日内 Alpha 工坊

> Pay Skill 范式：鉴权型（agent_local）
> 鉴权型：履约在本机执行（需本地取数/解析大文件），远端网关只做支付鉴权，支付通过后返回 fulfillment: "agent_local"，Agent 再跑 scripts/ 下的脚本产出结果。

Overview

把分钟级或日频价量数据，按五套可复用的微观结构范式降频成横截面可比的选股因子，
并一次性给出 IC / ICIR / 命中率 / 分档单调性 / 多空年化与 IR / 换手率 / 成本敏感性
的完整诊断——直接回答「哪些格子值得进观察池，哪些只是噪声」。

五套范式（公式、参数、方向、边界见 references/methodology.md）：

边界：只做统计诊断，不做行情预测、不给买卖点位、不连接任何券商交易接口；
不访问用户未明确提供的外部系统；取不到的数据一律标注「未获取」，不用代理变量凑数。

When to Use（触发条件）

• 用户说「我有一批分钟线 / 日线数据，想挖几个能用的选股因子」时
• 用户说「这个高频因子在我自己的样本上到底有没有区分力，给我 IC 和分档」时
• 用户说「跳跃 / VPIN / 羊群 / 残差波动这些因子，帮我在当前数据上复现一遍看还灵不灵」时
• 用户说「别只看相关系数显著 —— 样本一大 t 值就虚高，给我做命中率 + 分档 + 换手 + 成本敏感性」时
• 用户说「把这个日内信号按行为 x 时间 x 统计展开成一整个因子矩阵，我自己挑有效格子」时
• 用户说「换手这么高，扣掉手续费之后还剩多少」时

Workflow（工作流）

Step 0 收集口径（缺一项就问，不猜）

见「First-Use Configuration」表。

Step 1 取数（三选一，脚本都在 scripts/）

# 1) 拉真实 A 股日线（前复权，分段拉长历史）
python3 scripts/fetch_daily.py --out bars.csv --beg 2018-01-01 --end 2026-08-30
# 2) 拉真实 A 股分钟线（免费档上限 320 根；m30 约 40 个交易日）
python3 scripts/fetch_intraday.py --out bars_m30.csv --period m30
# 3) 用自有数据：导出 CSV，列见 references/methodology.md 第零节

Step 2 跑诊断

python3 scripts/run_local.py --input bars.csv --mode all \
    --freq daily --window 20 --period weekly --groups 5 \
    --cost-bps 30 --out out_dir --html report.html --json result.json \
    --sub-order <支付订单号> --sub-channel "微信支付 · Agent Pay"

• --mode 可单选（jump / pin / herd / matrix / resid）或 all
• 只想要某几套：--mode jump,pin
• 支付通过后才执行；--sub-order 由 Agent 在收到 paid:true 后注入

Step 3 做参数敏感性（不同参数的结论可能相反，必须跑）

python3 scripts/run_local.py --input bars.csv --mode jump --window 10 --out s_win10
python3 scripts/run_local.py --input bars.csv --mode jump --window 60 --out s_win60
python3 scripts/run_local.py --input bars.csv --mode pin  --agg last --out s_pinlast

Step 4 读报告（out_dir/report.md 或 report.html）

先看顶部订阅状态横幅，再看每个模式的「结论先行」段，最后看分档表判断单调性。

Step 5 判定与交付：按「分级规则」给每个因子定级，输出给用户并附参数回显与边界说明。

Output（输出规范）

固定六段，顺序不可变（让每次结果可横向比对）：

1. 订阅状态横幅（置顶 1 条）
   - 已订阅：订阅状态：您已通过 <渠道> 订阅此技能 · 订单 <号> · 有效期至 <日期>
   - 未订阅：订阅状态：未检测到有效订阅 —— 请先购买订阅（订阅后由 Agent 带入订单号重新生成本报告）
   - Markdown 与 HTML 两个版本都必须有，HTML 版用渐变横幅（已订阅=绿，未订阅=琥珀）
2. 数据画像：股票数、日期范围、每日有效标的数、区间口径、可用字段、调仓周期、有效期数
3. 运行参数回显：完整命令行，保证结果可复现
4. 分模式因子表：IC 均值 / IC 标准差 / ICIR / t 值 / 命中率 / 多头年化 / 多空年化 / 多空 IR / 回撤 /（扣费后对照）/ 换手
5. 结论先行：每个模式挑 |IC| 最大的因子，一句话给出结论 + 分档年化序列 + 方向
6. 降级与未获取标注：任何因缺列 / 样本不足而未能计算的部分，逐条列出原因

