数据流与处理流程

统一入口

所有市场数据请求通过 get_market_data(data_type, **kwargs) 统一入口处理：

数据下载时序

个股数据下载的完整调用链路（以 K线下载为例）：

关键链路节点：

节点	实现
Session 管理	下载器通过 `_require_db()`（`downloaders/base.py`，返回 `get_db_session()` 上下文管理器）获取会话，统一使用 `with _require_db() as db:`；DB 不可用时 `db is None`，由调用方短路返回 failed
重试机制	`_with_retry(fn, *args, max_retries=2)`：仅当异常字符串含 `timeout`/`connection`/`reset`/`refused`/`network`/`dns`/`temporary`/`too many` 才重试，等待 `(attempt + 1) × 2s`（即 2s→4s）；其余异常直接上抛
降级链	主源/备胎顺序由 `fallback_registry.FALLBACK_REGISTRY["kline_daily"]` 统一注册，下载器不硬编码源顺序
去重保障	公告下载以 `(code, title, pub_date)` 为唯一键走 MySQL 原生批量 UPSERT（`ON DUPLICATE KEY UPDATE`）；新闻维度已移交 `fox_news` 融合器幂等管理，不再写 ODS 表
数据校验	`download_quote` 校验 price∈[0.01,10000]、change_pct∈±30%（`data_sources/validators.py` 的 `valid_price`/`valid_change_pct`），异常值仅记 warning，不阻塞写入
复权口径	日K 由腾讯 `fqkline` 前复权直出写入 `fox_kline_daily`；旧 `adj_factor=1.0`（未复权标记）字段随 `kline_daily` 表退役一同移除
断档检测	写库前用 `core.trading_calendar.get_trade_dates()` 核对区间内缺失交易日，仅 warn 并计入返回值的 `gap_count`
数据新鲜度	通过 `GET /datamgr/stats/freshness` 检查 52 类关键维度最新日期是否在合理范围内（响应外层包着统一信封，payload 在 `results`）

数据组装流程

每种 data_type 对应独立的组装函数（均在 services/market_data_service/builders.py，函数名为公开名、无前导下划线）：

数据类型	组装函数	输出结构
sentiment	`build_sentiment(indices, breadth)`	`{indices, breadth, sentiment_score, sentiment_label, sample_based, timestamp}`
distribution	`build_distribution(breadth)`	`{up, down, flat, limit_up, limit_down, total, bins[], sample_based, timestamp}`
fund_flow	`build_fund_flow(flow)`	`{total_volume, main_net_inflow, limit_up_success_rate, prev_total_volume, timestamp}`
industry_rank	`build_industry_rank(sectors)`	`{top_gainers[](≤5), top_losers[](≤5), timestamp}`
hot_stocks	`build_hot_stocks(stocks)`	`{stocks[], total, source, source_label, as_of, timestamp}`
sector_treemap	`build_sector_treemap(sectors)`	`{sectors[], total, up_count, down_count, timestamp}`

其中 hot_stocks 的 source/source_label/as_of 用于显性标注降级链所处层级（fox_stock_wide 全市场盘后 / tencent 全市场实时 / fox_quote_snapshot 自选样本 / eastmoney 东财涨幅榜 / xueqiu 雪球人气榜），前端据此切换标题，避免同一块卡片在不同降级层级下被误读。distribution/sentiment 的 sample_based 标记广度是否来自抽样估算源。

情绪分数计算

score = 50  # 基准分
# 指数涨跌贡献（权重 40%）：只算 A 股指数（6 位纯数字代码），
# 港美股/外盘指数（HSI/DJI 等）仅展示、不参与评分
a_indices = [i for i in indices if str(i.get("code", "")).isdigit()]
if a_indices:
    avg_change = sum(i.get("change_percent", 0) for i in a_indices) / len(a_indices)
    score += avg_change * 5 * 0.4
# 涨跌比贡献（权重 40%）
if breadth.get("total", 0) > 0:
    up_ratio = breadth["up"] / breadth["total"]
    score += (up_ratio - 0.5) * 40
# 限制在 [0, 100]
score = max(0, min(100, round(score)))

