docs(AGENTS): 新增AI行为准则规范

- 添加代码存放位置规则，强制代码存放于 src/ 或 tests/ 目录
- 添加 Tests 目录代码运行规则，强制使用 pytest 运行测试代码
- 更新 learn_to_rank 实验代码：调整因子列表和处理器配置
- 修复 schema_cache 表结构缓存逻辑

AGENTS.md

@@ -297,6 +297,24 @@ storage = Storage(read_only=True)  # 默认只读
 storage = Storage(read_only=False)
 ```
 
+### 财务数据表与 PIT 策略
+
+**重要**: 并非所有财务数据表都支持 PIT（Point-In-Time）策略。
+
+**支持 PIT 的财务表**（有 `f_ann_date` 列）：
+- `financial_income` - 利润表
+- `financial_balance` - 资产负债表
+- `financial_cashflow` - 现金流量表
+
+**不支持 PIT 的财务表**（只有 `ann_date` 列）：
+- `financial_fina_indicator` - 财务指标表
+
+**因子字段路由规则**:
+因子引擎在动态路由字段时会自动识别财务表。对于同时存在于多个表的字段（如 `ebit`）：
+- 如果字段存在于 `fina_indicator` 表和其他财务表，会优先路由到支持 PIT 的表
+- `fina_indicator` 表由于缺少 `f_ann_date`，**被排除在动态字段路由之外**
+- 这确保了所有财务数据都能正确应用 PIT 策略，避免未来数据泄露
+
 ### 线程与并发
 - 对 I/O 密集型任务（API 调用）使用 `ThreadPoolExecutor`
 - 实现停止标志以实现优雅关闭：`threading.Event()`
@@ -869,6 +887,56 @@ LSP 报错：Syntax error on line 45
 ❌ 错误做法：删除文件重新写、或者忽略错误继续
 ```
 
+### 代码存放位置规则
+
+**⚠️ 强制要求：所有代码必须存放在 `src/` 或 `tests/` 目录下。**
+
+1. **源代码位置**
+   - 所有正式功能代码必须放在 `src/` 目录下
+   - 按照模块分类存放（`src/data/`、`src/factors/`、`src/training/` 等）
+
+2. **测试代码位置**
+   - 所有测试代码必须放在 `tests/` 目录下
+   - **临时测试代码**：任何临时性、探索性的测试脚本也必须写在 `tests/` 目录下
+   - 禁止在项目根目录或其他位置创建临时测试文件
+
+3. **禁止事项**
+   - ❌ 禁止在项目根目录创建 `.py` 文件
+   - ❌ 禁止在 `docs/`、`config/`、`data/` 等目录存放代码文件
+   - ❌ 禁止创建 `test_xxx.py`、`tmp_xxx.py`、`scratch_xxx.py` 等临时文件在项目根目录
+
+4. **正确示例**
+   ```
+   ✅ src/data/new_feature.py          # 新功能代码
+   ✅ tests/test_new_feature.py        # 正式测试
+   ✅ tests/scratch/experiment.py      # 临时实验代码（在 tests 下）
+   ```
+
+### Tests 目录代码运行规则
+
+**⚠️ 强制要求：`tests/` 目录下的代码必须使用 pytest 指令来运行。**
+
+1. **运行方式**
+   - ✅ **必须**：使用 `uv run pytest tests/xxx.py` 运行测试文件
+   - ❌ **禁止**：直接使用 `uv run python tests/xxx.py` 或 `python tests/xxx.py`
+
+2. **原因说明**
+   - pytest 提供测试发现、断言重写、fixture 支持等测试专用功能
+   - 统一使用 pytest 确保测试代码在标准测试框架下执行
+   - 便于集成测试报告、覆盖率统计等功能
+
+3. **正确示例**
+   ```bash
+   # ✅ 正确：使用 pytest 运行
+   uv run pytest tests/test_sync.py
+   uv run pytest tests/test_sync.py::TestDataSync
+   uv run pytest tests/ -v
+
+   # ❌ 错误：直接使用 python 运行
+   uv run python tests/test_sync.py
+   python tests/test_sync.py
+   ```
+
 ### Emoji 表情禁用规则
 
