当前状态

目前量化项目被拆成两个独立仓库。

**Quant-Trade** 是实际的策略与交易研究系统，已经包含策略、因果回测、风险控制、Shadow、Binance Demo 适配、状态恢复和执行安全边界。当前 Runtime 主要运行 V0.3，最新研究版本已经发展到 V0.9，但 V0.9 仍然属于 research_only，没有获得执行资格，也没有打开确认性 lockbox。

**Quant-OS** 目前完成了 SAD v1.0 架构文档，但还没有完整应用代码。它的目标不是替代 Quant-Trade，也不是重新写一套交易机器人，而是成为统一的研究、实验、结果管理与可视化入口。

两个项目继续保持独立：

``text Quant-Trade 负责策略、因子计算、因果回测、风险语义和研究执

Quant-OS 负责实验配置、任务调度、运行记录、因子评价和可视化 ```

这一阶段要解决的问题

当前最大的工程问题不是缺少更多指标，而是研究路径与运行路径尚未完全统一。

  • Runtime 与最新研究版本使用不同入口。
  • 策略内部存在不同版本的 Signal / Intent 表达。
  • 因子仍嵌在策略实现中，没有形成独立的 Factor catalog。
  • 回测结果缺少统一 BacktestRun、连续 MTM equity 和完整 artifact lineage。
  • 参数调整尚未被正式约束，容易在同一 development 数据上反复试错。
  • Quant-OS 目前还不能发起 FactorExperiment 或 StrategyExperiment。

因此，接下来的开发顺序是先让 Quant-Trade 成为一个确定性、只读的 Research Runner，再让 Quant-OS 调用它。

最终研究闭环

因子研究

FactorDefinition
→ FactorVersion
→ FactorExperiment
→ FactorRun
→ FactorValues
→ Forward Return
→ FactorMetrics
→ 绑定 StrategyInstance

策略研究

StrategyVersion
→ StrategyInstance
→ StrategyExperiment
→ BacktestRun
→ MTM Equity
→ Trades / Fills
→ MAE / MFE
→ 压力场景
→ 结果对比

所有实验都必须创建新记录，不能覆盖已有版本。正收益不会自动提高执行资格，失败实验也不能被删除。

第一阶段：Quant-Trade Research Integration v1

第一阶段只改造 Quant-Trade，不做策略调优。

1. 统一标识与策略契约

建立跨系统稳定模型：

  • `InstrumentId`
  • `DatasetReference`
  • `StrategyReference`
  • `StrategyInput`
  • `StrategyOutput`
  • `Signal`
  • `RiskHint`
  • `Explanation`
  • `StrategyCapabilities`

InstrumentId 不再只使用 BTCUSDT 这类 symbol，而是明确包含交易所、市场类型和标的，例如：

BINANCE:USDT_PERPETUAL:BTCUSDT

V0.3 与 V0.9 都通过 adapter 接入同一个 StrategyRunner。Adapter 只能做数据结构转换，不能改变原始信号方向、时间或参数。

2. 冻结执行能力边界

V0.9 在本阶段继续保持：

research_only = true
execution_eligible = false
demo_allowed = false
live_allowed = false

Research Runner 不导入 authenticated execution adapter，不读取交易凭证，不生成可消费的 RiskAuthorization，也不能访问 lockbox。

3. 建立 Factor catalog

现有策略内部变量分为四类：

  • **Alpha**：用于预测方向或相对收益。
  • **市场状态**：用于识别 Regime、breadth、波动和过滤条件。
  • **风险变量**：用于 Stop、仓位、杠杆和清算距离。
  • **执行质量**：用于手续费、滑点、延迟和成交质量。

初始注册的因子包括：

``text V0.3 session_vwap atr_14 standardized_return vwap_deviation momentum_setup reversal_setu

V0.5–V0.7 btc_regime return_1d / return_7d / return_30d realized_volatility_30d breadth volatility_weight quality_weight

