交易日志系统设计 — 让每笔交易可学习

日期: 2026-06-05 方向: 风控 / 流程 阶段: Phase 1: 基础与工具链 标签: #TradeJournal #DecisionJournal #Attribution #ExPostRationalization #HindsightBias #Schema

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今日目标

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零、Week 4 风控章定位

Week 4 之前我们干了什么：

• Week 1 工具链（IBKR / ib_insync / 数据 / 回测引擎）
• Week 2 第一组因子（动量 / mean reversion / 波动率）
• Week 3 期权基础与 Wheel paper trading

Day 21-26 已经把仓位上限、止损、Kelly、相关性矩阵、压力测试、流动性风险都过了一遍。但这些都是「事前 / 事中」风控——它们决定你能不能开仓、要不要砍仓。

Day 27 要解决的是 「事后」环节：没有交易日志，前面 26 天的所有功夫都会随时间漂移成自我安慰。这是个人量化里最被低估、却最决定 3 年后水平的一件事。

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一、为什么必须有交易日志

1.1 大脑记忆是骗子

人类大脑不是「事实存储设备」，是「叙事构造设备」。每次回忆一笔交易，大脑会重新合成一个剧情，让它和你当前的情绪/结论自洽。结果：

我做了 10 年金融零售产品，最深刻的一个观察：优秀的人和平庸的人的差距，不在「记忆力强」而在「不信任记忆」。前者建系统，后者凭感觉。

1.2 "If it's not measured, it's not managed"

德鲁克这句被引用到滥的话，对个人量化几乎是宪法级别真理：

没有日志
  → 没有数据
  → 无法做归因（attribution）
  → 不知道赚的是 alpha / beta / 还是 luck
  → 无法分辨「策略对了」vs「市场救了你」
  → 无法迭代
  → 第 90 天和第 1 天水平一样

反过来，有日志 + 能归因 = 复利学习速度。每笔交易都是一个「带标签的数据点」，500 笔之后你对自己的策略边界比任何回测都清楚。

1.3 这是产品经理思维迁移最直接的地方

我做 PM 时坚持每个重要决策（功能上下线 / 招聘 / 架构选择）写 Decision Journal——

- 决策时的 thesis 是什么
- 我当时知道哪些信息
- 我假设了什么
- 决策的 expected outcome
- 决策的 worst case

3 个月后回看，90% 的「我早就觉得 X」都是骗自己。交易日志是同一回事，只不过反馈周期更短（几天到几周）、信号更干净（P&L 是硬数字）。

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二、交易日志该记录什么 — 四阶段模型

把一笔交易切成 4 个阶段，每个阶段记不同的东西。

2.1 下单前（Pre-trade）

这是最关键的一段，因为它在「outcome 还没出来」时记录，没有任何 hindsight 污染。

实操规则：下单前 thesis 必须打出来再发单。如果敲不出 thesis，说明你不知道为什么做这笔——直接 abort。

2.2 执行中（Execution）

记录订单从发出到成交的过程，主要为了量化「执行损耗」：

为什么这段重要：60% 的散户策略「回测年化 30%，实盘 5%」的差距，主要在 slippage + commission。你必须知道自己平均每笔被吃了多少 bps。

2.3 持仓中（During hold）

持仓期间的关键事件，特别是「让你想砍仓 / 加仓」的瞬间：

最关键字段是 thesis_still_valid。砍仓的唯一合理理由是 thesis 失效，不是亏了 10%。

2.4 平仓后（Post-trade / Post-mortem）

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三、关键字段 Schema 设计

把上面 4 段合并，落成可机器读的 schema：

# trade_schema.py
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
from typing import Optional, List
from enum import Enum
import uuid


class Strategy(Enum):
    MOMENTUM = "momentum"
    MEAN_REVERSION = "mean_reversion"
    WHEEL = "wheel"
    EARNINGS_DRIFT = "earnings_drift"
    PAIRS = "pairs"
    DISCRETIONARY = "discretionary"


class ExitReason(Enum):
    STOP_LOSS = "stop_loss"
    TAKE_PROFIT = "take_profit"
    TIME_STOP = "time_stop"
    THESIS_BROKE = "thesis_broke"
    REBALANCE = "rebalance"
    DISCRETIONARY = "discretionary"


class BiasTag(Enum):
    HINDSIGHT = "hindsight_bias"
    EX_POST_RAT = "ex_post_rationalization"
    SUNK_COST = "sunk_cost"
    FOMO = "fomo"
    REVENGE = "revenge_trade"
    ANCHORING = "anchoring"


