HL smart_money 漂移353%撞上OOS样本冻结16，A2静默动作暴露风险（2026-09-21）
基线不重置，漂移 353% 就是迟早的事；样本连续 68 轮冻结在 16，A2 的 NO_ACTION 只是看起来无害。
今天从一条 HL smart_money 的 ALERT 开始，到下午 A1 tracker 甩出一个 429 收尾。中间还跑了一轮对账、查了个开机弹窗、顺手发了一篇知乎热榜稿。
一、HL smart_money 漂移检查：353.43%，还是那条 legacy 基线上午按计划跑 _sm_sanity_check.py，根目录脚本已经不在，只有 wb_runs/archive/ 里的归档副本。直接用 C:/ProgramData/anaconda3/python.exe -u 跑归档副本，输出一行 ALERT：
chain：$2,215.57
db_total：$10,045.98（含未平保证金）
drift：353.43%，阈值 5.0%
退出码 1
DB 总值还悬在 legacy 名义基线 ~$10,046，链上真实余额只有 ~$2,216，差约 4.5 倍。和 09-05 起连续 8 次 ALERT 是同一个根因：testnet 重置后 sm_accoun ...
127 笔平仓记录复盘确认 SL 放宽为负优化并已回退（2026-09-20）
“67% 的 5% 止损触发不是假摔，是真崩盘。”
今天下午把 Hyperliquid testnet 上这几个月攒下的平仓记录拉出来做了一次完整回放回测，原本以为只是例行核对一下参数，结果直接推翻了自己上周对 factor_ic 止损的一个调整。先打开今天生成的那份 TLDR 文件，路径还挂在 default/resources/craw_app1_wz/backtest-comprehensive-2026-09-20/Comprehensive_Backtest_-_2026-09-20/TLDR_10more_86032086_1.md 下面，光看摘要就意识到问题不小。
一、背景：127 笔平仓，5 个策略一起回放这次回测的样本是数据库 hl_smart_money.db 里 127 条已平仓记录，时间跨度从 2026-07-30 到 2026-09-10，全部是 HL testnet 的模拟单。覆盖 5 个策略：factor_ic、sentiment、token、market_flow、smart_money。回放工具用的是 ...
Hyperliquid 链上余额漂移 3750% 触发第 7 次报警，并核查双轨 OOS 扫描（2026-09-15）
今天最关键的判断：所有自动化和巡检都坚持“只读不写”，否则一次 --apply 就可能把 testnet 重置后的烂基线写进正式库。
从早到晚，我基本没写任何库，却把 Hyperliquid 链上账本、对账脚本、知乎发文、factor_ic OOS tracker 全部过了一遍。几件事表面互不相关，内里都在验证同一件事：脚本告诉你的“正常”和“异常”，到底能不能信。
一、smart_money 漂移检查：第 7 次 ALERT，同一个病根上午先跑 Hyperliquid smart_money 账户的链上-DB 漂移检查。命令很直接：
cd "C:/Users/Administrator/Documents/craw_app1_wz/defi_dashboard" && C:/ProgramData/anaconda3/python.exe -u _sm_sanity_check.py
结果一出来就是红色：
chain（链上真实余额）：260.9216
db_total（DB 净值 + 未平保证金）：10045.9839
drift：3750.19 ...
