9.1 AI Decision Filter 与 Decision Context V2
9.1 AI Decision Filter 与 Decision Context V2
本节摘要：策略规则回答"条件是否满足"，回答不了"此时此地是否合适"。本节讲 QuantDinger 预交易决策门的两个核心构件：Decision Context V2 与 AI Decision Filter。前者是下单前组装的判断上下文——当前持仓、待发信号、市场状态、近期绩效、限额余量，把"当下"浓缩成决策服务可读的一份材料；后者消费这份材料，返回类型化的 Choice：同意（原单发出）、否决（本单拦截）、缩小规模（按系数打折后发出）。本节给出整体架构图、上下文字段表、三种 Choice 的语义与统计口径，以及启用配置示例。决策服务的判断型问题形式化，对应《Jev 决策编程》第 03 章《三种问题类型》中的判断题类型，本节只讲交易场景的落地。
学习目标
- 说清决策门与策略规则、与 sizing/risk 模块的职责分界。
- 按 Decision Context V2 的字段清单组装上下文，知道每个字段回答什么。
- 理解 typed Choice 三种结果的语义与各自的统计口径。
- 启用决策门并在 signal-only 模式下观察其分布。
一、为什么在下单前再放一道门
第 05 章的策略模块里已经有 risk 约束、有 sizing 规则，为什么还需要一道门？因为它们的职责不同：
| 模块 | 判断方式 | 回答的问题 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 策略 intents | 机械规则 | 触发条件满足了吗 | 均线金叉 |
| sizing | 公式计算 | 该下多大的量 | 按波动率倒数的仓位 |
| risk | 硬约束 | 这单违规了吗 | 敞口不得越限 |
| 决策门 | 语境判断 | 此时此地发这单合适吗 | 持仓已重+今晨信号连续被拒+市场波动异常 |
第四行的问题写不进规则，因为它需要把多个分散的语境信息放在一起权衡——这正是《Jev 决策编程》第 03 章《三种问题类型》里"判断题"的特征：给定状态，输出带置信度的分类判断，而不是可枚举的规则匹配。决策门不是替代前三者，是站在它们全部通过的下游做最后一道语境审查。
二、Decision Context V2：组装判断上下文
Decision Context V2 是决策门的名字里"Context"的实体：下单前由 trading-worker 组装的一份结构化材料（字段构成以官方文档口径为准）。典型字段：
| 字段组 | 内容 | 回答什么 |
|---|---|---|
| 持仓快照 | 当前各标的持仓、成本、未实现损益 | 已经背了多少风险 |
| 待发信号 | 本单的方向、标的、数量、策略标识 | 正要做什么 |
| 市场状态 | 波动水平、流动性指标、近段价格行为 | 环境是否异常 |
| 近期绩效 | 该策略近段滚动表现、被门拦截的历史 | 策略是否处在失效期 |
| 限额余量 | 风控限额的已用与剩余 | 还有多少空间 |
组装原则有三条。其一，快照而非全量：给判断者的是当下的浓缩状态，不是整段历史——历史信息以"近期绩效"这类聚合形式进入。其二，字段与决策相关：上下文不是越大越好，塞进无关字段会稀释判断质量。其三，可追溯：每次组装的上下文应可落盘（第 11 章可观测层），否则三个月后你无法回答"当时门看到了什么才放行这单"。
决策门整体架构 trading-worker 决策服务 交易所适配器 ┌─────────────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────────┐ │ 策略产出 intents │ │ AI Decision │ approve │ 真实/虚拟 │ │ risk/sizing 通过 │─Context──▶ │ Filter(Jev) │──────▶────│ 订单(第08章) │ │ 组装 Context V2 │ │ │ reduce │ │ │ │◀─Choice───│ typed Choice │──────▶────│ 缩量后发出 │ └─────────────────┘ └──────┬───────┘ veto └─────────────┘ │ 拦截并记录 ▼ 决策日志(可审计)
架构里有一个容易忽视的细节：被否决的订单也要完整记录（信号、上下文、choice、理由）。否决记录是第 07 章 signal-only 观察的重要材料——门的拦截分布本身是策略质量的镜子。
三、typed Choice：三种结果的语义
决策门的输出是类型化结果（typed Choice），不是自由文本：
| Choice | 语义 | 下游动作 | 统计口径 |
|---|---|---|---|
| approve（同意） | 语境无碍，放行 | 原单发出 | 同意率 |
| veto（否决） | 语境不支持此单 | 本单拦截、记录 | 否决率、否决理由分布 |
| reduce（缩小规模） | 方向可取但规模过大 | 按系数缩量后发出 | 缩量率、平均缩量系数 |