@dataclass
class Trade:
    # ============ identity ============
    trade_id: str = field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4())[:8])
    strategy: Strategy = Strategy.DISCRETIONARY
    symbol: str = ""
    direction: str = "long"  # long / short
    instrument: str = "stock"  # stock / option / future

    # ============ pre-trade ============
    entry_time: Optional[datetime] = None
    entry_price: float = 0.0
    position_size_usd: float = 0.0
    position_pct_portfolio: float = 0.0
    sizing_method: str = ""  # kelly_half / fixed_pct / vol_target
    thesis: str = ""  # 50-200 字
    entry_signal: str = ""
    stop_loss: Optional[float] = None
    take_profit: Optional[float] = None
    max_holding_days: Optional[int] = None
    expected_R: Optional[float] = None  # reward / risk
    confidence: float = 0.5  # 0-1

    # ============ execution ============
    order_type: str = "limit"
    limit_price: Optional[float] = None
    actual_fill_price: Optional[float] = None
    slippage_bps: Optional[float] = None
    fill_time_ms: Optional[int] = None
    commission: float = 0.0

    # ============ during hold ============
    max_drawdown_during: float = 0.0
    max_gain_during: float = 0.0
    thesis_revalidations: List[str] = field(default_factory=list)
    notable_events: List[str] = field(default_factory=list)

    # ============ post-trade ============
    exit_time: Optional[datetime] = None
    exit_price: Optional[float] = None
    actual_pnl_usd: Optional[float] = None
    actual_pnl_pct: Optional[float] = None
    actual_R: Optional[float] = None  # 实际赔率
    planned_pnl_usd: Optional[float] = None
    holding_days: Optional[float] = None
    exit_reason: Optional[ExitReason] = None
    plan_vs_actual: str = ""
    lessons_learned: str = ""
    bias_tags: List[BiasTag] = field(default_factory=list)

    # ============ attribution（每月跑） ============
    attrib_beta_pnl: Optional[float] = None
    attrib_alpha_pnl: Optional[float] = None
    attrib_event_pnl: Optional[float] = None
    attrib_luck_pnl: Optional[float] = None

为什么这么设计：

1. 所有数值字段 Optional — 进场时还没有 exit_price，避免被迫填假数据
2. 枚举 strategy / exit_reason / bias_tag — 防止「自由文本」让后期统计变难
3. thesis / entry_signal / lessons_learned 用 free text — 这部分必须保留人话
4. attribution 字段单独 — 每月批量跑，不阻塞日常记录

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四、存储方案选择 — 从轻到重

很多人一上来就 PostgreSQL + Grafana，3 天后放弃。正确做法是配匹配交易频率的存储。

Phase 1 推荐方案：Markdown 单文件 + 每周汇总 CSV

理由：

1. 你这阶段交易频率 5-30 笔/月，Markdown 完全够
2. Markdown 强迫你写 thesis（人话），SQLite 容易让你只填数字
3. git commit 自带版本历史 — 这是 audit trail
4. 周末再用脚本把 markdown 抽成 CSV，跑统计

目录结构建议：

trades/
├── 2026/
│   ├── 06/
│   │   ├── 2026-06-05_SPY_momentum_001.md
│   │   ├── 2026-06-05_AAPL_wheel_002.md
│   │   └── 2026-06-08_TSLA_earnings_003.md
│   └── weekly/
│       ├── 2026-W23-summary.md
│       └── 2026-W23-trades.csv
└── monthly/
    └── 2026-06-attribution.md

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五、完整 Markdown 模板（可直接复制）

# Trade [trade_id]: [SYMBOL] [strategy]

> **trade_id**: 2026-06-05-SPY-001
> **strategy**: momentum
> **symbol**: SPY
> **direction**: long
> **instrument**: stock

