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防未来数据泄露策略验证报告

✅ 已应用的防护措施

1. 安全装饰器

@prevent_future_data_leak
def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
    # 装饰器确保数据长度一致性

2. 核心防护原则

• 只用历史数据，不碰未来
• 向量化操作替代逐行计算
• TA-Lib指标代替手动计算

3. 安全操作模式

✅ 安全操作（已应用）

# 使用TA-Lib计算指标
dataframe["rsi"] = ta.RSI(dataframe, timeperiod=14)
dataframe["ema200"] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=200)

# 使用rolling窗口
dataframe["volume_mean"] = dataframe["volume"].rolling(20).mean()

# 使用shift获取历史数据
conditions = [
    dataframe["rsi"] < 30,
    dataframe["close"] < dataframe["ema200"] * 0.95
]

# 向量化条件计算
buy_condition = conditions[0] & conditions[1]

❌ 危险操作（已避免）

# 危险：使用全量数据计算均值
mean_price = dataframe["close"].mean()  # ❌ 使用未来数据

# 危险：使用iloc[-1]影响决策
if dataframe["close"].iloc[-1] > threshold:  # ❌ 使用未来数据
    buy_condition = True

4. 日志记录隔离

# 业务逻辑中使用向量化操作
buy_condition = satisfied_count_vector >= 4

# 仅在日志中使用iloc[-1]（允许用途）
if len(dataframe) > 0:
    satisfied_count = satisfied_count_vector.iloc[-1]  # ✅ 仅用于日志
    logger.info(f"满足条件数: {satisfied_count}")

🎯 三行代码检查法

# 1. 数据长度检查
assert len(dataframe) > 0, "数据不足"

# 2. 使用TA-Lib指标
dataframe["rsi"] = ta.RSI(dataframe, timeperiod=14)

# 3. 基于历史数据的条件判断
condition = dataframe["rsi"] < 30 & dataframe["close"] < dataframe["ema200"]

📊 验证结果

✅ 已通过验证

• 数据长度一致性: 装饰器确保输入输出数据长度一致
• 向量化操作: 所有条件计算使用向量化操作
• TA-Lib集成: 所有技术指标使用TA-Lib计算
• 历史数据: 所有计算基于历史数据，无未来数据引用

🛡️ 防护层级

1. 装饰器防护: @prevent_future_data_leak
2. 代码审查: 避免iloc[-1]在业务逻辑中使用
3. 向量化: 使用Pandas向量化操作
4. TA-Lib: 使用专业指标库

🚀 使用建议

开发新策略时

1. 始终使用TA-Lib: ta.RSI(), ta.EMA(), ta.BBANDS()
2. 避免手动计算: 不要使用dataframe.iloc[-1]影响决策
3. 使用rolling窗口: dataframe.rolling(20).mean()
4. 使用shift: dataframe.shift(1)获取历史数据

调试时

• 可以使用iloc[-1]查看最后一行数据，但仅用于日志记录
• 所有业务逻辑必须使用向量化操作

✅ 结论

当前策略已成功应用防未来数据泄露措施，所有populate函数都已添加安全检查装饰器，所有条件计算都使用向量化操作，符合回测安全要求。