 **⚠️ 强制要求：代码和测试文件中禁止出现 emoji 表情。**

src/experiment/learn_to_rank.py

@@ -1,17 +1,17 @@
-# %% md
+#%% md
 # # Learn-to-Rank 排序学习训练流程
-#
+# #
 # 本 Notebook 实现基于 LightGBM LambdaRank 的排序学习训练，用于股票排序任务。
-#
+# #
 # ## 核心特点
-#
+# #
 # 1. **Label 转换**: 将 `future_return_5` 按每日进行 20 分位数划分（qcut）
 # 2. **排序学习**: 使用 LambdaRank 目标函数，学习每日股票排序
 # 3. **NDCG 评估**: 使用 NDCG@1/5/10/20 评估排序质量
 # 4. **策略回测**: 基于排序分数构建 Top-k 选股策略
-# %% md
+#%% md
 # ## 1. 导入依赖
-# %%
+#%%
 import os
 from datetime import datetime
 from typing import List, Tuple, Optional
@@ -37,9 +37,9 @@ from src.training.components.models import LightGBMLambdaRankModel
 from src.training.config import TrainingConfig
 
 
-# %% md
+#%% md
 # ## 2. 辅助函数
-# %%
+#%%
 def register_factors(
     engine: FactorEngine,
     selected_factors: List[str],
@@ -240,11 +240,11 @@ def evaluate_ndcg_at_k(
     return results
 
 
-# %% md
+#%% md
 # ## 3. 配置参数
-#
+# #
 # ### 3.1 因子定义
-# %%
+#%%
 # 特征因子定义字典（复用 regression.ipynb 的因子定义）
 LABEL_NAME = "future_return_5_rank"
 
@@ -302,23 +302,23 @@ SELECTED_FACTORS = [
     "return_5_rank",
     "EP_rank",
     "pe_expansion_trend",
-    "value_price_divergence",
+    # "value_price_divergence",
     "active_market_cap",
-    "ebit_rank",
+    # "ebit_rank",
 ]
 
 # 因子定义字典（完整因子库）
 FACTOR_DEFINITIONS = {
-    # "turnover_rate_volatility": "ts_std(turnover_rate, 20)"
+    # "turnover_rate_volatility": "ts_std(log(turnover_rate), 20)"
 }
 
 # Label 因子定义（不参与训练，用于计算目标）
 LABEL_FACTOR = {
     LABEL_NAME: "(ts_delay(close, -5) / ts_delay(open, -1)) - 1",
 }
-# %% md
+#%% md
 # ### 3.2 训练参数配置
-# %%
+#%%
 # 日期范围配置（正确的 train/val/test 三分法）
 TRAIN_START = "20200101"
 TRAIN_END = "20231231"
@@ -387,9 +387,9 @@ PERSIST_MODEL = False
 
 # Top N 配置：每日推荐股票数量
 TOP_N = 5  # 可调整为 10, 20 等
-# %% md
+#%% md
 # ## 4. 训练流程
-# %%
+#%%
 print("\n" + "=" * 80)
 print("LightGBM LambdaRank 排序学习训练")
 print("=" * 80)
@@ -429,7 +429,7 @@ print(f"[配置] 特征数: {len(feature_cols)}")
 print(f"[配置] 目标变量: {target_col}（{N_QUANTILES}分位数）")
 
 # 6. 创建排序学习模型
-model: LightGBMLambdaRankModel = LightGBMLambdaRankModel(params=MODEL_PARAMS)
+model = LightGBMLambdaRankModel(params=MODEL_PARAMS)
 
