io.github.doazvjettu/leakguard-mcp

请分析这份量化回测代码，重点检查是否存在前视偏差、未来函数调用、训练集与测试集泄漏，以及会导致回测结果失真的特征构造问题。请按问题位置、风险说明和修复建议输出。

返回一份静态分析报告，指出可疑代码位置、泄漏类型、影响原因及修复建议。

请检查这段机器学习特征工程与数据切分代码，找出是否在标准化、缺失值填充、标签构造或时间切分中引入了数据泄漏，并说明正确的处理顺序。

输出泄漏风险清单，并给出符合时间顺序和训练流程的改写建议。

在正式回测前，请对这份策略代码做静态检查，重点标记任何可能提前访问未来价格、未来标签或全量数据统计值的逻辑，并按严重程度排序。

得到按严重程度排序的问题列表，帮助在回测前修正高风险缺陷。