JoeSmile
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《量化交易训练营》PRD 完整大纲 V1.0

产品经理：Joe（兼全栈开发者）
最后更新：2026-07-02
文档状态：大纲定稿 ✅ | 待进入详细设计阶段
产品Slogan：把交易从冲动决策变成流程化作业，让小白亏也亏得明明白白。

📖 目录

  1. 产品概述
  2. 用户画像与场景
  3. 用户成长路径与业务模块
  4. 闯关课程设计（九宫格）
  5. 功能需求清单（MVP）
  6. 成长激励系统
  7. 数据层设计
  8. AI能力定义
  9. 技术栈与架构约束
  10. MVP范围与坚决不做清单
  11. 扩展性预留（V2.0方向）
  12. 里程碑规划
  13. 附录：已确认设计决策速查表

第1章：产品概述

1.1 产品愿景

“把交易从‘冲动决策’变成‘流程化作业’，让小白亏也亏得明明白白。”

1.2 产品使命

  • 不教写代码，不喊单，不带单
  • 用真实历史数据训练“看图能力”
  • 用AI辅助建立“下单前Checklist”的肌肉记忆
  • 用诊单/周报让你知道“自己是怎么死的”

1.3 核心差异化

对比维度传统课程/社区本产品
教学方式视频/文章单向输出交互式闯关 + 动手画图
编程门槛很多策略需要写代码零代码，全图形化/自然语言
AI角色聊天机器人（泛问答）审单教练 + 诊单医生 + 习惯分析师
实战模拟模拟盘随便玩强制决策流程 + 交易计划审查
复盘方式自己看流水账AI生成结构化诊断报告
知识来源零散碎片经典智慧（海龟/大作手/价格行为学）融合
定位教你怎么赚钱教你怎么不亏 + 亏也要亏得明白

第2章：用户画像与场景

2.1 目标用户

维度描述
身份刚接触交易0~6个月的小白
交易标的股票/A股、加密货币、期货（至少涉足其一）
典型画像可能炒过股/币但没系统学过，看了几十小时视频还是一头雾水
核心痛点看不懂K线、追涨杀跌、不知道止损在哪、赚了不知道为什么赚、亏了不知道为什么亏
学习偏好不想学编程、不想看枯燥理论书、喜欢动手操作、喜欢有反馈的学习
学习目标建立自己的交易系统（哪怕很简单），形成“先分析后下单”的肌肉记忆

2.2 典型使用场景

场景描述
碎片化学习每天花15-30分钟通关1-2个关卡，周末集中复盘
实盘前热身在看盘/下单前，先跑一遍决策Checklist，用AI审核计划
亏损后复盘把亏损单录入诊单室，AI告诉你“这笔错在哪”
系统打磨在系统工作坊里不断回测和优化自己的规则，形成可执行的交易系统手册

第3章：用户成长路径与业务模块

3.1 六大业务板块（按学习流程排列）

序号板块名称一句话职责交互形态对应阶段
1认知学堂学理论 + 读经典智慧图文 + 判断题 + 书摘卡片输入
2图形工坊训练看图功底ECharts + 画线工具，算法打分练习
3策略沙盘积木式组合指标回测下拉菜单 + 滑块 + 资金曲线验证
4AI指标工坊大白话生成自定义指标文本框描述 → AI生成代码 → 图表绘制黑科技
5决策Checklist下单前强制流程6步填表 + AI审核报告实战前安检
6交易系统工作坊固化自己的交易规则向导式填表 → 生成系统手册 + 回测验证毕业

3.2 用户学习动线（总览） 

1
2
3

认知学堂 → 图形工坊 → 策略沙盘 → AI指标工坊 → 决策Checklist → 交易系统工作坊
     ↑            ↑           ↑            ↑             ↑              ↑
   学理论      练画线      验证指标     定制神器      实战前安检     毕业典礼

3.3 各模块详细说明

模块1：认知学堂

属性说明
核心目标建立正确的交易认知框架
内容结构理论知识（图文）+ 经典智慧（书摘卡片）+ 判断题
经典智慧融入方式学趋势线时弹“趋势是朋友”，学止损时弹海龟破产风险表
知识来源AI生成初稿 + Joe审核（融入个人交易感悟）

模块2：图形工坊

属性说明
核心目标训练“裸K看图”能力
交互方式真实历史数据 + ECharts渲染 + 鼠标画线/打点
练习类型画趋势线、标记支撑/阻力、识别K线形态
评分机制算法判断画线是否对准真实波峰/波谷，给出准确率

