为零基础用户提供详细的安装和使用指南

新增文件：
- 新手使用指南.md: 超详细的零基础教程
  - 环境准备和Python安装
  - 代码下载和依赖安装
  - 测试运行步骤
  - 常见问题排查
  - 云服务器部署指南（可选）

- test_simple.py: 快速测试脚本
  - 6个测试步骤
  - 清晰的成功/失败提示
  - 详细的错误信息
  - 一键验证系统是否正常

适用人群：
- Python初学者
- 量化投资新手
- 不熟悉命令行的用户

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

为Mac用户打造完整的使用体验，包括Web界面、数据缓存和一键启动

新增功能：

1. 📊 Web可视化界面 (web_app.py)
   - 使用Streamlit构建交互式Dashboard
   - 实时显示市场周期分析
   - 可视化图表（周期趋势、情绪温度、行业轮动）
   - 投资建议和关键要点展示
   - 一键下载报告

2. 💾 数据下载和缓存 (scripts/download_data.py)
   - 一次性下载历史数据（宏观、市场、行业、估值、资金）
   - 本地缓存，避免重复下载
   - 数据新鲜度检查
   - 支持自定义下载年限

3. 🚀 一键启动脚本 (start.sh)
   - Mac/Linux友好的交互式菜单
   - 6种启动模式（测试/报告/Web/下载/示例/全部）
   - 自动环境检查
   - 彩色界面提示

4. 📖 Mac用户指南
   - Mac一步步操作指南.md：超详细的Mac专属教程
   - 快速开始.md：5分钟快速上手
   - 每一步都有具体命令，可直接复制粘贴

5. 📦 依赖更新
   - requirements.txt 添加 streamlit
   - 支持国内镜像加速安装

特色：
- ✅ 傻瓜式操作，零基础可用
- ✅ Web界面美观，支持实时刷新
- ✅ 数据缓存，大幅提升速度
- ✅ 一键启动，省去手动输入命令
- ✅ Mac适配，完美支持macOS

使用方法：
```bash
# 安装依赖
pip3 install -r requirements.txt

# 方法1：一键启动（推荐）
./start.sh

# 方法2：直接启动Web
streamlit run web_app.py

# 方法3：下载历史数据
python3 scripts/download_data.py
```

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

解决ImportError: attempted relative import beyond top-level package

修改内容：
- 将所有相对导入改为绝对导入
- 在每个模块添加项目根目录到sys.path
- 确保可以作为独立脚本运行

修改文件：
- data/fetcher/akshare_api.py
- analysis/cycle/kitchin.py
- analysis/cycle/juglar.py
- analysis/cycle/marks_pendulum.py

现在可以正常运行：
- python3 main.py
- streamlit run web_app.py
- python3 scripts/download_data.py

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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

新增内容：
- 数据说明.md: 详细说明当前使用模拟数据的原因和如何切换到真实数据
- data/data_loader.py: 统一数据加载接口，支持缓存和降级
- strategy/allocation/all_weather.py: 桥水全天候策略实现

说明：
- 系统当前使用模拟数据用于演示
- 运行 python3 scripts/download_data.py 可下载真实数据
- 下载后会自动使用缓存的真实数据

下一步：
- 完善真实数据下载和集成
- 创建Apple风格的Web界面
- 展示详细分析过程

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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

详细记录了用户的所有需求和实现计划：
- 使用真实数据（从akshare下载）
- Apple风格Web界面
- 展示斯文森和全天候策略
- 详细分析过程展示
- 数据更新按钮

下次会话将实现：
1. 改进的真实数据下载器
2. Apple风格新界面（web_app_v2.py）
3. 完整的斯文森策略
4. 详细分析页面
5. 数据管理功能

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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

## 🎉 重大更新

### 1. 真实数据集成 ✅
- 替换所有模拟数据为真实AKShare数据
- 基钦周期：使用真实PMI数据计算需求和库存增速
- 朱格拉周期：使用真实GDP、PPI、M2数据
- 马克斯钟摆：使用真实M2数据计算流动性
- 数据缓存机制：刷新页面数据不再变化

### 2. 斯文森策略完整实现 🎓
- 新增 strategy/allocation/swensen.py
- 耶鲁捐赠基金资产配置模型
- 三种风险等级：保守型、稳健型、激进型
- 智能再平衡建议和优先级判断
- 中国市场产品实施指南
- 投资哲学和历史业绩展示