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## A. Pre-trade（下单前必填）

- **entry_time**: 2026-06-05 09:35 ET
- **entry_signal**: 20-day momentum > 75th percentile, RSI(14) 在 50-70 中性区间, SPY 在 200MA 之上
- **thesis**（必须 50-200 字）:
  > 大盘动量延续。Fed 6 月 FOMC 偏鸽，VIX < 14，无重大事件窗口。
  > 这笔是策略动量信号触发，不是 discretionary。
  > 如果 SPY 跌破 20MA 或 VIX 跳到 18+，thesis 失效。
- **position_size_usd**: $1,000
- **position_pct**: 20% of $5k 组合
- **sizing_method**: fixed_pct (Kelly half 在小账户下风险过高)
- **stop_loss**: $480 (entry $500，止损 4%)
- **take_profit**: $520 (4% 目标) 或 持仓满 10 个交易日
- **max_holding_days**: 10
- **expected_R**: 1.0 (4% / 4%)
- **confidence**: 0.55

## B. Execution（成交后填）

- **order_type**: limit
- **limit_price**: $500.00
- **actual_fill_price**: $500.12
- **slippage_bps**: +2.4 bps（不利方向）
- **commission**: $0.35

## C. During hold（每日盘后简记）

- 2026-06-06: 收 $502.30，浮盈 0.4%，thesis valid。
- 2026-06-09: 收 $498.10，浮亏 0.4%，thesis valid。
- 2026-06-10: SPY 突然跌到 $493，VIX 跳到 17，**thesis 半失效**。
- emotions: 6-10 当晚有「想 average down」冲动，已抑制（不在计划内）。

## D. Post-trade（平仓后必填）

- **exit_time**: 2026-06-15 15:50 ET（time stop，max_holding 到）
- **exit_price**: $505.40
- **exit_reason**: time_stop
- **actual_pnl_usd**: +$10.56（扣手续费）
- **actual_pnl_pct**: +1.06%
- **actual_R**: +0.26
- **plan_vs_actual**: 计划 ±4%，实际 +1.06%，时间到强制平仓。市场没给到目标。
- **lessons_learned**: 动量在低波环境下回报压缩，需考虑 vol-adjusted 止盈（目标 = 1×ATR 而不是固定 4%）。
- **bias_tags**: []（这笔没触发偏差，纪律执行）

模板使用 3 条铁律：

1. A 段不填完，不准发单（git pre-commit hook 都可以加）
2. D 段必须当天平仓后 1 小时内填，不要拖（情绪记忆衰减极快）
3. D 段 lessons_learned 必须是「下一笔能用上」的具体动作，不是「我要更谨慎」这种废话

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六、归因分析（Attribution）— 区分技能与运气

这是日志系统的精华。没有归因，日志只是日记。

6.1 四层归因

把一笔交易的 P&L 拆成 4 部分：

total_pnl = beta_pnl + alpha_pnl + event_pnl + luck_pnl

6.2 实操：每月用 statsmodels 跑一次

# attribution.py
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

def fama_french_attribution(trade_returns: pd.Series, ff_factors: pd.DataFrame) -> dict:
    """
    trade_returns: index=date, values=daily portfolio return
    ff_factors: columns=[Mkt-RF, SMB, HML, RMW, CMA, RF]
    """
    y = trade_returns - ff_factors['RF']
    X = ff_factors[['Mkt-RF', 'SMB', 'HML', 'RMW', 'CMA']]
    X = sm.add_constant(X)
    model = sm.OLS(y, X).fit()

    alpha_annual = model.params['const'] * 252
    return {
        'alpha_annualized': alpha_annual,
        'alpha_tstat': model.tvalues['const'],
        'beta_market': model.params['Mkt-RF'],
        'beta_size': model.params['SMB'],
        'beta_value': model.params['HML'],
        'r_squared': model.rsquared,
    }

判定规则：

• alpha t-stat > 2 → 真有 alpha
• alpha t-stat 0-2 → 可能是 luck，再观察 3 个月
• alpha t-stat < 0 → 不如直接买 SPY，停止该策略

6.3 一个直觉示例

你这个月赚了 8%，SPY 同期涨 5%，组合 β=1.2。

beta_pnl = 1.2 × 5% = 6%
alpha_pnl (假设回归出来) = 1.5%
event_pnl (一笔财报赚了) = 0.5%
luck_pnl = 8% - 6% - 1.5% - 0.5% = 0%

看上去赚 8% 好厉害，真正能力贡献只有 1.5%（alpha）+ 0.5%（事件）= 2%。剩下 6% 是 beta（买个 SPY 用 1.2 杠杆就能拿到，不算技能）。

