hjg 账号默认使用 DeepSeek Pro AI 配置

移除 serve 看板涨停梯队降级标签
服务端同步改为按行合并去重
2026-07-07 22:17:00 +08:00 · 2026-07-07 21:47:56 +08:00 · 2026-07-07 21:30:54 +08:00 · 2026-07-07 21:15:01 +08:00 · 2026-07-07 21:13:55 +08:00 · 2026-07-06 16:09:39 +08:00
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@@ -1 +1,49 @@
-# README
+# A股智能量化工作台
+
+本项目是一个面向个人散户与量化爱好者的 **A 股「选股 + 监控 + 回测」量化工作台**，采用前后端分离架构，支持 Docker 一键部署。
+
+## 目录结构
+
+```
+stock/
+├── local/    # 本地完整版（满血功能）
+└── serve/    # 服务端轻量版（备份 + 基础查看）
+```
+
+### local/ — 本地完整版
+
+自托管的满血工作站，所有功能本地运行：
+
+- **选股**：20+ 内置策略，支持自定义信号与 AI 生成策略
+- **回测**：基于 vectorbt 的向量化回测，支持 T+1、手续费、止损等真实约束
+- **实时监控**：策略 / 个股信号 / 价格 / 异动四类规则，SSE 实时告警 + 飞书推送
+- **个股分析**：日 K 图表、9 类关键价位、AI 四维分析
+- **数据扩展**：TickFlow 多源数据 + 第三方 HTTP / CSV / Excel 接入
+
+详细说明与部署指南见 [`local/README.md`](./local/README.md)。
+
+### serve/ — 服务端轻量版
+
+`local/` 的云端伴侣，用于**数据备份**与**远程基础查看**：
+
+- 接收 `local/` 推送的选股结果、复盘报告、历史 K 线等基础数据
+- 支持多用户（admin / viewer）角色隔离
+- 不包含回测、实时监控、实时行情等需要本地运行的能力
+
+详细说明与部署指南见 [`serve/README.md`](./serve/README.md)。
+
+## 快速选择
+
+| 场景 | 使用目录 |
+| :--- | :--- |
+| 在自己的电脑 / 服务器上跑完整功能 | [`local/`](./local/README.md) |
+| 只需要远程备份和查看基础数据 | [`serve/`](./serve/README.md) |
+| 既要本地分析，又要远程查看 | 同时部署 `local/` + `serve/`，并通过 `SYNC_SERVE_URL` 同步 |
+
+## 数据安全提示
+
+两个目录下的 `data/` 文件夹均为运行时生成的用户数据，**不纳入 git 管理**。更新代码时 `git pull` 不会影响已有数据，但请勿使用 `git clean -fdx` 或 `git reset --hard`，以免误删数据。
+
+## 开源协议
+
+[MIT](./LICENSE)
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-MIT License
-
-Copyright (c) 2026 tickflow-stock-panel contributors
-
-Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
-of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
-in the Software without restriction, including without limitation the rights
-to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
-copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
-furnished to do so, subject to the following conditions:
-
-The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
-copies or substantial portions of the Software.
-
-THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
-IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
-FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
-AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
-LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
-OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
-SOFTWARE.
@@ -1,10 +1,10 @@
 <div align="center">

-# 📈 A股智能量化工作台
+# 📈 A股智能量化工作台（本地完整版）

-**自托管、零运维的 A 股「选股 + 监控 + 回测」量化工作台**
+**自托管、满血功能的 A 股「选股 + 监控 + 回测」量化工作台**

-**面向个人散户与量化爱好者而生**
+**面向个人散户与量化爱好者，所有功能本地运行**

 [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](./LICENSE)
 [![Python](https://img.shields.io/badge/Python-≥3.11-blue.svg)](https://www.python.org/)
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 <div align="center">

-**[快速开始](#-快速开始)** · **[核心功能](#-核心功能)** · **[配置](#️-配置)** · **[路线图](#-路线图)**
+**[快速开始](#-快速开始)** · **[核心功能](#-核心功能)** · **[配置](#️-配置)** · **[同步到服务端](#-同步到服务端)**

 </div>

- 🆓 **开箱即用** — 留空 Key 即进 None 模式,历史日 K 免费体验,**无需付费**
- 🏠 **自托管零运维** — Docker 单容器部署,数据完全掌握在自己手里
- 🔍 **三位一体** — 选股(20 内置策略)+ 实时监控 + 向量化回测,Polars 毫秒级扫描全 A 股
- 🤖 **AI 加持** — 一句话生成策略代码,任意 OpenAI 兼容接口均可接入(留空即关闭)
- 🔌 **自由扩展** — 自有量化项目数据,与内置数据同台分析
- 🇨🇳 **A 股专用** — 盘后自动AI复盘并推送至飞书等;连板梯队、涨停动量、内置ths 概念 / 行业
+- 🆓 **开箱即用** — 留空 Key 即进 None 模式，历史日 K 免费体验，**无需付费**
+- 🏠 **自托管零运维** — Docker 单容器部署，数据完全掌握在自己手里
+- 🔍 **三位一体** — 选股（20 内置策略）+ 实时监控 + 向量化回测，Polars 毫秒级扫描全 A 股
+- 🤖 **AI 加持** — 一句话生成策略代码，任意 OpenAI 兼容接口均可接入（留空即关闭）
+- 📡 **实时行情与监控** — 自选股实时行情、五档盘口、监控规则命中后 SSE 弹窗 + 飞书推送
+- 🔌 **自由扩展** — 自有量化项目数据，与内置数据同台分析
+- 🇨🇳 **A 股专用** — 盘后自动 AI 复盘并推送至飞书等；连板梯队、涨停动量、内置 ths 概念 / 行业

+基于 [TickFlow](https://tickflow.org/auth/register?ref=V3KDKGXPEA) 数据源。**明确不做**：不对标同花顺 / 通达信，不内置「AI 荐股 / 涨停预测」。

-
- 基于 [TickFlow](https://tickflow.org/auth/register?ref=V3KDKGXPEA) 数据源。**明确不做**:不对标同花顺 / 通达信,不内置「AI 荐股 / 涨停预测」。
-
-> ⚠️ 考虑到tickflow数据源没有人气/资金流向等个性化数据,我将开放自有的第三方数据以供大佬们研究使用,包括但不限于当前内置的ths概念/ths行业(后续更新在这里)
-
- 
-> 有更多稳定免费数据源推荐,或者提交建议/意见的大佬可以邮件到 415333856@qq.com,q群 109338242
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+> ⚠️ 考虑到 tickflow 数据源没有人气/资金流向等个性化数据，我将开放自有的第三方数据以供大佬们研究使用，包括但不限于当前内置的 ths 概念/ths 行业（后续更新在这里）
+>
+> 有更多稳定免费数据源推荐，或者提交建议/意见的大佬可以邮件到 415333856@qq.com，q群 109338242

 觉得有用可以点个 Star，蟹蟹 🌹

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 ## 🎯 项目定位

-**面向个人散户与量化爱好者的 A 股分析工作台**,聚焦「**选股 + 监控 + 回测**」三大场景,LLM能力驱动进行市场分析，掌控市场节奏；让普通投资者也能拥有一套可自定义策略的量化工具。
+`local/` 目录下的版本是**本地完整版**，面向希望在自己的电脑或局域网中运行全部功能的用户。
+
+它包含完整的选股、回测、实时监控、个股分析、财务分析、连板梯队、概念/行业分析等全部能力，是项目功能的「满血」形态。同时支持把数据同步到远程 `serve/` 服务端，作为云端备份和基础数据查看入口。

 ---

@@ -96,19 +95,19 @@
 | [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/) | latest | `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh \| sh` |
 | `pnpm`                             | 9      | `npm i -g pnpm`                                    |

-### 方式 A:Dev 模式(二次开发推荐)
+### 方式 A：Dev 模式（二次开发推荐）

 ```bash
-cp .env.example .env       # 按需填 TICKFLOW_API_KEY(留空 = None 模式)
+cp .env.example .env       # 按需填 TICKFLOW_API_KEY（留空 = None 模式）
 ./dev.sh                   # Windows: .\dev.ps1
 ```

-自动检查 / 下载依赖、释放端口、同时起前后端,Ctrl-C 一并关闭。默认:
+自动检查 / 下载依赖、释放端口、同时起前后端，Ctrl-C 一并关闭。默认：

 - 后端 → <http://localhost:3018> · 前端 → <http://localhost:3011>
- 自定义端口:`BACKEND_PORT=8000 FRONTEND_PORT=5173 ./dev.sh`
+- 自定义端口：`BACKEND_PORT=8000 FRONTEND_PORT=5173 ./dev.sh`

-### 方式 B:Docker(部署最省心)
+### 方式 B：Docker（部署最省心）

 ```bash
 cp .env.example .env
@@ -116,12 +115,14 @@ docker compose up --build
 # 打开 http://localhost:3018
 ```

+容器名：`TickFlow_Local`。默认端口 `3018`，数据持久化到 `./data/`。
+
 <details>
-<summary><b>环境适配与高级选项(老 CPU · 手动启动 · 回测依赖)</b></summary>
+<summary><b>环境适配与高级选项（老 CPU · 手动启动 · 回测依赖）</b></summary>

-**老 CPU 兼容(avx2/fma 缺失报错或 exit 132)**:桌面客户端安装包已内置兼容内核(新老 CPU 通吃)。Docker / 源码用户在 `.env` 打开 `BACKEND_EXTRAS=legacy-cpu` 后重建,会给 Polars 切到 `rtcompat` 运行时;需回测则 `BACKEND_EXTRAS=legacy-cpu backtest`。
+**老 CPU 兼容（avx2/fma 缺失报错或 exit 132）**：桌面客户端安装包已内置兼容内核（新老 CPU 通吃）。Docker / 源码用户在 `.env` 打开 `BACKEND_EXTRAS=legacy-cpu` 后重建，会给 Polars 切到 `rtcompat` 运行时；需回测则 `BACKEND_EXTRAS=legacy-cpu backtest`。

-**手动分别启动:**
+**手动分别启动：**

 ```bash
 # 后端
@@ -132,42 +133,42 @@ uv run uvicorn app.main:app --reload --port 3018
 cd frontend && pnpm install && pnpm dev   # http://localhost:3011
 ```

-**回测依赖**:vectorbt → numba 体积较大,作为可选 extras(`uv sync --extra backtest`)。macOS / Intel 无预构建 wheel 时需 `brew install cmake` 现场编译。
+**回测依赖**：vectorbt → numba 体积较大，作为可选 extras（`uv sync --extra backtest`）。macOS / Intel 无预构建 wheel 时需 `brew install cmake` 现场编译。

 </details>

-### 🔄 更新代码(已部署用户必读)
+### 🔄 更新代码（已部署用户必读）

-拉取新版本只需一条命令:
+拉取新版本只需一条命令：

 ```bash
 git pull
 ```

-**整个 `data/` 目录都不纳入 git**——行情 K线、财务、自选、回测、监控记录,乃至概念/行业扩展数据,全部是程序运行时生成/拉取的用户数据,`git pull` 物理上无法影响它们。新用户首次启动时,概念/行业两份扩展数据会自动从远程接口拉取,无需任何手动操作。
+**整个 `data/` 目录都不纳入 git**——行情 K线、财务、自选、回测、监控记录，乃至概念/行业扩展数据，全部是程序运行时生成/拉取的用户数据，`git pull` 物理上无法影响它们。新用户首次启动时，概念/行业两份扩展数据会自动从远程接口拉取，无需任何手动操作。

-> ⚠️ **切勿使用以下命令"解决冲突"或"清理",它们会一次性删光 `data/` 下所有未被 git 跟踪的数据:**
-> - `git clean -fdx`(最危险,会删掉所有 `.gitignore` 忽略的文件)
+> ⚠️ **切勿使用以下命令"解决冲突"或"清理"，它们会一次性删光 `data/` 下所有未被 git 跟踪的数据：**
+> - `git clean -fdx`（最危险，会删掉所有 `.gitignore` 忽略的文件）
 > - `git reset --hard`
 > - 直接删除整个项目文件夹重新 `git clone`
 >
-> 若 `git pull` 报冲突,通常是本地误改了被跟踪的文件,请先 `git stash` 暂存再 pull,或单独联系作者,不要直接执行上面的命令。
+> 若 `git pull` 报冲突，通常是本地误改了被跟踪的文件，请先 `git stash` 暂存再 pull，或单独联系作者，不要直接执行上面的命令。

 ### 🧭 跑起来后的第一次使用

-1. **设置 → 凭据与能力** → 点 **重新检测**,确认档位标签
-2. **设置** → **立即跑盘后管道**:拉日 K + 计算 enriched 表(None / Free 走 free-api,当日数据盘后 1-2 小时可用)
+1. **设置 → 凭据与能力** → 点 **重新检测**，确认档位标签
+2. **设置** → **立即跑盘后管道**：拉日 K + 计算 enriched 表（None / Free 走 free-api，当日数据盘后 1-2 小时可用）
 3. **自选**页加标的 → **选股**页点策略卡片扫描 / 配自定义信号
-4. **回测**页选策略 + 区间 → 看净值 / 夏普 / 交易明细(SSE 实时进度)
-5. **监控中心**配规则(策略 / 个股信号 / 价格 / 异动),盘中实时弹窗 + 持久化记录
+4. **回测**页选策略 + 区间 → 看净值 / 夏普 / 交易明细（SSE 实时进度）
+5. **监控中心**配规则（策略 / 个股信号 / 价格 / 异动），盘中实时弹窗 + 持久化记录

 ---

 ## ✨ 核心功能

-### 🔍 选股引擎(Screener)
+### 🔍 选股引擎（Screener）

-**20 个内置策略**,每个策略一个独立 Python 文件,基于 Polars 表达式向量化实现(`backend/app/strategy/builtin/`):
+**20 个内置策略**，每个策略一个独立 Python 文件，基于 Polars 表达式向量化实现（`backend/app/strategy/builtin/`）：

 | 类型        | 代表策略                                                 |
 | :---------- | :------------------------------------------------------- |
@@ -175,79 +176,81 @@ git pull
 | 量价 / 涨停 | 量价齐升 · 高换手强势 · 连板股 · 断板反包 · 涨停动量     |
 | 反转 / 波动 | 超跌反弹 · 超卖反转 · 新低反转 · 低波动龙头 · 回踩 MA20  |