indices 与 breadth 同时存在才计算分数，否则 sentiment_score=0、sentiment_label="未知"。

分数区间	标签
75-100	极度贪婪
60-74	贪婪
40-59	中性
25-39	恐惧
0-24	极度恐惧

数据有效性校验

is_valid_data(data_type, data)（builders.py）是降级链的层级判据：某一层返回的数据不合格时，上层继续向下一级降级（fetchers.py 的每级 if ... and is_valid_data(...)），而不是把这份数据写进缓存或返回给前端。

def is_valid_data(data_type: str, data) -> bool:
    if not data or not isinstance(data, dict):
        return False
    if data_type == "sentiment":
        # 行级范围校验：只剔单条脏行（|change_pct| > 30 视为单位错误），不整体拒绝；
        # price_key=None 跳过价格校验——外盘指数点位远超个股的 PRICE_MAX=10000
        data["indices"] = filter_valid_rows(data["indices"], price_key=None,
                                            change_pct_key="change_percent",
                                            source="sentiment.indices", allow_zero_price=True)
        return bool(data.get("indices")) or data.get("breadth") is not None
    elif data_type == "distribution":
        return data.get("total", 0) > 0
    elif data_type == "fund_flow":
        # main_net_inflow 可能为 None（陈旧数据不输出），按 0 处理
        return data.get("total_volume", 0) > 0 or (data.get("main_net_inflow") or 0) != 0
    elif data_type == "industry_rank":
        return bool(data.get("top_gainers")) or bool(data.get("top_losers"))
    elif data_type == "hot_stocks":
        ...
        return len(data.get("stocks") or []) >= 5   # 不足 5 只视为残缺榜，触发降级
    elif data_type == "sector_treemap":
        return bool(data.get("sectors"))
    return True

抽样估算源另有约束：非交易时段 sentiment/distribution 走「腾讯 → TDX」顺序，但若腾讯返回的是 sample_based=True（约 50 只样本估算），会强制回试 TDX 全市场口径 （fetchers.py:492，样本数据让位）；TDX 也拿不到时才回落到这份样本结果，且此时不再继续降级东财。

前端数据管理界面

前端 DataManager 页面（src/pages/DataManager/index.tsx）提供 14 个功能标签：

标签	功能	对应API
数据概览	各表记录数统计	`GET /datamgr/stats`
个股下载	K线/财务/事件等按类型下载与批量任务	`POST /datamgr/download/{code}`、`POST /datamgr/download-batch`
实时行情	盘口/分钟K/分钟资金流（不入库）	`GET /datamgr/realtime/{code}/quote`、`/minute-kline`、`/fund-flow-minute`
市场数据	行业排名/北向资金/全球快讯/市场级入库	`GET /datamgr/market/*`、`GET /datamgr/realtime/northbound`
涨停板	涨停/炸板/跌停/昨日涨停四类池 + 涨停情绪	`GET /datamgr/market/limit-up`、`/broken-board`、`/limit-down`、`/yesterday-limit-up`、`/limit-sentiment`
龙虎榜	当日全市场龙虎榜	`GET /datamgr/market/dragon-tiger`
快讯	7x24 滚动快讯 + 同花顺快讯	`GET /datamgr/market/global-news`、`/cls-telegraph`、`/ths-kuaixun`
自选股	导入/管理自选股	`GET /datamgr/portfolio/list`、`POST /datamgr/portfolio/import`
全A股	全市场浏览（数据源 `fox_stock_wide` 融合宽表；行业下拉为腾讯三级口径）	`GET /datamgr/stock-base/list`
研报生成	AI 晨报/复盘	`GET /morning/note`、`GET /review/note`
新鲜度	关键维度新鲜度 + K线断档缺口	`GET /system/freshness`、`GET /datamgr/gaps?days=30`
系统状态	表体量体检 + 数据源探针（互查交叉校验）	`GET /datamgr/stats`、`GET /datamgr/probe-all`
同步日志	数据同步历史记录	`GET /datamgr/sync-logs`
系统配置	运行时参数调整	`GET/PUT /datamgr/config`

「定时任务管理」不在本页：任务列表/开关/触发时间/运行历史统一在任务中心 /tasks （src/pages/TaskCenter/，TaskListPanel 消费 GET/PUT /datamgr/schedule 与 GET /datamgr/schedule/status）。

定时任务与数据发布窗口

后台调度器（backend/app/services/scheduler.py + scheduler_tasks.py，纯标准库线程实现，零外部依赖，主循环 _TICK_INTERVAL = 30s）按 A 股数据实际发布时间执行多窗口 T+1 自动增量更新。SCHEDULED_TASKS 注册表共 87 个任务（59 个限定交易日、28 个每日执行；下表按触发时间排序，async_task 标记的长耗任务提交后台线程执行，不阻塞调度循环）。