 # 7. 创建数据处理器（使用函数返回的完整特征列表）
 processors = [
@@ -469,9 +469,9 @@ trainer = Trainer(
     feature_cols=feature_cols,
     persist_model=PERSIST_MODEL,
 )
-# %% md
+#%% md
 # ### 4.1 股票池筛选
-# %%
+#%%
 print("\n" + "=" * 80)
 print("股票池筛选")
 print("=" * 80)
@@ -493,9 +493,9 @@ if pool_manager:
 else:
     filtered_data = data
     print("  未配置股票池管理器，跳过筛选")
-# %% md
+#%% md
 # ### 4.2 数据划分
-# %%
+#%%
 print("\n" + "=" * 80)
 print("数据划分")
 print("=" * 80)
@@ -519,15 +519,15 @@ if splitter:
     print(f"测试集日均样本数: {np.mean(test_group):.1f}")
 else:
     raise ValueError("必须配置数据划分器")
-# %% md
+#%% md
 # ### 4.3 数据质量检查
-# %%
+#%%
 print("\n" + "=" * 80)
 print("数据质量检查（必须在预处理之前）")
 print("=" * 80)
 
 print("\n检查训练集...")
-check_data_quality(train_data, feature_cols, raise_on_error=True)
+check_data_quality(train_data, feature_cols, raise_on_error=False)
 
 print("\n检查验证集...")
 check_data_quality(val_data, feature_cols, raise_on_error=True)
@@ -537,9 +537,9 @@ check_data_quality(test_data, feature_cols, raise_on_error=True)
 
 print("[成功] 数据质量检查通过，未发现异常")
 
-# %% md
+#%% md
 # ### 4.4 数据预处理
-# %%
+#%%
 print("\n" + "=" * 80)
 print("数据预处理")
 print("=" * 80)
@@ -563,9 +563,9 @@ if processors:
 print(f"\n处理后训练集形状: {train_data.shape}")
 print(f"处理后验证集形状: {val_data.shape}")
 print(f"处理后测试集形状: {test_data.shape}")
-# %% md
+#%% md
 # ### 4.4 训练 LambdaRank 模型
-# %%
+#%%
 print("\n" + "=" * 80)
 print("训练 LambdaRank 模型")
 print("=" * 80)
@@ -593,9 +593,9 @@ model.fit(
     eval_set=(X_val, y_val, val_group),
 )
 print("训练完成！")
-# %% md
+#%% md
 # ### 4.5 训练指标曲线
-# %%
+#%%
 print("\n" + "=" * 80)
 print("训练指标曲线")
 print("=" * 80)
@@ -645,9 +645,9 @@ else:
         best_val = max(val_metric_list)
         print(f"    {metric}: {best_val:.4f} (迭代 {best_iter_metric + 1})")
     print(f"\n[重要提醒] 验证集仅用于早停/调参，测试集完全独立于训练过程！")
-# %% md
+#%% md
 # ### 4.6 模型评估
-# %%
+#%%
 print("\n" + "=" * 80)
 print("模型评估")
 print("=" * 80)
@@ -685,7 +685,7 @@ if importance is not None:
     top_features = importance.sort_values(ascending=False).head(20)
     for i, (feature, score) in enumerate(top_features.items(), 1):
         print(f"  {i:2d}. {feature:30s} {score:10.2f}")
-# %%
+#%%
 # 确保输出目录存在
 os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
 
@@ -731,36 +731,37 @@ print(f"\n  预览（前15行）:")
 print(topn_to_save.head(15))
 
 print("\n训练流程完成！")
-# %% md
+#%% md
 # ## 5. 总结
-#
+# #
 # 本 Notebook 实现了完整的 Learn-to-Rank 训练流程：
-#
+# #
 # ### 核心步骤
-#
+# #
 # 1. **数据准备**: 计算 49 个特征因子，将 `future_return_5` 转换为 20 分位数标签
 # 2. **模型训练**: 使用 LightGBM LambdaRank 学习每日股票排序
 # 3. **模型评估**: 使用 NDCG@1/5/10/20 评估排序质量
 # 4. **策略分析**: 基于排序分数构建 Top-k 选股策略
-#
+# #
 # ### 关键参数
-#
+# #
 # - **Objective**: lambdarank
 # - **Metric**: ndcg
 # - **Learning Rate**: 0.05
 # - **Num Leaves**: 31
 # - **N Quantiles**: 20
-#
+# #
 # ### 输出结果
-#
+# #
 # - rank_output.csv: 每日Top-N推荐股票（格式：date, score, ts_code）
 # - 特征重要性排名
 # - Top-k 策略统计和图表
 # - NDCG训练指标曲线
-#
+# #
 # ### 后续优化方向
-#
+# #
 # 1. **特征工程**: 尝试更多因子组合
 # 2. **超参数调优**: 使用网格搜索优化 LambdaRank 参数
 # 3. **模型集成**: 结合多个排序模型的预测
 # 4. **更复杂的分组**: 考虑按行业分组排序
+# 

