用途：用户上传券商交割单导出文件，得到基于数据的自身交易画像与行为偏差诊断。支持格式自动识别：同花顺、东方财富（A股 CSV，通常 GBK）、富途（港股/美股 CSV，UTF-8），以及含 datetime/symbol/side/qty/price 等列的通用 CSV。
主要能力分两层：画像层统计持仓天数、交易频率、胜率、盈亏比、累计盈亏、最大回撤、最常交易标的、市场与小时分布；行为诊断层输出四项偏差，各带严重程度（低/中/高）与数字证据。盈亏按 FIFO 撮合，未平仓不计入胜率与盈亏比。策略提取与回测桥接为 Phase 4c 占位，暂未实现。
使用方式：直接调用 analyze_trade_journal 工具，不要从 bash 运行 Python。示例：analyze_trade_journal(file_path="uploads/xxx.csv")；可用 analysis_type 取 full（默认）、profile、behavior、strategy（占位）；可用 filter_expr 按时间（"2026-01 to 2026-03"）、标的（"symbol=600519.SH"）、市场（"market=china_a|us|hk|crypto"）过滤。返回 JSON 含 format_detected、date_range、profile 等字段。同一会话中文件路径有效，后续追问无需重新上传。
适用场景：个人交易复盘、时间切片与单标的深挖、分市场对比，以及先画像后行为诊断的渐进式分析。
限制：strategy 类型暂为占位；假设情景类分析（如严格止损）在路线图中，暂无法提供；文件缺失、扩展名不支持或格式无法识别时需用户重传或重命名关键列；空文件或无成交记录无法解析。缺失的收费、平台等信息暂未提供。