立项背景:传统人工投资主观性较强,容易受到情绪干扰,量化策略编写门槛高、回测效率低下,普通投资者无法系统化进行行情研判、策略验证与仓位管理。本项目目标是搭建 AI 量化交易智能体投资助手,依托大模型与量化算法实现自动化行情分析、策略自动生成、历史回测、风险风控、仓位计算以及每日投资建议输出,降低量化投资门槛,规避情绪化交易,提升策略稳定性。
核心模块分为五大部分:金融数据采集模块、因子计算模块、策略回测模块、多智能体决策模块、实时风控模块。数据模块自动抓取 A 股日线、分钟线、财报数据、资金流向数据;因子模块自动计算上百个量价因子;回测模块可模拟多年历史行情,计算夏普比率、最大回撤、年化收益率;决策智能体综合技术面、基本面、市场情绪生成交易信号;风控模块实时限制单日亏损、单票仓位上限。
整体业务流程:程序每日盘前自动拉取全市场行情数据,批量计算量化因子,由多个分工 AI 智能体并行分析市场行情,汇总多维度打分生成买入、卖出、持仓信号,经过风控规则过滤后输出每日投资计划,同时每日自动复盘策略绩效,迭代优化交易规则,全程无需人工干预。
整体采用模块化松耦合架构,整体技术栈以 Python 为主,采用 Pandas、Polars 做高性能数据处理,使用强化学习与大模型 Prompt 搭建多 Agent 决策体系,回测引擎基于向量化运算开发,采用多线程加速批量回测,所有模块互相独立可单独迭代。数据模块负责爬取清洗金融数据,因子模块批量计算技术因子,回测模块做历史仿真,智能体模块负责逻辑推理,风控模块拦截高风险交易信号。
本人独立负责量化因子体系搭建、向量化回测引擎开发、风控规则编写与策略绩效统计工作,一共完成 126 个量价因子的编写,将回测运算速度提升 72%,搭建完整的回撤风控体系,筛选出 17 套穿越牛熊的稳定量化策略,策略年化收益率平均稳定在 15%-22% 区间,最大回撤控制在 8% 以内。
项目开发中遇到的难点:传统循环回测运行速度极慢,全市场回测单次耗时超过 2 小时;多因子存在数据过拟合问题,历史表现优秀实盘极易失效。解决方案:舍弃循环写法,改用 Polars 向量化运算重构回测底层,速度提升数倍;引入样本外分段检验、滚动回测、行业中性约束,有效剔除过拟合策略,大幅提升策略在实盘环境下的稳定性。