Layer 1 · 复合指标 (Composite Indicators)
组合多个原子因子的衍生指标 — MFLE 体制检测、CLI、产出缺口、TVP-VAR 等
模块数量：共 39 个 · 39 个 Active（已部署）
自动生成
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✅ Active（已部署）
已通过 golden test、已 ship 到 Canvas 生产的 operator
B0 玩具 ABM — 随机两两财富交换 + Gini 系数追踪
教学 / demo 级 agent-based 模型：N 个 agent 初始 lognormal 财富，每 tick 随机选两个 agent 转移 0.05 × min(wealth_i, wealth_j) × (rng - 0.45)，追踪 Gini 系数演化。纯 deterministic（固定 seed...
B0 全天候 4-象限分类
Bridgewater-style 4-象限宏观 regime 分类 —— 基于 GDP 增长 vs 通胀相对 2.5% 中性锚点的位置，输出 goldilocks / reflation / stagflation / deflationary_recession_risk 四选一。
临界性复合指标（相关性上升 + 波动压抑 + 厚尾回归）
三合一脆弱性启发式：(1) 相关性矩阵上三角均值、(2) 波动压抑指数 (1 - vol / max|r|)、(3) 厚尾回归斜率代理 α。加权成 [0, 1] 脆弱度复合分。NOT 生产级风控模型；自我声明 'heuristics — not production risk model'，用作 Canv...
B0 冲突升级阶梯 → 风险溢价 + 区域大宗商品暴露
把地缘冲突升级阶梯 rung（1-99+）映射到 stylized 风险溢价区间（bps）+ 股票冲击范围（pct）+ 区域特定的大宗 / ETF 暴露权重字典。用于 what-if 情景分析，非校准过的冲突预测。
B0 叙事强度 + 主题断裂分析
轻量级文本叙事强度启发式（type-token ratio + 长度 + token 密度加权），可选与参考文本比较计算主题 Jaccard 重叠 / 断裂分数 —— 用于市场叙事变化监测。
B0 Simon 满意化选择
Herbert Simon 满意化决策：候选按 score 降序排列，返回第一个 >= aspiration 阈值的候选（不做全局 argmax）。模拟真实金融决策中 '足够好就买' 的 bounded rationality。
BLCV 业务模式 B 维分析
评估公司业务模式质量 —— CapEx 强度 / ROIC / FCF yield / 研发密度 / 收入 CAGR 等 9 个定量指标 + qualitative tags，输出 B 分（0-100）。
BLCV 竞争维度（Porter 5+1 力模型）
Porter Five Forces 扩展到 5+1（加 complementary power）的启发式实现：从 yfinance 财报派生 proxy signals（margin stability → rivalry, COGS 趋势 → buyer/supplier power 等），输出 6 力量化分...
BLCV 批量股票扫描
对一篮子股票批量跑 BLCV 综合评分（4 维度合成），按 blcv_score 排序并分配 rank 编号，输出顶选 top_pick。scan_full 是 score_single 的批量封装 + 排序 + 编号。
BLCV 财务健康 V 维分析
从财务三表（income / balance / cashflow）计算 30+ 指标 + V 分（0-100），覆盖流动性 / 偿债 / 盈利 / 成长 / 现金流 / 估值 / 效率 / 资产结构 / 负债结构 9 类。
BLCV 领导力维度分析
评估上市公司管理层质量：从 yfinance 财务数据派生量化信号（ROIC、revenue/员工、增长稳定性）+ 启发式定性框架（创始人 CEO、PE/KE、领导风格），产出 L 维度 0-100 分。BLCV 综合评分的 L 维输入。
央行 Taylor 规则政策利率
基于 Taylor (1993) 原始规则 + 政策立场调整 + ZLB 地板，从通胀率和失业率推导政策利率建议，并输出加息 / 维持 / 降息三方向概率（已归一化）。
计算布林带
上游 close 序列的布林带（20 周期、2-sigma 默认）：mid = SMA(period)，upper/lower = mid ± std_dev × rolling std。返回 upper / mid / lower 三条带数组。Edge-first；连到多个 Price Factor 时按标的 ...