### 3. Apple风格Web界面 🍎
- 新增 web_app_v2.py
- 纯白背景、大字体、充足留白
- 卡片式布局、渐变色、柔和阴影
- 详细分析过程展示（不只给结论）
- 数据来源透明标注
- 四大功能页面：市场概览、周期分析、资产配置、数据管理

### 4. 数据更新功能 🔄
- Web界面一键更新数据按钮
- 数据状态实时监控
- 缓存新鲜度检查
- 自动降级到模拟数据

## 📝 文件变更

### 新增文件
- web_app_v2.py - Apple风格Web界面
- strategy/allocation/swensen.py - 斯文森策略
- 使用说明_V2.md - 完整使用指南

### 修改文件
- analysis/cycle/kitchin.py - 集成真实PMI数据
- analysis/cycle/juglar.py - 集成真实GDP/PPI/M2数据
- analysis/cycle/marks_pendulum.py - 集成真实M2数据

## 🎯 解决的问题
- ❌ 数据每次刷新都变化 → ✅ 使用缓存的真实数据
- ❌ 缺少斯文森策略 → ✅ 完整实现并展示
- ❌ 界面简陋 → ✅ Apple风格精美界面
- ❌ 只给结论 → ✅ 展示详细分析过程
- ❌ 数据来源不透明 → ✅ 标注所有数据来源

## 🚀 使用方法
streamlit run web_app_v2.py

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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

## 🐛 问题修复

1. **KeyError: 'kitchin_timing'**
   - 修复：直接调用 quant.kitchin_cycle.get_timing_signal()
   - 原因：analyze_market_cycle() 不返回 timing 和 rotation 数据

2. **白色字体问题**
   - 所有文字颜色改为 #1d1d1f (深灰)
   - 确保在白色背景上可读

## ✨ 重大改进

### 1. 市场概览页面 - 新增A股复盘功能
- ✅ 新增"今日市场复盘"标题和日期
- ✅ 显示4大指数（上证、深证、创业板、沪深300）
- ✅ 显示涨跌家数统计（上涨/下跌/平盘/涨停/跌停）
- ✅ 显示成交金额统计（沪市/深市/两市合计）
- ✅ 相当于每日盘后复盘工具

### 2. 周期分析页面 - 展示数据而非代码
**基钦周期**
- 左侧：📊 原始数据（PMI新订单、PMI库存、PPI环比）
- 右侧：🧮 计算过程（步骤1/2/3、四象限判断、周期信息）
- 展示实际数值和计算逻辑，不展示代码

**朱格拉周期**
- 左侧：📊 原始数据（产能利用率、投资增速、PPI、M2、ROE）
- 右侧：🧮 综合判断（五维度评分、判断逻辑、周期信息）
- 展示每个指标的实际值

**市场情绪**
- 左侧：雷达图 + 情绪温度
- 右侧：四维度得分明细（估值/情绪/流动性/宽度）
- 展示计算公式和结果

### 3. 用户体验改进
- ❌ 移除所有代码展示
- ✅ 展示原始数据、中间计算、最终结论
- ✅ 数据来源透明标注
- ✅ 符合"复盘工具"定位

## 📊 界面结构

### 市场概览页
```
今日市场复盘 (2025年X月X日)
├── A股市场数据
│   ├── 上证指数 / 深证成指 / 创业板指 / 沪深300
│   └── 涨跌幅、涨跌点数
├── 市场统计
│   ├── 涨跌家数统计（上涨/下跌/平盘/涨停/跌停）
│   └── 成交金额统计（沪市/深市/两市合计）
├── 三大周期状态
└── 投资建议 + 行业配置
```

### 周期分析页
```
基钦周期
├── 原始数据（PMI新订单、库存、PPI）
└── 计算过程（步骤化展示）

朱格拉周期
├── 原始数据（5个指标）
└── 综合判断（评分 + 逻辑）

市场情绪
├── 雷达图
└── 四维度明细
```

## 🎯 解决的用户反馈
- ✅ 修复 KeyError
- ✅ 修复白色字体看不见问题
- ✅ 不展示代码，展示数据
- ✅ 新增A股市场数据（复盘功能）

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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

详细说明所有修复的问题和新功能

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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