V0.8 btc_beta_60d residual_return residual_momentum_14d

V0.9 settled_funding_mean_9 settled_funding_mean_21 funding_quality ```

这些因子通过只读 FactorProvider 输出，不复制新的计算逻辑，也不改变原公式。

4. 参数 Schema 与预注册

每个策略版本和因子版本必须声明参数类型、范围和权限：

  • `READ_ONLY`
  • `ADJUSTABLE_RESEARCH`
  • `FIXED`
  • `RISK_HARD_LIMIT`
  • `PREREGISTRATION_REQUIRED`
  • `EXECUTION_LOCKED`

浏览器或外部系统只能修改白名单中的研究参数。风险硬限制不能被提高，执行锁定参数不能被实验覆盖。

每次实验必须先记录：

  • Hypothesis
  • Expected mechanism
  • Primary metric
  • Constraint metrics
  • Parameters to change
  • Allowed values
  • Experiment budget
  • Maximum trials
  • Development dataset
  • `lockbox_access = false`

5. 只读 Research CLI

Quant-Trade 对外提供固定命令：

validate_request
run_strategy_experiment
run_factor_experiment
export_catalog

调用方只能提交 JSON 规范化请求，不能传入任意 Python module、shell command 或 executable。

6. 不可变研究产物

FactorExperiment 输出：

factor_run.json
factor_values.parquet
forward_returns.parquet
factor_quality.parquet
factor_diagnostics.json
artifact_manifest.json

StrategyExperiment 输出：

backtest_run.json
metrics.json
trades.parquet
fills.parquet
mtm_equity.parquet
diagnostics.parquet
execution_scenarios.json
artifact_manifest.json

每个产物都有 schema version、SHA256、row count、source commit 和 lineage。

7. 回测可信度增强

新增连续 mark-to-market equity：

  • wallet balance
  • equity
  • realized / unrealized PnL
  • fees
  • Funding
  • gross / net exposure
  • initial / maintenance margin
  • liquidation buffer
  • drawdown

每笔交易增加：

  • MAE
  • MFE
  • MAE_R
  • MFE_R
  • holding time
  • entry / exit Regime
  • leverage
  • fee
  • slippage
  • Funding
  • max margin usage
  • min liquidation buffer

8. 执行压力场景

使用同一份 signal plan 比较：

  • `BASELINE`
  • `COST_2X`
  • `LATENCY_NORMAL`
  • `LATENCY_STRESSED`
  • `PARTIAL_FILL_STRESSED`
  • `VOLATILITY_SLIPPAGE_STRESSED`
  • `PROTECTION_DELAY_STRESSED`
  • `COMBINED_STRESS`

杠杆统一展示 2x、5x、10x、20x。2x 和 5x 是优先研究区间，10x 和 20x 只作为压力测试，不能自动进入 Demo 或 Live。

第一阶段验收标准

  • V0.3 与 V0.9 都能通过同一 StrategyRunner 执行。
  • 新旧路径 parity test 通过。
  • 因子按类别正确注册。
  • FactorRun 与 BacktestRun 不可覆盖。
  • 研究请求不能访问 lockbox。
  • Research Runner 不加载交易凭证或 execution adapter。
  • V0.9 仍然没有执行资格。
  • 所有 artifact 可以被外部系统校验和导入。

第二阶段：Quant-OS Research Workbench v1

Quant-Trade 的 Research Integration 通过人工检查后，再实现 Quant-OS。

MVP 技术栈

``text Frontend Next.js TypeScript TailwindCSS shadcn/ui TanStack Query EChart

Backend FastAPI PostgreSQL Redis Celery DuckDB Parquet ```

系统仍然面向 2 vCPU / 4 GB RAM 的单机环境。MVP 不引入 ClickHouse、Kafka、Kubernetes，也不拆分微服务。Celery 并发默认保持为 1。