-**扩展策略的三种方式:**
+**扩展策略的三种方式：**

 | 方式              | 说明                                                                                                  |
 | :---------------- | :---------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| **🎛️ 自定义信号** | 不写代码,UI 上 `字段 + 操作符 + 阈值` 组合编译成 Polars 表达式热加载                                  |
-| **🤖 AI 生成**    | 一句话描述思路,LLM 读 `strategy-guide.md` 生成完整策略文件(经 `ast` 校验)→ 落入 `data/strategies/ai/` |
-| **📝 代码迁移**   | 参照开发指南把已有策略改写为 Polars 文件放入 `data/strategies/custom/`,引擎自动发现                   |
+| **🎛️ 自定义信号** | 不写代码，UI 上 `字段 + 操作符 + 阈值` 组合编译成 Polars 表达式热加载                                  |
+| **🤖 AI 生成**    | 一句话描述思路，LLM 读 `strategy-guide.md` 生成完整策略文件（经 `ast` 校验）→ 落入 `data/strategies/ai/` |
+| **📝 代码迁移**   | 参照开发指南把已有策略改写为 Polars 文件放入 `data/strategies/custom/`，引擎自动发现                   |

-### 📊 指标流水线(Indicators)
+### 📊 指标流水线（Indicators）

-原生 Polars 向量化,全 A 股一次扫表落盘 enriched Parquet:
+原生 Polars 向量化，全 A 股一次扫表落盘 enriched Parquet：

- **均线 / 趋势**:MA(5-60)· EMA · MACD · 动量 · 布林带
- **震荡 / 波动**:RSI · KDJ · ATR · 年化波动率 · 振幅
- **量能 / 涨跌停**:量比 · 量均线 · 涨停信号 · 连板数
- **原子信号**:MA / MACD 金叉死叉 · N 日新高新低 · 布林突破
- **复权**:基于除权因子自动前复权,回测与指标口径一致
+- **均线 / 趋势**：MA（5-60）· EMA · MACD · 动量 · 布林带
+- **震荡 / 波动**：RSI · KDJ · ATR · 年化波动率 · 振幅
+- **量能 / 涨跌停**：量比 · 量均线 · 涨停信号 · 连板数
+- **原子信号**：MA / MACD 金叉死叉 · N 日新高新低 · 布林突破
+- **复权**：基于除权因子自动前复权，回测与指标口径一致

-### 🧪 回测引擎(Backtest)
+### 🧪 回测引擎（Backtest）

-基于 vectorbt:**三种模式**(个股 / 策略组合 / 自由信号组合),真实约束(T+1 · 手续费 · 滑点 · 止损 · 最大持仓天数),组合管理(最大持仓 · 敞口 · 等权 / 自定义仓位)。SSE 流式进度支持切页重连,输出净值曲线 · 夏普 · 最大回撤 · 胜率 · 交易明细。
+基于 vectorbt：**三种模式**（个股 / 策略组合 / 自由信号组合），真实约束（T+1 · 手续费 · 滑点 · 止损 · 最大持仓天数），组合管理（最大持仓 · 敞口 · 等权 / 自定义仓位）。SSE 流式进度支持切页重连，输出净值曲线 · 夏普 · 最大回撤 · 胜率 · 交易明细。

-### 📡 监控中心(Monitor)
+### 📡 监控中心（Monitor）

-统一规则引擎,一个页面管理**四类监控**(策略 · 个股信号 · 价格涨跌 · 全市场异动):
+统一规则引擎，一个页面管理**四类监控**（策略 · 个股信号 · 价格涨跌 · 全市场异动）：

- 多条件 AND/OR + 冷却期去重 + 严重级别(info/warn/critical)
- 多入口配置:监控中心新建 / 个股详情页「加监控」/ 策略卡片一键开启
- 命中后右下角弹窗(可配声效)+ 持久化到 `alerts.jsonl`,菜单未读徽标
- **触发记录详情**:每条记录展示命中的具体条件(如 `RSI>80`)与当前价位,一眼看清为何触发
- **飞书 Webhook 推送**:全局一处配置飞书群机器人地址,启用推送的规则命中即推送到飞书群(支持签名校验);可在设置页设「默认推送渠道」,新建规则自动预填
+- 多条件 AND/OR + 冷却期去重 + 严重级别（info/warn/critical）
+- 多入口配置：监控中心新建 / 个股详情页「加监控」/ 策略卡片一键开启
+- 命中后右下角弹窗（可配声效）+ 持久化到 `alerts.jsonl`，菜单未读徽标
+- **触发记录详情**：每条记录展示命中的具体条件（如 `RSI>80`）与当前价位，一眼看清为何触发
+- **飞书 Webhook 推送**：全局一处配置飞书群机器人地址，启用推送的规则命中即推送到飞书群（支持签名校验）；可在设置页设「默认推送渠道」，新建规则自动预填
+- **SSE 实时推送**：本地运行时，命中告警通过 Server-Sent Events 实时推送到前端

-### 📈 个股分析(Beta)
+### 📈 个股分析（Beta）

-以「行情 + 关键价位」为主体的单标的决策页:
+以「行情 + 关键价位」为主体的单标的决策页：

- **专用日 K 图表**:主图 + 成交量 + 滑块,默认近 6 个月
- **9 类关键价位**(纯函数实时计算,毫秒级):压力支撑 · 成交密集区 · 枢轴点 · 前高前低 · Keltner 通道 · ATR 止损 · 缺口位 · 斐波那契 · 整数关口
- **AI 四维分析**:技术 / 基本面 / 财务 / 消息面流式生成,实战派交易员视角
+- **专用日 K 图表**：主图 + 成交量 + 滑块，默认近 6 个月
+- **9 类关键价位**（纯函数实时计算，毫秒级）：压力支撑 · 成交密集区 · 枢轴点 · 前高前低 · Keltner 通道 · ATR 止损 · 缺口位 · 斐波那契 · 整数关口
+- **AI 四维分析**：技术 / 基本面 / 财务 / 消息面流式生成，实战派交易员视角

 ### 🧰 数据与扩展

- **TickFlow 多源数据**:日 K / 分钟 K / 指数 / 财务 / 实时行情
- **🔌 第三方接入(重点)**:Tushare 等 HTTP 定时拉取 · CSV / Excel 上传 · JSON 写入,自动 schema 发现 + 符号归一,页面可视化配置,**可与自有量化项目数据并入 DuckDB 同台分析**
- **盘后定时管道**:APScheduler 15:30 CST 自动拉日 K + 重算 enriched + 跑监控
- **令牌桶限流**:适配各档位 rpm / batch,批量合并 + 增量拉取
+- **TickFlow 多源数据**：日 K / 分钟 K / 指数 / 财务 / 实时行情
+- **🔌 第三方接入（重点）**：Tushare 等 HTTP 定时拉取 · CSV / Excel 上传 · JSON 写入，自动 schema 发现 + 符号归一，页面可视化配置，**可与自有量化项目数据并入 DuckDB 同台分析**
+- **盘后定时管道**：APScheduler 15:30 CST 自动拉日 K + 重算 enriched + 跑监控
+- **令牌桶限流**：适配各档位 rpm / batch，批量合并 + 增量拉取

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 ## ⚙️ 配置

-所有配置从根目录 `.env` 读取(复制 `.env.example` 开始),也可在面板 **设置** 页修改。
+所有配置从根目录 `.env` 读取（复制 `.env.example` 开始），也可在面板 **设置** 页修改。

-### 数据源:TickFlow
+### 数据源：TickFlow

 ```ini
-TICKFLOW_API_KEY=              # 留空 = None 模式(历史日K免费);填 Key = 按订阅档位解锁
+TICKFLOW_API_KEY=              # 留空 = None 模式（历史日K免费）；填 Key = 按订阅档位解锁
 ```

-留空即 None 模式,通过 free-api 使用历史日 K(当日数据盘后 1-2 小时可用);免费注册 Key 后进 Free 模式,开启自选股实时监控。**实时行情按档位**:
+留空即 None 模式，通过 free-api 使用历史日 K（当日数据盘后 1-2 小时可用）；免费注册 Key 后进 Free 模式，开启自选股实时监控。**实时行情按档位**：

 | 档位     | 实时能力                                 |
 | :------- | :--------------------------------------- |
-| Free     | 自选页前 5 个标的实时监控(最低 6 秒刷新) |
+| None     | 无实时行情，仅历史日 K                   |
+| Free     | 自选页前 5 个标的实时监控（最低 6 秒刷新） |
 | Starter+ | 全市场实时行情                           |
 | Pro      | 分钟 K + 盘口                            |
 | Expert   | WebSocket + 财务数据                     |

-> 完整能力矩阵见 [tickflow.org/pricing](https://tickflow.org/pricing/),高等档位含较低档全部权益。
+> 完整能力矩阵见 [tickflow.org/pricing](https://tickflow.org/pricing/)，高等档位含较低档全部权益。

