今天市场在交易什么？

可混合选择宏观指标和股票/ETF，按月、季度或年度对齐，并切换相对趋势、原值、基准 100、环比变化、Z-Score。 X 轴既可以是日期，也可以指定任意一个序列生成 X-Y 散点图。World Bank 使用快速 WDI 批量下载并缓存；FRED 仍需 FRED_API_KEY。

公共数据网关汇总 A 股估值、主要财务指标、三大报表、现金流质量与分红历史。页面同时显示来源和公告日期；公开源失败时自动尝试 AKShare 同源兜底，专业 Point-in-Time 口径仍需独立数据源复核。

沪深300 / 中证500（东方财富）与创业板指（国证）成分股与权重。点击任意一行可把该成分股代码回填到侧边栏，用于其它页签分析。

可选择任意股票、指数、ETF 或常见板块名称，比较归一化趋势、收益率相关性、滚动相关、Beta、R² 与领先/滞后。也保留预置行业 ETF 池的全市场热力图、Granger 检验、联动策略与板块轮动。

在沪深300 / 中证500 当前成分股池上运行组合策略：输出组合净值、个股收益贡献、换手率与调仓成交记录。页面默认使用与风险归因、导出一致的内置基准口径；VectorBT 保留为 API 显式实验引擎。当前成分股回放历史仍有幸存者偏差，仅供研究。首次加载约 10~40 秒（已缓存）。

对组合策略做四类归因（仿 Pyfolio 核心能力，零重依赖实现）：收益来源分解（市场β vs 选股α）、Brinson 行业归因（配置 vs 选股）、因子暴露热力图（组合在风格因子上的时变暴露）、回撤分析（水下曲线 + Top 回撤区间）。参数与「组合回测」一致。

用 Backtrader 事件引擎做单标的回测。与「策略回测」页签的向量化回测不同：向量化把信号一次性转成持仓向量、用矩阵近似收益；这里逐 K 线真实撮合，逐笔提交/成交订单，支持佣金模型、滑点模型、止损/止盈挂单与按现金百分比下单的 sizer，更贴近实盘。

融合 QLib 的核心工作流（未安装全量 pyqlib，内网源不可用）：为股票池每只股票每日构造 Alpha 特征（动量/波动/RSI/均线比/反转/量能等约 10 个），标签=未来 N 日收益；严格按时间切分（前 70% 训练、后 30% 测试，杜绝未来函数），用 LightGBM 回归预测下期收益（不可用时降级 sklearn GBDT）。输出测试集预测 IC/ICIR、特征重要性、预测 vs 实际散点，以及把预测值当因子的 Top-Bottom 多空净值。

后台按设定间隔持续轮询当前 provider 支持的标的行情。规则只在未触发 → 触发的状态切换时生成一次告警，条件恢复后可再次触发，避免重复告警风暴。

借鉴 vn.py 的对象模型（Order/Trade/Position/Account）自研的纸上交易 OMS。市价单按最新价成交；限价单会冻结资金/持仓，由后台撮合器持续检查，并支持手动撮合、撤单和到期失效。计提佣金+滑点，用最新价盯市浮动/已实现盈亏。状态存 SQLite（/tmp/paper_trading.db），warm 实例内保留，冷启动会重置。

输入多个标的（逗号 / 空格分隔，最多 8 个），对比区间归一化收益率走势与收益率相关性。 可直接选择开始/结束日期；日期留空时按样本数取最近数据。示例：600519, 000858, 002304