AI 智能体团队与策略研究流程

Stratmill 专业智能体按照固定的阶段顺序逐步处理每个策略，并在阶段之间进行检查。

智能体团队

研究负责人撰写假设。策略开发者将假设编写为 NautilusTrader 策略。QA 智能体审核代码是否正确。策略分析师解读回测和优化结果，并决定下一步。风险官在策略晋级前审计其安全性。投资组合经理决定整个投资组合的晋级和资金配置。

为团队提供支持的还有：回测引擎负责按真实费率建模费用来运行每次回测和优化；数据工程师确保市场数据目录完整；知识库优化器在策略迭代时基于知识库提出附带引用的改进建议；导出器则将策略移植到其他平台。

阶段顺序

一次运行依次经过编码、验证、回测、回测审查、优化和分析。分析阶段之后，可以返回编码阶段进行迭代、返回研究负责人处修订假设、放弃运行，或进入风险审查、晋级和模拟交易。系统优先处理后续阶段，避免验证和回测被新代码队列挤占。

验证层级

代码在接触完整历史数据前会经过验证。如果重新提交的内容与上一次迭代完全相同，任务会立即失败。一致性检查会确认代码交易的场所和标的与假设声明相符。静态分析会检查代码结构和必需方法，并禁止文件、网络和系统访问，以及读取未来数据的方式。

随后，系统会在隔离沙箱中使用生成的市场数据运行策略合成测试（包括上涨趋势、下跌趋势、横盘、波动率飙升、零成交量和价格跳空；如果策略使用补充数据，也会测试补充数据缺失的情况）。接着，系统会使用近期真实 K 线进行短时沙箱回测，策略必须至少交易一次。最后，QA 智能体会依据假设审核策略逻辑：前视偏差、信号方向、仓位规模、交易场所规则和交易时段安排。QA 不评判策略表现。

验证失败时

验证失败后，运行任务会连同问题说明一起退回给开发者。失败 3 次后，运行任务将被放弃。如果是规则始终无法触发，或开发者无法满足某项约束，则会退回给研究负责人修订假设。由平台本身导致的失败会重试，不计入策略失败次数。

分析师的两项决策

首次回测后，分析师会决定进行优化、迭代、修订假设或放弃，因此优化所花费的数小时只会用于确有信号的想法。可行性保护机制会根据数据核验这一决定：交易次数足够且平均单笔交易回报高于交易场所费用门槛的策略，不会被草率放弃；低于费用门槛的策略也不会进入优化。

优化后，分析师会结合样本外和留出集证据，决定晋级、迭代、修订或放弃。每项决定及其理由都会记录在策略页面上。

各交易场所的费用门槛

分析员会检查外汇成本底线，以及本次运行记录的点差、佣金和融资成本依据。净优势不足的假设会被修订或否决。缺少成本依据属于操作暂停事项，不能以零成本替代。

风险官审查

晋级前，风险官会审查策略的安全性，并必须明确批准。代码还会强制执行以下限制：杠杆不得超过你的风险档案上限；必须设有明确的风险控制措施（止损须将每笔交易的风险控制在权益的限定比例内，或采用仓位规模受限的信号退出）；不得存在严重问题，且风险评分必须可接受。风险官也可以驳回分析师提出的关卡豁免。驳回后，该轮流程会退回开发人员。

投资组合经理与资金分配

投资组合经理阶段会在代码中重新核查所有关卡和风险限额，暂缓纳入与现有部署策略相关性过高的策略，并决定是否晋级至模拟交易。资金按波动率倒数分配，每个策略设有上限；新策略初始权重相同，孵化中的策略获得一半权重。从模拟交易转为实盘交易绝不会自动进行。

迭代上限与放弃

如果策略的平均每笔交易收益低于交易成本、样本外表现不达标、反复无法通过验证，或分析师认为它没有实现可行性的途径，就会被放弃。系统会记录原因并反馈给研究智能体，避免重复走入同样的死胡同。

平台运行与个人运行

平台会持续开展自身研究；你的工作区则在预留容量和较高优先级下并行运行，因此你的想法不会排在平台任务之后。你可以随时从策略页面暂停、恢复或停止自己的运行。