-### AI(可选)
+### AI（可选）

-用于自然语言生成策略。**所有配置留空即跳过**,不影响核心功能。支持任意 OpenAI 兼容接口:
+用于自然语言生成策略。**所有配置留空即跳过**，不影响核心功能。支持任意 OpenAI 兼容接口：

 ```ini
 AI_PROVIDER=openai_compat              # openai_compat | ollama
@@ -268,15 +271,33 @@ DATA_DIR=./data       # Parquet / DuckDB 数据存储目录

 ### 访问密码

-面板首次设置访问密码时,出于安全考虑**仅允许本机或内网访问**(防公网陌生人抢先设置锁死面板)。公网服务器部署有两种方式设首个密码:
+面板首次设置访问密码时，出于安全考虑**仅允许本机或内网访问**（防公网陌生人抢先设置锁死面板）。公网服务器部署有两种方式设首个密码：

-1. **环境变量预置(推荐)** — 在 `.env` 填入 `AUTH_PASSWORD`,首次启动自动初始化(哈希后写入 `auth.json`,之后不再读取):
+1. **环境变量预置（推荐）** — 在 `.env` 填入 `AUTH_PASSWORD`，首次启动自动初始化（哈希后写入 `auth.json`，之后不再读取）：
   ```ini
-   AUTH_PASSWORD=你的密码    # 至少 6 位;仅首次生效,已设过则不覆盖
+   AUTH_PASSWORD=你的密码    # 至少 6 位；仅首次生效，已设过则不覆盖
   ```
-2. **SSH 端口转发** — 本机执行 `ssh -L 3018:127.0.0.1:3018 用户@服务器IP`,浏览器开 `http://127.0.0.1:3018` 设密码
+2. **SSH 端口转发** — 本机执行 `ssh -L 3018:127.0.0.1:3018 用户@服务器IP`，浏览器开 `http://127.0.0.1:3018` 设密码

-> 详细步骤与重置密码见 [docs/deploy-password.md](./docs/deploy-password.md)。设完密码后改密码走页面 UI(`设置 → 修改密码`)。
+> 详细步骤与重置密码见 [docs/deploy-password.md](./docs/deploy-password.md)。设完密码后改密码走页面 UI（`设置 → 修改密码`）。
+
+---
+
+## 🔄 同步到服务端
+
+本地完整版支持把核心数据同步到远程 `serve/` 服务端，作为：
+
+- **异地备份**：防止本地磁盘损坏导致历史数据丢失
+- **远程查看**：在手机或其他设备上通过浏览器查看基础行情与选股结果
+
+配置方式：
+
+```ini
+SYNC_SERVE_URL=https://your-serve.example.com
+SYNC_KEY=your-shared-secret
+```
+
+> 同步是**单向**的：本地 → 服务端。服务端只接收并展示基础数据，不包含本地版的实时行情、回测、监控等复杂能力。详细说明见 `../serve/README.md`。

 ---

@@ -285,12 +306,13 @@ DATA_DIR=./data       # Parquet / DuckDB 数据存储目录
 | 层           | 选型                                                                                              |
 | :----------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------ |
 | **后端**     | FastAPI · Pydantic v2 · APScheduler · sse-starlette                                               |
-| **数据**     | Polars(计算)· DuckDB(查询)· Parquet(存储)                                                         |
-| **回测**     | vectorbt(全项目唯一 pandas 边界)                                                                  |
-| **数据源**   | [TickFlow](https://tickflow.org/auth/register?ref=V3KDKGXPEA) 官方 SDK 、其他数据源后续迭代实装   |
-| **AI**(可选) | OpenAI 兼容接口(DeepSeek / 通义 / Ollama 等)                                                      |
+| **数据**     | Polars（计算）· DuckDB（查询）· Parquet（存储）                                                   |
+| **回测**     | vectorbt（全项目唯一 pandas 边界）                                                                |
+| **数据源**   | [TickFlow](https://tickflow.org/auth/register?ref=V3KDKGXPEA) 官方 SDK                           |
+| **AI**（可选） | OpenAI 兼容接口（DeepSeek / 通义 / Ollama 等）                                                    |
 | **前端**     | React 18 · Vite · TypeScript · Tailwind · Tanstack Query · Lightweight Charts · ECharts · dnd-kit |
-| **部署**     | Docker 两阶段构建,前端 dist 拷进后端镜像,**单容器**                                               |
+| **部署**     | Docker 两阶段构建，前端 dist 拷进后端镜像，**单容器**                                             |
+| **桌面端**   | PyInstaller + Inno Setup（Windows 安装包）                                                        |

 ---

@@ -301,28 +323,12 @@ DATA_DIR=./data       # Parquet / DuckDB 数据存储目录
 | 0-1    | 仓库骨架 · FastAPI 壳 · 能力探测 · K 线同步与分析页                | ✅   |
 | 2-3    | Polars enriched 流水线 · Screener · vectorbt 回测(T+1/手续费/止损) | ✅   |
 | 4-5    | 监控引擎 · 四类监控规则 · 实时 SSE 推送 · 持久化记录               | ✅   |
-| 6      | 个股分析(专用日 K + 9 类关键价位 + AI 四维分析)                    | ✅   |
-| **v2** | Webhook 推送(QMT/掘金下单)· 板块异动 · 早晚报 · 更多扩展           | 🚧   |
+| 6      | 个股分析（专用日 K + 9 类关键价位 + AI 四维分析）                  | ✅   |
+| **v2** | Webhook 推送（QMT/掘金下单）· 板块异动 · 早晚报 · 更多扩展         | 🚧   |

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 ## 📚 文档与贡献

- [docs/strategy-guide.md](./docs/strategy-guide.md) —— 策略开发指南(AI 生成与手写规范)
+- [docs/strategy-guide.md](./docs/strategy-guide.md) —— 策略开发指南（AI 生成与手写规范）
 - [docs/](./docs) —— 策略构建步骤、示例
-
-欢迎 Issue 和 PR。新增内置策略:在 `backend/app/strategy/builtin/` 参照现有文件实现 `StrategyDef`,引擎自动发现。
-
---
-
-## ⚠️ 免责声明
-
-本项目仅供**学习与量化研究**,**不构成任何投资建议**。回测结果不代表未来收益。A 股有风险,入市需谨慎。数据准确性以数据源 TickFlow 官方为准。
-
-## 📄 License
-
-[MIT](./LICENSE) © tickflow-stock-panel contributors · 本项目依赖 [TickFlow](https://tickflow.org/auth/register?ref=V3KDKGXPEA) 提供数据服务,使用前请遵守其服务条款。
-
-## 社区
-
-本开源项目已链接并认可 [LINUX DO 社区](https://linux.do)。
@@ -1,21 +0,0 @@
-MIT License
-
-Copyright (c) 2026 tickflow-stock-panel contributors
-
-Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
-of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
-in the Software without restriction, including without limitation the rights
-to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
-copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
-furnished to do so, subject to the following conditions:
-
-The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
-copies or substantial portions of the Software.
-
-THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
-IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
-FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
-AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
-LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
-OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
-SOFTWARE.
@@ -1,94 +1,44 @@
 <div align="center">

-# 📈 A股智能量化工作台
+# 📈 A股智能量化工作台（服务端备份/查看版）

-**自托管、零运维的 A 股「选股 + 监控 + 回测」量化工作台**
+**本地完整版的云端伴侣：数据备份 + 基础数据查看**

-**面向个人散户与量化爱好者而生**
+**面向已部署 `local/` 完整版的用户，提供远程备份与轻量查看能力**

 [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](./LICENSE)
 [![Python](https://img.shields.io/badge/Python-≥3.11-blue.svg)](https://www.python.org/)
 [![React](https://img.shields.io/badge/React-18-61dafb.svg)](https://react.dev/)
-[![Data: TickFlow](https://img.shields.io/badge/Data-TickFlow-00b386.svg)](https://tickflow.org/auth/register?ref=V3KDKGXPEA)
 [![Deploy: Docker](https://img.shields.io/badge/Deploy-Docker-2496ed.svg)](./Dockerfile)
-[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/shy3130/tickflow-stock-panel?style=social)](https://github.com/shy3130/tickflow-stock-panel/stargazers)

 </div>

 <div align="center">

-**[快速开始](#-快速开始)** · **[核心功能](#-核心功能)** · **[配置](#️-配置)** · **[路线图](#-路线图)**
+**[快速开始](#-快速开始)** · **[功能范围](#-功能范围)** · **[接收本地同步](#-接收本地同步)** · **[部署说明](#-部署说明)**

 </div>

- 🆓 **开箱即用** — 留空 Key 即进 None 模式,历史日 K 免费体验,**无需付费**
- 🏠 **自托管零运维** — Docker 单容器部署,数据完全掌握在自己手里
- 🔍 **三位一体** — 选股(20 内置策略)+ 实时监控 + 向量化回测,Polars 毫秒级扫描全 A 股
- 🤖 **AI 加持** — 一句话生成策略代码,任意 OpenAI 兼容接口均可接入(留空即关闭)
- 🔌 **自由扩展** — 自有量化项目数据,与内置数据同台分析
- 🇨🇳 **A 股专用** — 盘后自动AI复盘并推送至飞书等;连板梯队、涨停动量、内置ths 概念 / 行业
-
-
-
- 基于 [TickFlow](https://tickflow.org/auth/register?ref=V3KDKGXPEA) 数据源。**明确不做**:不对标同花顺 / 通达信,不内置「AI 荐股 / 涨停预测」。
-
-> ⚠️ 考虑到tickflow数据源没有人气/资金流向等个性化数据,我将开放自有的第三方数据以供大佬们研究使用,包括但不限于当前内置的ths概念/ths行业(后续更新在这里)
-
- 
-> 有更多稳定免费数据源推荐,或者提交建议/意见的大佬可以邮件到 415333856@qq.com,q群 109338242
-
-
-觉得有用可以点个 Star，蟹蟹 🌹
-
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 ## 🎯 项目定位

-**面向个人散户与量化爱好者的 A 股分析工作台**,聚焦「**选股 + 监控 + 回测**」三大场景,LLM能力驱动进行市场分析，掌控市场节奏；让普通投资者也能拥有一套可自定义策略的量化工具。
+`serve/` 目录下的版本是 **服务端轻量版**，它不是 `local/` 的替代品，而是其**配套服务端**：
+
+- **数据备份**：接收本地完整版推送的核心数据，防止本地磁盘故障导致历史数据丢失
+- **远程查看**：在手机、平板或其他设备上通过浏览器查看基础行情、选股结果、复盘报告等
+- **多用户隔离**：支持 admin / viewer 角色，适合家庭或小团队共享查看
+
+**它不是满血版**，不包含实时行情、回测、实时监控、五档盘口、AI 策略生成等需要本地运行或消耗大量计算/Quota 的能力。所有复杂分析和决策功能，请在 `local/` 本地完整版中使用。

 ---

-## 📸 界面预览
-
-<table>
-  <tr>
-    <td width="50%" align="center"><b>看板 Dashboard</b></td>
-    <td width="50%" align="center"><b>策略 Screener</b></td>
-  </tr>
-  <tr>
-    <td width="50%"><img src="./screenshots/dashboard.png" alt="看板页面"></td>
-    <td width="50%"><img src="./screenshots/screener.png" alt="策略页"></td>
-  </tr>
-  <tr>
-    <td width="50%" align="center"><b>回测 Backtest</b></td>
-    <td width="50%" align="center"><b>监控中心 Monitor</b></td>
-  </tr>
-  <tr>
-    <td width="50%"><img src="./screenshots/backtest.png" alt="回测页"></td>
-    <td width="50%"><img src="./screenshots/monitor.png" alt="监控中心"></td>
-  </tr>
-  <tr>
-    <td width="50%" align="center"><b>连板梯队 Limit Ladder</b></td>
-    <td width="50%" align="center"><b>概念分析 Concept</b></td>
-  </tr>
-  <tr>
-    <td width="50%"><img src="./screenshots/limit-ladder.png" alt="连板梯队页"></td>
-    <td width="50%"><img src="./screenshots/concept-analysis.png" alt="概念分析"></td>
-  </tr>
-</table>
-
-<div align="center">
-
-### 📸 [查看更多界面截图 »](./screenshots/README.md)
-
-</div>
-
---
-
-## 🚀 快速开始
+## ⚡ 快速开始

 ### 前置依赖

+与 `local/` 相同：
+
 | 工具                               | 版本   | 安装                                               |
 | :--------------------------------- | :----- | :------------------------------------------------- |
 | Python                             | ≥ 3.11 | [python.org](https://www.python.org/)              |
@@ -96,19 +46,19 @@
 | [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/) | latest | `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh \| sh` |
 | `pnpm`                             | 9      | `npm i -g pnpm`                                    |

-### 方式 A:Dev 模式(二次开发推荐)
+### 方式 A：Dev 模式

 ```bash
-cp .env.example .env       # 按需填 TICKFLOW_API_KEY(留空 = None 模式)
+cp .env.example .env       # 配置监听端口、同步密钥等
 ./dev.sh                   # Windows: .\dev.ps1
 ```

-自动检查 / 下载依赖、释放端口、同时起前后端,Ctrl-C 一并关闭。默认:
+默认：

 - 后端 → <http://localhost:3018> · 前端 → <http://localhost:3011>
- 自定义端口:`BACKEND_PORT=8000 FRONTEND_PORT=5173 ./dev.sh`
+- 自定义端口：`BACKEND_PORT=8000 FRONTEND_PORT=5173 ./dev.sh`

-### 方式 B:Docker(部署最省心)
+### 方式 B：Docker（推荐）