这就是为什么没归因的人会高估自己：把 beta 当 alpha，把 luck 当能力。

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七、八大心理偏差 — 在日志里识别它们

7.1 Ex-post rationalization（事后合理化）

• 症状：亏完才说「我早就觉得 thesis 有问题」
• 检测：对比 A 段（pre-trade thesis）和 D 段（post-trade lessons）
• 如果 A 段写「VIX 低我看好」，D 段写「VIX 低风险其实大」，这就是 ex-post
• 代价：你的真实 entry framework 永远不被审视，永远在错的地方下单

7.2 Hindsight bias（事后诸葛）

• 症状：「我应该 hold longer / 我应该早点跑」
• 检测：看 A 段 stop / target，如果你按计划执行了，就没有应该不应该
• 正确反应：thesis 错了改 thesis，执行错了改执行，不要混淆这两个

7.3 Sunk cost fallacy（沉没成本）

• 症状：「都亏 20% 了再扛扛吧」「平均下来成本更低」
• 检测：D 段 exit_reason 是 discretionary 且 actual_pnl 是大负数
• 正确反应：当前价位是否还会让你新开这笔仓？如果不会，就是沉没成本绑架

7.4 Anchoring on entry price（锚定进场价）

• 症状：盯着「成本价」决定砍不砍
• 正确反应：每天问自己「假设现在没仓位，看到这个图我会进场吗？」
• 不会 → 应该平仓，无论是赚是亏

7.5 FOMO

• 症状：日志里突然出现一笔「strategy=discretionary, thesis=「太强了不能错过」」
• 检测：strategy 字段不是预设的几个之一
• 应对：FOMO 单子要么不做，要么严格 0.5% 仓位

7.6 Revenge trade（报复交易）

• 症状：刚亏完立刻开同向更大仓位
• 检测：本笔 entry_time 距离上一笔 exit_time < 30 分钟，且 size 显著放大
• 应对：止损后强制 24 小时冷静期

7.7 Recency bias

• 症状：最近 3 笔赢了就 size 翻倍
• 检测：sizing_method 突然偏离原 framework
• 应对：sizing 由 Kelly / vol target 算出，不是由「最近运气」算出

7.8 Confirmation bias

• 症状：进场后只读支持你 thesis 的新闻
• 应对：日志的 thesis_revalidations 字段要求强制写一句反向证据

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八、每周 / 每月汇总

8.1 周报模板

# Week 23 Summary (2026-06-01 to 2026-06-07)

## 交易统计
- 交易笔数：8 (5 closed, 3 open)
- 胜率：3/5 = 60%
- avg win：+1.8%
- avg loss：-1.2%
- payoff ratio：1.5
- 总 P&L：+$45 (+0.9% on $5k)

## 执行质量
- avg slippage：3.2 bps
- max slippage：12 bps（SPY market order，下次改 limit）
- 计划外平仓：1/5 = 20%（目标 <10%）

## 心态偏差
- ex_post_rationalization：1 次（trade 003）
- revenge_trade：0
- fomo：1 次（trade 006，事后看不该做）

## 本周教训 3 条
1. 财报前一天的动量信号不可靠 — 加 filter
2. 期权 wheel 在 IV < 20 时收益太薄 — 加 IV 门槛
3. SPY market order 早盘 9:30-9:40 滑点大 — 改 9:45 后

## 下周计划调整
- 动量策略加「earnings_in_next_5d = False」filter
- wheel 加「IV_rank > 30」filter

8.2 月报模板

月报多两块：

1. 归因报告：跑 Fama-French，给每个策略算 alpha
2. 策略 P&L 分布直方图：看是不是「胖尾」（少数大赢家驱动 vs 均匀分布）
3. 改进项 backlog：本月发现的问题，下月优先级排序

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九、代码：完整 trade_log.py 框架

# trade_log.py
import json
import pathlib
import pandas as pd
from datetime import datetime
from dataclasses import asdict
from trade_schema import Trade, Strategy, ExitReason, BiasTag


