feat(data): snapshot asset returns with stable lineage
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@@ -46,6 +46,16 @@ component risk 闭合到年化组合波动,percentage contribution 闭合到 1
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pairwise 样本集合产生含义不一致的矩阵。snapshot ID 对窗口数据、缺失掩码、上游数据
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快照身份和估计参数做 SHA-256,追加未来数据不会改变历史快照。
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市场适配层现以 `AssetReturnSnapshot` 固化 simple-return 输入:上游 ingestion snapshot ID、
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数据源、价格字段、复权口径、规范化价格值和缺失掩码共同形成内容寻址 ID;不前向填充
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停牌/缺失价格。该 ID 同时传入协方差快照和研究运行工件,避免同一研究链出现两套数据
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身份。
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可选 shrinkage adapter 的评估结论是“保留边界,暂不实现”:当前运行依赖没有声明
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scikit-learn,本切片也不修改版本或锁文件。未来只有在依赖治理接受后,才以延迟导入
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直接调用 scikit-learn 的 `LedoitWolf` / `OAS`,并让估计器名称、库版本与参数进入
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snapshot identity;不复制成熟统计公式,也不让环境中偶然存在的包改变 baseline 行为。
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## hikyuu 的定位
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[hikyuu](https://github.com/fasiondog/hikyuu) 的 SG / MM / CN / PG 部件化思想、
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