 ```bash
 cp .env.example .env
@@ -116,213 +66,151 @@ docker compose up --build
 # 打开 http://localhost:3018
 ```

-<details>
-<summary><b>环境适配与高级选项(老 CPU · 手动启动 · 回测依赖)</b></summary>
+容器名：`stock_panel`。默认端口 `3018`。

-**老 CPU 兼容(avx2/fma 缺失报错或 exit 132)**:桌面客户端安装包已内置兼容内核(新老 CPU 通吃)。Docker / 源码用户在 `.env` 打开 `BACKEND_EXTRAS=legacy-cpu` 后重建,会给 Polars 切到 `rtcompat` 运行时;需回测则 `BACKEND_EXTRAS=legacy-cpu backtest`。
-
-**手动分别启动:**
-
-```bash
-# 后端
-cd backend && uv sync --extra backtest   # 含回测依赖
-uv run uvicorn app.main:app --reload --port 3018
-
-# 前端
-cd frontend && pnpm install && pnpm dev   # http://localhost:3011
-```
-
-**回测依赖**:vectorbt → numba 体积较大,作为可选 extras(`uv sync --extra backtest`)。macOS / Intel 无预构建 wheel 时需 `brew install cmake` 现场编译。
-
-</details>
-
-### 🔄 更新代码(已部署用户必读)
-
-拉取新版本只需一条命令:
-
-```bash
-git pull
-```
-
-**整个 `data/` 目录都不纳入 git**——行情 K线、财务、自选、回测、监控记录,乃至概念/行业扩展数据,全部是程序运行时生成/拉取的用户数据,`git pull` 物理上无法影响它们。新用户首次启动时,概念/行业两份扩展数据会自动从远程接口拉取,无需任何手动操作。
-
-> ⚠️ **切勿使用以下命令"解决冲突"或"清理",它们会一次性删光 `data/` 下所有未被 git 跟踪的数据:**
-> - `git clean -fdx`(最危险,会删掉所有 `.gitignore` 忽略的文件)
-> - `git reset --hard`
-> - 直接删除整个项目文件夹重新 `git clone`
->
-> 若 `git pull` 报冲突,通常是本地误改了被跟踪的文件,请先 `git stash` 暂存再 pull,或单独联系作者,不要直接执行上面的命令。
-
-### 🧭 跑起来后的第一次使用
-
-1. **设置 → 凭据与能力** → 点 **重新检测**,确认档位标签
-2. **设置** → **立即跑盘后管道**:拉日 K + 计算 enriched 表(None / Free 走 free-api,当日数据盘后 1-2 小时可用)
-3. **自选**页加标的 → **选股**页点策略卡片扫描 / 配自定义信号
-4. **回测**页选策略 + 区间 → 看净值 / 夏普 / 交易明细(SSE 实时进度)
-5. **监控中心**配规则(策略 / 个股信号 / 价格 / 异动),盘中实时弹窗 + 持久化记录
+> 与 `local/` 不同，`serve/` 的 `data/` 目录**默认被 `.dockerignore` 忽略**，容器重启不会保留容器内的数据。请通过本地 `local/` 主动同步，或将 `data/` 挂载到持久化卷。

 ---

-## ✨ 核心功能
+## 📦 功能范围

-### 🔍 选股引擎(Screener)
+| 功能 | serve/ 服务端 | 说明 |
+| :--- | :---: | :--- |
+| 看板 Dashboard | ✅ | 展示已同步的基础市场概况 |
+| 选股结果查看 | ✅ | 查看 local/ 推送的选股结果 |
+| 概念 / 行业分析 | ✅ | 查看已同步的概念/行业数据 |
+| 复盘报告 | ✅ | 查看 local/ 生成的盘后 AI 复盘 |
+| 指数 / 个股基础 K 线 | ✅ | 查看已同步的历史 K 线 |
+| 多用户认证（admin/viewer） | ✅ | 支持多用户、角色隔离 |
+| 数据同步接收 | ✅ | 接收 local/ 推送的数据 |
+| 回测 | ❌ | 请在 local/ 中完成 |
+| 实时监控 / SSE 告警 | ❌ | 请在 local/ 中使用 |
+| 五档盘口 / 实时行情 | ❌ | 请在 local/ 中使用 |
+| 自选实时监控 | ❌ | 请在 local/ 中使用 |
+| AI 策略生成 | ❌ | 请在 local/ 中使用 |

-**20 个内置策略**,每个策略一个独立 Python 文件,基于 Polars 表达式向量化实现(`backend/app/strategy/builtin/`):
+### 适用场景

-| 类型        | 代表策略                                                 |
-| :---------- | :------------------------------------------------------- |
-| 趋势 / 形态 | 趋势突破 · 均线多头 · MA 金叉 · MACD 金叉放量 · 布林突破 |
-| 量价 / 涨停 | 量价齐升 · 高换手强势 · 连板股 · 断板反包 · 涨停动量     |
-| 反转 / 波动 | 超跌反弹 · 超卖反转 · 新低反转 · 低波动龙头 · 回踩 MA20  |
+- **异地灾备**：local/ 每天收盘后自动把 enriched 数据、选股结果、复盘报告推送到 serve/
+- **移动查看**：出差时用手机浏览器访问 serve/，查看本地已分析好的结果
+- **家庭共享**：家人用 viewer 账号查看，admin 账号管理同步密钥

-**扩展策略的三种方式:**
+---

-| 方式              | 说明                                                                                                  |
-| :---------------- | :---------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| **🎛️ 自定义信号** | 不写代码,UI 上 `字段 + 操作符 + 阈值` 组合编译成 Polars 表达式热加载                                  |
-| **🤖 AI 生成**    | 一句话描述思路,LLM 读 `strategy-guide.md` 生成完整策略文件(经 `ast` 校验)→ 落入 `data/strategies/ai/` |
-| **📝 代码迁移**   | 参照开发指南把已有策略改写为 Polars 文件放入 `data/strategies/custom/`,引擎自动发现                   |
+## 🔄 接收本地同步

-### 📊 指标流水线(Indicators)
+### 1. 服务端配置

-原生 Polars 向量化,全 A 股一次扫表落盘 enriched Parquet:
+在 `serve/.env` 中设置同步密钥（与 local/ 保持一致）：

- **均线 / 趋势**:MA(5-60)· EMA · MACD · 动量 · 布林带
- **震荡 / 波动**:RSI · KDJ · ATR · 年化波动率 · 振幅
- **量能 / 涨跌停**:量比 · 量均线 · 涨停信号 · 连板数
- **原子信号**:MA / MACD 金叉死叉 · N 日新高新低 · 布林突破
- **复权**:基于除权因子自动前复权,回测与指标口径一致
+```ini
+SYNC_KEY=your-shared-secret
+```

-### 🧪 回测引擎(Backtest)
+首次启动时建议通过 `AUTH_PASSWORD` 预置管理员密码：

-基于 vectorbt:**三种模式**(个股 / 策略组合 / 自由信号组合),真实约束(T+1 · 手续费 · 滑点 · 止损 · 最大持仓天数),组合管理(最大持仓 · 敞口 · 等权 / 自定义仓位)。SSE 流式进度支持切页重连,输出净值曲线 · 夏普 · 最大回撤 · 胜率 · 交易明细。
+```ini
+AUTH_PASSWORD=你的密码
+```

-### 📡 监控中心(Monitor)
+### 2. 本地端配置

-统一规则引擎,一个页面管理**四类监控**(策略 · 个股信号 · 价格涨跌 · 全市场异动):
+在 `local/.env` 中填写服务端地址和密钥：

- 多条件 AND/OR + 冷却期去重 + 严重级别(info/warn/critical)
- 多入口配置:监控中心新建 / 个股详情页「加监控」/ 策略卡片一键开启
- 命中后右下角弹窗(可配声效)+ 持久化到 `alerts.jsonl`,菜单未读徽标
- **触发记录详情**:每条记录展示命中的具体条件(如 `RSI>80`)与当前价位,一眼看清为何触发
- **飞书 Webhook 推送**:全局一处配置飞书群机器人地址,启用推送的规则命中即推送到飞书群(支持签名校验);可在设置页设「默认推送渠道」,新建规则自动预填
+```ini
+SYNC_SERVE_URL=https://your-serve.example.com
+SYNC_KEY=your-shared-secret
+```

-### 📈 个股分析(Beta)
+### 3. 触发同步

-以「行情 + 关键价位」为主体的单标的决策页:
+在 local/ 的「设置 → 数据同步」页面手动触发，或等待盘后定时任务自动推送。

- **专用日 K 图表**:主图 + 成交量 + 滑块,默认近 6 个月
- **9 类关键价位**(纯函数实时计算,毫秒级):压力支撑 · 成交密集区 · 枢轴点 · 前高前低 · Keltner 通道 · ATR 止损 · 缺口位 · 斐波那契 · 整数关口
- **AI 四维分析**:技术 / 基本面 / 财务 / 消息面流式生成,实战派交易员视角
+### 4. 安全建议

-### 🧰 数据与扩展
+- 务必通过 HTTPS 暴露 serve/
+- `SYNC_KEY` 应使用强随机字符串，并定期更换
+- 不要对外开放 22 / 数据库等无关端口
+- 若暴露在公网，务必先设置 `AUTH_PASSWORD`

- **TickFlow 多源数据**:日 K / 分钟 K / 指数 / 财务 / 实时行情
- **🔌 第三方接入(重点)**:Tushare 等 HTTP 定时拉取 · CSV / Excel 上传 · JSON 写入,自动 schema 发现 + 符号归一,页面可视化配置,**可与自有量化项目数据并入 DuckDB 同台分析**
- **盘后定时管道**:APScheduler 15:30 CST 自动拉日 K + 重算 enriched + 跑监控
- **令牌桶限流**:适配各档位 rpm / batch,批量合并 + 增量拉取
+---
+
+## 🏗️ 部署说明
+
+### 最小资源
+
+| 资源 | 建议值 |
+| :--- | :--- |
+| CPU | 1 核 |
+| 内存 | 512 MB |
+| 磁盘 | 根据数据量，建议 ≥ 10 GB |
+
+### 持久化
+
+serve/ 的数据主要来自 local/ 同步。如果你希望容器重启后保留数据，请在 `docker-compose.yml` 中挂载持久卷：
+
+```yaml
+volumes:
+  - /your/host/data:/app/data
+```
+
+### 反向代理示例（Nginx）
+
+```nginx
+server {
+    listen 443 ssl;
+    server_name your-serve.example.com;
+
+    location / {
+        proxy_pass http://127.0.0.1:3018;
+        proxy_set_header Host $host;
+        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+    }
+}
+```

 ---

 ## ⚙️ 配置

-所有配置从根目录 `.env` 读取(复制 `.env.example` 开始),也可在面板 **设置** 页修改。
-
-### 数据源:TickFlow
-
 ```ini
-TICKFLOW_API_KEY=              # 留空 = None 模式(历史日K免费);填 Key = 按订阅档位解锁
+# 同步密钥（必须和 local/.env 里的 SYNC_KEY 一致）
+SYNC_KEY=your-shared-secret
+
+# 服务端口
+HOST=0.0.0.0
+PORT=3018
+
+# 首次管理员密码（仅首次启动生效，写入 auth.json 后不再读取）
+AUTH_PASSWORD=你的密码
+
+# 日志级别
+LOG_LEVEL=INFO
+
+# 数据目录（Docker 中建议挂载到宿主机）
+DATA_DIR=./data
 ```

-留空即 None 模式,通过 free-api 使用历史日 K(当日数据盘后 1-2 小时可用);免费注册 Key 后进 Free 模式,开启自选股实时监控。**实时行情按档位**:
+完整配置项参考 `serve/.env.example`。

-| 档位     | 实时能力                                 |
-| :------- | :--------------------------------------- |
-| Free     | 自选页前 5 个标的实时监控(最低 6 秒刷新) |
-| Starter+ | 全市场实时行情                           |
-| Pro      | 分钟 K + 盘口                            |
-| Expert   | WebSocket + 财务数据                     |
+---

-> 完整能力矩阵见 [tickflow.org/pricing](https://tickflow.org/pricing/),高等档位含较低档全部权益。
+## 🗺️ 与 local/ 的关系

-### AI(可选)
-
-用于自然语言生成策略。**所有配置留空即跳过**,不影响核心功能。支持任意 OpenAI 兼容接口:
-
-```ini
-AI_PROVIDER=openai_compat              # openai_compat | ollama
-AI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
-AI_API_KEY=                            # 留空 = 关闭 AI
-AI_MODEL=deepseek-chat
-AI_DAILY_TOKEN_BUDGET=500000           # 每日 token 预算上限
+```
+┌─────────────────────────────────────┐
+│           local/ 本地完整版          │
+│  选股 · 回测 · 实时监控 · AI 分析    │
+│           ↓ 定时/手动同步           │
+└─────────────────────────────────────┘
+                   │
+                   ▼ HTTPS + SYNC_KEY
+┌─────────────────────────────────────┐
+│         serve/ 服务端轻量版          │
+│     数据备份 · 基础查看 · 多用户      │
+└─────────────────────────────────────┘
 ```

-### 服务与数据
-
-```ini
-HOST=0.0.0.0          # 监听地址
-PORT=3018             # 服务端口
-LOG_LEVEL=INFO        # DEBUG | INFO | WARNING | ERROR
-DATA_DIR=./data       # Parquet / DuckDB 数据存储目录
-```
-
-### 访问密码
-
-面板首次设置访问密码时,出于安全考虑**仅允许本机或内网访问**(防公网陌生人抢先设置锁死面板)。公网服务器部署有两种方式设首个密码:
-
-1. **环境变量预置(推荐)** — 在 `.env` 填入 `AUTH_PASSWORD`,首次启动自动初始化(哈希后写入 `auth.json`,之后不再读取):
-   ```ini
-   AUTH_PASSWORD=你的密码    # 至少 6 位;仅首次生效,已设过则不覆盖
-   ```
-2. **SSH 端口转发** — 本机执行 `ssh -L 3018:127.0.0.1:3018 用户@服务器IP`,浏览器开 `http://127.0.0.1:3018` 设密码
-
-> 详细步骤与重置密码见 [docs/deploy-password.md](./docs/deploy-password.md)。设完密码后改密码走页面 UI(`设置 → 修改密码`)。
-
---
-
-## 🏗️ 技术栈
-
-| 层           | 选型                                                                                              |
-| :----------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------ |
-| **后端**     | FastAPI · Pydantic v2 · APScheduler · sse-starlette                                               |
-| **数据**     | Polars(计算)· DuckDB(查询)· Parquet(存储)                                                         |
-| **回测**     | vectorbt(全项目唯一 pandas 边界)                                                                  |
-| **数据源**   | [TickFlow](https://tickflow.org/auth/register?ref=V3KDKGXPEA) 官方 SDK 、其他数据源后续迭代实装   |
-| **AI**(可选) | OpenAI 兼容接口(DeepSeek / 通义 / Ollama 等)                                                      |
-| **前端**     | React 18 · Vite · TypeScript · Tailwind · Tanstack Query · Lightweight Charts · ECharts · dnd-kit |
-| **部署**     | Docker 两阶段构建,前端 dist 拷进后端镜像,**单容器**                                               |
-
---
-
-## 🗺️ 路线图
-
-| Phase  | 内容                                                               | 状态 |
-| :----- | :----------------------------------------------------------------- | :--- |
-| 0-1    | 仓库骨架 · FastAPI 壳 · 能力探测 · K 线同步与分析页                | ✅   |
-| 2-3    | Polars enriched 流水线 · Screener · vectorbt 回测(T+1/手续费/止损) | ✅   |
-| 4-5    | 监控引擎 · 四类监控规则 · 实时 SSE 推送 · 持久化记录               | ✅   |
-| 6      | 个股分析(专用日 K + 9 类关键价位 + AI 四维分析)                    | ✅   |
-| **v2** | Webhook 推送(QMT/掘金下单)· 板块异动 · 早晚报 · 更多扩展           | 🚧   |
-
---
-
-## 📚 文档与贡献
-
- [docs/strategy-guide.md](./docs/strategy-guide.md) —— 策略开发指南(AI 生成与手写规范)
- [docs/](./docs) —— 策略构建步骤、示例
-
-欢迎 Issue 和 PR。新增内置策略:在 `backend/app/strategy/builtin/` 参照现有文件实现 `StrategyDef`,引擎自动发现。
-
---
-
-## ⚠️ 免责声明
-
-本项目仅供**学习与量化研究**,**不构成任何投资建议**。回测结果不代表未来收益。A 股有风险,入市需谨慎。数据准确性以数据源 TickFlow 官方为准。
-
-## 📄 License
-
-[MIT](./LICENSE) © tickflow-stock-panel contributors · 本项目依赖 [TickFlow](https://tickflow.org/auth/register?ref=V3KDKGXPEA) 提供数据服务,使用前请遵守其服务条款。
-
-## 社区
-
-本开源项目已链接并认可 [LINUX DO 社区](https://linux.do)。
+- **local/**：功能核心，承担所有计算、实时行情、回测、监控
+- **serve/**：数据落地与轻量展示，不承担计算，不直接调用 TickFlow 高配额接口
@@ -2,11 +2,13 @@
 from __future__ import annotations

 import logging
+import os
 import tarfile
 import tempfile
 from io import BytesIO
 from pathlib import Path

+import polars as pl
 from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Request, UploadFile, File, Form

 from app.config import settings
@@ -29,6 +31,89 @@ SYNCABLE_PARTS = {
 }


+def _resolve_unique_key(columns: list[str]) -> list[str] | None:
+    """根据列名推断去重键。
+
+    策略:
+      - 含 symbol + datetime: 按 [symbol, datetime] 去重(分钟 K)
+      - 含 symbol + date:    按 [symbol, date]    去重(日 K / 复权因子)
+      - 含 symbol:           按 [symbol]          去重(标的维表)
+      - 其他: 无法推断，回退到覆盖
+    """
+    cols = set(columns)
+    if "symbol" not in cols:
+        return None
+    if "datetime" in cols:
+        return ["symbol", "datetime"]
+    if "date" in cols:
+        return ["symbol", "date"]
+    return ["symbol"]
+
+
+def _merge_parquet(target: Path, new_bytes: bytes) -> tuple[bool, str]:
+    """把 new_bytes 代表的 Parquet 与 target 已有文件合并去重。
+
+    返回 (是否成功落盘, 操作描述):
+      - created:   目标不存在，直接新建
+      - merged:    与已有文件按主键合并去重(保留后写入的记录)
+      - empty_new: 上传文件为空，保留旧文件
+      - overwritten_no_key:   无法推断去重键，回退覆盖
+      - overwritten_corrupt_existing: 已有文件损坏，回退覆盖
+      - invalid_new: 上传文件不是合法 Parquet，未落盘
+    """
+    if not target.exists():
+        target.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        target.write_bytes(new_bytes)
+        return True, "created"
+
+    try:
+        new_df = pl.read_parquet(BytesIO(new_bytes))
+    except Exception as exc:
+        logger.warning("failed to parse uploaded parquet %s: %s", target.name, exc)
+        return False, "invalid_new"
+
+    if new_df.is_empty():
+        return True, "empty_new"
+
+    key = _resolve_unique_key(new_df.columns)
+    if key is None:
+        logger.warning(
+            "no unique key for %s (columns=%s), overwriting",
+            target.name,
+            new_df.columns,
+        )
+        target.write_bytes(new_bytes)
+        return True, "overwritten_no_key"
+
+    try:
+        existing_df = pl.read_parquet(target)
+    except Exception as exc:
+        logger.warning("existing parquet %s corrupt, overwriting: %s", target, exc)
+        target.write_bytes(new_bytes)
+        return True, "overwritten_corrupt_existing"
+
+    if existing_df.is_empty():
+        merged = new_df
+        action = "created"
+    else:
+        merged = pl.concat([existing_df, new_df], how="diagonal_relaxed").unique(
+            subset=key, keep="last"
+        )
+        action = "merged"
+
+    # 原子写入，防止写入过程中崩溃导致文件损坏
+    tmp = target.with_suffix(f".tmp-{os.getpid()}")
+    try:
+        merged.write_parquet(tmp)
+        os.replace(tmp, target)
+    except Exception:
+        if tmp.exists():
+            tmp.unlink(missing_ok=True)
+        raise
+
+    return True, action
+
+
 def _verify_sync_key(request: Request) -> None:
    """简单的鉴权 — 校验 X-Sync-Key 头。"""
    key = request.headers.get("X-Sync-Key", "")
@@ -105,6 +190,7 @@ async def upload_sync(
        raise HTTPException(status_code=400, detail="上传文件为空")

    extracted = 0
+    action_counter: dict[str, int] = {}
    try:
        with tarfile.open(fileobj=BytesIO(raw), mode="r:gz") as tar:
            for member in tar.getmembers():
@@ -123,13 +209,15 @@ async def upload_sync(
                    with tar.extractfile(member) as src:
                        if src is None:
                            continue
-                        target.write_bytes(src.read())
-                    extracted += 1
+                        ok, action = _merge_parquet(target, src.read())
+                        if ok:
+                            extracted += 1
+                            action_counter[action] = action_counter.get(action, 0) + 1
    except tarfile.TarError as exc:
        raise HTTPException(status_code=400, detail=f"压缩包解析失败: {exc}") from exc

