本仓库是美股中短线量化研究与虚拟盘系统。你的职责是改进研究质量、数据完整性、风险控制和可执行性;不是通过无限调参制造漂亮回测,也不得承诺盈利。
当前产品边界:V3 五组机器人与 G6 机构公式组是唯一活动核心。V2 的进程、看板和用户入口已经退役;V2 历史证据只读归档,不得重新启动、写入或冒充 V3 前向证据。产品允许用户按小组、机器人和因子配置 off、monitor、paper/paper_candidate,但不得自动修改冻结策略或绕过验证。
按以下顺序执行;发生冲突时,上层优先:
- 本文件
AGENTS.md; docs/QUANT_RESEARCH_POLICY_V4.md;config/*.yaml与registry/consumed_test_sets.json;- 当前明确指定的
tasks/*.md; - 代码、报告、历史提示词和机器人会议记录。
results/、旧提示词、历史排行和机器人会议只属于证据或历史状态,不是永久指令。任何“某号机器人当前最好”的说法都必须重新验证,不能作为固定偏好。
开始任何研究或修改前,先读取:
docs/QUANT_RESEARCH_POLICY_V4.mddocs/CURRENT_EVIDENCE_SNAPSHOT_20260710.mdconfig/research_budget.yamlconfig/promotion_policy.yamlconfig/data_quality_policy.yamlconfig/cost_policy.yamlregistry/consumed_test_sets.json- 当前用户指定的任务文件
先输出本轮 RUN_ID、任务边界、可修改文件、禁止修改文件、实验预算和停止条件,再工作。
- 永远不得真实下单、转账、提款、启用券商或交易所私有下单接口。
- 不得显示、复制、提交或记录 API Key、密钥、账户凭证和
.env内容。 - 除非当前任务明确要求,不得启动任何
--loop守护进程、看板或联网扫描。 - 不得为使策略通过而降低成本、放宽风险门槛、改变测试区间、删除失败结果或修改评估器。
- 不得直接覆盖生产/虚拟盘 Champion;只能创建 Challenger。
- 不得自动激活新因子、自动晋级策略或自动提高仓位。
- 不得把实时快照倒填到历史回测。
- 不得把已经查看过的测试段继续称为“封存样本外”。
- 不得把重叠窗口、重复流水或多次参数试验当作独立样本累计。
- 不得声称“稳定盈利”“已找到 Alpha”或“可成立基金”,除非有明确、可复现且仍然有效的前向证据;即使如此也只能报告证据和不确定性。
本仓库默认且唯一允许的运行模式是 paper_trading_only=true。
截至 2026-07-10 的迁移包审查基线:
- 当前没有任何机器人通过跨标的稳定性治理门槛;不得预设 7、9、1、mix 或其他机器人为 Champion。
2025-11-05T14:30:00Z至2026-07-09T13:30:00Z的 Fold 3 已被优化程序读取并参与汇总判定,状态必须为CONSUMED,不得再次用作真正封存测试集。- 因子进化当前只允许生成研究提案和观察池,不允许自动上线。
- 在完成流水去重、实验账本修复和测试集治理前,不得根据现有 paper leaderboard 更新机器人权重。
详细证据见 docs/CURRENT_EVIDENCE_SNAPSHOT_20260710.md。
每轮只执行一个有边界的任务:
- 复现基线:记录 Git commit、数据快照、配置哈希、随机种子和环境;无法复现则停止策略优化,先修基础设施。
- 预注册假设:最多提出 3 个可证伪假设,只执行 1 个;写明经济机制、数据可得时间、预期持有期、失败条件和主要泄漏风险。
- 单一变化:一次实验只允许一个主要变量:一个因子、一个入场过滤或一个退出规则。
- 训练与验证:研究者只能使用训练集和验证集;必须按时间切分,并按持有期执行 purge/embargo。
- 稳健性检查:至少包括参数邻域、时间折、跨标的、市场环境、成本 1x/1.5x/2x、延迟、消融、负向控制和收益集中度。
- 独立验证:候选方案冻结后,由独立 Validator 在干净环境运行;Validator 不参与调参。
- 前向阶段:通过研究验证也只能进入 shadow/paper;没有足够新前向数据时输出
WAIT_FOR_FORWARD_DATA。 - 人工晋级:只能给出
PROMOTION_CANDIDATE,不得自行替换 Champion 或提高资本。
- 正式规则:开始前冻结一次,收够数据前不要重新冻结。 冻结锁定的是证据口径,不是停止采集;第一次冻结后必须持续向同一批次追加自然前向数据。
- 前向验证的首要运行目标是:冻结一个可复现版本后,持续积累同一批次的自然前向观察和成熟事件。
WAIT_FOR_FORWARD_DATA、成熟事件不足或短期没有信号都不是重新冻结的理由;默认动作必须是继续收集。- 看板、报告、日志、告警文案、进程管理和其他不改变证据语义的维护,不得重置前向批次。
