- 严格JSON输出契约：五类资产倾向、最多5只优选ETF、最多3只回避ETF、置信度、理由标签、证据节点与100字内理由。
Agent输出不直接成为权重。大类倾向经指数映射并施加上下限；类内量化分数叠加固定偏好修正后通过softmax分配；持仓数量、换手和交易成本由统一代码执行。
脱敏结构见 prompt_schema.json，正式协议见 agent_decision_protocol.md。
research/etf-rotation/
├── config/experiment.json # 准入、权重、成本与模型执行参数
├── charts/ # 14张研究结果图＋1张公开代码流程图
├── data/etf_universe_locked.csv
├── knowledge/ # 知识schema、来源等级、质量摘要与合成样例
├── method/
│ ├── agent_decision_protocol.md
│ ├── model_execution_note.md
│ ├── prompt_schema.json
│ └── research_report_knowledge_bridge.md
├── results/ # 聚合结果、Bootstrap、归因与脱敏案例
├── scripts/
│ ├── collect_etf_data.py
│ ├── build_agent_scene.py
│ ├── run_agent_api.py
│ ├── validate_agent_output.py
│ ├── run_backtest_public.py
│ ├── generate_flow_figure.py
│ ├── generate_charts.py
│ └── run_public_demo.py
├── validate_results.py
└── validation_summary.json
全合成端到端演示不需要市场数据或API密钥：
python -m pip install -e .
python research/etf-rotation/scripts/run_public_demo.py --output-dir work/public-demo复算正式聚合结果并重画研究图：
python -m pip install -r research/etf-rotation/requirements.txt
python research/etf-rotation/validate_results.py
python research/etf-rotation/scripts/generate_charts.py可选的 run_agent_api.py 支持OpenAI和Anthropic新实验，服务商与模型必须显式指定，密钥只从环境变量读取。原237份输出来自2026年8月24日Codex会话；精确模型快照、temperature与seed未披露，新执行器不能被表述为原调用的逐字复现。
仓库中的 src/chronoalloc/ 与 tests/ 提供证据可用时点、截止检索、虚拟世界、泄漏检查、多ETF权重映射与组合回测的公开技术底座。知识库全文受版权、许可与实验隔离约束，公开层见 research/etf-rotation/knowledge/。
- 五套回填均生成308个知识节点，V1/V2月份与事实集合一致；
- 五套回填的未来信息违规、重复月度映射、过期事实违规和全局T轴显式泄漏均为0；
- 六策略累计收益、CAGR、年化波动和最大回撤可由月度结果精确复算；
- 474组大类资产权重均归一化；
- 年度收益与月度收益复算最大误差低于
9e-16； - 配置、ETF选择、交互与成本归因加总误差低于
1.2e-15； - V1减无知识库、V2减无知识库与V1减V2的Bootstrap 95%区间均跨0；
- 原工程6项正式流水线测试与公开核心124项测试均通过。
- 27只ETF是固定代表性篮子，存在后验选样与幸存者偏差，仅代表本项目样本；
- 红队12个场景中真实月份Top-1命中11次、Top-5命中12次，T轴不能消除历史指纹；
- 行情底层来源为新浪财经；程序识别11次疑似份额单位断点并处理66次分红，相关口径不同于基金公司官方复权因子；
- 旧收益实验每场景仅运行一次；新增诊断每条件每场景重复3次，仍属小样本。两次研究的精确模型快照、temperature与seed均未公开；
- 2026年年度收益仅覆盖1至7月；
- 不公开公众号全文/原图、券商研报正文、完整Agent输入、累计知识全文、真实月份映射、红队真值、Wind/iFinD许可数据或任何凭据；
- 本项目仅用于研究与技术展示，不构成投资建议。
数据来源说明：ETF行情底层来源为新浪财经，经AKShare接口取得；知识资料来自项目全局T轴及其官方/第一方数据源。收益、风险、换手和Bootstrap可由公开月度结果复算（R/A）；收益差归因为内部R/A，公开材料仅支持分项加总核验（B）。核验日期为2026-09-02。完整口径见 样本与数字来源登记。