时点只是近似顺序，真正的先后由 depends_on 门控保证

下表里的触发时间是近似的：长链路任务的实测耗时会漂（fox_kline_sync 15:40 起跑、常到 17:45 之后才收尾），只靠"排在后面几分钟"会让下游拿到半截数据。2026-10-07 起 8 个下游任务在注册表里声明了 depends_on，到期时若上游未交付本次应执行日则本轮跳过、30s 后自然重试（跳过不写 last_run_date，也不影响手动触发）。判据四分支与新增依赖的硬约束见任务中心 · 依赖门控。 :::：

调度器跑在独立的 worker 进程里

XUANGU_ROLE=worker 的进程抢 MySQL GET_LOCK('xuangu_scheduler') 后才跑调度循环； XUANGU_ROLE=web 只服务 API、不起调度器，缺省 all 为单进程历史行为。 dev 下 backend/run.py 作 supervisor 同时拉起 web 与 worker 两个子进程， worker 不随热重载 —— 改调度器/任务代码须重启 run.py 才生效。生产环境是 deploy/xuangu.service（web）与 deploy/xuangu-worker.service 成对的两个 unit。详见任务中心与进程模型。

任务 key	触发	交易日限定	产出表	说明
`data_cleanup`	04:30	每日	—	每周数据过期清理（默认保留 3 年，SysConfig `data.cleanup.retention_days` 可调、下限 30 天）；runner 内仅周一实际执行，其余日返回跳过。受保护历史表另带「已有数据下限」：保护线只用于阻止清理、不作删除目标，实际删除线取 min(保留窗口, 保护线, 库内最早行)——库内已有的历史（kline 1995 起 / 两融 2012 起 / 公告 1992 起）不因保留窗口被删，数据起点前移到 2010 也不会被裁掉；非保护表（当日快照类）照常按窗口裁剪
`concept_block_sync`	05:20	每日	`em_concept_block`	全市场板块归属刷新（逐股 HTTP，按 7 天新鲜窗口的覆盖度缺口决定是否动手，缺口小则整批跳过）
`morning_note`	06:30	交易日	`app_morning_notes`	晨报自动生成（AI 凭据失效时走本地规则口径降级稿并如实标注）
`us_kline_sync`	06:30	每日	`fox_us_kline_daily`	美股日K刷新（~548 只美股各一次 Yahoo Chart API 请求即得全历史，整段重拉 UPSERT 幂等；NO_ODS 直写豁免），`async_task`
`premarket_sync`	08:30	交易日	`em_margin_trading`	盘前两融同步（交易所 T+1 盘前公布上一交易日数据）
`wholemarket_margin_sync`	08:40	交易日	`em_margin_trading`	全市场两融 RAW 增量刷新（按日期批量，20 天窗口），`async_task`
`futures_delivery_reminder`	09:00	每日	—	期货交割日提醒（股指每月第三个周五 + 商品期货按交易所规则推算；当日及未来 3 天内有交割日则推送站内通知 + 可选邮件，纯本地零 HTTP）
`regulation_sync`	09:00	每日	—	法规源同步（深交所法规 + 证监会政策）
`user_recall`	09:10	每日	—	不活跃用户召回邮件（SMTP 未配置时安全跳过）
`intraday_minute_kline`	09:30（每 5 分钟）	交易日	`tdx_kline_minute`	盘中分钟K线同步，失败不重试
`market_breadth_intraday`	09:30（每 5 分钟）	交易日	`app_market_breadth_intraday`	盘中市场广度时序采样（支撑 `/market/breadth-intraday`）；同一时点捎带一次腾讯批量取上证/深证成指点位与沪深成交额（深市成交额取深证综指 399106，与 `fox_market_turnover_daily` 同口径），脉搏取不到只空自家列、不阻断家数落库
`portfolio_mon`	09:30	交易日	—	持仓异动监控（交易时段每半小时检测 + 站内通知）
`market_signal_sync`	14:55	交易日	`em_popularity_rank`	东财市场信号快照（人气榜/当日异动），临近收盘取近终值
`daily_report`	15:30	交易日	—	每日投资报告 + 邮件推送（指数/持仓走 TDX 实时）
`tdx_market_stat_sync`	15:32	交易日	`tdx_market_stat_snapshot`	TDX 市场统计快照（涨跌/涨跌停家数），是 `fox_market_daily` 家数列的首选源，必须早于 16:00
`eod_core`	15:35	交易日	`fox_kline_daily`	日终核心同步（自选股：日K线/行情/财报/资金流/估值）
`market_turnover_sync`	15:35	交易日	`fox_market_turnover_daily`	两市成交额多源降级采集，逐日 UPSERT 累积