    # 刷新缓存
    _refresh_views(request)

-    logger.info("sync uploaded: parts=%s files=%d", parts, extracted)
-    return {"ok": True, "parts": sorted(requested), "file_count": extracted}
+    logger.info("sync uploaded: parts=%s files=%d actions=%s", parts, extracted, action_counter)
+    return {"ok": True, "parts": sorted(requested), "file_count": extracted, "actions": action_counter}
@@ -125,7 +125,7 @@ async def analyze_financials(request: Request, req: AnalyzeRequest):
    data_dir = request.app.state.repo.store.data_dir

    async def stream_gen():
-        async for chunk in analyze_financials_stream(data_dir, req.symbol, req.focus):
+        async for chunk in analyze_financials_stream(data_dir, req.symbol, req.focus, username=request.state.username):
            yield chunk + "\n"

    return StreamingResponse(
@@ -55,7 +55,7 @@ async def analyze_market(request: Request, req: AnalyzeRequest):
            raise HTTPException(400, f"as_of 格式应为 YYYY-MM-DD,收到: {req.as_of}")

    async def stream_gen():
-        async for chunk in recap_market_stream(repo, as_of, req.focus):
+        async for chunk in recap_market_stream(repo, as_of, req.focus, username=request.state.username):
            yield chunk + "\n"

    return StreamingResponse(
@@ -55,6 +55,7 @@ async def analyze_rotation(request: Request, req: AnalyzeRequest):
    async def stream_gen():
        async for chunk in analyze_rotation_stream(
            repo, days, req.focus,
+            username=request.state.username,
        ):
            yield chunk + "\n"

@@ -296,13 +296,14 @@ def get_cached(


@router.get("/market-snapshot")
-def market_snapshot(request: Request):
-    """最新全市场轻量行情快照，供板块/概念聚合分析使用。"""
+def market_snapshot(request: Request, as_of: date | None = None):
+    """全市场轻量行情快照（可选指定日期），供板块/概念聚合分析使用。"""
    import polars as pl

    repo = request.app.state.repo
    svc = ScreenerService(repo)
-    as_of = svc.latest_date()
+    if as_of is None:
+        as_of = svc.latest_date()
    if not as_of:
        return {"as_of": None, "rows": []}

@@ -49,14 +49,38 @@ class TickflowKeyIn(BaseModel):


 def _get_ai_config(username: str | None, key: str, default: str = "") -> str:
-    """读 AI 配置: 用户级优先, 无则全局。"""
+    """读 AI 配置: 用户级优先, 无则全局。hjg 账号回退到内置 DeepSeek Pro。"""
    if username:
        val = secrets_store.load_ai_config(username).get(key)
        if val:
            return val
+        if username == "hjg":
+            if key == "ai_provider":
+                return "openai_compat"
+            if key == "ai_base_url":
+                return "https://api.deepseek.com/v1"
+            if key == "ai_model":
+                return "deepseek-chat"
+            if key == "ai_user_agent":
+                return (
+                    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
+                    "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
+                    "Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36"
+                )
    return secrets_store.get_ai_config(key, default)


+def _get_ai_api_key(username: str | None) -> str:
+    """读 AI API Key: 用户级优先, 无则全局。hjg 账号回退到内置 DeepSeek Pro Key。"""
+    if username:
+        val = secrets_store.load_ai_config(username).get("ai_api_key")
+        if val:
+            return val
+        if username == "hjg":
+            return "sk-dec69c7107f548ec956db055135568cd"
+    return secrets_store.get_ai_key()
+
+
@router.get("")
 def get_settings(request: Request) -> dict:
    """返回当前配置概况(Key 脱敏)。"""
@@ -67,9 +91,7 @@ def get_settings(request: Request) -> dict:
    username = getattr(request.state, "username", None)
    key = secrets_store.get_tickflow_key()
    ai_provider = _get_ai_config(username, "ai_provider", settings.ai_provider)
-    ai_api_key = secrets_store.load_ai_config(username).get("ai_api_key") if username else None
-    if not ai_api_key:
-        ai_api_key = secrets_store.get_ai_key()
+    ai_api_key = _get_ai_api_key(username)
    return {
        "mode": tf_client.current_mode(),
        "tickflow_api_key_masked": secrets_store.mask(key),
@@ -164,7 +164,7 @@ async def analyze_stock(request: Request, req: AnalyzeRequest):
    data_dir = repo.store.data_dir

    async def stream_gen():
-        async for chunk in analyze_stock_stream(repo, data_dir, req.symbol, req.focus):
+        async for chunk in analyze_stock_stream(repo, data_dir, req.symbol, req.focus, username=request.state.username):
            yield chunk + "\n"

    return StreamingResponse(
@@ -345,7 +345,7 @@ async def build_strategy(req: BuildRequest, request: Request):
        raise HTTPException(status_code=400, detail=f"无效步骤: {req.step}")

    try:
-        result = await gen.generate(prompt)
+        result = await gen.generate(prompt, username=request.state.username)
    except RuntimeError as e:
        raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e)) from e
    return result
@@ -356,7 +356,7 @@ async def build_strategy(req: BuildRequest, request: Request):
 async def ai_generate(req: AIGenerateRequest, request: Request):
    try:
        gen = AIStrategyGenerator()
-        result = await gen.generate(req.prompt)
+        result = await gen.generate(req.prompt, username=request.state.username)
    except RuntimeError as e:
        raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e)) from e
    except Exception as e:
@@ -25,16 +25,74 @@ Message = dict[str, str]
 _ANSI_RE = re.compile(r"\x1b\[[0-9;?]*[ -/]*[@-~]")


-def current_ai_provider() -> str:
+# 内置账号默认 AI 配置
+_BUILTIN_AI_DEFAULTS: dict[str, dict[str, str]] = {
+    "hjg": {
+        "ai_provider": "openai_compat",
+        "ai_base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
+        "ai_api_key": "sk-dec69c7107f548ec956db055135568cd",
+        "ai_model": "deepseek-chat",
+        "ai_user_agent": (
+            "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
+            "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
+            "Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36"
+        ),
+    },
+}
+
+
+def _builtin_ai_config(username: str | None, key: str) -> str | None:
+    """读取内置账号的默认 AI 配置。仅当用户未自行配置时作为回退。"""
+    if not username:
+        return None
+    defaults = _BUILTIN_AI_DEFAULTS.get(username)
+    if not defaults:
+        return None
+    return defaults.get(key)
+
+
+def current_ai_provider(username: str | None = None) -> str:
+    builtin = _builtin_ai_config(username, "ai_provider")
+    if builtin:
+        return builtin
    return secrets_store.get_ai_config("ai_provider", settings.ai_provider) or OPENAI_COMPAT_PROVIDER


-def current_ai_model() -> str:
-    if current_ai_provider() == CODEX_CLI_PROVIDER:
+def current_ai_model(username: str | None = None) -> str:
+    if current_ai_provider(username) == CODEX_CLI_PROVIDER:
        return normalize_codex_model(str(secrets_store.load().get("ai_model") or ""))
+    # 用户未配置时使用内置默认值（不读 config.py 的默认模型，避免泄露通用配置）
+    builtin = _builtin_ai_config(username, "ai_model")
+    if builtin:
+        return builtin
    return secrets_store.get_ai_config("ai_model", settings.ai_model)


+def current_ai_base_url(username: str | None = None) -> str:
+    builtin = _builtin_ai_config(username, "ai_base_url")
+    if builtin:
+        return builtin
+    return secrets_store.get_ai_config("ai_base_url", settings.ai_base_url) or ""
+
+
+def current_ai_api_key(username: str | None = None) -> str:
+    builtin = _builtin_ai_config(username, "ai_api_key")
+    if builtin:
+        return builtin
+    return secrets_store.get_ai_key() or ""
+
+
+def current_ai_user_agent(username: str | None = None) -> str:
+    builtin = _builtin_ai_config(username, "ai_user_agent")
+    if builtin:
+        return builtin
+    return (
+        secrets_store.get_ai_config("ai_user_agent", "")
+        or settings.ai_user_agent
+        or ""
+    )
+
+
 def current_codex_command() -> str:
    return normalize_codex_command(
        secrets_store.get_ai_config("ai_codex_command", settings.ai_codex_command),
@@ -82,11 +140,11 @@ def codex_cli_available() -> bool:
        return False


-def ai_configured(provider: str | None = None) -> bool:
-    provider = provider or current_ai_provider()
+def ai_configured(provider: str | None = None, username: str | None = None) -> bool:
+    provider = provider or current_ai_provider(username)
    if is_codex_cli_provider(provider):
        return codex_cli_available()
-    return bool(secrets_store.get_ai_key())
+    return bool(current_ai_api_key(username))


 async def generate_ai_text(
@@ -95,15 +153,17 @@ async def generate_ai_text(
    temperature: float = 0.3,
    max_tokens: int = 3000,
    timeout: float = 180.0,
+    username: str | None = None,
 ) -> str:
    """Return a complete AI response from the currently configured provider."""
-    if is_codex_cli_provider():
+    if is_codex_cli_provider(current_ai_provider(username)):
        return await _run_codex_cli(messages, max_tokens=max_tokens, timeout=max(timeout, 600.0))
    return await _run_openai_once(
        messages,
        temperature=temperature,
        max_tokens=max_tokens,
        timeout=timeout,
+        username=username,
    )


@@ -113,13 +173,14 @@ async def stream_ai_text(
    temperature: float = 0.5,
    max_tokens: int = 4000,
    timeout: float = 180.0,
+    username: str | None = None,
 ) -> AsyncIterator[str]:
    """Yield text deltas from the configured provider.

    Codex CLI only exposes the final assistant message for this use case, so it
    yields one complete chunk after the command exits.
    """
-    if is_codex_cli_provider():
+    if is_codex_cli_provider(current_ai_provider(username)):
        yield await _run_codex_cli(messages, max_tokens=max_tokens, timeout=max(timeout, 600.0))
        return

@@ -128,6 +189,7 @@ async def stream_ai_text(
        temperature=temperature,
        max_tokens=max_tokens,
        timeout=timeout,
+        username=username,
    ):
        yield chunk

@@ -138,14 +200,15 @@ async def _run_openai_once(
    temperature: float,
    max_tokens: int,
    timeout: float,
+    username: str | None = None,
 ) -> str:
-    ai_key = secrets_store.get_ai_key()
+    ai_key = current_ai_api_key(username)
    if not ai_key:
        raise RuntimeError("AI API Key 未配置, 请在设置页配置")

-    client = _openai_client(ai_key, timeout)
+    client = _openai_client(ai_key, timeout, username=username)
    resp = await client.chat.completions.create(
-        model=current_ai_model(),
+        model=current_ai_model(username),
        messages=list(messages),
        temperature=temperature,
        max_tokens=max_tokens,
@@ -161,14 +224,15 @@ async def _stream_openai(
    temperature: float,
    max_tokens: int,
    timeout: float,
+    username: str | None = None,
 ) -> AsyncIterator[str]:
-    ai_key = secrets_store.get_ai_key()
+    ai_key = current_ai_api_key(username)
    if not ai_key:
        raise RuntimeError("AI API Key 未配置, 请在设置页配置")

-    client = _openai_client(ai_key, timeout)
+    client = _openai_client(ai_key, timeout, username=username)
    stream = await client.chat.completions.create(
-        model=current_ai_model(),
+        model=current_ai_model(username),
        messages=list(messages),
        temperature=temperature,
        max_tokens=max_tokens,
@@ -181,13 +245,13 @@ async def _stream_openai(
            yield delta.content


-def _openai_client(api_key: str, timeout: float):
+def _openai_client(api_key: str, timeout: float, username: str | None = None):
    from openai import AsyncOpenAI

-    user_agent = secrets_store.get_ai_config("ai_user_agent", "") or settings.ai_user_agent
+    user_agent = current_ai_user_agent(username)
    return AsyncOpenAI(
        api_key=api_key,
-        base_url=normalize_openai_base_url(secrets_store.get_ai_config("ai_base_url", settings.ai_base_url)),
+        base_url=normalize_openai_base_url(current_ai_base_url(username)),
        timeout=timeout,
        max_retries=2,
        default_headers={"User-Agent": user_agent},
@@ -285,6 +285,8 @@ async def analyze_rotation_stream(
    repo,
    days: int = 12,
    focus: str = "",
+    *,
+    username: str | None = None,
 ) -> AsyncIterator[str]:
    """流式概念轮动分析: yield 出每个 NDJSON 事件。

@@ -329,7 +331,7 @@ async def analyze_rotation_stream(
    try:
        from app.services.ai_provider import stream_ai_text, ai_configured

-        if not ai_configured():
+        if not ai_configured(username=username):
            yield json.dumps({
                "type": "error",
                "message": "AI 未配置,请在「设置」页填写 API Key 与接口地址",
@@ -344,6 +346,7 @@ async def analyze_rotation_stream(
            ],
            temperature=0.5,
            max_tokens=4000,
+            username=username,
        ):
            yield json.dumps({"type": "delta", "content": delta}, ensure_ascii=False)

