排序
第25章 迷你实战:从零搭建双均线策略Agent系统
本章完整演示“数据清洗→双均线策略开发→回测引擎配置→绩效评估(夏普比率/最大回撤/年化收益)→策略调优”全流程。附可复制Python代码,第25章适合正在搭建个人量化系统的学习者边学边改。...
第26章 量化投资公司的Agent化映射:从岗位到Agent
本章根据真实的量化私募公司岗位设置,提供了从因子挖掘到交易执行、从风控到审计的全链路Agent映射表,配套部门隔离、协作流程、策略多样性管理与经验蒸馏机制,是一套可落地的多Agent量化系统...
第27章 量化投资Agent的Skill体系设计
完整交付的量化投资Agent Skill教程。本章提供因子挖掘(IC/IR计算)、回测验证(Backtrader+VectorBT双引擎)、交易成本精细建模、凯利公式仓位管理(半凯利/分数凯利适配)的SKILL.md模板与可...
第28章 量化投资Agent系统的完整配置与实现
本章提供完整硬件配置、投资总监等核心Agent的AGENTS.md与SOUL.md模板、ACP通信与Redis共享记忆集成、Cron任务调度、回测-实盘一致性检查清单(含验证脚本)与测试上线流程。附start_quant_syst...
第29章:量化投资Agent系统的运行、监控与持续优化
OpenClaw Web UI + Prometheus + Grafana三层监控体系、systemd故障自愈与三级熔断机制、绩效评估与过拟合检测Skill实现、Token/数据源/云成本优化策略,以及交易日志审计规范与极端情景压力测...
第30章 一人多Agent公司的最佳实践与进阶(量化特供版)
通用vs量化设计模式复用框架、从单策略到多策略组合的扩张路径、日线到分钟线的升级策略、系统性能+策略绩效双维度效率度量体系、10个高频问题避坑清单(顾问血泪史),以及将新业务需求转化为A...
第31章 从本书出发:持续学习与未来展望
总结量化Agent系统的知识补充路径(金融/工程/社区)、三个层次的迭代方向(策略/Agent/风控)、技术趋势展望(群体智能/自适应AI/人机协作),以及持续学习方法与告别寄语。系统规划走出教程后...
附录A至附录F
附录A:OpenClaw+Hermes命令速查表(含ACP/记忆/Cron);附录B:AGENTS.md/SOUL.md/SKILL.md等8个配置模板;附录C:量化投资Agent系统完整配置包(含Docker-Compose+一致性检查脚本);附录D:...