`tdx_finance_sync`	15:38	每日	`tdx_finance_snapshot`	全市场 TDX 财务快照（0x0010 批量接口，64 批 ≈3.2s，故每日全量而非增量）；三条 STG 链路的 TDX 补充分支依赖本表
`fox_kline_sync`	15:40	交易日	`fox_kline_daily`	fox K线域融合（全市场日K + 周/月/季/年），`async_task`；`quant_calc` 依赖其当日就绪；后置 `purge_period_residue` 清周期期内残行
`fund_flow_sync`	15:45	交易日	`fox_fund_flow_daily`	全市场资金流刷新（`fox_wide_sync` 的资金面列读本表「每 code 最新一行」，故必须早于 16:20）。股票池 = 目标日 ∪ 前一交易日 K 线并集（15:45 时当日 K 线常只落几百只）；「已有」只认非空行（零值占位不挡缺口）
`market_phase_sync`	15:45	交易日	`app_market_phase`	情绪阶段快照落库（趋势×情绪九阶段）
`tencent_market_sync`	15:50	交易日	`tencent_stock_quote_daily`	腾讯全市场行情时序落库（榜单 26 字段 + QC 投影），早于 `fox_wide_sync` 以便其零自愈命中
`fox_daily_sync`	16:00	交易日	`fox_market_daily` 等	fox 事件+市场+估值域融合（14 类，含解禁 lockup），`async_task`；事件类次日补融、RAW 过期自愈
`daily_review`	16:05	交易日	`app_daily_reviews`	收盘复盘自动生成（同晨报的降级与标注规则）
`sw_industry_sync`	16:10	交易日	`sw_index_constituent`	申万行业分类同步（一级 31 + 二级 124 + 成分股），须早于 `fox_wide_sync`
`macro_sync`	16:15	每日	`fox_macro_indicator`	宏观指标融合（国内多源 + 东财海外），`async_task`
`fox_wide_sync`	16:20	交易日	`fox_stock_wide`	fox 快照宽表域融合（master/industry/wide/行业指数），`async_task`；后置对账与清残留
`macro_calendar_sync`	16:25	每日	`fox_macro_release`	宏观发布日历（回看 60 天/前瞻 90 天），必须晚于 `macro_sync`（国内 actual/previous 零 HTTP 读指标表）
`macro_history_sync`	16:30	每日	`fox_macro_history`	宏观指标历史回补（国内月/季频按 `_INDICATOR_DEFS` 全深度取数，日频与不足 3 期的指标不落；夜间增量、超 7 天自动全深度），`async_task`；必须晚于 `macro_sync`（末尾与快照最新一期对账，同期次不同值即列名映射被改坏）
`policy_rate_sync`	16:33	每日	`fox_macro_history`	政策利率长序列回补（scope=`policy`：LPR/贷款基准月频 250 期 + Shibor 四期限 + 中债 2/10/30Y·美债 10Y·利差日频 2000 条，按列拆开落），`async_task`；读路径 `policy_rates` 按「只补该列 live 最早一期之前」合并，页面默认窗口（120 期 / 750 条）之外也有长历史、Shibor 单源限流时仍可读。准备金率/存贷款基准利率/7 天逆回购不落（数据本体在 `macro_data` 代码常量里，抄进库即同一事实两个来源）；指标键加 `policy_` 前缀，与 scope=`cn` 的判读序列不重名
`industry_rank_sync`	16:35	交易日	`tencent_industry_block_snapshot`	行业轮动快照落库（腾讯 getRank）
`commodity_spot_sync`	16:36	每日	`fox_commodity_spot_daily`	商品现货-期货基差采集（生意社 100ppi 现期表，54 品种现货价/近月与主力基差率）。分层串接：RAW `ppi100_spot_daily`（最新表 + 2020-01-01 起有界深回补单轮 ≤400 日页、剩余顺延下轮）→ STG `stg_commodity_spot`（融合器 auto_stg 自动补）→ DWD gap-driven 融合；采集层只写 RAW。`async_task`；非交易日也跑（回补幂等）
`futures_kline_sync`	16:37	每日	`fox_futures_kline_daily`	期货主连全历史日K刷新（新浪 InnerFuturesNewService 一次请求返回全历史，54 品种整段重拉 + 逐行变更检测、值未变不触库；收盘后补当日一根）。NO_ODS 直写豁免，走融合器（进度/血缘与其它域一致）。`async_task`；非交易日也跑（重拉幂等）