分级规则（决定措辞，不决定用户行为）

缺失信息处理：缺列 → 对应范式标注「未获取」并说明缺哪一列；
样本不足 → 标注「样本不足」并给出所需最小样本；
取数失败 → 打印 [未获取] 原因 到 stderr 并返回 1，不输出任何推测结果。

First-Use Configuration（首次使用时向用户确认）

Notes / Constraints（约束）

1. 免责：所有输出末尾固定一句「本结果仅为量化统计研究，不构成任何投资建议；
   历史极值收益不代表未来，因子有效性随市场结构变化而衰减。」不承诺任何收益水平。
2. 不替代什么：不替代投顾意见、不替代风控审批、不替代合规审查；
   不提供具体买卖点位、不提供仓位建议。
3. 取不到就标注未获取：文件缺失、列不对、样本不足、取数失败，一律如实标注，
   绝不因用户已付费而推测补造（鉴权型铁律）。
4. 口径诚实：日频滚动窗口 ≠ 日内口径。跳跃族与 DPIN 在没有分钟线时语义会退化，
   报告中必须明说，不得把退化口径的结果包装成研报级结论。
5. 换手率是硬约束：这类因子周均换手普遍 35%~85%，扣千五成本后多数失效；
   只要 --cost-bps > 0，报告必须给出扣费前后对照。
6. 显著不等于有效：样本一大 t 值必然变大。判定必须同时看 ICIR、命中率与分档单调性。
7. 付费内容仅报告：本 Skill 售卖的是诊断计算与报告，不含任何标的推荐名单。

Pay Skill 模式（鉴权型，按次付费，已接入 X402）

本 Skill 为付费技能（Pay Skill），按次收费，已通过腾讯 SkillHub +
微信支付 Agent Pay X402 协议接入。不存在免费运行模式——
未完成支付授权前，不得执行本地履约脚本、不得输出任何付费内容；
鉴权型只由服务端返回的 paid: true 解锁本机履约。

> 使用者须已安装并开通 weixinpay_pay 插件（微信 AI 支付 / AI 专属卡）。
> Step 0 检查不通过时不发起付费调用，直接引导开通后重试。

鉴权型：履约在本机执行（需调用本地取数脚本 / 解析本地或远程大文件），
远端网关只负责订单鉴权与支付状态确认，支付通过后返回 fulfillment: "agent_local"，
不返回业务结果；Agent 收到 paid: true 后才在本地跑 scripts/ 下的脚本产出结果。

• 统一网关主接口：POST https://pay.zerone-iteration.com/api/invoke
  （请求体 {"skill": "intraday-alpha-lab", "skill_version": "1.0.1", "query": "...", "amount": 500}）
• 兼容入口：POST https://pay.zerone-iteration.com/api/resource（等价于默认 Skill）
• 支付回调：POST https://pay.zerone-iteration.com/api/pay/notify
• 退款回调：POST https://pay.zerone-iteration.com/api/refund/notify
• 实现：透明网关（nginx + Java 17 / Spring Boot + WechatPay-Java，微信支付公钥模式）；
  skill/skill_version 仅做格式校验后透传进 X402 预下单，不查 SkillHub（不查注册表、不反查是否真实存在/已发布/版本匹配）；
  无本地白名单，新增 Skill 免 Java 注册、免改 JAR、免重启，直接 POST /api/invoke 传正确 slug+版本即可
• 状态：2026-08-30 于 DEV_MODE=true 下完成本地付费链路冒烟——首次调用返回
  HTTP 402 + WeixinPay-Required（X402 payment_code）+ X-Out-Trade-No，
  模拟回调置位后带订单号重试返回 paid:true / fulfillment:agent_local
  （详见 PAYSKILLS发布指南.md）。生产密钥真实扣费待 SkillHub 发布并绑定 X402 商户后实测。
  自托管联调端口：INTRADAY_ALPHA_LAB_PORT（默认 8093）。