TRADES_DIR = pathlib.Path("trades")


class TradeLog:
    def __init__(self, base_dir: pathlib.Path = TRADES_DIR):
        self.base = base_dir
        self.base.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    # ---------- write ----------
    def add_trade(self, trade: Trade) -> pathlib.Path:
        """Pre-trade record. Requires thesis & stop_loss."""
        assert trade.thesis and len(trade.thesis) >= 30, \
            "thesis must be >= 30 chars — what's your reason?"
        assert trade.stop_loss is not None, "stop_loss required"
        assert trade.position_size_usd > 0, "size required"

        if trade.entry_time is None:
            trade.entry_time = datetime.now()

        date = trade.entry_time.strftime("%Y-%m-%d")
        year_month = trade.entry_time.strftime("%Y/%m")
        folder = self.base / year_month
        folder.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

        fname = f"{date}_{trade.symbol}_{trade.strategy.value}_{trade.trade_id}.md"
        path = folder / fname
        path.write_text(self._render_markdown(trade), encoding="utf-8")
        return path

    def close_trade(self, trade_id: str, exit_price: float,
                    exit_reason: ExitReason, lessons: str,
                    bias_tags: list = None) -> pathlib.Path:
        """Post-trade update."""
        path = self._find(trade_id)
        trade = self._parse_markdown(path)
        trade.exit_time = datetime.now()
        trade.exit_price = exit_price
        trade.exit_reason = exit_reason
        trade.lessons_learned = lessons
        trade.bias_tags = bias_tags or []

        # compute pnl
        sign = 1 if trade.direction == "long" else -1
        trade.actual_pnl_pct = sign * (exit_price - trade.actual_fill_price) / trade.actual_fill_price
        trade.actual_pnl_usd = trade.actual_pnl_pct * trade.position_size_usd - trade.commission
        if trade.stop_loss:
            risk_pct = abs(trade.actual_fill_price - trade.stop_loss) / trade.actual_fill_price
            trade.actual_R = trade.actual_pnl_pct / risk_pct if risk_pct else 0
        trade.holding_days = (trade.exit_time - trade.entry_time).total_seconds() / 86400

        path.write_text(self._render_markdown(trade), encoding="utf-8")
        return path

    # ---------- read / aggregate ----------
    def to_dataframe(self) -> pd.DataFrame:
        rows = []
        for p in self.base.rglob("*.md"):
            if "summary" in p.name or "attribution" in p.name:
                continue
            try:
                t = self._parse_markdown(p)
                rows.append(asdict(t))
            except Exception as e:
                print(f"skip {p.name}: {e}")
        return pd.DataFrame(rows)

    def weekly_summary(self, year: int, week: int) -> str:
        df = self.to_dataframe()
        df['entry_week'] = pd.to_datetime(df['entry_time']).dt.isocalendar().week
        df['entry_year'] = pd.to_datetime(df['entry_time']).dt.year
        wk = df[(df['entry_year'] == year) & (df['entry_week'] == week)]

        closed = wk[wk['exit_time'].notna()]
        wins = closed[closed['actual_pnl_usd'] > 0]
        losses = closed[closed['actual_pnl_usd'] < 0]

        return f"""# Week {week} Summary ({year})

- Trades: {len(wk)} ({len(closed)} closed, {len(wk)-len(closed)} open)
- Win rate: {len(wins)}/{len(closed)} = {len(wins)/max(len(closed),1):.0%}
- Avg win: {wins['actual_pnl_pct'].mean():.2%}
- Avg loss: {losses['actual_pnl_pct'].mean():.2%}
- Total P&L: ${closed['actual_pnl_usd'].sum():.2f}
- Avg slippage: {closed['slippage_bps'].mean():.1f} bps
- Bias tags hit: {sum(len(b) for b in closed['bias_tags'])}
"""

    # ---------- helpers (markdown <-> dataclass) ----------
    def _render_markdown(self, trade: Trade) -> str:
        # 略：把 Trade 渲染成上面 §5 的 markdown 模板
        return f"# Trade {trade.trade_id}: {trade.symbol} {trade.strategy.value}\n\n" \
               f"```json\n{json.dumps(asdict(trade), default=str, indent=2)}\n```\n"

    def _parse_markdown(self, path: pathlib.Path) -> Trade:
        # 略：从 markdown 解析回 Trade（简单粗暴：用嵌入的 JSON）
        text = path.read_text(encoding="utf-8")
        start = text.find("```json") + 7
        end = text.find("```", start)
        data = json.loads(text[start:end])
        # 反序列化枚举略
        return Trade(**{k: v for k, v in data.items() if k in Trade.__dataclass_fields__})

    def _find(self, trade_id: str) -> pathlib.Path:
        for p in self.base.rglob(f"*_{trade_id}.md"):
            return p
        raise FileNotFoundError(trade_id)