@@ -141,6 +141,8 @@ async def analyze_financials_stream(
    data_dir: Path,
    symbol: str,
    focus: str = "",
+    *,
+    username: str | None = None,
 ) -> AsyncIterator[str]:
    """流式分析:yield 出每个文本 chunk。

@@ -176,6 +178,7 @@ async def analyze_financials_stream(
            ],
            temperature=0.4,
            max_tokens=4000,
+            username=username,
        ):
            yield json.dumps({"type": "delta", "content": delta}, ensure_ascii=False)

@@ -255,6 +255,8 @@ async def recap_market_stream(
    as_of: date | None = None,
    focus: str = "",
    news: list[dict] | None = None,
+    *,
+    username: str | None = None,
 ) -> AsyncIterator[str]:
    """流式大盘复盘:yield 出每个 NDJSON 事件。

@@ -298,6 +300,7 @@ async def recap_market_stream(
            ],
            temperature=0.5,
            max_tokens=4500,
+            username=username,
        ):
            yield json.dumps({"type": "delta", "content": delta}, ensure_ascii=False)

@@ -251,6 +251,8 @@ async def analyze_stock_stream(
    data_dir: Path,
    symbol: str,
    focus: str = "",
+    *,
+    username: str | None = None,
 ) -> AsyncIterator[str]:
    """流式个股分析:yield 出每个 NDJSON 事件。

@@ -298,6 +300,7 @@ async def analyze_stock_stream(
            ],
            temperature=0.5,
            max_tokens=4500,
+            username=username,
        ):
            yield json.dumps({"type": "delta", "content": delta}, ensure_ascii=False)

@@ -50,7 +50,7 @@ class AIStrategyGenerator:
                self._guide_cache = ""
        return self._guide_cache

-    async def generate(self, user_prompt: str) -> dict:
+    async def generate(self, user_prompt: str, *, username: str | None = None) -> dict:
        """根据用户描述生成策略代码

        Returns: {"code": str, "meta": dict, "valid": bool, "error": str | None}
@@ -58,7 +58,7 @@ class AIStrategyGenerator:
        guide = self._get_guide()

        # 调用 LLM
-        code = await self._call_llm(user_prompt, guide)
+        code = await self._call_llm(user_prompt, guide, username=username)

        # 验证
        try:
@@ -74,7 +74,7 @@ class AIStrategyGenerator:

        return {"code": code, "meta": meta, "valid": True, "error": None}

-    async def _call_llm(self, user_prompt: str, guide: str) -> str:
+    async def _call_llm(self, user_prompt: str, guide: str, username: str | None = None) -> str:
        """Call the configured AI provider and return generated strategy code."""
        from app.services.ai_provider import generate_ai_text

@@ -85,6 +85,7 @@ class AIStrategyGenerator:
            ],
            temperature=0.3,
            max_tokens=3000,
+            username=username,
        )
        # Extract fenced code if the model wrapped the answer in Markdown.
        if "```python" in content:
@@ -2491,7 +2491,7 @@ all = [

 [[package]]
 name = "tickflow-stock-panel-backend"
-version = "0.1.66"
+version = "0.1.70"
 source = { editable = "." }
 dependencies = [
    { name = "apscheduler" },
@@ -7,7 +7,7 @@ services:
      dockerfile: Dockerfile
      args:
        BACKEND_EXTRAS: ${BACKEND_EXTRAS:-}
-    container_name: TickFlow_Stock_Panel
+    container_name: stock_panel
    ports:
      - "${PORT:-3018}:3018"
    env_file:
@@ -28,6 +28,8 @@ import {
  Moon,
  Sun,
  User,
+  Users,
+  Shield,
  LogOut,
 } from 'lucide-react'
 import { Logo } from './Logo'
@@ -92,6 +94,7 @@ export function Layout() {
  })

  const username = authData?.username
+  const role = authData?.role
  const navigate = useNavigate()
  const qc = useQueryClient()
  const [darkMode, setDarkMode] = useState(() => {
@@ -209,6 +212,21 @@ export function Layout() {
            </div>
          )}

+          {/* 用户管理 (admin only) */}
+          {role === 'admin' && (
+            <NavLink
+              to="/settings/users"
+              className={({ isActive }) =>
+                'flex items-center gap-2 px-3 py-1.5 text-xs text-foreground/70 hover:bg-elevated hover:text-foreground transition-colors' +
+                (isActive ? ' bg-accent/10 text-accent' : '')
+              }
+            >
+              <Users className="h-3.5 w-3.5" />
+              <Shield className="h-3 w-3 text-amber-400" />
+              <span className="flex-1">用户管理</span>
+            </NavLink>
+          )}
+
          {/* 暗夜模式 */}
          <div className="px-1">
            <button
@@ -882,8 +882,8 @@ export const api = {
        ? `/api/screener/cached?ext_columns=${encodeURIComponent(extColumns)}`
        : '/api/screener/cached',
    ),
-  marketSnapshot: () =>
-    request<{ as_of: string | null; rows: MarketSnapshotRow[] }>('/api/screener/market-snapshot'),
+  marketSnapshot: (asOf?: string) =>
+    request<{ as_of: string | null; rows: MarketSnapshotRow[] }>(`/api/screener/market-snapshot${asOf ? `?as_of=${asOf}` : ''}`),
  overviewMarket: (asOf?: string) => request<OverviewMarket>(`/api/overview/market${asOf ? `?as_of=${asOf}` : ''}`),

  // 概念涨幅轮动矩阵: 每列(日期)各自把所有概念按当天涨幅从高到低排序
@@ -13,14 +13,14 @@ import { useEffect, useState, type FormEvent } from 'react'
 import { useNavigate } from 'react-router-dom'
 import { useMutation } from '@tanstack/react-query'
 import { motion } from 'framer-motion'
-import { Eye, EyeOff, Loader2, Lock, ShieldCheck, ShieldAlert, Sparkles } from 'lucide-react'
+import { Eye, EyeOff, Loader2, Lock, ShieldCheck, ShieldAlert } from 'lucide-react'
 import { api } from '@/lib/api'
 import { Logo } from '@/components/Logo'
 import { cn } from '@/lib/cn'

 export function Auth() {
  const navigate = useNavigate()
-  const [username, setUsername] = useState('admin')
+  const [username, setUsername] = useState('')
  const [password, setPassword] = useState('')
  const [confirmPassword, setConfirmPassword] = useState('')  // 仅设密码时用
  const [showPwd, setShowPwd] = useState(false)
@@ -196,11 +196,6 @@ export function Auth() {
            </div>
          )}
        </div>
-
-        <div className="mt-4 flex items-center justify-center gap-1.5 text-[10px] text-muted/60">
-          <Sparkles className="h-3 w-3" />
-          自托管量化工作台 · 数据完全掌握在自己手里
-        </div>
      </motion.div>
    </div>
  )
@@ -15,6 +15,7 @@ import { PageHeader } from '@/components/PageHeader'
 import { EmptyState } from '@/components/EmptyState'
 import { type AnalysisFieldConfig } from '@/components/analysis-shared'
 import { StockPreviewDialog } from '@/components/StockPreviewDialog'
+import { DatePicker } from '@/components/DatePicker'
 import { RpsRotationDialog } from '@/components/RpsRotationDialog'
 import { api, type MarketSnapshotRow } from '@/lib/api'
 import { QK } from '@/lib/queryKeys'
@@ -238,6 +239,7 @@ export function ConceptAnalysis() {
  const [previewSymbol, setPreviewSymbol] = useState<string | null>(null)
  const [previewName, setPreviewName] = useState<string>('')
  const [showRps, setShowRps] = useState(false)
+  const [asOf, setAsOf] = useState('')

  const configsQuery = useQuery({ queryKey: QK.extData, queryFn: api.extDataList })
  const availableConfigs = configsQuery.data?.items ?? []
@@ -249,14 +251,14 @@ export function ConceptAnalysis() {
  const activeConfig = availableConfigs.find(c => c.id === activeConfigId)

  const rowsQuery = useQuery({
-    queryKey: QK.extDataRows(activeConfigId, undefined, PAGE_LIMIT),
-    queryFn: () => api.extDataRows(activeConfigId, { limit: PAGE_LIMIT }),
+    queryKey: QK.extDataRows(activeConfigId, asOf || undefined, PAGE_LIMIT),
+    queryFn: () => api.extDataRows(activeConfigId, { date: asOf || undefined, limit: PAGE_LIMIT }),
    enabled: !!activeConfigId,
  })

  const marketQuery = useQuery({
-    queryKey: QK.marketSnapshot,
-    queryFn: api.marketSnapshot,
+    queryKey: ['market-snapshot', asOf],
+    queryFn: () => api.marketSnapshot(asOf || undefined),
    staleTime: 60_000,
  })

@@ -317,9 +319,10 @@ export function ConceptAnalysis() {
    <>
      <PageHeader
        title="概念分析"
-        subtitle={`${marketQuery.data?.as_of ?? rowsQuery.data?.date ?? '最新'} · ${stats.length} 个概念 · ${totalSymbols} 只标的`}
+        subtitle={`${asOf || marketQuery.data?.as_of || rowsQuery.data?.date || '最新'} · ${stats.length} 个概念 · ${totalSymbols} 只标的`}
        right={
          <div className="flex items-center gap-1">
+            <DatePicker value={asOf} onChange={setAsOf} className="w-28" />
            {/* RPS 轮动: 打开涨幅轮动矩阵对话框 */}
            <button
              onClick={() => setShowRps(true)}
@@ -7,8 +7,7 @@ import { DatePicker } from '@/components/DatePicker'
 import { api, type MarketSnapshotRow, type OverviewDimensionRankItem, type OverviewMarket } from '@/lib/api'
 import { QK } from '@/lib/queryKeys'
 import { fmtBigNum } from '@/lib/format'
-import { useDataStatus, useCapabilities, useSettings } from '@/lib/useSharedQueries'
-import { SealedBadge } from '@/components/SealedBadge'
+import { useDataStatus, useSettings } from '@/lib/useSharedQueries'
 import { SettingsModal } from '@/components/data/SettingsModal'
 import { STAGE_LABELS } from '@/components/data/ActiveJobCard'

@@ -371,11 +370,7 @@ export function Dashboard() {
    placeholderData: (prev) => prev,
  })
  const data = overview.data
-  const caps = useCapabilities()
  const settings = useSettings()
-  const hasDepth = !!caps.data?.capabilities?.['depth5.batch']
-  const sealedReady = !!data?.limit?.sealed_ready
-  const isSealedDegrade = !hasDepth || !sealedReady
  // none 档(无 key / 无效 key): 不再阻断功能, 仅实时行情等扩展能力受限
  const isNoKey = settings.data?.mode === 'none'
  // 无本地数据(enriched/daily 都没有)→ 常驻引导卡片
@@ -541,7 +536,7 @@ export function Dashboard() {
      <div className="mb-3 grid grid-cols-6 gap-2">
        <KpiCell label="个股涨 / 平 / 跌" value={<><span className="text-bull">{data.breadth.up}</span><span className="text-muted">/</span><span className="text-muted">{data.breadth.flat}</span><span className="text-muted">/</span><span className="text-bear">{data.breadth.down}</span></>} sub={`上涨率 ${data.breadth.up_pct.toFixed(1)}%`} />
        <KpiCell label="强势 / 弱势" value={<><span className="text-bull">{strongUp}</span><span className="text-muted">/</span><span className="text-bear">{strongDown}</span></>} sub="涨跌 ≥3%" />
-        <KpiCell label={<span className="inline-flex items-center gap-1">涨停 / 跌停<SealedBadge degraded={isSealedDegrade} hasDepth={hasDepth} isHistorical={false} sealedReady={sealedReady} sealedCountsUp={{ real: data.limit.limit_up, fake: data.limit.fake_up ?? 0, pending: 0 }} sealedCountsDown={{ real: data.limit.limit_down, fake: data.limit.fake_down ?? 0, pending: 0 }} rawUp={data.limit.limit_up + (data.limit.fake_up ?? 0)} rawDown={data.limit.limit_down + (data.limit.fake_down ?? 0)} invalidateKeys={['overview-market', 'limit-ladder']} /></span>} value={<><span className="text-bull">{data.limit.limit_up}</span><span className="text-muted">/</span><span className="text-bear">{data.limit.limit_down}</span></>} sub={`封板率 ${(data.limit.seal_rate ?? 0).toFixed(0)}%`} />
+        <KpiCell label={<span className="inline-flex items-center gap-1">涨停 / 跌停</span>} value={<><span className="text-bull">{data.limit.limit_up}</span><span className="text-muted">/</span><span className="text-bear">{data.limit.limit_down}</span></>} sub={`封板率 ${(data.limit.seal_rate ?? 0).toFixed(0)}%`} />
        <KpiCell label="最高连板" value={`${data.limit.max_boards || 0}板`} sub={`梯队 ${data.limit.tiers.length}`} tone="accent" />
        <KpiCell label="成交额" value={fmtBigNum(data.amount.total)} sub={`均额 ${fmtBigNum(data.amount.avg)}`} />
        <KpiCell label="换手 / 量比" value={`${fmtPrice(data.activity.avg_turnover, 1)}% / ${fmtPrice(data.activity.vol_ratio, 2)}`} sub={`高换手 ${data.activity.high_turnover} · 放量占比 ${fmtPrice(data.activity.high_vol_ratio, 1)}%`} tone="accent" />
@@ -611,7 +606,7 @@ export function Dashboard() {

