本项目是一个面向沪深300成分股的排序学习选股方案：

• 输入：每只股票过去一段时间（默认60个交易日）的量价与技术特征序列；
• 模型：StockTransformer，同时建模单股票时序模式与股票间交互；
• 输出：对同一天全部候选股票打分并排序，最终输出前5只股票（等权重0.2）。

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核心目标是学习“当天应优先持有哪些股票”的排序函数，而不是单只股票二分类。

训练与推理主流程如下：

1. 读取历史行情数据（data/stock_data.csv）；
2. 做特征工程（39特征或158+39特征）；
3. 构建标签：未来收益率（代码中为 open_t1 到 open_t5 的相对收益）；
4. 按“日期”组织排序样本：每个样本是一日内多只股票的序列与目标；
5. 训练排序模型，监控 final_score 并保存最优权重；
6. 使用训练好的 best_model.pth + scaler.pkl 在最新日期上生成Top5选股结果。

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统一管理训练与推理参数，包括：

• 序列长度 sequence_length（默认60）；
• 模型超参数（d_model、nhead、num_layers 等）；
• 训练超参数（batch_size、num_epochs、learning_rate）；
• 排序损失权重参数（pairwise_weight、top5_weight、base_weight）；
• 数据路径和输出路径（默认输出到 output/）。

定义核心模型 StockTransformer，主要由以下模块组成：

• PositionalEncoding：时序位置编码；
• 时序编码器 TransformerEncoder：提取单股票历史序列表示；
• FeatureAttention：对时间维特征做注意力聚合；
• CrossStockAttention：在同一交易日内建模股票间关系；
• ranking_layers + score_head：输出每只股票的排序分数。

输入形状：[batch, num_stocks, seq_len, feature_dim]
输出形状：[batch, num_stocks]。

包含特征工程与数据集构建逻辑：

• engineer_features_39()：39个技术指标特征；
• engineer_features()：158个Alpha类特征；
• engineer_features_158plus39()：合并 158 + 39 特征；
• create_ranking_dataset_vectorized()：向量化构建按日排序样本（训练核心加速点）。

说明：特征工程使用了 TA-Lib，若未正确安装会报错。

训练主脚本，关键内容：

• 数据预处理：
  • _preprocess_common()：按股票分组并行特征工程、股票ID映射、标签构建；
  • split_train_val_by_last_month()：按最后阶段数据切分训练/验证集，并保留序列上下文。
• 数据集组织：
  • RankingDataset + collate_fn：处理每日股票数量不一致问题（padding + mask）。
• 损失函数：WeightedRankingLoss
  • 组合了 listwise_loss 与 pairwise_loss；
  • 对真实Top-k样本施加更高权重。
• 评估指标：calculate_ranking_metrics()
  • 计算 pred_return_sum、max_return_sum、ratio_pred、final_score 等；
  • 训练过程中以验证集 final_score 选择最优模型。

训练产物：

• best_model.pth：最佳模型参数；
• scaler.pkl：标准化器；
• config.json：训练时配置快照；
• final_score.txt：最佳分数记录；
• log/：TensorBoard日志。

推理主脚本，流程：

1. 加载历史数据，取最新交易日；
2. 执行与训练一致的特征工程；
3. 加载 scaler.pkl 进行特征标准化；
4. 用 best_model.pth 对全部可预测股票打分；
5. 按分数降序取前5只，输出到 output.csv：
   • stock_id
   • weight（固定 0.2）

数据抓取脚本（Baostock）：

• 获取沪深300成分股；
• 抓取历史日线数据并保存为训练所需格式。

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默认训练数据文件：

• data/train.csv

关键列：

• 股票代码、日期、开盘、收盘、最高、最低、成交量、成交额、换手率、涨跌幅 等。

预测输出文件：

• output目录下 result.csv（由 predict.py 生成）。

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按你要求的推荐方式如下：

1. 使用 uv 安装依赖

uv sync

2. 激活虚拟环境

source .venv/bin/activate

3. 训练模型

sh train.sh

4. 生成预测结果

sh test.sh

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1. TA-Lib 安装失败
   本项目特征工程依赖 TA-Lib，需要先安装系统层面的 ta-lib 库，再安装Python包。

wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz && \
    tar -xzf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz && \
    cd ta-lib && \
    ./configure --prefix=/usr && \
    make -j1 && \
    make install && \
    cd .. && \
    rm -rf ta-lib ta-lib-0.4.0-src.tar.gz

2. 多进程相关问题
   train.py 与 predict.py 均在入口使用了 spawn 模式，Linux/macOS下请保持通过脚本入口运行（不要在交互式环境里直接多进程调用主逻辑）。

3. GPU/CPU自动选择
   代码会按 CUDA -> MPS -> CPU 顺序自动选择设备；无GPU时可直接CPU运行。