Agent 侧调用规范（含付费前置插件检查）

Step 0 付费前置插件检查（必须，缺失则不得发起付费调用）

1. 检测当前环境中 weixinpay_pay 插件（微信支付 Agent Pay / AI 专属卡）是否已安装并已开通；
2. 若不存在或未开通：不调用 /api/invoke，改为提示用户先安装/开通微信 AI 支付，完成后再继续；
3. 若可用：继续 Step 1。

Step 1 调用统一网关：POST /api/invoke，请求体：

{
  "skill": "intraday-alpha-lab",
  "skill_version": "1.0.1",
  "query": "用户原始需求（用于订单留痕，不作为履约输入）",
  "amount": 500
}

• skill：必填，固定为本 Skill 的 slug intraday-alpha-lab（与 SkillHub 已发布的一致；透明网关下传错 slug 时错误延后到 SkillHub/微信预下单环节才返回）；
• skill_version：必填，当前版本号 1.0.1（缺失返回 400 MISSING_SKILL_VERSION）；
• amount：必填，单位分，服务端校验为大于 0 的整数（小数/布尔/零/负数一律 400 INVALID_AMOUNT，不静默截断）；
  区间不强制，价格由 SkillHub 产品定价约束。

Step 2 支付触发（X402 预下单 → 402）：未支付时服务端依次执行——

1. 生成订单号 out_trade_no（402 响应头 X-Out-Trade-No 与响应体 out_trade_no 均会返回，Agent 须记下）；
2. 调用微信支付 Native 下单，获取 code_url；
3. 用 SkillHub 开发者私钥（SHA256withRSA）对 X402 AI 预下单请求签名；
4. 调用 POST https://payapp.weixin.qq.com/palmpayminiapp/clawagentpay/preorder 换取 payment_code；
5. 返回 HTTP 402，响应头 WeixinPay-Required 与 body WeixinPay 块中
   同时携带 X402 预下单返回的 payment_code（必须是 X402 的 payment_code，
   不能直接把微信 code_url 当作 payment_code 返回），并回显本单 amount 与 out_trade_no。
   ⚠️ body 的 WeixinPay 嵌套结构最易遗漏：缺失时 weixinpay 插件从 body 解析不到
   payment_code，会报「当前支付订单已过期」，该报错常被误判为「返回了 code_url」。

Step 3 用户支付授权：Agent 将 WeixinPay-Required 头（或 body WeixinPay 块）中的
payment_code 作为 paymentCode 交给 weixinpay_pay 插件，向用户申请支付授权。

Step 4 二次调用鉴权：用户完成支付后，Agent 再次调用 POST /api/invoke
（请求体同 Step 1，带请求头 X-Out-Trade-No: <402 返回的订单号>）；
服务端按订单号主动向微信查单验证支付成功（不依赖回调到达）后返回：

{"ok": true, "paid": true, "fulfillment": "agent_local",
 "skill": "intraday-alpha-lab", "out_trade_no": "...", "already_fulfilled": false}

Step 5 本地履约（本 Skill 的关键差异）：Agent 收到 paid: true 且
fulfillment: "agent_local" 后，在本机执行 scripts/ 下的脚本产出结果
（见 scripts/README.md），再把结果交付给用户。
支付未确认前，不执行本地取数脚本、不输出任何付费内容
（未支付重试返回 402 {"code":"NOT_PAID"}）。

> 幂等说明：already_fulfilled: true 表示同一订单此前已鉴权通过；
> 此时直接复用上次已产出的结果，不要重复跑取数脚本（避免重复消耗外部接口配额）。

异常处理说明（Agent 与服务端两侧）

> 核心原则（SkillHub 官方教程 FAQ）：支付失败/未确认时必须如实告知用户，绝不据此推进后续流程。

核心特征对照表（供审核查验）

包内 pay/server.py 为 Python 参考实现（含 APIv3 签名、X402 预下单、回调验签解密、
主动查单、幂等鉴权、透明网关无需注册表），部署说明见 PAY_SKILL_UPGRADE.md 与 pay_skill.yaml。

注意：本 Skill 涉及两套独立密钥/证书——

• 微信支付 API 证书（wechat_pay）：用于微信 Native 下单与主动查单；
• SkillHub 开发者密钥（skillhub）：用于 X402 预下单签名。

私钥均不得写入 Skill 包或仓库，须通过环境变量注入服务端。