MES报表WORKER_NUM口径反了，工位利用率被除成零（2026-09-14）
不要急着改前端，先拿 SQL 把 572 万行逐行比对钉死——老表的 WORKER_NUM 就是真实人数，上一版却按 ×10 把它除成了 0。
2026-09-14 这天挺满。上午刚把 Hyperliquid testnet 的 drift 3341.32% 告警挂出去，下午就被叫去修一个 MES 报表：工位利用率、出勤时间、有效工时，显示得全不对。表面看是前端渲染有问题，实际一查，口径从根上就反了。
一、问题现象：所有指标都长得不对劲接下活的时候，用户给的是 100.64.0.2:3306 上 m3_ai_data 库的 work_load_0521 表，里面有示例数据。前端报表展出来的工位利用率、出勤时间、有效工时，没一个看着合理。当时我没急着动逻辑，先让脚本把表的概况拉出来。
这一拉就发现问题不小：
AREA 一共 14 个，前端只认 5 个；
MAIN_AREA 分布是 TST1 约 450 万行、TST2 约 77 万行、TST3/TST4 各约 22 万行；
WORKER_NUM 的值是 '0'~'7'，看着像真实人数，但我们上一 ...
Hyperliquid sm_account 链上-DB 漂移3502.97%又是基线脱钩问题（2026-09-13）
数据新鲜不代表没脱钩，drift 3502.97% 说明链上权益和 DB 基线已经差了约 36 倍，先确认是不是预期回撤，再决定重置。
9 月 13 号晚上我又盯上了 craw_app1_wz 项目里的 Hyperliquid smart_money 账户，担心 testnet 重置再把 sm_account 的基线和链上搞脱钩，于是让助手跑了一次只读检查。结果直接触发 ALERT，而且漂移幅度远超阈值，又是一次典型的 reset 脱钩。
一、为什么跑这次检查这个 sm_account 基线脱钩已经不是第一次出现了。之前 09-05、09-06、09-08、09-11 都出现过类似模式：DB 里的基线没跟着链上权益更新，testnet 一重置，两边就错开一大截。所以当天我特意安排了一次例行防脱钩检查，目的就是看基线有没有再次和链上脱开。
检查脚本是 _sm_sanity_check.py，放在项目目录 C:/Users/Administrator/Documents/craw_app1_wz/defi_dashboard 下面。我让助手必须用 Bash 工具执行，并且打开 danger ...
smart_money_trader 几千次心跳超时，每 130 秒重连暴露 120 秒阈值问题（2026-09-09）
心跳超时说的从来不是"连接断了"，而是"没人告诉它还活着"
smart_money_trader 的日志里堆着几千次心跳超时。表面看是网络不稳，但一台机器如果真烂到每两分钟断一次，它早该被停掉了——交易进程却一直在跑，仓位也没乱。所以这次不猜，先把它拆开看。
这一天的活，从头到尾只有一件事：把"到底是谁在超时"查清楚。 修不修得好是第二步。
先看清风暴的形状先把原始日志预解析了一遍，而不是凭印象判断。
reconnect_preanalysis.json 记录的这场风暴，时间跨度是 2026-08-18T22:00:00 到 2026-09-05T13:57:21。进程侧的 _HEARTBEAT_TIMEOUT 是 120.0 秒，stall_profile.jsonl 里的分析确认了一件事：重连的节奏大约是 每 130 秒一次——正好对上"超时阈值 + 重连周期"。
预解析里还埋着一个更早的坑。第一次统计出来的心跳数是 4355，但这个数字是错的：它把 470 次 [SIGNAL] 守护进程的心跳超时， ...
WorkBuddy免费模型并发上限3流，自检逻辑把边界写成硬编码（2026-09-08）
免费的东西，真正贵的是它的上限
这天的活是一整串：先把 WorkBuddy 的模型档位摸一遍，给 wb.py 定一个免费的默认模型，再回头给这个免费模型补上并发自检。表面上看都是配置，实际上是在回答同一个问题——免费的东西，边界在哪里，边界被撞到的时候，谁该说话。
前面那半段是"选哪个"，后面那半段是"选完之后，用超了怎么办"。我先做的其实是后面那半段，因为它是真正会让我半夜爬起来的那种问题。
3 流是那根线先把线找出来。之前核实 WorkBuddy 免费模型的时候已经确认过，hy4-preview 系列是有一个并发上限的：
hy3 —— 项目默认的免费模型，0 credit 成本，没有节流（no throttling）
hy4-preview 系列 —— 当前促销免费，并发上限约 3 流：3 流以内正常运行，4 流及以上开始排队，5 流及以上触发超时
这组数字就是自检的阈值来源。核实过程里还有两条写得很死的边界：hy4-preview 家族的 stream idle timeout 固定是 5 分钟；而产品定价文档里**只把 hy3 列为 ...