模块3：策略沙盘

属性说明
核心目标用“搭积木”方式验证指标有效性
交互方式下拉菜单选指标（MA/MACD/RSI）→ 拖动滑块改参数 → 点击“跑一下”
输出资金曲线 + 总收益率 + 最大回撤
代码门槛零，用户全程不碰代码

模块4：AI指标工坊

属性说明
核心目标让用户用自然语言定制自己的指标
交互方式文本框描述 → AI生成Python代码 → 图表上绘制新线
确认机制AI用自然语言回述逻辑（“我理解你的规则是……对吗？”）→ 用户确认后再执行
价值用户没写一行代码，但拥有了无限定制能力

模块5：决策Checklist

属性说明
核心目标用流程对抗人性冲动
交互方式6步向导式填表 + AI审核
强制程度不强制，但系统会记录跳过次数，周报中提示
设计理念“他要来找死，随他去”——不强行教育，只提供认知镜

6步详细拆解：

步骤问题交互形态
Step 1当前大趋势是什么？（日线/4H级别）图表显示大周期，用户点选：多头/空头/震荡
Step 2当前价格处于什么位置？图表自动标记前高/前低/EMA20，用户判断：接近前高/接近前低/中间地带
Step 3我的交易方向是？用户选择：做多/做空/观望（选“观望”即过关）
Step 4进场条件和触发信号？用户用大白话写规则（如：“价格到EMA20且5分钟K线背离则进场”）
Step 5仓位和风控规划？填表：进场价/止损价/止盈价/单笔最大亏损比例
Step 6AI审核AI自动生成《交易计划审查报告》（风险点+建议）

模块6：交易系统工作坊

属性说明
核心目标把零散规则固化成“我的交易系统手册”
交互方式向导式填表（选系统模板 → 填入场规则 → 填出场规则 → 填仓位规则）
输出物一个永久保存的系统看板（不是PDF），后续模拟单可“按XX系统执行”
核心价值系统会自动比对“你实际执行的单子”是否偏离“你自己定的规则”——知行合一的终极检验
模板库海龟交易系统 / 均线交叉系统 / 价格行为波段系统（用户可借鉴微调）

3.4 书籍与经典智慧的嵌入位置

智慧来源嵌入位置形式
《海龟交易法则》第7关（仓位管理）破产风险表展示
《股票大作手》第2关（找关键位）语录卡片“趋势是朋友”
《交易心理分析》第8关（识别骗线）“市场是中性的”概念引入
《价格行为学》第9关（综合答辩）裸K交易逻辑对照

第4章：闯关课程设计（九宫格）

4.1 课程总览

  • 总关卡数：9关，分3章
  • 解锁逻辑：前3关强制线性（必须通关才能解锁下一关），第4关起全面开放（可跳关，但有提示“建议先完成前置关卡”）
  • 每关闭环：观察 → 理解 → 操作 → 验证

4.2 第一章：看懂价格语言（K线与趋势）

关卡名称教学目的任务形态AI技能
1辨阴阳识别阳线/阴线、实体/影线，理解买卖盘强弱展示K线，选择“阳/阴”+“买盘强/卖盘强”无（纯基础）
2找关键位识别波峰/波谷，画水平支撑/阻力线图表显示走势，用户鼠标画水平线，系统判断是否对准极值点提示“注意左边更高的影线才是真波峰”
3均线交叉理解金叉/死叉含义，识别买卖信号展示MA5+MA20，给4个买卖点选项，选出金叉买点解释当前均线排列状态（多头/空头）

4.3 第二章：认知市场规律（指标与周期）

关卡名称教学目的任务形态AI技能
4MACD背离理解顶背离/底背离的含义展示股价+MACD柱状图，判断“是否出现底背离”提示“注意股价新低但MACD没新低”
5参数对比实验理解参数对指标敏感度的影响滑块调MA周期5→50，均线随之变化，回答“周期越大越迟钝还是灵敏？”无
6回测报告解读学会看资金曲线和最大回撤跑一个“站上MA20买入”回测，点击“最大回撤发生在哪个区域”高亮显示回撤区间，解释回撤含义

4.4 第三章：驾驭交易心态（风控与纪律）

关卡名称教学目的任务形态AI技能
7仓位管理理解单笔亏损上限和破产风险给定总资金+亏损上限，计算“最多买几手？”（填空题+计算器辅助）展示海龟破产风险表
8识别骗线区分真突破与假突破展示放量长阳+次日低开，判断“真突破还是假突破？”解释量价背离概念
9综合答辩独立完成从分析到归因的完整闭环给一只新股票+3个指标，自由组合跑回测，不追求收益率，正确说出“为什么这个组合在这个时间段亏了钱”苏格拉底式提问引导用户思考

