量化交易自动化办公核心是“可控的自动”，即关键节点自动响应、留痕、预警、归档；需用Airflow/APScheduler构建可追溯任务流，信号同步写入结构化表格并人工复核，所有操作留痕归档，报警分级且设静默期。
量化交易项目中的自动化办公，核心不是把所有事情交给电脑，而是让系统在关键节点自动响应、留痕、预警和归档——重点在“可控的自动”，而非“无脑全自动”。
用统一任务调度器串联数据、策略与报告
手动拉数据、跑回测、截图发邮件，是自动化最大的断点。推荐用 Airflow 或轻量级 APScheduler 搭建任务流：每天9:15自动拉取前日行情与因子数据 → 10:00触发策略信号生成 → 10:30完成组合归因与风险检查 → 11:00生成PDF简报并邮件推送。每个环节失败自动告警（钉钉/企业微信），且保留完整执行日志与输入输出快照。
- 避免用 crontab 直接调脚本——缺乏依赖管理、失败不可追溯、无法可视化进度
- 任务间传递参数建议用文件（如 JSON 配置）或数据库（如 SQLite 记录 run_id 和 status），别靠全局变量
- 首次运行后，人工核对一次输出是否符合预期，再放开自动归档
交易信号与办公文档双向绑定
信号不该只存在代码里。每次实盘信号生成，同步写入结构化表格（如 Excel 或 Notion 数据库），字段包括：date、symbol、direction、size、reason（如“RSI超买+放量突破”）、status（pending/executed/rejected）。这个表既是执行依据，也是复盘底稿。
- 用 openpyxl 或 python-notion 自动更新表格，避免手动复制粘贴出错
- 在表格中加一列“reviewed”，人工打钩后才允许下一轮信号生成，形成人机协同闭环
- 周报可直接从该表聚合统计：本周开仓次数、胜率、主力行业分布等，省去手工整理
日志即档案：所有操作留痕且可检索
不记录的操作=没发生过。除了程序日志（loguru 推荐），还要保存三类关键痕迹：
- 数据来源快照：下载原始CSV时自动加时间戳重命名，并记录MD5校验值
- 策略版本锚点：每次实盘用 git tag 标记 commit（如 v20240615-ema-cross），回溯时一键 checkout
- 人工干预记录：哪怕只是暂停某只股票交易，在日志里写明“2024-06-15 14:22 李明手动屏蔽 600519，因公告停牌”
这些内容汇总进一个每日归档包（zip），按日期命名，存本地+同步至NAS或私有云。
报警不等于打扰：分级通知 + 静默期设计
真问题要立刻知道，假警报会让人关掉提醒。设置三级响应：
- 红色：实盘下单失败、风控阈值突破（如单日回撤＞3%）→ 电话+弹窗+短信
- 黄色：数据延迟＞15分钟、回测结果偏离历史均值±2σ → 企业微信仅文字提醒
- 灰色：常规任务完成、报告生成成功 → 仅写入日志，不通知
另外，收盘后30分钟、开盘前1小时设为静默期，避免非紧急消息干扰盯盘节奏。
基本上就这些。不复杂但容易忽略——自动化办公的价值，不在省了多少分钟，而在每次复盘时你能准确说出“那天为什么这么做”。