`ext_market_sync`	16:40	每日	`sina_cross_market_daily`	全球市场参考数据（指数/期货/外汇/美股，休市日也刷新）；捎带 A50 期货 + 离岸人民币（腾讯全球目录实测无这两个标的，一次新浪请求落两只日频快照，行情日取源自报日期不归一 A 股日历）
`etf_daily_sync`	16:40	交易日	`fox_etf_daily`	ETF 份额/行情留痕（交易所份额日报 T+1 早间披露、当日行情 15:30 定型后拉齐，对齐 etf-main 采集节奏）
`skill_cache_warmup`	16:40	交易日	—	技能策略缓存预热（`skill-wisdom-trading` 等只存在于内存 `_SKILL_DSL_DEFS`，不在 SmartStrategy 表里，`strategy_auto_run` 不会自动执行；本任务在 `fox_wide_sync` 之后以默认参数预执行一遍并写入缓存，用户收盘后秒开），`async_task`（实测均值 51min，同步执行会把 16:40~19:30 窗口的十几个任务顺延一个身位）+ `depends_on: [fox_wide_sync]`
`block_sync`	16:45	交易日	`tencent_block_stock_snapshot`	板块成分与板块K线（成分取自当日 16:35 快照，须在其后）
`sector_snapshot_sync`	16:46	交易日	`em_sector_snapshot`	东财行业/概念板块列表快照（逐侧强制打上游，不查缓存）。此前该表无任何定时写入者，只有板块中心页按需访问才落库 → 没人点过的那侧当天就没有行（实测 09-24 industry 整侧缺失），故独立成任务；空侧计入 failed，不再静默 `return`
`macro_regime_track`	16:50	交易日	`app_macro_regime_daily`	宏观判读留痕 + 前向收益复盘（须晚于 `macro_sync`；落当日判读为 pending，另按 as_of 截断回放补最近 30 个交易日（不放未来数据，深度受日频 36 期窗口限制），过窗口读本地 `fox_index_daily` 回填上证 T+5，口径共用 `services/forward_return.py`）
`market_liquidity_sync`	16:55	交易日	`fox_market_liquidity_daily`	资金面与拥挤度采集（拥挤度/成交额/总市值比本地聚合零 HTTP；两融与指数估值 PE 走东财独有报表，FR/FDR 取中国货币网官方 CSV），每次重采最近 10 个交易日自愈 T+1 缺口，另增量刷新 `fox_index_valuation_daily`
`news_sync`	17:00	每日	`em_research_report`	自选股新闻/研报同步（新闻滚动快照落 RAW `em_stock_news`、研报落 `em_research_report`，供融合层「优先读当日落库」消费）
`erp_sync`	17:00	交易日	`fox_erp_daily`	股权风险溢价（PE 走中指数 + 本地宽表兜底、10Y 收益率走中债 + 东财兜底，覆盖沪深 300 / 中证 500 / 上证 50 三大基准；首次跑回填最近 5 年历史，后续只追加当日）
`northbound_sync`	17:05	交易日	`em_northbound_daily`	北向资金同步
`ah_premium_sync`	17:05	交易日	`fox_ah_premium`	AH 溢价（遍历全部 AH 配对约 183 只，逐只计算溢价率并落库；首次跑填满全表，后续每日刷新）
`cb_detail_sync`	17:10	交易日	`fox_cb_detail`	可转债明细（东财 `RPT_BOND_CB_LIST` 全市场翻页，覆盖约 500 只可转债，单次约 2~5s）
`futures_inventory_sync`	17:15	交易日	`fox_futures_inventory`	期货持仓排名（东财 `RPT_FUTU_STOCKDATA` 全市场最新披露日，覆盖约 200 只期货合约）
`pledge_risk_sync`	17:20	交易日	`fox_pledge_risk`	股权质押风险（东财 `RPT_CSDC_LIST` 全市场最新交易日，覆盖约 3000 只股票）
`goodwill_risk_sync`	17:25	交易日	`fox_goodwill_risk`	商誉风险（东财 `RPT_GOODWILL_STOCKDETAILS` 全市场最新报告期，覆盖约 4000 只股票）
`quant_calc`	17:30	交易日	`fox_stock_indicators_daily`	量化指标（技术指标 / K线形态 / 筹码分布 / 估值历史分位 `fox_valuation_percentile`，读 `fox_kline_daily` 当日数据），`async_task`（实测均值 12min）+ `depends_on: [fox_kline_sync]` —— K线域实测常跑到 17:45 之后（09-30 那次 17:45:53 收尾），按死时点起跑会撞上"当日 K 线只写了一半"记成 partial，故由依赖门控按住，上游收尾后下个 tick（30s）即起跑
