FCAS — Force Configuration Analysis System / 气象分析系统
一个结构分析框架，使用6标准二进制系统诊断任何域的状态，将其映射到64种配置之一，确定生命周期定位和结构关系，并提供基于意图的指导。
框架回答的核心问题： “鉴于目前的结构性条件，什么行动最符合我的意图？”
运作原理
1.六个二元标准
每个分析都从关于该领域的六个二元判断开始：
| 职位 | 标准 | 问题 |
|---|---|---|
| C1 (五爻) | Trend Alignment / 趋势方向 | Aligned with macro trend? |
| C2 (上爻) | Energy State / 能量状态 | Energy accumulating or dissipating? |
| C3 (三爻) | Internal Harmony / 内部协调 | System internally coordinated? |
| C4 (四爻) | Personal Sustainability / 个人持续力 | Can you sustain through this? |
| C5（初代） | 生态系统支持/生态支撑 | 生态系统支持还是拒绝？ |
| C6 (二爻) | Foundation Depth / 根基深浅 | Foundation deep or shallow? |
2.64种配置
这六个比特生成二进制码（例如。， 111101)它映射到64个命名配置中的一个。每个系统都有一个结构家族、进化阶段和源自经典系统的生命周期定位。
例子： 111101 = Aligned Vision / 愿景一致 （返回核心阶段）
3.三层判断
每个职位都通过三个层面进行评估：
- 方向 (扶抑):这一立场是被支持还是被压制？
- 活力 (有气无气): Is it in a vital or depleted lifecycle stage?
- 关系 (合德刑克):与其他职位之间是否存在协调或冲突的关系？
4.基于意图的指导
用户带来了特定的意图。该框架确定了哪些结构关系服务于该意图：
| 意图 | 目标 | 帮助者 | 威胁 |
|---|---|---|---|
| 寻求利润/求财 | 可访问资源 | 衍生产品 | 同行竞争对手 |
| 寻找职位/求职求名 | 外部压力 | 可获取资源 | 衍生产品输出 |
| 寻求保护/求庇护 | 上游支持 | 外部压力 | 可用资源 |
| 寻求输出/求产出 | 衍生产品 | 同行竞争对手 | 上游支持 |
| 评估竞争/看竞争 | 同行竞争对手 | 上游支持 | 外部压力 |
评估结果：
- 大力支持 --目标和助手至关重要，没有强烈威胁
- 支持抵抗 --条件支持但有摩擦
- 支持但较弱 --存在但缺乏活力
- 有争议的 --主动支持和主动威胁并存
- 可能但不支持 --目标存在，但没有助手支持
- 间接路径 --目标不活动，通过助手构建
- 休眠的 --无活动，等待更改
- 受到质疑 --目标面临没有支持的威胁
- 不可行 --没有目标，没有帮手，主动威胁
回测结果（SPY 2008-2026，25个事件）
支持的意图（强烈支持/抵抗支持/支持但较弱/有争议）：
| 地平线 | 总计 | 正确 | 准确性 | 平均回报 |
|---|---|---|---|---|
| 1W | 9 | 8 | 88.9% | +4.60% |
| 1米 | 9 | 8 | 88.9% | +7.59% |
| 3米 | 9 | 8 | 88.9% | +11.28% |
不可行的评估正确地确定了2021年Meme峰值（6M时为-16.5%）和2022年预加息峰值（6Ms时为-19.2%）。
文件结构
fcas_engine_v2.py — Core engine (standalone, no MCP dependency)
fcas_mcp.py — MCP server wrapper (re-exports fcas_engine_v2 and adds FastMCP tools)
fcas_utils.py — Shared utilities (Telegram push)
stock_positioning.py — Per-stock palace positioning config + assessment logic
daily_scan.py — Daily auto-scanner (H4 frequency, Telegram push)
verify_predictions.py — Auto-verifier tracking predictions at 1w/1m/3m
backtest_extended.py — SPY backtest (2008-2026, 25 events)
backtest_115w.py — 115-week backtest
backtest.py — Original SPY backtest (v0.1)
backtest_metals.py — GLD/SLV/COPX backtest (v0.1)
LIMITATIONS.md — Known limitations
DESIGN_PRINCIPLES.md — Design principles and constraints
daily_scan_history.json — Daily scanner results (auto-trimmed to 500 records)
verification_results.json — Prediction verification records技术栈
- Python 3
- API（十四行诗，带网络搜索）
- 芬兰API（市场数据）
- Telegram Bot API（通知）
- 融资（回溯价格数据）
- MCP Python SDK
日常自动化
# H4 frequency (crontab, London time)
0 8 * * 1-5 python3 daily_scan.py
0 12 * * 1-5 python3 daily_scan.py
0 16 * * 1-5 python3 daily_scan.py
0 20 * * 1-5 python3 daily_scan.py
0 0 * * 2-6 python3 daily_scan.py
30 8 * * 1-5 python3 verify_predictions.py理论基础
结构化引擎基于中国古典分析系统，在所有输出中完全转换为商业语言：
- 64种配置 从二元组合理论
- 八个结构家庭 随着进化阶段
- 十二个生命周期阶段 （概念→ 转型）
- 五种结构关系 职位之间
- 三层判断 （方向→ 活力→ 关系）
- 意向指引 通过结构关系映射
任何输出中都没有出现形而上学术语。经典基础提供了逻辑结构；输出是纯商业语言。
设计理念
FCAS是一个 结构状态诊断系统，不是一种方向性预测工具。
关键设计约束（来自经典源文本）：
- 精度目标：70% --追求更高的精度会导致过拟合。回测精度为100%是一个警告信号。
- ~30%方向信号，~70%中性信号 --有意。系统诚实地报告不确定的情况。
- 没有价格预测 --输出是结构诊断和意图指导，而不是买入/卖出信号。
- 不可变的核心规则 --在验证期内不调整评分阈值。
- 分层体系结构 — Data (目) → LLM annotation (心) → Structural engine (理).
完整的设计原则：见 DESIGN_PRINCIPLES.md.
Backtest免责声明
历史回溯测试结果（SPY 88.9%，GLD 100%，COPX 100%）存在后见之明偏差。只有前瞻性验证数据才具有真正的证据价值。该系统有36个以上的前瞻性记录（自2026年3月29日以来），尚待验证。
许可证
个人项目。不是财务建议。