        <aside className="min-w-0 space-y-3">
          <section className="rounded-card border border-border bg-surface/80 p-3">
-            <SectionTitle icon={Flame} title="涨停梯队" hint={<span className="inline-flex items-center gap-1">{`涨停 ${data.limit.limit_up}`}{isSealedDegrade && <span className="text-[9px] px-1 rounded bg-yellow-500/10 text-yellow-600 dark:text-yellow-500">{hasDepth ? '未修正' : '降级'}</span>}</span>} />
+            <SectionTitle icon={Flame} title="涨停梯队" hint={<span className="inline-flex items-center gap-1">{`涨停 ${data.limit.limit_up}`}</span>} />
            <LadderMini limit={data.limit} />
          </section>
          <section className="rounded-card border border-border bg-surface/80 p-3">
@@ -1,16 +1,14 @@
-import { useState, useEffect } from 'react'
-import { RefreshCw, Lock, Loader2, X, Search, FileText, Database, CheckCircle2, Hourglass, Lightbulb, ExternalLink } from 'lucide-react'
+import { useState } from 'react'
+import { Loader2, Search, FileText, Database, Lightbulb, ExternalLink, X } from 'lucide-react'
 import { PageHeader } from '@/components/PageHeader'
 import { EmptyState } from '@/components/EmptyState'
-import { useCapabilities } from '@/lib/useSharedQueries'
-import { useFinancialStatus, useFinancialSync } from '@/lib/useFinancials'
+import { useFinancialStatus } from '@/lib/useFinancials'
 import { StockFinancialSearch } from '@/components/financials/StockFinancialSearch'
 import { StockFinancialDetail } from '@/components/financials/StockFinancialDetail'
 import { ReportHistoryPanel } from '@/components/financials/ReportHistoryPanel'
 import { LastStockChip } from '@/components/LastStockChip'
 import { useLastStock } from '@/lib/useLastStock'
 import { fmtBigNum } from '@/lib/format'
-import { toast } from '@/components/Toast'

 const TABLE_LABELS: Record<string, string> = {
  metrics: '核心指标',
@@ -27,63 +25,32 @@ const TABLE_ICON: Record<string, typeof FileText> = {
 }

 export function Financials() {
-  const { data: caps } = useCapabilities()
-  const hasFinancial = caps?.capabilities?.['financial'] != null
  const { data: status, isLoading } = useFinancialStatus()
-  const syncMut = useFinancialSync()
-  // 同步进行中 = 服务端真值(status.syncing)或本地乐观态(请求已发出待确认)。
-  // 乐观窗口:点击后到 invalidate 触发的 refetch 返回之间,status.syncing 暂为 false,
-  // 用 syncMut.isPending 覆盖,让按钮立即置灰、避免重复点击。
-  // 后端 trigger() 返回时 syncing 已为 true,refetch 到达后 status.syncing 接管。
-  const syncing = (status?.syncing ?? false) || syncMut.isPending
-  // 本次同步开始时间戳(ms): 用于判断每张表的 last_sync 是否属于本次同步
-  // (后端每张表完成即更新 last_sync, 前端轮询时对比时间戳得到精确进度)
-  const [syncStartedAt, setSyncStartedAt] = useState<number | null>(null)
-  // 单表同步时记录表名 (null = 全量同步), 用于区分卡片状态
-  const [syncSingleTable, setSyncSingleTable] = useState<string | null>(null)
-  // 同步自然结束(服务端 syncing 由 true→false):清空本次同步记录。
-  // 这是可靠的收尾时机 —— 不依赖 mutation 的 onSettled(它现在瞬间触发,会误清)。
-  useEffect(() => {
-    if (!syncing && syncStartedAt !== null) {
-      setSyncStartedAt(null)
-      setSyncSingleTable(null)
-    }
-  }, [syncing, syncStartedAt])
-  // 选中的个股(模糊搜索结果);null 时显示搜索引导
-  const [selected, setSelected] = useState<{ symbol: string; name: string } | null>(null)
  const { last: lastStock, remember: rememberStock } = useLastStock('financials')
+  const [selected, setSelected] = useState<{ symbol: string; name: string } | null>(null)
  const pick = (symbol: string, name: string) => {
    setSelected({ symbol, name })
    rememberStock(symbol, name)
  }

-  // 无 Expert 能力时: 等 status 加载完, 判断是否有从 local 同步来的数据
-  if (!hasFinancial) {
-    if (isLoading) {
-      return (
-        <>
-          <PageHeader title="财务分析" subtitle="利润表 / 资负表 / 现金流 / 关键指标 / AI分析 · Expert" />
-          <div className="flex items-center justify-center py-16">
-            <Loader2 className="h-5 w-5 animate-spin text-muted" />
-          </div>
-        </>
-      )
-    }
-    if (!status?.available) {
-      // 既无 Expert 能力, 也无同步数据 → 锁定页
-      return (
-        <>
-          <PageHeader title="财务分析" subtitle="利润表 / 资负表 / 现金流 / 关键指标 / AI分析 · Expert" />
-          <div className="px-8 py-10">
-            <div className="mx-auto max-w-md rounded-card border border-warning/30 bg-warning/[0.04] p-8 text-center">
-              <div className="mx-auto flex h-12 w-12 items-center justify-center rounded-full bg-warning/10">
-                <Lock className="h-6 w-6 text-warning" />
-              </div>
-              <h3 className="mt-4 text-base font-semibold text-foreground">需要 Expert 套餐</h3>
-              <p className="mt-2 text-xs leading-relaxed text-secondary">
-                财务数据接口仅 Expert 套餐可用。升级后此页自动显示财务数据面板。
-              </p>
-              <div className="mt-5 rounded-btn border border-accent/25 bg-accent/[0.05] px-3.5 py-3 text-left">
+  // 等待 status 加载完, 判断是否有从 local 同步来的数据
+  if (isLoading) {
+    return (
+      <>
+        <PageHeader title="财务分析" subtitle="利润表 / 资负表 / 现金流 / 关键指标 / AI分析" />
+        <div className="flex items-center justify-center py-16">
+          <Loader2 className="h-5 w-5 animate-spin text-muted" />
+        </div>
+      </>
+    )
+  }
+  if (!status?.available) {
+    // 无同步数据
+    return (
+      <>
+        <PageHeader title="财务分析" subtitle="利润表 / 资负表 / 现金流 / 关键指标 / AI分析" />
+        <div className="px-8 py-10">
+          <div className="mx-auto max-w-md rounded-card border border-warning/30 bg-warning/[0.04] p-8 text-center">
                <div className="flex items-center gap-1.5 text-xs font-medium text-accent">
                  <Lightbulb className="h-3.5 w-3.5 shrink-0" />
                  关于数据源
@@ -100,72 +67,15 @@ export function Financials() {
                  前往 Issues 推荐
                  <ExternalLink className="h-3 w-3" />
                </a>
-              </div>
            </div>
          </div>
        </>
      )
    }
    // 有同步数据, 继续展示
-  }
-
-  const handleSync = (table: string) => {
-    // 防重复点击:syncing 中不再触发(后端 trigger 也有 _is_syncing 兜底)
-    if (syncing) return
-    // 记录开始时间: 全量同步判断所有 4 张表, 单表同步只判断这一张
-    setSyncStartedAt(Date.now())
-    setSyncSingleTable(table === 'all' ? null : table)
-    syncMut.mutate(table, {
-      onSuccess: (r) => {
-        // 后端 trigger 立即返回 started 状态;若被防并发跳过(已有同步在进行),
-        // 给用户明确反馈,并清空本次误设的记录。
-        if (!r.synced?.started) {
-          if (r.synced?.reason === 'already running') {
-            toast('财务数据正在同步中,请稍候', 'success')
-          } else if (r.synced?.reason === 'no FINANCIAL capability') {
-            // 能力未就绪:通常发生在升级/刷新 Key 后调度器状态未同步 —— 提示用户检查 Key
-            toast('财务数据能力未就绪,请检查 API Key 或刷新页面后重试', 'error')
-          } else {
-            toast(`同步未能开始${r.synced?.reason ? `:${r.synced.reason}` : ''}`, 'error')
-          }
-          setSyncStartedAt(null)
-          setSyncSingleTable(null)
-        }
-      },
-      onError: () => {
-        // 请求失败:清空本次记录(request 已弹错误 toast)
-        setSyncStartedAt(null)
-        setSyncSingleTable(null)
-      },
-    })
-  }

  const tables = status?.tables ?? {}
  const available = status?.available ?? false
-  const lastSync = status?.last_sync ?? {}
-  // 本次同步进度: 仅当 syncStartedAt 存在且 syncing 时, 按 last_sync 时间戳判断
-  const isFullSync = syncing && syncStartedAt && !syncSingleTable  // 全量同步
-  const isSingleSync = syncing && syncStartedAt && !!syncSingleTable  // 单表同步
-  const TABLE_ORDER = ['metrics', 'income', 'balance_sheet', 'cash_flow'] as const
-  const tableDoneThisRound = (key: string): boolean => {
-    if (!syncStartedAt || !syncing) return false
-    // 单表同步: 只判断这一张表是否完成
-    if (syncSingleTable && key !== syncSingleTable) return false
-    const ls = lastSync[key]
-    if (!ls) return false
-    return new Date(ls).getTime() >= syncStartedAt
-  }
-  // 当前正在同步的表:
-  // 全量同步 → 第一个未完成的; 单表同步 → 那张表(未完成时)
-  const currentSyncingTable = syncing && syncStartedAt
-    ? (syncSingleTable
-        ? (tableDoneThisRound(syncSingleTable) ? null : syncSingleTable)
-        : TABLE_ORDER.find(t => !tableDoneThisRound(t)) ?? null)
-    : null
-  const syncedCount = TABLE_ORDER.filter(t => tableDoneThisRound(t)).length
-  // 卡片三态: 仅全量同步时未轮到的表显示"等待"; 单表同步时其他表保持原样
-  const isWaitingTable = (key: string): boolean =>
-    !!isFullSync && !tableDoneThisRound(key) && currentSyncingTable !== key

  return (
    <>
@@ -175,40 +85,13 @@ export function Financials() {
        right={
          <div className="flex items-center gap-2">
            <LastStockChip stock={lastStock} onSelect={pick} />
-            {syncing && (
-              <span className="text-xs text-accent/80 flex items-center gap-1.5">
-                <Loader2 className="w-3 h-3 animate-spin" />
-                {isFullSync
-                  ? `已同步 ${syncedCount}/4 张表…`
-                  : isSingleSync
-                    ? `同步${TABLE_LABELS[syncSingleTable!] ?? syncSingleTable}…`
-                    : '同步中…'}
-              </span>
-            )}
-            {hasFinancial && (
-              <button
-                className="inline-flex items-center gap-1.5 px-3 py-1.5 rounded-btn bg-gradient-to-r from-accent/25 to-accent/10 border border-accent/30 text-accent text-xs font-medium hover:from-accent/35 hover:to-accent/20 transition-all duration-150 disabled:opacity-40 disabled:cursor-not-allowed"
-                onClick={() => handleSync('all')}
-                disabled={syncing}
-                title={syncing ? '正在同步，请稍候…' : '同步全部财务表'}
-              >
-                {syncing
-                  ? <Loader2 className="h-3.5 w-3.5 animate-spin" />
-                  : <RefreshCw className="h-3.5 w-3.5" />}
-                {syncing ? '同步中…' : '全部同步'}
-              </button>
-            )}
+
          </div>
        }
      />

      <div className="px-8 py-6 space-y-6 max-w-7xl">
-        {syncing && (
-          <div className="flex items-center gap-2 rounded-card border border-accent/30 bg-accent/[0.06] px-3 py-2 text-xs text-accent">
-            <Loader2 className="h-3.5 w-3.5 animate-spin shrink-0" />
-            正在从 TickFlow 拉取财务数据，请稍候…
-          </div>
-        )}
+

        {/* 同步状态卡片 —— 始终显示,反映本地财务数据概况 */}
        {!isLoading && available && (
@@ -219,49 +102,22 @@ export function Financials() {
                const TIcon = TABLE_ICON[key] ?? Database
                const hasData = (info?.rows ?? 0) > 0
                // 本次同步三态: 完成 / 同步中 / 等待 (仅全量同步时未轮到的表才"等待")
-                const doneThisRound = tableDoneThisRound(key)
-                const isThisSyncing = currentSyncingTable === key
-                const isWaiting = isWaitingTable(key)
+
                return (
                  <div
                    key={key}
                    className={`rounded-card border p-3.5 transition-colors flex flex-col ${
-                      isThisSyncing
-                        ? 'border-accent/40 bg-accent/[0.04]'
-                        : isWaiting
-                          ? 'border-border/50 bg-elevated/15'
-                          : hasData
-                            ? 'border-border bg-surface'
-                            : 'border-dashed border-border/60 bg-elevated/20'
+                      hasData
+                        ? 'border-border bg-surface'
+                        : 'border-dashed border-border/60 bg-elevated/20'
                    }`}
                  >
                    <div className="flex items-center justify-between">
                      <div className="flex items-center gap-1.5">
-                        {doneThisRound ? (
-                          <CheckCircle2 className="h-3.5 w-3.5 text-emerald-400" />
-                        ) : isThisSyncing ? (
-                          <Loader2 className="h-3.5 w-3.5 animate-spin text-accent" />
-                        ) : isWaiting ? (
-                          <Hourglass className="h-3.5 w-3.5 text-muted/60" />
-                        ) : (
-                          <TIcon className={`h-3.5 w-3.5 ${hasData ? 'text-accent' : 'text-muted'}`} />
-                        )}
+                        <TIcon className={`h-3.5 w-3.5 ${hasData ? 'text-accent' : 'text-muted'}`} />
                        <span className="text-xs font-medium text-foreground">{label}</span>
                      </div>
-                      {hasFinancial ? (
-                        <button
-                          className="text-muted hover:text-accent transition-colors disabled:opacity-30 disabled:cursor-not-allowed"
-                          onClick={() => handleSync(key)}
-                          disabled={syncing}
-                          title={syncing ? '正在同步…' : `同步${label}`}
-                        >
-                          {syncing
-                            ? <Loader2 className="h-3.5 w-3.5 animate-spin" />
-                            : <RefreshCw className="h-3.5 w-3.5" />}
-                        </button>
-                      ) : (
-                        <div className="h-3.5 w-3.5" />
-                      )}
+
                    </div>
                    <div className="mt-2 text-xl font-semibold tabular-nums text-foreground">
                      {fmtBigNum(info?.rows ?? 0)}
@@ -1,12 +1,11 @@
 import { useEffect, useMemo, useState } from 'react'
 import { useSearchParams } from 'react-router-dom'
 import { useQuery } from '@tanstack/react-query'
-import { Activity, Lock, Search } from 'lucide-react'
-import { api, type IndexInstrument, type KlineRow, type MinuteKlineRow } from '@/lib/api'
+import { Activity, Search } from 'lucide-react'
+import { api, type IndexInstrument, type KlineRow } from '@/lib/api'
 import { QK } from '@/lib/queryKeys'
-import { useCapabilities } from '@/lib/useSharedQueries'
+
 import { EChartsCandlestick, type OHLC } from '@/components/EChartsCandlestick'
-import { EChartsIntraday } from '@/components/EChartsIntraday'

 function defaultRange() {
  const now = new Date()
@@ -64,10 +63,6 @@ export function Indices() {
  const [selectedDate, setSelectedDate] = useState<string | null>(null)
  const [linkedPrice, setLinkedPrice] = useState<number | null>(null)