`index_valuation_sync`	17:30	交易日	`fox_index_valuation_csindex`	中证指数估值（中证指数官方 `.xls` 文件，覆盖 8 只核心指数：沪深 300 / 中证 500 / 上证 50 等）
`selection_sync`	17:30	交易日	`em_stock_selection_daily`	东财选股器全市场宽表
`unified_selection_sync`	17:35	交易日	`fox_unified_selection`	统一选股宽表融合（多源融合，替代 `em_stock_selection_daily`）；须晚于 `quant_calc`（17:30），确保 `fox_stock_indicators_daily` 当日就绪
`national_team_etf_sync`	17:35	交易日	`fox_national_team_etf`	国家队 ETF 份额（上交所 + 深交所 ETF 份额，覆盖约 25 只国家队重仓 ETF）
`dragon_score_sync`	17:40	交易日	`app_dragon_score`	龙头评分落库（涨停池五维评分），`builtin_track` 的候选池来源
`social_sentiment_sync`	17:45	交易日	`social_sentiment_daily`	社交情绪融合（股吧/新闻/雪球）
`strategy_auto_run`	18:00	交易日	—	策略自动执行（宽表/指标就绪后跑用户策略，未就绪整批跳过）
`decision_review`	18:00	交易日	`app_decision_card`	AI 决策卡复盘（回填 HIT/MISS + 收益，纯读本地K线，零 HTTP）
`limitup_reason_sync`	18:05	交易日	`ths_limitup_reason`	同花顺涨停原因（含逐条详因，约 25s）：与涨停池互补，给「为什么涨停」的文本归因；晚于 `selection_sync`（榜单收盘后才更新完整）
`chip_race_sync`	18:06	交易日	`tdx_chip_race_daily`	通达信早盘/尾盘抢筹榜（两榜共 200 条，约 1s），紧随涨停原因
`exchange_sync`	18:10	交易日	`sse_stock_list` 等	沪深交易所权威数据同步 + 末尾 `fuse_recent(10)` 融合 `fox_exchange_*`
`builtin_track`	18:15	交易日	`app_builtin_board_pick`	内置三榜 top 20 留痕与前向收益复盘；须晚于 `dragon_score_sync`
`tactic_signals`	18:20	交易日	`app_tactic_signal_snapshot`	今日信号战法扫描（6 战法全市场）
`preset_track`	18:25	交易日	`app_preset_pick_daily`	量化 14 预设每日留痕 + 前向收益复盘（与 `builtin_track` 同构）
`evening_sync`	18:30	交易日	`em_dragon_tiger` 等	晚间披露同步（自选股：龙虎榜/大宗/公告/分红/股东人数）
`strategy_lifecycle_review`	18:35	交易日	—	策略生命周期审查（读 `tactic` 源近 30 天前向收益，按胜率阈值自动升降级 `active/under_review/demoted/retired`，状态存 SysConfig）；须晚于 `preset_track`（18:25）让 scorecard 数据最新
`kline_mirror_reconcile`	18:40	每日	—	K线 Parquet 镜像对账/重建（只重建短日 + 清幻影分区与孤儿代码），`async_task`
`news_signal_track`	18:40	交易日	`app_news_signal_daily`	个股消息面判读留痕 + 前向收益复盘（纯本地 `fox_news` + `fox_kline_daily` 零 HTTP；须晚于 `news_sync` 17:00 与 `social_sentiment_sync` 17:45，语料按 `pub_time` 上界截断可传历史日期回放，无未来函数）
`wholemarket_events_sync`	18:50	交易日	`cninfo_announcement` 等	全市场事件 RAW 增量刷新（大宗/龙虎榜+席位明细/公告/分红/解禁/涨停池四类/股东户数/业绩预告/业绩快报/研报（2026-10-07 补齐：此前只有自选股逐股路径，全市场从未被定时覆盖）；日级事件 30 天、涨停池 5 天、股东户数 200 天窗口），`async_task`
`cninfo_market_sync`	19:00	交易日	`cninfo_disclosure_schedule`	巨潮市场级数据（大宗/两融/互联互通/披露预约/债券）
`limit_count_backfill`	19:15	交易日	`app_limit_count_daily`	涨停/跌停家数历史回算（与供应商权威口径并排）
`market_signal_track`	19:20	交易日	`app_market_signal_daily`	市场级信号（跨市场风险温度 + 情绪周期）留痕与上证 T+1/T+3/T+5 前向收益复盘（零 HTTP；须晚于 `limit_count_backfill` 19:15）