第5章：功能需求清单（MVP）

5.1 优先级定义

级别含义
P0必须有，否则产品无法使用/无法验证核心假设
P1重要，MVP必须上线，但可先做简化版
P2锦上添花，可V1.0之后迭代

5.2 功能清单

功能所属模块验收标准优先级
游客进入，自动生成本地进度全局打开页面即分配进度ID（localStorage），无需注册P0
K线图渲染（ECharts）全局真实历史数据显示OHLCV，支持缩放/平移P0
第1-3关内容展示+交互认知学堂/图形工坊图文展示 + 选择题/画线题，可下一关P0
关卡解锁逻辑全局前3关强制线性完成才能解锁下一关P0
简易策略沙盘策略沙盘下拉选MA周期（5/10/20/60），点击回测，显示资金曲线P0
AI聊天（Ollama本地）AI陪练聊天输入框，能回答“解释当前图表”和“错题讲解”两个固定场景P0
决策Checklist（Step 1-6）决策Checklist全部6步填完才能点击“提交审核”，选项/填空完整P1
决策Checklist AI审核决策Checklist提交后返回结构化JSON报告（风险点列表+改进建议列表）P1
成就系统（11个核心成就）成长激励用户完成对应行为后解锁，显示徽章+解锁时间P1
胜率统计面板成长激励基于localStorage的模拟单数据，自动计算近10/20单、本周/本月/总胜率P1
第4-6关内容展示+交互认知学堂/策略沙盘MACD背离判断、滑块调参、回测区域点击P1
第7-9关内容展示+交互认知学堂/模拟跟单仓位计算、骗线判断、综合答辩P1
模拟下单+诊单报告模拟跟单手工录入模拟单，AI出具《交易诊断报告》（优点+缺点+改进建议）P1
画线算法打分图形工坊用户画线后，系统判断是否对准真实波峰/波谷，给出准确率P1
交易系统工作坊（简化版）系统工作坊向导式填表（入场/出场/仓位规则），生成“系统看板”P2
AI指标工坊AI指标工坊文本框输入需求，AI回述逻辑，用户确认后图表绘制新线P2
习惯分析周报成长激励每周自动生成操作统计报告（最常用指标、逆势次数、纪律评分）P2
最近20单盈亏趋势图成长激励ECharts折线图展示最近20单盈亏变化P2
交易系统执行偏离提醒系统工作坊当用户模拟单行为偏离自定系统规则时，系统弹窗提醒P2

第6章：成长激励系统

6.1 设计原则

  • 不与金钱挂钩（不发钱、不返现），纯粹精神激励
  • 同时记录正确行为和真实经历（包括亏损）
  • 成就解锁后永久保留（本地存储）
  • 不设段位体系（V1.0），用可量化的胜率统计替代模糊等级标签

6.2 V1.0 成就清单

学习类

成就名称解锁条件图标
初入江湖完成第1关📖
看图识势连续答对5道“辨阴阳”题👁️
理论达人完成全部9关🎓

纪律类

成就名称解锁条件图标
管住手决策Checklist中连续3次选择“观望”✋
计划大师连续5次完整填写决策Checklist（6步全填）📋
知行合一模拟单完全按止损/止盈执行，无提前手动平仓（累计5次）🛡️

分析类

成就名称解锁条件图标
火眼金睛画线准确率≥80%（连续10次）🎯
回测达人策略沙盘运行次数≥20次📊
指标定制师AI指标工坊成功生成3个自定义指标（用户确认通过）🧩

风控类

成就名称解锁条件图标
盈亏同源某笔模拟单盈亏比≥2:1⚖️
死得明白认真阅读AI诊单报告并点击“已读”累计10次📉

实战经历类

成就名称解锁条件图标
首单体验完成第一笔模拟交易🎬
连续赢家连续10笔模拟交易盈利🔥
连败战士连续10笔模拟交易亏损💪
止损达人单笔亏损控制在预设止损范围内（无扛单）累计20次🛑

6.3 🗂️ 成就库（待扩充）

以下成就已构思，随产品迭代逐步加入：

成就名称构思中解锁条件
坚持之星连续7天登录学习
百战老兵模拟单总交易次数达100笔
逆袭之路胜率从<40%提升到>50%（跨越式进步）
首次AI审核首次使用AI审核决策Checklist
系统毕业在系统工作坊成功生成第一份《我的交易系统手册》