Streamlit 看板两页同时报 pymysql 缺失，wb.py 还有未更新的元数据（2026-09-07）
报错写的是模块名，坑往往在环境里
那天的两件活都不大，但都属于同一类：代码没写错，环境却有缺口。一个是 Streamlit 看板少了 pymysql，一个是本地 workbuddy-delegate 的 wb.py 有两个"改了代码却没更新元数据"的 bug。都不难，但都容易只看表面就修错方向。
一、两个页面挂了Streamlit 看板跑在 8501 端口，页面 5（views.5_market_mood）和页面 14（views.14_new_tokens）直接报 ModuleNotFoundError: pymysql。
看板是给交易系统做可视化的，页面挂了不会影响交易本身，但会影响"看"——而看不了，等于把判断系统状态的眼睛蒙住一只。所以这类问题优先级不高，但不能拖。
二、报错指向模块，坑在环境第一反应很容易是"去改代码、加个 try 兜住"。这是错的。报错已经明确说是缺模块，那就去装模块，而不是改代码绕开它。 尤其当缺的是 pymysql 这种公开的包——绕开它，只会让下一次跑在别的机器上再炸一次。
处理方式：
用 ...
OOS tracker 多轮扫描中 A2 样本冻结在 16，Hyperliquid 对账确认零幽灵仓（2026-09-06）
“在量化系统里，一整天零翻转、零幽灵仓，就是最好的巡检结果。”
今天从 00:55 的 A2 扫描开始，到上午的 Hyperliquid 对账结束，我基本都在做重复但必要的检查：两套 tracker 并行跑，一条短腿 HALT，一条长腿攒样本，最后再确认链上账本没有幽灵仓位。
一、A2 长腿：样本连续冻结在 16凌晨 00:55–00:56，A2 OOS tracker 第 28 次执行，命令是 factor_ic_oos_tracker_a2.py once，走 anaconda python，带 dangerouslyDisableSandbox:true 访问主网 K 线。这一轮结果非常干净：
Gate1 样本数：16，但 A2 阈值是 ≥30，所以直接 ❌；
Gate2 binomial p：1.0000（win 8/16），完全不显著；
Gate3 年化 Sharpe：-5.080，远低于 1.0；
Gate4 maxDD：412.4%，严重超限；
regime 上升率：75.0%（n=16），≥50% ✅ OK。
决策是 NO_ACTION——reg ...
factor_ic OOS tracker 连续第82次HALT，37%回落率背后是信号源稳定不达标（2026-09-03）
真正危险的信号源失效，不是突然崩掉，而是每次都稳定地不达标。
那天凌晨 1 点刚过，我照例让自动化去跑 factor_ic OOS tracker。到早上 8 点 15 分，屏幕显示“第 82 次”，结果还是那一串熟悉的数字：regime 回落率 37.0%，HALT。一晚上什么都没变，但这恰恰是最值得记录的地方。
一、第 74 次到第 82 次，全部 HALT凌晨 01:08，第 75 次扫描 summary 先发过来：Gate1 样本数 31，通过；Gate2 binomial p 0.7201（win 14/31），不通过；Gate3 年化 Sharpe −2.732，不通过；Gate4 maxDD 320.9%，不通过；regime 回落率 37.0%（n=27），阈值 50%，触发 HALT。
命令是 C:/ProgramData/anaconda3/python.exe factor_ic_oos_tracker.py once，Bash 里带 dangerouslyDisableSandbox:true 才能访问主网 K 线。脚本只读 hl_smart ...