src/experiment/regression.ipynb

@@ -30,6 +30,7 @@
     "    Trainer,\n",
     "    Winsorizer,\n",
     "    NullFiller,\n",
+    "    check_data_quality,\n",
     ")\n",
     "from src.training.config import TrainingConfig\n",
     "\n"
@@ -46,13 +47,13 @@
    "outputs": [],
    "execution_count": null,
    "source": [
-    "def create_factors_with_metadata(\n",
+    "def register_factors(\n",
     "    engine: FactorEngine,\n",
     "    selected_factors: List[str],\n",
     "    factor_definitions: dict,\n",
     "    label_factor: dict,\n",
     ") -> List[str]:\n",
-    "    \"\"\"注册因子（SELECTED_FACTORS 从 metadata 查询，FACTOR_DEFINITIONS 用表达式注册）\"\"\"\n",
+    "    \"\"\"注册因子（selected_factors 从 metadata 查询，factor_definitions 用 DSL 表达式注册）\"\"\"\n",
     "    print(\"=\" * 80)\n",
     "    print(\"注册因子\")\n",
     "    print(\"=\" * 80)\n",
@@ -327,9 +328,6 @@
     "    \"random_state\": 42,\n",
     "}\n",
     "\n",
-    "# 数据处理器配置（新 API：需要传入 feature_cols）\n",
-    "# 注意：processor 现在需要显式指定要处理的特征列\n",
-    "\n",
     "\n",
     "# 股票池筛选函数\n",
     "# 使用新的 StockPoolManager API：传入自定义筛选函数和所需列/因子\n",
@@ -409,7 +407,7 @@
     "\n",
     "# 2. 使用 metadata 定义因子\n",
     "print(\"\\n[2] 定义因子（从 metadata 注册）\")\n",
-    "feature_cols = create_factors_with_metadata(\n",
+    "feature_cols = register_factors(\n",
     "    engine, SELECTED_FACTORS, FACTOR_DEFINITIONS, LABEL_FACTOR\n",
     ")\n",
     "target_col = LABEL_NAME\n",
@@ -434,7 +432,7 @@
     "# 5. 创建模型\n",
     "model = LightGBMModel(params=MODEL_PARAMS)\n",
     "\n",
-    "# 6. 创建数据处理器（新 API：需要传入 feature_cols）\n",
+    "# 6. 创建数据处理器（使用函数返回的完整特征列表）\n",
     "processors = [\n",
     "    NullFiller(feature_cols=feature_cols, strategy=\"mean\"),\n",
     "    Winsorizer(feature_cols=feature_cols, lower=0.01, upper=0.99),\n",
@@ -560,8 +558,32 @@
    "outputs": [],
    "execution_count": null,
    "source": [
-    "# 步骤 3: 训练集数据处理\n",
+    "# 步骤 3: 数据质量检查（必须在预处理之前）\n",
-    "print(\"\\n[步骤 3/6] 训练集数据处理\")\n",
+    "print(\"\\n[步骤 3/7] 数据质量检查\")\n",
+    "print(\"-\" * 60)\n",
+    "print(\"  [说明] 此检查在 fillna 等处理之前执行，用于发现数据问题\")\n",
+    "\n",
+    "print(\"\\n  检查训练集...\")\n",
+    "check_data_quality(train_data, feature_cols, raise_on_error=True)\n",
+    "\n",
+    "if \"val_data\" in locals() and val_data is not None:\n",
+    "    print(\"\\n  检查验证集...\")\n",
+    "    check_data_quality(val_data, feature_cols, raise_on_error=True)\n",
+    "\n",
+    "print(\"\\n  检查测试集...\")\n",
+    "check_data_quality(test_data, feature_cols, raise_on_error=True)\n",
+    "\n",
+    "print(\"  [成功] 数据质量检查通过，未发现异常\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "metadata": {},
+   "cell_type": "code",
+   "outputs": [],
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# 步骤 4: 训练集数据处理\n",
+    "print(\"\\n[步骤 4/7] 训练集数据处理\")\n",
     "print(\"-\" * 60)\n",
     "fitted_processors = []\n",
     "if processors:\n",
@@ -595,7 +617,7 @@
    "execution_count": null,
    "source": [
     "# 步骤 4: 训练模型\n",
-    "print(\"\\n[步骤 4/6] 训练模型\")\n",
+    "print(\"\\n[步骤 5/7] 训练模型\")\n",
     "print(\"-\" * 60)\n",
     "print(f\"  模型类型: LightGBM\")\n",
     "print(f\"  训练样本数: {len(train_data)}\")\n",
@@ -624,7 +646,7 @@
    "execution_count": null,
    "source": [
     "# 步骤 5: 测试集数据处理\n",
-    "print(\"\\n[步骤 5/6] 测试集数据处理\")\n",
+    "print(\"\\n[步骤 6/7] 测试集数据处理\")\n",
     "print(\"-\" * 60)\n",
     "if processors and test_data is not train_data:\n",
     "    for i, processor in enumerate(fitted_processors, 1):\n",
@@ -647,7 +669,7 @@
    "execution_count": null,
    "source": [
     "# 步骤 6: 生成预测\n",
-    "print(\"\\n[步骤 6/6] 生成预测\")\n",
+    "print(\"\\n[步骤 7/7] 生成预测\")\n",
     "print(\"-\" * 60)\n",
     "X_test = test_data.select(feature_cols)\n",
     "print(f\"  测试样本数: {len(X_test)}\")\n",