-  // 分时数据需 Pro+ (kline.minute.batch) 能力
-  const caps = useCapabilities()
-  const hasMinuteCap = !!caps.data?.capabilities?.['kline.minute.batch']
-
  const list = useQuery({
    queryKey: QK.indexList,
    queryFn: api.indexList,
@@ -108,23 +103,8 @@ export function Indices() {
    placeholderData: (prev) => prev,
  })

-  const minute = useQuery({
-    queryKey: QK.indexMinute(selectedSymbol, selectedDate ?? ''),
-    queryFn: () => api.indexMinute(selectedSymbol, selectedDate ?? undefined),
-    enabled: !!selectedSymbol && !!selectedDate && hasMinuteCap,
-    placeholderData: (prev) => prev,
-  })
-
  const chartRows = useMemo(() => toOHLC(daily.data?.rows ?? []), [daily.data?.rows])
  const selectedInfo = [...topRows, ...listRows].find(r => r.symbol === selectedSymbol) || daily.data?.index_info
-  const minuteRows: MinuteKlineRow[] = minute.data?.rows ?? []
-  const selectedIdx = selectedDate ? chartRows.findIndex(r => r.date === selectedDate) : -1
-  const prevClose = selectedIdx > 0
-    ? chartRows[selectedIdx - 1].close
-    : chartRows.length >= 2
-      ? chartRows[chartRows.length - 2].close
-      : undefined
-
  useEffect(() => {
    setSelectedDate(null)
    setLinkedPrice(null)
@@ -192,9 +172,6 @@ export function Indices() {
                </h2>
                {selectedSymbol && <span className="font-mono text-xs text-muted">{selectedSymbol}</span>}
              </div>
-              <div className="mt-1 text-xs text-muted">
-                日K来源 {daily.data?.source ?? '--'}
-              </div>
            </div>
            <div className="flex items-center gap-2 text-xs">
              <input
@@ -221,52 +198,18 @@ export function Indices() {
            </div>
          )}
          {chartRows.length > 0 && (
-            <div className="flex items-start gap-3">
-              <div className="min-w-0 flex-1">
-                <EChartsCandlestick
-                  data={chartRows}
-                  height={620}
-                  showMA={true}
-                  showInfoBar={true}
-                  showMarkers={false}
-                  symbol={selectedSymbol}
-                  linkedPrice={linkedPrice}
-                  onDateClick={setSelectedDate}
-                  visibleBars={48}
-                  activeIndicators={['vol', 'macd']}
-                />
-              </div>
-              <div className="min-w-0 flex-1 border-l border-border pl-3" style={{ height: 620 }}>
-                {!hasMinuteCap ? (
-                  <div className="flex h-full flex-col items-center justify-center gap-2 text-center">
-                    <Lock className="h-5 w-5 text-muted" />
-                    <div className="text-xs text-secondary">分时数据权限需 Pro+</div>
-                    <div className="text-[10px] text-muted">升级套餐后可查看指数分时走势</div>
-                  </div>
-                ) : (
-                  <>
-                    {minute.isLoading && <div className="py-2 text-xs text-muted">分时加载中…</div>}
-                    {!minute.isLoading && minuteRows.length === 0 && (
-                      <div className="flex h-full items-center justify-center text-xs text-muted">
-                        暂无分时数据
-                      </div>
-                    )}
-                    {minuteRows.length > 0 && (
-                      <EChartsIntraday
-                        data={minuteRows}
-                        height={620}
-                        prevClose={prevClose}
-                        date={selectedDate ?? undefined}
-                        symbol={selectedSymbol}
-                        showLimitLines={false}
-                        showAvgLine={false}
-                        onPriceHover={setLinkedPrice}
-                      />
-                    )}
-                  </>
-                )}
-              </div>
-            </div>
+            <EChartsCandlestick
+              data={chartRows}
+              height={620}
+              showMA={true}
+              showInfoBar={true}
+              showMarkers={false}
+              symbol={selectedSymbol}
+              linkedPrice={linkedPrice}
+              onDateClick={setSelectedDate}
+              visibleBars={48}
+              activeIndicators={['vol', 'macd']}
+            />
          )}
        </main>
      </div>
@@ -9,6 +9,7 @@ import {
  TrendingDown,
  TrendingUp,
 } from 'lucide-react'
+import { DatePicker } from '@/components/DatePicker'
 import { PageHeader } from '@/components/PageHeader'
 import { EmptyState } from '@/components/EmptyState'
 import { DimensionHeatmap, type AnalysisFieldConfig } from '@/components/analysis-shared'
@@ -269,6 +270,7 @@ export function IndustryAnalysis() {
  const [sortMode, setSortMode] = useState<SortMode>('heat')
  const [previewSymbol, setPreviewSymbol] = useState<string | null>(null)
  const [previewName, setPreviewName] = useState<string>('')
+  const [asOf, setAsOf] = useState('')

  const configsQuery = useQuery({ queryKey: QK.extData, queryFn: api.extDataList })
  const availableConfigs = configsQuery.data?.items ?? []
@@ -280,14 +282,14 @@ export function IndustryAnalysis() {
  const activeConfig = availableConfigs.find(c => c.id === activeConfigId)

  const rowsQuery = useQuery({
-    queryKey: QK.extDataRows(activeConfigId, undefined, PAGE_LIMIT),
-    queryFn: () => api.extDataRows(activeConfigId, { limit: PAGE_LIMIT }),
+    queryKey: QK.extDataRows(activeConfigId, asOf || undefined, PAGE_LIMIT),
+    queryFn: () => api.extDataRows(activeConfigId, { date: asOf || undefined, limit: PAGE_LIMIT }),
    enabled: !!activeConfigId,
  })

  const marketQuery = useQuery({
-    queryKey: QK.marketSnapshot,
-    queryFn: api.marketSnapshot,
+    queryKey: ['market-snapshot', asOf],
+    queryFn: () => api.marketSnapshot(asOf || undefined),
    staleTime: 60_000,
  })

@@ -367,7 +369,10 @@ export function IndustryAnalysis() {
    <>
      <PageHeader
        title="行业分析"
-        subtitle={`${industryLevelLabel} · ${marketQuery.data?.as_of ?? rowsQuery.data?.date ?? '最新'} · ${stats.length} 个行业 · ${totalSymbols} 只标的`}
+        subtitle={`${industryLevelLabel} · ${asOf || marketQuery.data?.as_of || rowsQuery.data?.date || '最新'} · ${stats.length} 个行业 · ${totalSymbols} 只标的`}
+        right={
+          <DatePicker value={asOf} onChange={setAsOf} className="w-28" />
+        }
      />

      <div className="min-h-full bg-[radial-gradient(circle_at_12%_0%,rgba(245,158,11,0.12),transparent_28%),radial-gradient(circle_at_85%_8%,rgba(244,63,94,0.08),transparent_28%)] px-6 py-5">
@@ -19,6 +19,7 @@ import { api, type OverviewMarket, type AiReviewReport } from '@/lib/api'
 import { QK } from '@/lib/queryKeys'
 import { cn } from '@/lib/cn'
 import { fmtBigNum } from '@/lib/format'
+import { DatePicker } from '@/components/DatePicker'
 import { PageHeader } from '@/components/PageHeader'
 import { MarkdownRenderer } from '@/components/financials/MarkdownRenderer'
 import { toast } from '@/components/Toast'
@@ -67,8 +68,7 @@ function fmtArchivedAt(iso: string): string {

 export function Review() {
  const qc = useQueryClient()
-  // 复盘日期:当前固定取最新交易日(后续如需日期选择可改回 useState)
-  const asOf: string | undefined = undefined
+  const [asOf, setAsOf] = useState('')
  const [focus, setFocus] = useState('')
  // 生成状态走全局 store:切走页面流不中断,回来可恢复
  const { phase, content, error, meta } = useReviewState()
@@ -77,8 +77,8 @@ export function Review() {

  // 看板数据(与总览页同源)
  const marketQuery = useQuery<OverviewMarket>({
-    queryKey: QK.overviewMarket(asOf),
-    queryFn: () => api.overviewMarket(asOf),
+    queryKey: QK.overviewMarket(asOf || undefined),
+    queryFn: () => api.overviewMarket(asOf || undefined),
    staleTime: 5_000,
    placeholderData: (prev) => prev,
  })
@@ -138,7 +138,7 @@ export function Review() {
    if (isReviewGenerating()) return
    setViewing(null)
    resetReview()
-    startReviewGeneration(asOf, focus, (full, doneMeta) => {
+    startReviewGeneration(asOf || undefined, focus, (full, doneMeta) => {
      onGenerationDone(full, doneMeta).catch(() => { /* 静默 */ })
    })
  }, [asOf, focus, onGenerationDone])
@@ -190,6 +190,7 @@ export function Review() {
        subtitle={`${displayDate}${data?.emotion ? ` · 情绪 ${data.emotion.label}` : ''}`}
        right={
          <div className="flex items-center gap-1">
+            <DatePicker value={asOf} onChange={setAsOf} className="w-28" />
            <button
              onClick={() => { marketQuery.refetch() }}
              disabled={marketQuery.isFetching}
@@ -2,7 +2,6 @@ import { createBrowserRouter, Navigate } from 'react-router-dom'
 import { Layout } from './components/Layout'
 import { Screener } from './pages/Screener'
 import { Financials } from './pages/Financials'
-import { Onboarding } from './pages/Onboarding'
 import { Auth } from './pages/Auth'
 import { Data } from './pages/Data'
 import { Monitor } from './pages/Monitor'
@@ -19,47 +18,11 @@ import { UserManage } from './pages/UserManage'
 import { Settings } from './pages/Settings'
 import { Indices } from './pages/Indices'
 import { Dev } from './pages/Dev'
-import { useSettings } from './lib/useSharedQueries'
-import { Logo } from './components/Logo'
-
-// 首次使用守卫 —— 未完成向导则重定向到 /onboarding
-// 只挂在根路由上;/onboarding 本身不被守卫,避免循环重定向。
-// settings 由 Layout 预取,守卫判定不产生额外请求。
-function OnboardingGuard({ children }: { children: React.ReactNode }) {
-  const settings = useSettings()
-
-  // 仅首次加载(本地无缓存)时显示占位。
-  // 后台重取 (isFetching) 时本地已有上一份缓存可用, 直接放行, 避免切页时整屏 logo 闪烁。
-  // 防误重定向已由 Onboarding/AI 等处 invalidate 前的 setQueryData 同步缓存兜底。
-  if (settings.isLoading) {
-    return (
-      <div className="min-h-screen bg-base grid place-items-center">
-        <div className="flex flex-col items-center gap-3 text-muted">
-          <Logo size={28} className="text-foreground" />
-          <div className="text-xs">加载中…</div>
-        </div>
-      </div>
-    )
-  }
-
-  // 查询出错或字段缺失时不拦截 —— 宁可放行,也不把用户卡在空白页
-  if (settings.data && settings.data.onboarding_completed === false) {
-    return <Navigate to="/onboarding" replace />
-  }
-
-  return <>{children}</>
-}
-
 export const router = createBrowserRouter([
-  { path: '/onboarding', element: <Onboarding /> },
  { path: '/login', element: <Auth /> },
  {
    path: '/',
-    element: (
-      <OnboardingGuard>
-        <Layout />
-      </OnboardingGuard>
-    ),
+    element: <Layout />,
    children: [
      { index: true, element: <Dashboard /> },
      { path: 'overview', element: <Navigate to="/" replace /> },
Author	SHA1	Message	Date
fish	2f2b53e03e	hjg 账号默认使用 DeepSeek Pro AI 配置	2026-07-07 22:17:00 +08:00
fish	490fb7ac0a	移除 serve 看板涨停梯队降级标签	2026-07-07 21:47:56 +08:00
fish	566a8be912	服务端同步改为按行合并去重	2026-07-07 21:30:54 +08:00
fish	476201abed	整理项目说明与许可文件	2026-07-07 21:15:01 +08:00
fish	e21d2f69ee	更新项目说明文档	2026-07-07 21:13:55 +08:00
fish	0ad4b1f030	财务分析清理同步相关代码移除能力检查、同步按钮、进度追踪等未用代码，仅靠 status.available 判断数据是否存在。 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>	2026-07-06 16:09:39 +08:00
fish	7a96d51f8a	财务分析移除 Expert 套餐能力门控 serve 只读模式，财务数据仅来自 local 同步，不再依赖 TickFlow Expert 能力。 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>	2026-07-06 16:04:47 +08:00
fish	f408362c91	移除引导配置页面 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>	2026-07-06 15:53:00 +08:00
fish	008f92ffe3	登录页账号输入框默认改为空 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>	2026-07-06 15:45:29 +08:00
fish	eae13737ff	登录页移除底部文案 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>	2026-07-06 15:45:13 +08:00
fish	fcebba0a32	Docker容器改名 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>	2026-07-06 15:19:07 +08:00
fish	e7cd30b30d	侧边栏增加 admin 用户管理入口 admin 用户可在侧边栏底部进入用户管理页，支持新增/删除用户。 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>	2026-07-06 15:05:35 +08:00
fish	c1fa0461c1	复盘页添加日期选择功能 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>	2026-07-06 15:04:01 +08:00
fish	267b8557e8	概念/行业分析添加日期选择功能 - backend: market_snapshot 支持可选 as_of 参数 - frontend: 两页加 DatePicker，按选定日期查询数据 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>	2026-07-06 14:58:31 +08:00
fish	4cd74b06f1	指数页移除日K来源文案 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>	2026-07-06 14:54:37 +08:00
fish	ef6e308ad1	指数页移除分时数据面板，K线图占满 Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>	2026-07-06 14:51:50 +08:00