均线交叉
金叉/死叉检测。单个输入口接 N 条均线；按各线 window 自动判定快慢（最小 = 快，最大 = 慢），全部均线返回用于绘图，对最快/最慢那对做交叉。Edge-first；无可调参数。
EMA 指数移动平均
上游序列的指数移动平均，EWM 递推形式（adjust=False）：EMA_t = α·P_t + (1-α)·EMA_{t-1}，α = 2/(span+1)。Edge-first、可链 transform primitive，带 symbol 兜底；连到多个 Price Factor 时按标的 fan ou...
计算 MACD
上游 close 序列的 MACD 三元组（12/26/9 默认）via pandas-ta：MACD line (EMA12 - EMA26)、signal line (EMA9 of MACD)、histogram (MACD - signal)。Edge-first；连到多个 Price Factor 时按...
收益率
上游价格序列的逐期收益率，simple（百分比）或 log（对数）。Edge-first、可链 transform primitive；连到多个 Price Factor 时按标的 fan out 为 by_symbol。
计算 RSI
上游 close 序列的相对强弱指标 RSI（Wilder 默认 / Cutler 可选）。经 pandas-ta / Bloomberg 交叉验证到 1.4e-14。Edge-first；连到多个 Price Factor 时按标的 fan out 为 by_symbol。
SMA 移动平均
上游价格/数值序列的简单移动平均 —— 一个轻量滚动均值变换（窗口默认 20）。Edge-first、可链 primitive：消费所连节点的序列，可链式 price_factor → SMA → Crossover；未连接时按 symbol 自取。是 MACD / Bollinger / momentum 链的依赖。
滚动 Z-score
上游序列的滚动 z-score：(x − 滚动均值) / 滚动标准差，均值回归构件。常数窗口返回 0（不会 NaN/inf）。Edge-first；连到多个 Price Factor 时按标的 fan out 为 by_symbol。
Contagion Simulator — 震中冲击 × 跨资产图 × 传导衰减 × 恢复
Canvas 跨资产传染模拟器：给定震中资产 + 初始冲击幅度，沿预置/动态构建的跨资产图 (7 节点 / 10 边典型) 多步传导，每步 damping + recovery，输出每节点受影响时间序列 + 峰值 peak_impacts + 中文因果 logic_lineage + structured con...
相关性矩阵
命名序列的 Pearson 相关性矩阵。与逐标的 transform 不同，它将两个及以上所连标的聚合为单个 N×N 矩阵。作为 portfolio 优化、criticality、cointegration 的输入。
回撤序列
峰-谷回撤序列 + 全序列最大回撤。标准业绩分析 primitive，输入 returns（或 prices）数组。Edge-first；连到多个 Price Factor 时按标的 fan out 为 by_symbol。
外汇市场权重因子模型（息差 + 风险 + 超预期）
基于息差（carry trade）、风险情绪和经济数据超预期三个因子加权推导货币对汇率方向 + 波动率估计。stylized heuristic 模型，NOT 严格 Covered Interest Parity。
宏观领先指标 CLI（INDPRO / UNRATE / FEDFUNDS 加权 z-score）
三因子加权 z-score 的宏观领先综合指数：INDPRO(+0.4) / UNRATE(-0.3) / FEDFUNDS(-0.3)，3 月滚动平滑后取最后两期差 → rising / falling / turning。作为 Canvas 上宏观 narrative 的方向输入，NOT OECD-grade...
经济周期阶段（Harding-Pagan 简化版季度拐点识别）
基于 FRED GDPC1 季度实际 GDP 序列的 Harding-Pagan 简化版周期拐点识别。返回当前 cycle_phase (expansion / recession / unknown) + 最近 peak/trough 日期 + 所处季度 / 月数 + 最近 10 个拐点列表。Canvas ma...
宏观冲击情景（规则化 4D w 阶段 + 流动性路径）
Canvas 宏观冲击节点：接收 scenario_id，返回 4 阶段 w 衰减 + 跨板块流动性枯竭路径 + 双语事件叙述。规则化 PoC，3 种预定义场景（oil_up_50 / rate_hike_100bp / ai_infra_pullback）。上游可接 b0_escalation_v1，下游可接 ...