6.4 胜率统计面板

放置位置：个人驾驶舱（Dashboard）独立板块

统计维度

统计项计算方式数据来源
近10单胜率最近10笔模拟单中盈利的占比simulated_trades 按时间倒序取10条
近20单胜率最近20笔模拟单中盈利的占比同上
本周胜率本周一00:00至今的模拟单盈利占比按创建时间过滤
本月胜率本月1日00:00至今的模拟单盈利占比按创建时间过滤
总胜率所有模拟单的盈利占比全量数据

辅助指标

指标说明
盈亏比平均盈利 / 平均亏损（>2:1为优秀）
最大连赢历史最高连续盈利笔数
最大连亏历史最高连续亏损笔数
总交易笔数累计模拟交易次数

可视化

  • 最近20单盈亏趋势折线图（ECharts）：每单盈利为正/负，一目了然
  • 胜率进度条：显示当前胜率百分比（0%→100%色条）

6.5 V2.0 扩展方向（占位，不开发）

  • 云端存储成就数据（用户注册后）
  • 全站匿名排名（如“你的纪律分超过全站60%用户”）
  • 个人成长曲线图（综合能力演变轨迹）

第7章：数据层设计

7.1 数据源选型（V1.0）

资产类别数据源用途成本备注
A股AKShare历史日线 + 教学案例免费爬虫型，依赖第三方网站
美股yfinance历史日线 + 教学案例免费爬虫型，依赖Yahoo Finance
加密货币Binance API历史日线 + 实时展示免费交易所直连，数据权威
期货AKShare历史日线（仅展示）免费V1.0只做教学案例展示，不做深度回测

架构原则：后端做 BaseDataProvider 抽象层，每个数据源一个Adapter，上层业务代码只依赖抽象接口，不依赖具体实现。

7.2 数据契约（前后端统一规范）

K线数据结构（核心契约） 

1
2
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9

interface Bar {
  time: string;        // UTC ISO 8601 格式，如 "2024-01-01T00:00:00Z"
  open: number;
  high: number;
  low: number;
  close: number;
  volume: number;
  turnover?: number;   // 成交额（A股），可选
}

API 路由定义

方法路由用途
GET/api/v1/bars获取K线数据
GET/api/v1/assets/search搜索资产（选股/选币）

符号映射规则

  • 内部ID格式：{exchange}:{symbol}（如 binance:BTCUSDT、akshare:600519、yahoo:AAPL）
  • 前端搜索时用关键词匹配，后端返回包含 id 的 AssetMeta
  • 后续所有请求都带这个 id，后端根据前缀路由到对应Adapter

7.3 数据缓存策略（MVP）

  • 存储介质：本地 Parquet 文件（data/cache/{symbol}_{interval}.parquet）
  • 缓存策略：
    • 历史数据（>30天前）：永久缓存，不过期
    • 近期数据（近30天）：缓存有效期 1小时
  • 缺失补齐：如果请求的 start_date 早于缓存中已有数据，后端自动拉取补齐后返回
  • 周期不匹配：如果请求的 interval 本地无对应数据，报错提示，不做插值合成

7.4 业务数据存储（PostgreSQL）

V1.0 使用 localStorage 存储用户数据（游客模式），但数据库表结构提前设计好，为后续迁移做准备。

表名说明关键字段
users用户信息（后期注册用）id, email, nickname, created_at
user_progress闯关进度user_id, chapter_id, status, score
checklist_submissions决策Checklist提交记录user_id, symbol, answers(JSONB), ai_feedback(JSONB)
simulated_trades模拟交易记录user_id, symbol, entry/exit_price, pnl, stop_loss, take_profit
trade_diagnoses诊单报告trade_id, ai_report(JSONB)
trading_systems用户交易系统user_id, system_name, rules(JSONB), backtest_summary(JSONB)
assets资产元数据symbol, exchange, asset_type, fundamentals(JSONB预留), news_context(JSONB预留)

第8章：AI能力定义

8.1 设计原则

  • AI 只做教练/分析师，不做交易员（不下单、不做预测）
  • AI 只给建议，不给答案（苏格拉底式提问，引导用户思考）
  • 所有AI能力必须带有人工确认环节（尤其是指标生成）

