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# 多轮博弈决策调用示意
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本节概述 `llm_quant` 中多轮博弈执行链路，便于定位关键日志与扩展点。
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BacktestEngine.simulate_day
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└─ load_market_data
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├─ DataBroker.fetch_latest
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│ ├─ BrokerQueryEngine.fetch_latest
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│ └─ 缺失字段 → derived_fields/missing_fields (写入 raw/missing_fields)
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├─ DataBroker.fetch_series (同上)
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└─ assemble feature_map (features / market_snapshot / raw)
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└─ for each symbol → decide (agents.game)
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├─ compute_utilities / feasible_actions
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├─ DepartmentManager.evaluate (LLM 部门，可带回 risk/rationale)
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├─ ProtocolHost (game protocols)
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│ ├─ start_round("department_consensus")
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│ ├─ risk_review (当 conflict / risk assessment 触发)
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│ └─ execution_summary (记录 execution_status)
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├─ revise_beliefs (beliefs.py) → consensus/conflict
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└─ Decision
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├─ rounds (RoundSummary 日志)
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├─ risk_assessment (status/reason/recommended_action)
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├─ belief_updates / belief_revision (供监控/重播)
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└─ department_votes / utilities
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└─ _apply_portfolio_updates
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├─ 使用 Decision.risk_assessment 调节执行
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├─ 执行失败/阻断 → risk_events & alerts.backtest_risk
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└─ executed_trades / nav_series / risk_events → bt_* 表
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## 关键日志
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- `LOG_EXTRA = {"stage": "backtest"}`：缺失字段、派生字段、执行阻断。
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- `LOG_EXTRA = {"stage": "data_broker"}`：自动补数触发、查询失败回退。
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## 拉通数据
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- `app/agents/scopes.py` 维护结构 → 字段映射。
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- `Decision.raw` 中 `missing_fields/derived_fields` 可用于缺口诊断。
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## 后续建议
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1. 将 `belief_revision` 与 `risk_events` 接入监控告警。
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2. 结合 `missing_fields` 统计生成数据质量简报。
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3. 通过自动化脚本渲染上述流程图/时序图。
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