`freshness_snapshot`	19:30	每日	—	数据新鲜度快照（全部任务完成后检查）
`market_temperature_track`	19:40	交易日	`app_market_temperature_daily`	市场温度读数冻结落日账（零 HTTP，只写当日不批量回填历史；须晚于 `limit_count_backfill` 19:15——跌停家数占权重 0.35）
`cross_source_check`	19:40	每日	`fox_data_quality`	跨源一致性抽检（宽表 PE/PB ↔ 融合估值表对齐比对，纯本地 DB 零 HTTP，结论落 fox_data_quality；读已落库历史，非交易日照样能查出口径漂移）
`qfq_check`	19:45	每日	`fox_data_quality`	前复权对拍校验（本地前复权序列 ↔ GBBQ 除权事件跳空检测，抽样验非法价/残差跳空/方向反，结论落 fox_data_quality；GBBQ 事件源与行情日历无关）
`history_integrity_check`	19:50	每日	`fox_data_quality`	历史数据完整性扫描（按日全市场表查历史中段缺日/残桩/整侧缺失/行数离群；扫描零 HTTP，「一次请求拿一天」型表的缺口当场自愈 ≤31 天区间，逐股型只报告）
`factor_score_track`	19:55	交易日	`fox_factor_score_daily`	因子分日度留痕 + 权重校准（每日落全市场 14 个具名因子分与综合分；`compute_factor_scores` 的输入是快照表 `fox_stock_wide`，历史因子分无法事后重建，故必须当日留痕——这是滚动 IC 权重校准的唯一样本基座。同任务内做自节流季度校准（≥85 天），只产 `proposed` 建议权重表 + 站内通知，不自动改运行时权重）
`fin_statement_sync`	20:30	每日	`sina_financial_statement`	财报低频全市场同步（新浪三表最旧优先预算轮换 1200 只/晚 + 东财 gjzb 备源补近 2 个报告期），`async_task`
`ths_f10_events_sync`	21:00	每日	`ths_f10_lhb`	同花顺事件择要低频轮换（龙虎榜/两融/大宗三快照；候选池=近 7 天东财主源事件表代码，最陈旧优先），`async_task`
`executive_holding_sync`	21:20	每日	`em_executive_holding`	高管增减持低频轮换（逐股拉取，最陈旧优先 1200 只/晚），`async_task`
`fscore_calc`	21:30	每日	`fox_stock_fscore`	Piotroski F-Score 全市场计算（读三表年报期，纯本地零 HTTP，实测 6045 只约 30s；须晚于 `fin_statement_sync` 20:30，不挂 `quant_calc`——财报一年才变 4 次）
`bigv_sync`	21:40	交易日	`app_bigv_article`	大V文章采集（雪球时间线 / 淘股吧主页，微信无公开接口记 skipped；启用作者最陈旧优先轮换 30 位/轮，逐作者 fail-soft），`async_task`
`stg_news_rebuild`	21:45	每日	`stg_news`	STG 新闻层重建（`sync_stg_by_types(["news"])`），`async_task`
`gpcw_sync`	22:00	每日	`tdx_gpcw_finance`	通达信专业财务全字段同步（每期约 5MB 官方文件装全市场 580 个字段，每期约 140 万行；md5 备忘 + 库内已有行双判据使其平时近乎零成本；另把 6 个已核对科目按最低优先级桥接进 `sina_financial_indicator`），`async_task`
`bigv_digest`	22:10	交易日	`app_bigv_digest`	大V每日综述两阶段 AI 管道（作者观点卡→共识/分歧/情景+次日预案），并先对前一日综述跑规则核验 → `app_bigv_validation`；AI 不可用时全程降级规则口径（status=partial），须晚于 `bigv_sync`，`async_task`
`sse_exchange_sync`	22:30	每日	`sse_stock_snapshot`	SSE 官方表低频轮换（快照/公司概况/股本结构/分红/日K 5 表；候选池 `sse_stock_list` 最陈旧优先 600 只/晚），`sse_equity_change` 已按 2026-10-07 裁定摘除（源端停供 + 纯插入撞 PK，表只读保留），`async_task`
`szse_exchange_sync`	22:40	每日	`szse_stock_snapshot`	SZSE 个股行情快照低频轮换（候选池 `szse_stock_list` 最陈旧优先 600 只/晚；SZSE 全站阻断时 `SzseCoolingDown` 优雅退出记 partial），`async_task`