初始页面

第一版启用：

  • 总览
  • 数据中心
  • 因子研究
  • 策略研究
  • 回测中心
  • 任务中心
  • Research Runner 设置

模拟交易、实盘交易、组合管理、完整风控中心、插件中心、模型中心和 AI研究员先隐藏，不创建无数据的空壳页面。

Trusted Local Runner

Quant-OS 通过受控 subprocess 调用 Quant-Trade Research CLI：

Quant-OS Celery Worker
→ 校验 ExperimentSpec
→ 调用固定 Research CLI
→ 校验 ArtifactManifest
→ 校验 SHA256
→ 导入 Run metadata
→ DuckDB 查询 Parquet
→ 前端展示

调用过程禁止 shell=True，禁止任意命令和路径，运行环境只保留必要变量，不传递 OS secret。

Catalog 同步

Quant-OS 定期同步：

  • StrategyDefinition
  • StrategyVersion
  • FactorDefinition
  • FactorVersion
  • ParameterSchema
  • Capability
  • Source commit

同步操作幂等，不覆盖旧版本。

因子研究页面

因子页面按类别选择指标。

**Alpha 因子：**

  • Time-Series IC
  • Pooled Panel IC
  • Cross-Sectional RankIC
  • ICIR / RankICIR
  • Rolling IC
  • Decay
  • Coverage
  • Sign Agreement
  • Quantile Return
  • Long-Short Return
  • Monotonicity
  • Turnover
  • Regime Stability
  • Symbol Stability
  • Cost Sensitivity

**市场状态：**

  • State coverage
  • State duration
  • Transition stability
  • Conditional expectancy
  • Conditional PnL / MDD
  • Filter pass rate
  • False-positive reduction

**风险变量：**

  • MAE distribution
  • Stop utilization
  • Liquidation reduction
  • Margin utilization
  • Drawdown reduction
  • Tail loss
  • Leverage sensitivity

**执行质量：**

  • Fee impact
  • Slippage impact
  • Latency sensitivity
  • Partial-fill impact
  • Missed-fill rate
  • Protection-delay loss

当前多资产策略只有少量大型币种，因此单日 Cross-Sectional RankIC 必须显示样本量警告，不能作为唯一晋级依据。V0.3 的短周期事件信号则优先展示 Forward Return、Hit Rate、Expectancy、MAE、MFE、Signal Decay 和 Fee-adjusted Return。

因子实验工作台

用户可以：

复制现有因子配置
→ 填写预注册假设
→ 修改白名单参数
→ 选择 development dataset
→ 选择 Forward Return horizon
→ 创建 FactorExperiment
→ 运行 FactorRun
→ 对比 baseline

旧 FactorVersion 不会被覆盖。

策略实验工作台

用户可以：

复制 StrategyInstance
→ 填写预注册假设
→ 修改白名单参数
→ 选择执行压力场景
→ 选择杠杆研究场景
→ 创建 StrategyExperiment
→ 运行 BacktestRun
→ 查看结果并对比 baseline

Quant-OS 不允许在浏览器中直接编辑和执行 Python 策略代码。策略逻辑修改仍然必须在 Quant-Trade 中通过 Git commit 创建新的 StrategyVersion。

回测中心

核心指标：

  • PnL
  • Total Return
  • MDD
  • Win Rate
  • ProfitFactor
  • Trade Count
  • Fees
  • Funding
  • Liquidation Count
  • Margin Utilization

核心图表：

  • 连续 MTM equity
  • Drawdown
  • Symbol PnL
  • Side PnL
  • Monthly PnL
  • Regime PnL
  • MAE / MFE
  • Leverage sensitivity
  • Stress scenario comparison

页面必须明确显示：

  • 当前结果是否仅属于 development。
  • Lockbox 是否未打开。
  • `execution_eligible` 状态。
  • 10x / 20x 是否仅为压力研究。
  • MTM 是否使用简化模型。
  • 指标是否 unavailable。
  • RankIC 是否样本不足。

