Auto Player
用用户的虚拟预算自行买卖的玩家。每个玩家以相同的预算运行三本账本：仅规则、规则 + AI 否决、仅 AI；三者都与买入并持有 BIST 100 作比较。不会下达任何真实订单。
创建玩家
这是什么: 名称、虚拟预算、策略、交易的股票（全部或所选的），佣金，以及是否运行 AI 账本。
数据来源: player 与 player_book 表。策略：有证据支持的信号 · 衡量结果最好的模型（概要中可靠的买入信号；若没有则保持现金等待）、L · 低波动率（最近 60 天最平静的股票，每 20 个交易日一次）、B · 横截面排序 · 5 天（模型 B 的 5 天信号，每 5 个交易日一次）、W · 加权波动 · 5 天（在实时关联网络中落后于邻居并正被向上牵引的股票，每 5 个交易日一次）、市场 · 等权重（按等额持有全部股票）。若选择了股票，排序只在这些股票中进行；最多持有 20 个仓位。玩家一经创建便会作出首次决策。只有在价格完整的交易日才会作出决策：在数据获取或流水线运行期间，或者只要有一家在前一交易日有价格的公司当天价格尚未到达，玩家就会等待（最多等到次日早晨开盘前的 09:30，以免在真实停牌期间无限等待；此时顶栏会持续显示缺口）；若策略的目标属于比决策日更新的日期，它也会继续等待。
展示什么: 该用户的玩家；每个玩家的策略、预算、股票池、起始日期、三本账本的收益率，以及同期 XU100 的收益率。
能得出什么结论: 玩家只有其所有者可见。各策略的历史证据在“概要”页面上：在今天的衡量中，没有任何买入信号在两个时期内都被证明可靠；这正是“有证据支持的信号 · 衡量结果最好的模型”玩家大部分时间保持现金的原因。其他策略在没有这一证据要求的情况下运行，其结果在本页面上实时衡量。
三本账本与比较
这是什么: 每本账本的价值、收益率、相对 XU100 与相对规则账本的百分点差距、现金、最大回撤，以及每日价值的曲线。
数据来源: player_value 表保存每个决策日的收盘价值；XU100 曲线表示在起始日收盘价买入该指数并持有。决策在收盘后作出，订单按决策日的（复权）收盘价立即成交，每次买卖都计入佣金；次日早晨的买入使用前一天的价格，并且按整股买入。由于来源不提供开盘价（只有当天的加权均价），因此无法按次日开盘成交。隔夜新闻对价格的影响没有体现在买入价中，因此结果比现实略显乐观。
展示什么: 仅规则：策略本身。规则 + AI 否决：同样的策略，但若某只股票出现明显负面的消息，AI 可以阻止买入。仅 AI：每天由 AI 在该策略前 40 个候选与已持仓股票中自行决策。AI 账本会等待当天的新闻评估，或等到 23:30。
能得出什么结论: 若否决账本跑赢规则账本，说明 AI 的否决在赚钱；若 AI 账本同时跑赢规则账本与 XU100，说明 AI 的决策是有用的。几周的差距可能只是偶然；比较会随着时间推移而变得更有意义。AI 调用的费用显示在页首，并按你账户的 AI 选择付费。
持仓、今天、全部交易与否决
这是什么: 所选账本的持仓、最后一天买入与卖出了什么、完整的订单历史，以及（在否决账本中）AI 阻止的买入。
数据来源: player_position 与 player_order 表。订单状态：等待价格（决策日价格尚不可用时）、已成交、被 AI 阻止、现金不足、已取消（若 5 个交易日内价格仍未到达）。
展示什么: 每个股票代码旁会显示公司名称，以及它所属的最窄指数（BIST 30、BIST 50、BIST 100 或 BIST 100 之外）；指数清单每个工作日傍晚从 Borsa İstanbul 获取，若尚未获取则不显示指数。持仓部分：数量、成本（含佣金）、最新价格、市值、盈亏与权重；订单部分：决策日与成交日、数量、现金影响、佣金与原因（含 Claude 的理由）。否决部分：决策日价格、最新价格与变动：若该股票随后下跌，则该次否决计为正确。
能得出什么结论: 决策日志记录每本账本的每一次决策，以及无法询问 AI 的日子。玩家每十分钟检查一次新数据；目前数据是每日收盘价，因此盘中价格不会变化，决策在收盘后作出。
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