8.2 三大核心AI能力

AI能力触发场景输入数据输出形态人设
审单AI（黑镜）用户完成Checklist后点击“AI审核”用户的趋势判断/进场条件/止损止盈/仓位规划《交易计划审查报告》（风险点高亮+改进建议）严肃风控官
诊单AI（复盘）模拟单结束后点击“诊断”模拟单开/平仓价格+期间K线《交易诊断报告》（做对了什么/做错了什么/改进方向）冷静复盘教练
指标工坊AI用户描述想要的指标用户自然语言描述回述逻辑（让用户确认）+ 生成的指标图表翻译员（把白话翻译成代码）

8.3 AI对接方式（V1.0）

  • 首选：Ollama（本地LLM），默认模型 llama3.1 或 qwen
  • 备选：设置页预留 OpenAI/Claude API Key 输入框 + Base URL 配置（方便用代理或中转）
  • 多资产适配：System Prompt 根据 asset_type 动态注入不同人设和知识库（MVP阶段先占位）

8.4 AI Prompt 的多资产适配架构

资产类别System Prompt 注入内容（MVP占位）
BTC/加密货币“当前分析标的为高波动加密货币，请关注链上数据及资金费率”
A股“当前分析标的为A股，请关注市盈率分位数及北向资金流向”
期货“当前分析标的为期货，请关注全球供需格局及库存数据”

注：V1.0阶段只注入提示词，实际数据用占位符，V2.0接入真实新闻/基本面API后再替换。

第9章：技术栈与架构约束

9.1 技术栈（锁定）

层级选型理由
前端Next.js (TypeScript) + EChartsTS全栈优势最大化，ECharts K线渲染业界标杆
后端FastAPI (Python)轻量异步，自动生成API文档，对接AI生态方便
数据库PostgreSQL（业务数据）+ Parquet文件（K线缓存）结构数据用PG，时序数据用列式存储
AI对接Ollama（本地）+ OpenAI/Claude API（可选）灵活切换本地/云端模型
部署Docker Compose（后期） / Vercel + 云服务器MVP阶段可先本地运行

9.2 性能指标（MVP目标）

指标目标值
页面首次加载（含ECharts）< 3秒
K线图渲染（500根K线）< 500ms
简单回测（单指标）< 2秒
AI流式响应（首字延迟）< 2秒
画线算法计算< 200ms

9.3 架构原则

原则说明
数据抽象所有数据源通过 BaseDataProvider 抽象类接入，业务层不依赖具体实现
前后端契约优先先定接口规范，前端Mock开发，后端实现Adapter
本地优先V1.0用户数据存在localStorage，降低服务器压力
扩展预留数据库和代码中预留基本面/新闻字段，V2.0平滑升级

第10章：MVP范围与坚决不做清单

10.1 MVP必做清单

类别内容
游客模式自动生成进度，存在localStorage
前3关K线基础（辨阴阳+找关键位+均线交叉），含交互题
中3关MACD背离+参数对比+回测报告解读
后3关仓位管理+识别骗线+综合答辩
策略沙盘下拉选MA周期，看回测曲线（简化版）
AI聊天只对接Ollama，支持解释图表+错题讲解
决策Checklist6步填表+AI审核（返回结构化报告）
模拟跟单手工录入模拟单+AI诊单报告
成就系统11个核心成就（本地解锁）
胜率统计近10/20单、本周/本月/总胜率

10.2 MVP坚决不做清单

不做原因
❌ 用户注册/登录游客模式+localStorage足够验证产品假设
❌ 实盘对接/真实资金纯模拟，不做任何交易执行
❌ A股基本面/财报分析2.0再做，MVP只讲价格行为
❌ 新闻/宏观舆情爬虫同上
❌ 手机APP先做Web响应式
❌ 社交/排行榜/社区单人学习工具
❌ 视频内容纯图文+交互图表
❌ 段位体系用胜率统计替代模糊等级
❌ 云端数据存储先用本地缓存

第11章：扩展性预留（V2.0方向）

11.1 多资产深度适配

资产类别V2.0新增能力
A股财务指标（ROE/PE/毛利率）+ 政策面消息 + 板块轮动分析
加密货币链上数据（活跃地址/巨鲸转账）+ 资金费率 + 美国宏观新闻
期货库存数据 + 全球供需报告 + 地缘政治事件

11.2 产品能力升级

方向说明
云端成就/胜率存储用户注册后数据上云，支持多设备同步
全站匿名排名“你的纪律分超过全站X%用户”
个人成长曲线展示从注册至今综合能力演变轨迹
高手复盘案例库精选高分用户的决策Checklist（脱敏）供学习
实盘模拟对接对接券商/交易所API，支持Paper Trading