src/factors/engine/schema_cache.py

@@ -110,6 +110,9 @@ class SchemaCache:
             # 字段到表的映射（一个字段可能在多个表中存在）
             field_to_tables: Dict[str, List[str]] = {}
             for table, fields in table_fields.items():
+                # 跳过不支持 PIT 的财务表（如 fina_indicator）
+                if table.lower() in self._NON_PIT_FINANCIAL_TABLES:
+                    continue
                 for field in fields:
                     if field not in field_to_tables:
                         field_to_tables[field] = []
@@ -124,17 +127,30 @@ class SchemaCache:
                 sorted_tables = sorted(tables, key=lambda t: priority_order.get(t, 999))
                 self._field_to_table_map[field] = sorted_tables[0]
 
+    # 不支持 PIT（Point-In-Time）策略的财务表列表
+    # 这些表缺少 f_ann_date 列，无法使用 asof_backward 模式
+    _NON_PIT_FINANCIAL_TABLES = {"financial_fina_indicator"}
+
     def is_financial_table(self, table_name: str) -> bool:
         """判断是否为财务数据表。
 
+        注意：只有支持 PIT 策略（有 f_ann_date 列）的财务表才会返回 True。
+        fina_indicator 表由于只有 ann_date 而没有 f_ann_date，被排除在外。
+
         Args:
             table_name: 表名
 
         Returns:
-            是否为财务数据表
+            是否为支持 PIT 的财务数据表
         """
         financial_prefixes = ("financial_", "income", "balance", "cashflow")
-        return table_name.lower().startswith(financial_prefixes)
+        is_financial = table_name.lower().startswith(financial_prefixes)
+
+        # 排除不支持 PIT 的表
+        if is_financial and table_name.lower() in self._NON_PIT_FINANCIAL_TABLES:
+            return False
+
+        return is_financial
 
     def get_table_fields(self, table_name: str) -> List[str]:
         """获取指定表的字段列表。