## 🎉 新增模块：review_engine

按照详细PRD实现A股日度复盘引擎，当前完成基础架构（30%）

### ✅ 已完成

#### 1. 项目架构
- 模块化设计：providers/core/reporting/integrations
- 完整目录结构
- 数据持久化设计（SQLite + Parquet）

#### 2. 配置系统
- **config.yaml**：
  - 多周期窗口（5/10/30）
  - 四维评分权重（Macro/Liquidity/Risk-on/Momentum）
  - 资产配置规则（4个分段）
  - ETF分组配置（5个bucket）
  - 行业轮动矩阵配置
  - 数据校验配置

- **.env.example**：
  - DeepSeek API配置
  - AkShare超时与重试
  - 网络代理

#### 3. 数据层（providers/akshare_provider.py）
- **AkShareProvider类**：
  - ✅ 严禁虚拟数据（PRD硬性要求）
  - ✅ 数据校验机制（字段、空值、单位）
  - ✅ 错误处理与重试（指数退避）
  - ✅ SQLite持久化（9张表）
  - ✅ 幂等upsert

- **已实现接口**：
  - ✅ 指数数据（上证/深成/创业板/沪深300）
  - ✅ 成交额计算
  - ✅ 市场广度（涨跌家数、涨跌停、连板高度）
  - ✅ 北向资金

- **待实现接口**（下次会话）：
  - 🚧 ETF流向（5个分组）
  - 🚧 融资融券余额
  - 🚧 行业数据聚合
  - 🚧 宏观数据（PMI/PPI/大宗商品）
  - 🚧 Parquet持久化
  - 🚧 连板持续率

#### 4. 文档
- **README.md**：完整的项目说明、已完成/待完成清单
- **下次会话任务.md**：详细的实施计划与代码示例

### 🚧 待实现（下次会话优先级）

1. **完善数据接口**（优先级1）
   - ETF流向
   - 融资融券
   - 行业聚合
   - 宏观数据

2. **因子计算**（优先级2）
   - core/factors.py
   - 多周期EMA/斜率/z-score
   - 趋势标签

3. **评分系统**（优先级3）
   - core/scoring.py
   - 四维评分逻辑

4. **配置决策**（优先级4）
   - core/allocation.py
   - 行业轮动矩阵
   - 仓位/风格映射

5. **报告生成**（优先级5）
   - reporting/renderer.py
   - Markdown + JSON
   - 三段式收束

6. **主程序**（优先级6）
   - run_daily.py
   - 完整流程编排

7. **验收测试**（优先级7）
   - tests/test_pipeline.py

### 📊 设计亮点

1. **数据真实性保障**
   - 所有数据必须来自AkShare
   - 数据校验：字段完整性、空值容忍度
   - 失败可追溯：清晰错误信息

2. **多周期趋势**
   - 5/10/30日窗口
   - EMA + 线性斜率 + z-score
   - 趋势标签（共振上行/分化震荡等）

3. **四维评分体系**
   - Macro（25%）: 基钦周期+PPI+大宗
   - Liquidity（35%）: 成交额+北向+ETF+融资
   - Risk-on（20%）: 连板+涨跌停比+持续率
   - Momentum（20%）: 指数动量+量能趋势

4. **行业轮动矩阵**
   - 强度 = 收益分位 × 0.6 + 净流分位 × 0.4
   - 拥挤度 = 换手分位 × 0.6 + 涨停分位 × 0.4
   - 四象限：首选/追高/潜伏/回避

5. **配置化设计**
   - 权重可调
   - 规则可扩展
   - 开关控制（金融占星/DeepSeek）

### 📁 目录结构

```
review_engine/
├── config/
│   ├── config.yaml          ✅ 完整配置
│   └── .env.example         ✅ 环境变量
├── providers/
│   └── akshare_provider.py  ✅ 数据提供者（基础）
├── core/                    🚧 待实现
│   ├── factors.py
│   ├── scoring.py
│   └── allocation.py
├── reporting/               🚧 待实现
│   └── renderer.py
├── integrations/            🚧 待实现
│   └── deepseek.py
├── data/
│   ├── review.sqlite        ✅ 数据库设计
│   └── parquet/
├── README.md                ✅ 项目说明
└── 下次会话任务.md          ✅ 实施计划
```

### 🎯 当前进度

- ✅ 架构设计（100%）
- ✅ 配置系统（100%）
- ✅ 数据层基础（40%）
- 🚧 因子计算（0%）
- 🚧 评分系统（0%）
- 🚧 配置决策（0%）
- 🚧 报告生成（0%）
- 🚧 主程序（0%）

**总体进度：30%**

下次会话将继续完成核心计算模块，目标达到70%以上。

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详细说明当前进度（30%）和下一步计划

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>