11.3 技术预留

预留点方式
基本面数据assets 表预留 fundamentals JSONB字段
新闻/舆情assets 表预留 news_context JSONB字段
多资产适配数据层Adapter模式，新增资产只需新增Adapter
AI Prompt动态注入根据 asset_type 动态切换System Prompt

第12章：里程碑规划

Phase 0：PRD定稿 ✅

状态：已完成
交付物：PRD完整大纲 V1.0

Phase 1：基础设施搭建（预估 1周）

任务说明
Next.js 项目初始化（TS）配置ESLint + Prettier
FastAPI 骨架搭建创建项目结构 + 基础路由
ECharts 集成测试K线图渲染
数据Adapter抽象类定义BaseDataProvider + Pydantic模型

Phase 2：数据层 + 第1关（预估 1周）

任务说明
AKShare/yfinance Adapter实现拉取历史数据转Parquet缓存
/api/v1/bars 接口开发统一数据契约返回
第1关（辨阴阳）完整开发教学内容 + 交互选择题 + 过关逻辑

Phase 3：第2-3关 + 图形工坊（预估 1.5周）

任务说明
第2关（找关键位）开发ECharts画线交互 + 算法打分
第3关（均线交叉）开发多选项交互 + 过关逻辑
策略沙盘（简化版）开发下拉选MA周期 + 回测曲线

Phase 4：AI能力接入（预估 1.5周）

任务说明
Ollama 对接/api/chat 流式接口
AI“解释图表”技能把当前K线数据打包发给LLM
AI“错题讲解”技能带入用户答题上下文
决策Checklist 6步填表前端表单 + 数据存储（localStorage）
决策Checklist AI审核返回结构化报告

Phase 5：第4-9关 + 模拟跟单（预估 1.5周）

任务说明
第4-6关（MACD/参数对比/回测解读）开发含交互题
第7-9关（仓位/骗线/答辩）开发含交互题
模拟下单 + 诊单AI手工录入 + AI诊断报告

Phase 6：激励系统 + Dashboard（预估 1周）

任务说明
成就系统开发11个核心成就 + 解锁逻辑
胜率统计面板开发5个维度 + 辅助指标 + 趋势图
个人驾驶舱（Dashboard）整合进度 + 成就 + 胜率

Phase 7：联调与打磨（预估 1周）

任务说明
全流程联调从第1关到毕业的完整路径
内容审核所有教学文案Joe过一遍
UI打磨响应式适配 + 交互细节优化
本地打包/部署Docker Compose 或 Vercel + 云服务器

附录：已确认设计决策速查表

决策点结论确认时间
产品名称（暂定）量化交易训练营V1.0
不教用户写代码✅ 确认（纯图形/自然语言交互）2026-07-02
AI只做教练/分析师，不下单✅ 确认2026-07-02
使用真实历史数据✅ 确认（不用虚拟数据）2026-07-02
前3关强制线性，之后开放✅ 确认2026-07-02
决策Checklist不强制✅ 确认（“找死随他去”）2026-07-02
系统工作坊输出为“看板”✅ 确认（能追踪是否偏离规则）2026-07-02
AI审核报告用JSON结构化返回✅ 确认2026-07-02
用户规则存自然语言+JSON混合✅ 确认2026-07-02
AI指标工坊用交互式确认模式✅ 确认（AI回述逻辑让用户确认）2026-07-02
数据缓存用本地Parquet文件✅ 确认（先不建表）2026-07-02
缺失历史数据自动补齐✅ 确认（选B）2026-07-02
周期不匹配时报错不插值✅ 确认（选A）2026-07-02
段位体系V1.0不做✅ 确认（用胜率统计替代）2026-07-02
成就系统记录连续亏损✅ 确认（“连败战士”成就）2026-07-02
用户注册V1.0不做✅ 确认（游客模式）2026-07-02
A股基本面V1.0不做✅ 确认（V2.0扩展）2026-07-02
新闻/舆情V1.0不做✅ 确认（V2.0扩展）2026-07-02

📌 文档使用说明

  1. 本大纲为PRD顶层文档，后续详细设计（交互稿、接口文档、数据库DDL）均以此为依据
  2. 所有修改需回本大纲更新，确保单一事实来源
  3. 优先级（P0/P1/P2）是开发排期的唯一依据
  4. “坚决不做清单”是范围护栏，新增功能必须先更新本大纲再开发

—— PRD 大纲 V1.0 完 ——

更新于 0001-01-01 
CC BY-NC-SA 4.0
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