量化策略研发实验室

问题背景

量化策略研发通常不是一个单轮问答能覆盖的流程：策略假设、因子构造、回测、风控、执行与合规之间存在大量上下文依赖。如果每次都手工拼接提示词，容易出现参数丢失、结果不可追溯、中断后无法继续的问题。

工作方式

该技能将 15 个研究角色组织成一张有向无环图，并封装成两条使用方式：

• Toolbox 模式：单独触发 回测、风控分析、alpha 研究 等角色，适合快速验证某个环节。
• Pipeline 模式：选择核心、因子、执行、宏观、套利、ML 或做市轨道，按预设角色序列串行执行，例如核心轨道为 01→02→03→04→10。

关键步骤包括：读取角色注册表；初始化 state/research-context.md 作为单一状态源；收集市场、资金规模与核心问题；加载角色模板并注入上游参数；通过 subagent 执行角色任务；解析 [QAGATE]...[/QAGATE] 检查必填字段、数值合理性与签名；最后把输出追加到状态文件，并给出下一步建议。技能还支持从指定角色恢复、重跑某角色、查看进度和重置流程。

适用边界

它更适合作为量化研究编排器，而非直接交易系统。角色输出仍需人工复核，特别是回测指标、风控假设与执行参数。默认质量门遇到警告通常继续执行，若要严格把关可要求暂停。若用于生产落地，仍需补充真实数据源、权限控制、审计日志与合规流程。