refactor(state): 套保比率统一为无状态因子评分 — 消除两套并行逻辑

[Scivor]

问题

1. 仓库里有两套互不相关的套保比率逻辑

	DecisionEngine	compute_hedge_advice
位置	core/state/engine.py	reports/pipeline.py:720
输入	40 类事件（气候/持仓/库存/关税/ML）	主导情景方向 + RSI，仅此
消费者	CLI、paper trading、回测	每周发布的周报
相互引用	无	无

reports/ 从未 import DecisionEngine。README 架构图画的「三域并行 → Decision Engine → 动态套保比率」描述的是 CLI 路径；实际发给订阅者的周报走的是另一套 40 行启发式：

base_ratio = 0.75 if 下跌 else 0.45 if 上涨 else 0.65
ratio = base ± 0.10 (RSI < 35 / > 65)，clamp 到 [0.40, 0.90]

它完全无视关税、霜冻、ONI、COT、库存、Polymarket。

2. DecisionEngine 本身是个有状态累加器

ratio ← clamp(ratio + Δ(event), 0.20, 0.95)，由此带来：

• 棘轮效应 — 贡献永不衰减，霜冻过去三个月比率也不会回落，系统单调爬向上界后卡死
• 相关信号重复计数 — 一次巴西霜冻同时触发 5 个事件类型，被当独立证据各记一次
• 路径依赖 — clamp 与冷却减半都是路径函数，同一组事件换顺序结果不同
• update_ml_signal 双重施加（真 bug） — raw_ratio = self._hedge_ratio + self._ml_bias 把 bias 加到已含 bias 的比率上，MLAdvisor 周期调用会复利叠加
• 回测与实盘不同路径 — compute_hedge_from_events 用 datetime.now() 判冷却，历史事件互处冷却期而全部减半
• 系数无来源 — FROST_CONFIRMED = 0.30 不对应价格影响、概率或方差

方案

比率改为纯函数 core/state/scoring.py::compute_score，三条路径统一。

contrib(e) = adjustment × (severity/3.0) × 0.5^(age_days/half_life_days)
cluster    = Σᵢ contribᵢ × rank_decay^i        # 按 |贡献| 降序，14 个因子簇
score      = Σ_clusters
ratio      = baseline + span × tanh(score/k)   # span 上 0.30 / 下 0.45

• clamp 完全消失 — tanh 天然渐近到 0.95/0.20，且边界附近保留梯度（旧实现撞到 0.95 后彻底失去响应）
• severity/3.0 替代 severity>=4 → ×1.5 悬崖 — sev3 与现状等价，全程连续
• 簇内递减求和 — 保留多个独立观测互相印证的加成，但收敛有上界。Polymarket 的 El Niño 概率与 NOAA ONI 归入同一簇（本就是同一信号的两次观测），贸易战概率与关税政策同理
• 周报旧逻辑不是删掉，是降级为两个因子簇 — 主导情景 → scenario，RSI → technical，与三域事件一同进 compute_score
• 周报出报时做三域全量扫描，与 DB 的 365 天衰减尾巴合并；去重窗口按事件类型取其 cooldown_seconds
• _FALLBACK_EVENT_CONFIG（161 行硬编码规则表）删除，config/regimes.yaml 成为规则单一事实源

DecisionEngine 退化为薄壳：只持有事件窗口，计算全部委托 compute_score。构造函数从 (bus, use_yaml: bool) 改为 (bus, rules=None, cfg=None)。

验证

294 passed / 1 failed（那 1 个在 main 上即红，早于本次重构），ruff check 全绿。

关键性质各有一个会真正失败的测试守着：

性质	测试
顺序不变性（含等值贡献的次级排序键）	test_order_invariance*
衰减正确（t 与 t+半衰期贡献恰好减半）	test_half_life_decay_exact
簇内去重（5 个霜冻系事件 < 5× 单个）	test_cluster_dedup_sublinear
边界（极端 score 不越界不卡死）	test_ratio_bounds_never_exceeded
ML 幂等（同信号连打 3 次比率不变）	test_ml_signal_is_idempotent
回测/实盘一致	test_backtest_and_live_agree
周报 ratio == 引擎 ratio	test_report_and_engine_agree*
归因隔离（adjustment 不混入历史衰减）	test_adjustment_isolates_new_event_from_prior_decay

实测周报评分构成（真实 DB 事件）：

score=0.6032 → ratio=0.9007
  policy      +0.4987    ← 关税事件真的在定价
  positioning -0.1404
  price       -0.0551
  scenario    +0.1200
  technical   +0.1000
  llm         +0.0800

顺带修掉

• 回测事件驱动策略此前按 datetime.now() 给历史事件计龄导致贡献归零、实际退化成静态 65%，修复后比率区间 0.65→0.92
• 新增 tests/conftest.py 阻断 socket，兑现 README「测试无网络依赖」的承诺：全量测试 233s → 3.7s，揪出 4 个泄漏点

回测第四套逻辑已删除

backtest/engine.py 曾有第四套独立套保逻辑（_calculate_ratio + _generate_events，bespoke 事件词汇，经济观点与主引擎相反），只在 run(events_df=None) 这条不可达分支里用（全仓无人调 run()）。已删除（−218 行），events_df 变必填，run(events_df=None) 抛清晰异常并指向 DecisionDB.get_events() / 域扫描器。至此「三路径共用同一纯函数」名副其实——回测只剩 run_event_driven_with_engine 一条路径。

已知未修（不阻塞）

• get_adjustment_for_event() 与 multiplier_sev4 已无调用方（按「不顺手改无关代码」未删）
• DB 载入的事件硬编码 domain=Domain.SUPPLY（compute_score 不读 domain，无评分影响）

设计文档：docs/superpowers/specs/2026-07-20-hedge-ratio-scoring-design.md

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