宏观仪表盘（体制 + 周期阶段 + 领先指标 + 产出缺口 + 关键指标汇总）
宏观一键看板聚合器：单次调用返回当前宏观体制（expansion / contraction / stagflation 等）+ 周期阶段（expansion_peak / contraction_trough 等 Harding-Pagan）+ CLI 方向（rising / falling / turning...
马尔可夫体制检测（2-state MS-AR(1) + switching variance，带回退）
对返回序列做 2-state Markov-switching autoregression (MS-AR(1), switching variance)。主路径用 statsmodels；拟合失败时退回 rolling-vol 启发式。返回当前 regime (0 或 1)、regime 概率、均值、波动率、l...
产出缺口（HP 滤波对 FRED 实际 GDP）
美国产出缺口（实际 GDP 偏离 HP 趋势的百分比）：拉 FRED GDPC1 → HP 滤波 λ=1600 → gap_pct = (actual - trend) / trend * 100。Canvas 经 macro_snapshot_v1 / macro_factor_v1 暴露的 output_ga...
Reflexivity 4D ODE — 4D 反身性动力学求解器（scipy solve_ivp 包装）
库级 primitive：scipy.integrate.solve_ivp（RK45 自适应步）求解 Pangura 4D 反身性 ODE 系统 dx/dt, dy/dt, dz/dt, dw/dt。返回 (t, x, y, z, w) 时间序列。本 operator 不在 Canvas picker，供 re...
Reflexivity Agent Simulate — 单 Agent 4D ODE 多步仿真 + 冲击注入
库级 primitive：对单个 Agent 运行 N 步 4D 反身性 ODE（经典 RK4 单步积分），每步可选注入外部冲击（dx, dy, dz, dw）+ 实时计算 fracture_risk + confidence_signal。返回完整轨迹 + fracture_events + final_sta...
Reflexivity Detector — 市场信心 w 断裂前兆检测（4 级风险）
从 w 历史序列（市场信心 / 反身性变量）检测断裂前兆：计算速度 / 加速度 / 趋势持续性 / xyz 背离，综合打分输出 4 级风险（low/medium/high/critical）+ 预估断裂步数 + 中文警告文案。Canvas 节点通过 /reflexivity/agent-simulate 获取 w...
夏普比率
年化夏普比率：(mean(return) − rf) / std(return) × sqrt(年化因子)。零波动输入经 np.ptp guard 处理（BUG-GOLDEN-001 修复）。Edge-first；连到多个 Price Factor 时按标的 fan out 为 by_symbol。
Sortino 比率
下行偏差调整版夏普：仅惩罚低于 target 的收益。同 Sharpe 的零波动守卫（BUG-GOLDEN-001 修复）。Edge-first；连到多个 Price Factor 时按标的 fan out 为 by_symbol。
Strategy Homophily — 多 Agent w 耦合 → 羊群效应 + 闪崩评分
Canvas 策略同调仿真：N 个 agent 各自运行 4D 反身性 ODE，agent-to-agent 耦合力把每个 w_i 拉向群体均值；每步计算 herding_index + flash_crash_score；score≥70 记为 flash_crash_event。用于检测跨策略羊群效应与闪崩风...
TVP-KFAVAR 宏观体制检测（PCA 因子 + Markov 切换 AR(1) + 滚动统计回退）
TVP-KFAVAR v2 宏观体制检测：sklearn PCA 提取宏观第一因子 → statsmodels Markov Switching AR(1) + switching variance 拟合 → 3-state 标签（expansion / contraction / high_volatility...
Primiceri (2005) 时变参数结构 VAR — 贝叶斯 MCMC + 随机波动率
完整 Primiceri (2005) Bayesian MCMC TVP-SVAR 实现：β_t + A_t + log σ_t 三组状态方程全部随机游走；Gibbs 采样器循环 Carter-Kohn (1994) simulation smoother（β 和 a）+ Kim-Shephard-Chib (...
Koop-Korobilis (2013) 时变参数 VAR — 遗忘因子 Kalman 滤波 + EWMA 协方差
Koop-Korobilis (2013) 遗忘因子 Kalman filter TVP-VAR：连续时变系数 β_t（不是 Markov 有限 regime 跳变）+ EWMA 时变协方差 Σ_t + Cholesky 识别结构冲击 + 脉冲响应函数 (IRF) + 预测误差方差分解 (FEVD)。央行主流实战...