三种结果的统计口径值得在观察期建立起来。健康的门，否决率应该在个位数到两成之间（示意经验值，取决于策略风格）：否决率趋近零说明门形同虚设或策略已足够保守，趋近一半以上说明策略与门的判断标准脱节——两种情况都要查，而不是简单调门的松紧。
特别说明 reduce 的边界：缩量保护的是"规模失配"（仓位与语境不匹配），不修补"方向错误"——方向错误应该换来 veto。把 reduce 当成万能折扣码，等于让门退化成一个打折器。
四、启用配置与观察
（示意结构，字段名以官方文档为准。）
# decision_gate.yaml —— 预交易决策门配置（示意，字段以官方文档为准） decision_gate: enabled: true engine: jev # 默认引擎；替换选项见 9.3 节 context_version: v2 scope: pre_trade # 门的位置：下单前 on_unavailable: fail_open # 服务不可用时的策略，9.2 节展开 timeout_ms: 300 # 延迟预算（示意值），9.2 节展开 record: context: true # 上下文落盘，供审计 choice_log: true # choice 与理由落盘 observe_only: false # true=只记录不影响订单（影子模式起步建议）
启用节奏建议分两步走。第一步，observe_only 打开跑一至两周（量级建议）：门只记录 choice、不改订单，与无门基线对比，确认门的判断分布符合预期、延迟可接受。第二步，关掉影子模式真正生效，先在 paper 或小资金实盘观察。直接全量生效的问题在于：你无法区分"策略表现变化"来自市场还是来自门，影子期就是控制变量。
影子期的产出是一份决策日志，统计工具让分布可见（纯标准库）：
# choice_stats.py —— 决策日志的 choice 分布统计（影子期观察工具） from collections import Counter def gate_stats(rows): """rows: [{strategy, choice, reason}]，choice 取 approve/veto/reduce""" stats = {} for r in rows: s = stats.setdefault( r["strategy"], {"n": 0, "choice": Counter(), "veto_reason": Counter()}) s["n"] += 1 s["choice"][r["choice"]] += 1 if r["choice"] == "veto": s["veto_reason"][r["reason"]] += 1 out = {} for name, s in stats.items(): out[name] = { "total": s["n"], "veto_rate": round(s["choice"]["veto"] / s["n"], 3), "reduce_rate": round(s["choice"]["reduce"] / s["n"], 3), "top_veto_reasons": s["veto_reason"].most_common(3), } return out
读这份报告的顺序有三条：先看 total 是否积累到可判读的量级（样本不够时一切比率免谈，与第 06 章回测的笔数直觉同源）；再看 veto_rate 落在哪个区间，对照上节的示意经验值；最后才看 top_veto_reasons——理由聚类是调松紧之前的事，理由结构没变而只调松紧，等于不看病换药。
五、常见问题与排查
| 现象 | 优先排查方向 | 处理要点 |
|---|---|---|
| 影子期否决率长期为零 | 门是否真的在工作、策略是否本就保守 | 查决策日志条数；对照无门基线有无差异 |
| 启用后信号延迟明显变大 | Context 组装耗时、timeout 设置 | 按 9.2 节延迟预算重新分配 |
| reduce 后出现碎单 | 缩量系数未设下限 | 检查消费侧下限逻辑（9.2 节） |
| 上下文落盘占用过大 | 字段塞进了无关大对象 | 回组装原则二：字段与决策相关 |
| 多策略共用一份门配置 | 各策略的否决率基线不同 | 按策略分别统计、分别判读 |
这张表的第一行最值得警惕：零否决率看起来"门很满意"，实际上有两种完全相反的解释——门形同虚设，或者策略确实保守到门无事可做。区分办法是抽几笔门放行的订单人工复评：人工也觉得都该放行，是后者；人工能挑出该拦的，是前者。判读门与判读策略一样，不能只看比率不看样本。
本节要点回顾
- 决策门站在 intents/sizing/risk 全部通过的下游，做规则写不全的语境判断。
- Context V2 五组字段：持仓、信号、市场态、绩效、限额——快照式、相关字段、可落盘。
- typed Choice 三分支：同意放行、否决拦截并记录、缩量只修规模不修方向。
- 启用分两步：影子模式先观察分布与延迟，再真正生效。
门给出的 Choice 是一份"意见书"，不是"命令行"—— approve 也好、reduce 也好，最终怎么落到订单上仍由你的消费策略决定。下一节讨论消费的细节：置信度阈值怎么设、弃权怎么处理，以及那个最重要的设计问题：决策服务不可用时，交易是停是走。