整体架构与数据流
数据获取

通过 baostock 拉取日线 K 数据，增量写入本地 SQLite（表：prices）
支持复权选项：1-后复权、2-前复权、3-不复权
特征工程

对本地数据计算技术指标与派生特征（SMA/EMA/MACD/RSI/ATR/BOLL/KDJ/CCI/WR/OBV/MFI/CMF/BBP/波动/动量/Gap/Range 等）
模型训练

岭回归（带拦截，拦截不正则化），时间序列交叉验证选择 λ，目标可选 IC 或 MSE
遗传算法（GA）进化特征子集 + λ，以验证 Rank IC 为适应度
生成建议与市场扫描

无权重时也可使用“基线打分”排序
支持扩展建议生成（仓位、止损、止盈、建议数量）
回测与评估

TopN 等权，H 日持有，计算期收益并年化
历史建议绩效/分位统计/收益分布
功能详解
股票池与数据更新
输入代码格式（自动归一化）：
支持 sh.600000 / sz.000001
纯 6 位数字：600000 -> sh.600000；000001/300xxx -> sz.000001
支持 600000.SH / 000001.SZ
股票池来源：
手工输入（逗号/换行分隔）
导入 .txt（每行一个）或 .csv（首列或名为 code/证券代码/ts_code/wind_code）
从指数填充（HS300）；亦支持 ZZ500/SZ50/ALL/CUSTOM（扫描页）
增量更新：
根据 DB 最新日期 +1 作为真实起始拉取，避免重复写入
登录失败或未安装 baostock 时进入离线模式，仅使用本地数据
参数：
日期范围（起始/结束）
复权方式（1/2/3）
提示：指标计算与训练对样本量有最低需求。实践上，建议单票至少 80 根日线以上。