生产化 todo（不今天做）：

• IBKR FlexQuery 拉每日 trade tape → 自动 reconcile 到 trade log
• 用 Claude API 读 lessons_learned 字段，月底自动生成「重复出现的教训」聚类
• pre-commit hook：A 段 thesis < 30 字直接拒绝 commit

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十、PM 视角：交易日志 = Decision Journal

Annie Duke 在 Thinking in Bets 里讲过一个核心概念：结果质量 ≠ 决策质量。

• 好决策 + 坏运气 = 亏钱（但下次还该这么做）
• 坏决策 + 好运气 = 赚钱（但下次会爆炸）

Decision Journal 的作用是把「决策质量」和「结果质量」分开评估。

10.1 把它迁移到 PM 工作

我做过太多次「事后说 X 这功能本来就该砍」的复盘会。如果有 Decision Journal：

## Decision: 上线 X 功能 (2024-08-15)

### Thesis
- 用户调研 N=12 都说想要
- 竞品 A, B 都有
- 预期 +5% retention

### Assumptions
- 用户「说想要」 = 「会用」 — risky
- A/B 的 retention 提升来自这功能 — unverified

### Bet
- 投入 2 工程师月
- Expected: +5% retention 30天后
- Worst case: -2% retention（push notif 扰民）
- Confidence: 0.4

3 个月后回看，可以诚实地说「我的 confidence 0.4 + 上线后没提升 = 模型没问题，是 confidence 该更低」。而不是「我早就觉得 X 不行」。

10.2 通用规则

任何reversible cost > 1 周工作量的决策都该有 Decision Journal：

• 产品 roadmap 排序
• 招聘 senior 决策
• 架构选型（数据库、框架）
• 个人重大决策（offer / 房子 / 学习计划）

格式比内容重要：强制结构化的 thesis + assumption + expected / worst-case + confidence。3 年后你会感谢自己。

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十一、Day 27 实际执行 Checklist

• (1) 定 schema：trade_schema.py 落地（直接用本文 §3 代码）
• (2) 建目录：trades/2026/06/ + trades/weekly/ + trades/monthly/
• (3) 模板：把 §5 的模板存成 trades/_template.md
• (4) 写 trade_log.py：先实现 add_trade / close_trade / to_dataframe 三个方法
• (5) 补录 Day 21-26 的 paper 交易：哪怕只是粗略 thesis 也要补，否则前 26 天全 lost
• (6) 跑一遍 weekly_summary：拿到第一个统计输出
• (7) 在 IBKR 上下一笔 paper 单，端到端走完 A → B → C → D
• (8) git commit：trades/ 目录纳入版本控制（建独立 repo 或 private）
• (9) 设 pre-commit hook：拒绝 thesis 长度 < 30 的文件
• (10) 更新 TR_PROGRESS.md：Day 27 标 ✅

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十二、明日预告

Day 28: Phase 1 综合 — 双因子组合（动量 × 低波动率）实盘 paper 部署

• 把 Week 1-4 的工具链 / 因子 / 风控 / 日志合并成一个「最小可运行系统」
• 双因子打分：60% momentum_20d + 40% low_vol_60d
• 10 只持仓，每周 rebalance 一次
• 每笔自动生成 trade log A 段（pre-trade）
• 跑 4 周 paper，下周末做 Phase 1 全阶段复盘
• 这是 Phase 1 的「期末考」

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实际执行记录

启动一项填一项，时间戳 + 卡点。

• [hh:mm] trade_schema.py 落地 — ...
• [hh:mm] trades/ 目录 + 模板 — ...
• [hh:mm] trade_log.py add_trade 跑通 — ...
• [hh:mm] 补录 Day 21-26 paper 单（至少 thesis） — ...
• [hh:mm] 第一笔端到端 trade（A→B→C→D） — ...
• [hh:mm] weekly_summary 第一次输出 — ...
• 卡点 / 学到的：

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今日核心一句话：你的策略不是写在代码里，是写在日志里的 thesis + 复盘中。代码每年会换，日志才是 3 年后真正让你比别人强的资产。

今日完成度：理论 ✓ / 代码 ✓ / 实操（你自己执行）/ 笔记 ✓