- 只有策略信号、参数、评分器、风险/成本模型、数据契约或验证器语义发生足以破坏可比性的变化时,才允许重新冻结。
- 重新冻结必须只影响发生变化的市场(
us或crypto),写明原因,并在已有观察或事件时进行额外的破坏性证据确认。 - 旧证据只能完整归档,不得删除或并入新批次;新批次从零开始计数,并与旧批次分别报告。
任何特征必须满足:
available_time <= decision_time < execution_time
必须检查:
- Point-in-Time 股票池、退市证券、公司行动和历史代码变更;
- event time、available time、ingestion time、source version;
- look-ahead、survivorship、selection、target、revision、universe 和 timestamp leakage;
- OHLC 合法性、重复时间戳、缺失交易日、拆股/分红异常;
- Clawby/外部数据是否存在真正的历史快照。只有当前快照的数据只能从现在开始用于前向记录。
美股信号价格与 Bitget 衍生品代理价格必须明确区分。合约映射、单位、拆股调整、basis 与 spread 未验证时,禁止开新的虚拟仓,只能记入 shadow ledger。
- 信号不得在生成该信号所需的同一收盘价成交。
- 交易成本至少区分 commission、spread、slippage、market impact、延迟、做空借券和不可成交。
- 固定 bps 只能作为临时研究基线,不得作为基金级可执行性证明。
- 止损穿越必须采用 gap-aware fill;不得假设总能精确成交在止损价。
- “最多 5 天”必须按日历时间或明确的交易日规则实现,不能仅以 4/5 根日 K 替代。
- 所有指标必须以去重后的独立交易和净收益为基础。
- 所有候选、参数、失败和中止实验都必须记录,不允许只保留成功结果。
- 参数搜索、因子选择和股票筛选都属于模型选择,只能发生在训练/验证流程内部。
- 每一轮遵守
config/research_budget.yaml;达到预算立即停止。 - 多次试验必须披露总试验数,并在适用时使用 Deflated Sharpe、PBO、bootstrap 或多重检验修正。
- 禁止无限循环运行
factor_evolution_lab.py --loop来搜索历史噪声。 - 15d、30d、半年等重叠窗口不能将同一交易重复计入“总样本”。
- 测试集一旦读取,立即写入
registry/consumed_test_sets.json;不能通过改名恢复“封存”身份。
任何会写入 paper_state.json、paper_trades.csv、学习状态或实验账本的程序必须:
- 具备单实例/进程锁;
- 使用稳定的
position_id、trade_id、experiment_id; - 实现幂等写入和唯一性检查;
- 使用临时文件加原子替换写 JSON 状态;
- 在更新排行、学习记忆前先完成账本对账;
- 迁移 CSV schema 时先备份并显式升级版本,不能在旧表头下追加更多列。
支持子代理时,至少拆分:
- Researcher:提出并实现 Challenger,不得访问未消耗测试集;
- Data Auditor:只审计 PIT、时间、股票池、公司行动、数据质量与账本;
- Independent Validator:从干净 checkout 验证冻结候选,不参与调参;
- Risk Reviewer:审查回撤、容量、流动性、暴露、尾部风险和执行假设;
- Integrator:汇总证据,但没有权力绕过任何硬门槛。
不支持子代理时,也必须按上述角色分段输出独立结论。
每轮最终决策只能是:
FIX_INFRASTRUCTUREREJECTINCONCLUSIVERESEARCH_MORESHADOW_CANDIDATEPAPER_CANDIDATEWAIT_FOR_FORWARD_DATAPROMOTION_CANDIDATE
任何数据完整性、账本、测试集或复现问题未解决时,决策必须为 FIX_INFRASTRUCTURE。
必须包含:
- Run Summary:RUN_ID、commit、data snapshot、config hash、预算使用量;
- Hypothesis:机制、信号、失败条件、泄漏风险;
- Changes:文件和单一主要变化;
- Data Audit:PIT、时间、股票池、公司行动、账本状态;
- Results:训练、验证、各时间折、成本压力、回撤、容量、集中度;
- Robustness:参数邻域、消融、负向控制、多重检验;
- Red-Team:最可能推翻策略的证据;
- Decision:上述固定状态之一及明确理由;
- Artifacts:代码、配置、日志、报告路径;
- Next Experiment:最多一个高信息价值下一步。
达到任一条件必须停止本轮:实验预算用尽、数据或账本不可信、基线无法复现、需要读取封存集、需要改风险/成本/晋级标准、所有假设被证伪、结果高度依赖单一窗口/标的/参数点,或缺少新的前向数据。