同步范围：eod_core/evening_sync 等仅覆盖自选股，均复用 data_manager 现有下载器（UPSERT 幂等写入），个股间随机节流避免触发数据源限流；fox_kline_sync/fox_daily_sync/fox_wide_sync 三个域任务不依赖自选股，从 fox_stock_master 获取全量代码传给融合器，覆盖全市场（约 6000 只，注册表上限 _KLINE_BAR_FULL_MARKET_LIMIT = 6000）。

关键机制：

错过补跑：任务成功后将日期持久化到 SysConfig（sched.{key}.last_success_date）；到期判断是「最近一个应执行日（_last_expected_date）是否已成功」，桌面应用错过触发点后启动（如周六才开机）会自动补跑最近交易日的数据
失败重试：任务级 max_retries 默认 2 次，退避 retry_delay × 2^attempt（retry_delay 逐任务配置，常见 300s，另有 60/180/600/900s）；failed/total > 0.5（或 failed > 0 而 total == 0）即视为本次尝试失败触发重试，重试耗尽后当日不再自动重跑，次日或手动触发
执行记录：每次尝试各写一行 app_task_run（任务中心为准，含 attempt/耗时/明细），同时兼容写 SyncLog（task_type 前缀 sched:，/datamgr/sync-logs 依赖）

本表由绊线看守，改时点必须同步三处

上表的任务清单、触发时点、「交易日限定」列与正文声明的任务总数，全部由 backend/tests/test_schedule_docs_consistency.py（CI 已纳入）拿 SCHEDULED_TASKS 注册表逐行对账；AGENTS.md 的「数据更新时序」同一份事实也在绊线范围内。所以改一个任务的 trigger_hm，要同时改注册表、本表、AGENTS.md 三处—— 漏改不会悄悄过去，测试会红。该绊线还锁住 9 条时点依赖不变量 （如 fund_flow_sync < fox_wide_sync、dragon_score_sync < builtin_track），挪时间把下游当日缺口挪出来时，它会直接指出是哪一条依赖断了。

运行时配置：开关与触发时间持久化到 SysConfig（sched.{key}.enabled / sched.{key}.trigger_hm），通过 PUT /datamgr/schedule/{key} 修改后下个调度 tick（30s）即生效；ENABLE_SCHEDULER 为总开关
手动触发：POST /datamgr/schedule/{key}/run 返回 202 并在线程中执行，任务已在运行时返回 409；未知任务 404

端点	说明
`GET /datamgr/schedule`	任务列表（定义 + 运行时配置）
`GET /datamgr/schedule/status`	调度器线程状态 + 各任务运行态（上次执行/上次成功/下次预计）
`PUT /datamgr/schedule/{key}`	修改开关/触发时间（需管理员）
`POST /datamgr/schedule/{key}/run`	手动立即触发（需管理员）；回填型任务可传 `{"trade_date": "YYYY-MM-DD"}`
`GET /datamgr/schedule/product-freshness`	各任务产出表最新日期（任务→产出联动，如「任务成功但产出表没动」一看便知）

统一入口​

数据下载时序​

数据组装流程​

情绪分数计算​

数据有效性校验​

前端数据管理界面​

定时任务与数据发布窗口​

相关文档​