五维账户风险雷达
从集中度、现金安全垫、纪律执行、回撤控制和止损覆盖率五个维度打分。它不等同于收益预测，而是先回答：现在的账户结构扛不扛得住波动？
不是再抄一个投资终端：
做一个会在你上头时拦住你的风控修炼场
我们照着用户喜欢的投资终端重做了视觉，但很快意识到：如果只是把页面做得像，系统仍然只是一个“好看的记录本”。这一次，我们把重点放在更硬的地方——先算最坏结果，再决定是否开火。
核心转变
记录 → 决策
不是告诉用户买什么，而是检查这笔交易有没有资格执行
→
原创能力
5 大风控模块
雷达评分 · 仓位计算 · 压力测试 · 剧本审计 · 日终复盘
一、问题不在“像不像”，而在“有没有用”
看过参考产品的人都会先被视觉打动：顶部品牌栏、金色数据卡、人物修炼卡、净资产曲线、成就和任务，像一个真正的投资作战终端。第一版复制了这些结构后，页面确实“像了”。
但继续往下想，一个更尖锐的问题出现了：用户看到这些数据之后，行为会变吗？ 如果系统只能展示盈亏、记录持仓、提醒打卡，它依然无法回答最重要的三个问题：这笔交易最坏会亏多少？仓位是不是超过承受能力？今天到底有没有资格开新仓？
所以我们给产品重新定了一个方向：从“投资数据面板”升级成“交易决策操作系统”。视觉继续保持用户喜欢的深色金融终端气质，但功能不再围着“展示”转，而是围着“阻止错误动作”转。
二、五个真正有差异化的原创模块
由亏损反推仓位
先输入单笔风险百分比、入场价和止损价，再由系统反推最多能买多少股，同时受到风险预算与可用现金双重限制。不是先想赚多少，而是先问最多亏多少。
把最坏情况提前演练
模拟全市场下跌、单票暴跌与补仓后的资产变化。压力测试的核心不是精确预测，而是让用户在开仓之前亲眼看到：如果明天不好，我还能不能睡得着？
交易剧本与决策审计
下单前必须写清交易逻辑、失效条件、入场、止损、目标和风险预算。决策分低于 70 分，或缺少止损、目标、风险预算、情绪确认时，系统直接拒绝放行。
AI 日终复盘
把持仓、做 T、纪律打卡、风险评分和交易剧本合并成一份结构化复盘。AI 的角色不是荐股，而是把当天的执行事实整理成明天能改的动作。
数据自主与可审计
SQLite 本机持久化、按用户隔离数据、行情走服务端代理、金额统一两位小数。系统不是黑盒：风控公式、拦截原因、决策分和复盘记录都能被检查。
三、风控分不是玄学：五个维度都可以解释
集中度25%现金安全20%纪律执行20%回撤控制20%止损覆盖15%
我们没有把“风险”做成一个无法解释的神秘分数。每个维度都用账户里的真实数据计算：最大持仓市值除以总股票市值得到集中度；现金除以总资产得到现金安全垫；今日六项纪律完成度得到执行分；当前净资产相对历史峰值得到回撤；设置有效止损价的持仓占比得到止损覆盖率。
风险分数低并不代表一定亏钱，分数高也不代表一定赚钱。它的价值在于：当用户想加仓、追涨、重仓单票时，系统能提前指出结构问题，避免“账户看起来有钱，实际一碰就碎”。
四、交易剧本：把“我觉得”变成可审计的决策
很多交易系统只记录成交结果，却不记录成交之前的思考。我们的交易剧本要求用户在开火前回答六件事：为什么做、什么情况证明判断错误、止损在哪里、目标在哪里、计划买多少、最多接受亏多少钱。
①交易逻辑
②失效条件
③风险预算
④止损目标
⑤决策评分
⑥执行复盘
评分采用可解释的规则，而不是让 AI 随手打分：逻辑完整、止损明确、目标明确、风险预算、计划股数和四项执行确认共同构成 100 分。缺少关键风险条件时，系统会返回具体的拦截原因，例如“没有定义有效止损”“计划亏损超过风险预算”“情绪状态尚未确认”。
这才是系统和普通记事本最大的区别：它不只是帮你记住错误，还会在错误发生前设置一道闸门。
五、系统实拍
01 · 登录与本地数据入口
品牌、定位和数据边界在第一屏讲清楚：纪律修罗场，数据全存本机，不构成投资建议。
02 · 人物卡驾驶舱
保留金融终端的人物卡、KPI、净值曲线和每日任务，但 KPI 与持仓、现金、风险数据全部实算联动。
03 · 五维风险雷达与仓位计算
风险分不是一个神秘数字，每个维度都能追溯到集中度、现金、纪律、回撤和止损覆盖率。
04 · 交易剧本与决策审计
交易逻辑、止损、目标、风险预算和四项确认共同组成决策分；不满足条件时系统拒绝放行。
05 · AI 日终复盘
复盘不只看赚亏，还把账户结构、纪律完成度、做 T 记录、交易剧本和用户补充合并成第二天的改进动作。
06 · AI 纪律军师
AI 不做荐股机器，只回答账户结构、仓位风险、做 T 与纪律复盘问题，并为回答设置明确边界。
六、技术实现：把“风控”做成能运行的系统
后端采用 FastAPI + SQLAlchemy + SQLite。交易剧本、持仓、净值快照、纪律打卡、做 T 台账和 AI 对话都有独立数据模型。密码使用 scrypt + 随机盐哈希，Bearer Token 使用 HMAC-SHA256 签名，行情请求在服务端完成，浏览器不接触第三方密钥。
新增风险能力后，接口包括：/api/risk-lab 返回五维评分与风险预警，/api/risk/sizing 计算仓位，/api/risk/stress-test 执行压力测试，/api/trade-plans 管理交易剧本，/api/review/daily 生成日终复盘。已有 SQLite 数据库通过启动迁移自动补充止损价字段，不需要手工清库。
测试从 8 项扩展到 12 项，覆盖风险雷达、仓位计算、压力测试、交易剧本决策闸门、AI 日终复盘以及原有登录、持仓、做 T、打卡、设置和导出。桌面端和 390px 手机端都已经完成端到端联调，没有横向溢出。
七、这次产品迭代真正学到的三件事
1. 视觉可以借鉴，决策不能外包参考产品能告诉我们信息如何组织，但真正的产品价值必须来自新的业务规则和新的行为约束。
2. 风控必须可解释“系统觉得风险高”没有意义。必须告诉用户：哪一个指标高、为什么高、下一步能做什么。
3. AI 不应替代判断AI 更适合做复盘教练、信息整理和异常提醒；涉及资金和合规的动作必须保留人工确认与规则闸门。
八、下一步：从个人修炼场到团队风控底座
这套系统已经能作为个人投资纪律终端使用：记录持仓、计算做 T、检查风险、生成复盘。下一步可以继续增加条件单观察、策略版本对比、交易执行偏差归因、多人团队风控和券商数据导入，但所有扩展都应遵守同一条原则：先把风险说清楚，再谈收益。
如果只做一张好看的仪表盘，三天就能“像”别人。真正难的是：当用户想追高时，系统能不能冷静地说“不”。这才是我们这次想做的创新。
一句话总结
“逆袭人生 · 散户修炼场”不是另一个股票展示页。它是一个会算风险、会拦冲动、会逼你复盘的交易纪律操作系统。
风险提示：本文介绍的是个人交易记录与纪律管理工具，不构成投资建议，不承诺收益，也不提供真实证券交易或自动下单能力。