支持1d级别插针模型

docs/usage.md

@@ -31,7 +31,7 @@ python3 -m venv .venv
 1. 检查配置中的 QuestDB 是否可连接；QuestDB 默认不可用时，通过 banbot 的导出命令触发其启动流程。
 2. 从数据库筛选 Binance `linear` 市场、结算币为 USDT、上市至少 730 天且未退市的品种。
 3. 调用 banbot 下载最近 36 个月的 1H K 线。
-4. 调用 banbot 导出原始 K 线，并只保留连续完整的 8 根 1H K 线聚合成 8H K 线。
+4. 调用 banbot 导出请求周期的完整 K 线；默认是 8H，也可以通过 `--timeframe 1d` 导出日线。
 5. 写入 `data/manifest.json` 和 `data/raw/*.csv`。
 6. 加载 `artifacts/v1/model.joblib`，对清单中的每个品种使用最新完整 8H K 线预测。
 7. 按最新 8H USDT 成交额降序写入 `predictions/latest_v1/predictions.csv`，并写入 `report.json`。
@@ -48,7 +48,7 @@ python3 -m venv .venv
   --end 2026-08-23T00:00:00Z
 ```
 
-`--end` 用于固定数据快照，支持 UTC 日期、ISO 时间或毫秒时间戳。默认使用当前 UTC 时间向下取整到 8H 边界。
+`--end` 用于固定数据快照，支持 UTC 日期、ISO 时间或毫秒时间戳。默认按 `--timeframe` 向下取整到对应边界。
 
 ## 手动命令
 
@@ -71,6 +71,15 @@ python3 -m venv .venv
 
 `prepare` 的默认范围是最近 36 个月，训练快照前的品种至少上市 730 天，最近 10 个月预留给测试。`manifest.json` 记录筛选出的品种、数据范围、数据库类型和被排除的原因。
 
+导出日线时使用独立目录，避免覆盖 8H 快照：
+
+```bash
+.venv/bin/python -m cbpred prepare \
+  --timeframe 1d \
+  --out-dir data_1d \
+  --banbot-config /home/ctyun/ban/banbot/biz/config.yml
+```
+
 ### 训练模型
 
 ```bash
@@ -96,9 +105,9 @@ python3 -m venv .venv
   --symbol BTC/USDT:USDT
 ```
 
-不传 `--at` 时使用 CSV 中最新完整 8H K 线。传入 `--at` 时，时间必须精确匹配一个 8H K 线起始时间，且不能早于模型训练快照。
+不传 `--at` 时使用 CSV 中最新完整周期 K 线。传入 `--at` 时，时间必须精确匹配一个模型周期 K 线起始时间，且不能早于模型训练快照。
 
-模型需要至少 200 根 8H K 线计算 ATR 排名，并需要模型中保存的该品种训练画像。`eligible_for_model` 为 `false` 时，预测数值返回空值，并包含 `skip_reason`。
+模型需要至少 200 根对应周期 K 线计算 ATR 排名，并需要模型中保存的该品种训练画像。`eligible_for_model` 为 `false` 时，预测数值返回空值，并包含 `skip_reason`。
 
 ## 文件布局
 
@@ -123,7 +132,7 @@ cbpred/
 - QuestDB 连接失败：检查 banbot 配置中的数据库地址、QuestDB 服务和端口；一键脚本只对默认 QuestDB 端口尝试触发 banbot 启动。
 - `missing data/manifest.json`：先运行 `prepare`，或确认一键脚本没有在下载/导出阶段失败。
 - 某品种预测为空：检查 `eligible_for_model` 和 `skip_reason`，通常是 200 根 ATR 历史不足或该品种没有正式模型画像。
-- 数据只有部分 8H K 线：导出会丢弃不连续或不完整的 8 根 1H 桶，这是为了避免特征和未来标签跨越缺口。
+- 数据只有部分 K 线：导出和训练会丢弃不连续或不完整的 bar，这是为了避免特征和未来标签跨越缺口。
 
 ## 验证