第二阶段验收标准

  • Quant-OS 可以同步 Quant-Trade catalog。
  • 可以创建一次 FactorExperiment。
  • 可以创建一次 StrategyExperiment。
  • Celery 能调用固定 Research CLI。
  • Run artifact 可以自动校验和导入。
  • 因子、策略、回测页面使用真实数据。
  • 失败实验保留且不可覆盖。
  • 浏览器不能提交任意 Python 或 shell 命令。
  • OS 不持有 Binance 交易凭证。
  • 没有实现任何交易执行功能。

第三阶段：端到端验证

第一轮端到端验证只使用 development 数据和小型固定 fixture。

FactorExperiment 验证

同步因子目录
→ 选择一个已有因子
→ 创建预注册
→ 修改一个允许研究的参数
→ 运行 FactorExperiment
→ 导入 FactorRun
→ 查看 Decay / Stability / Forward Return
→ 与 baseline 比较

StrategyExperiment 验证

同步策略目录
→ 复制一个 StrategyInstance
→ 创建预注册
→ 选择 BASELINE 与 COST_2X
→ 选择 2x 与 5x
→ 运行 StrategyExperiment
→ 导入 BacktestRun
→ 查看 MTM / MAE / MFE / Diagnostics
→ 与 baseline 比较

安全验证

  • 请求不能访问 lockbox。
  • 请求不能指定任意 executable。
  • 请求不能注入 shell。
  • 请求不能越过参数范围。
  • 请求不能提高风险硬限制。
  • V0.9 不能进入 Demo 或 Live。
  • 相同请求幂等。
  • 相同 run_id 内容冲突必须拒绝。

第四阶段：研究治理

Quant-OS 不只是结果展示工具，还必须限制过拟合。

每次实验必须绑定：

  • Hypothesis
  • Expected mechanism
  • Primary metric
  • Constraint metrics
  • Parameter set
  • Trial budget
  • Development dataset
  • Source commit
  • Artifact lineage

系统禁止：

  • 删除失败实验。
  • 只保存最佳参数。
  • 自动按最高 PnL 晋级。
  • 自动打开 lockbox。
  • 自动修改 execution eligibility。
  • AI 自动发起实验。
  • OS 自动修改或合并 Quant-Trade 代码。

第五阶段：Shadow 与 Demo

只有以下条件全部满足后，才讨论 Shadow 和 Demo 的统一管理：

1. Research 与 Runtime 使用同一个 StrategyPort。 2. Replay、Shadow、Demo 的策略行为一致。 3. BacktestRun 可以完整复现。 4. 连续 MTM equity 完整。 5. Symbol-level leverage 与 margin mode 统一。 6. 执行压力测试通过。 7. Development gate 通过。 8. 一次性 lockbox 通过。 9. Demo safety gate 通过。

即使进入该阶段，Quant-OS 初期也只查看和启动受控 Shadow，不直接开放 Live 下单。

冻结的安全底线

  • V0.9 继续保持 research-only。
  • 当前不打开 lockbox。
  • 当前不启用主网。
  • 当前不自动晋级策略。
  • AI 不进入交易关键路径。
  • 两个仓库不合并。
  • Quant-OS 不持有交易凭证。
  • 浏览器不能执行任意代码。
  • 所有实验不可变、可追溯。
  • 失败结果必须保留。

实施顺序

1. Quant-Trade：feature/research-integration-v1
2. 人工检查策略 parity、安全边界和测试
3. Quant-OS：feature/research-workbench-v1
4. 完成一次 FactorExperiment
5. 完成一次 StrategyExperiment
6. 检查 artifact lineage 与实验治理
7. 再决定是否合并到 main

当前阶段只建设到 FactorRun、BacktestRun 和研究可视化。先证明结果可信、流程可复现、实验不越权，再讨论真实交易。