Project

量化研究与模拟交易工作台

基于开源 InStock 底座扩展的个人研究系统，把行情、策略、证据、确定性风控、Paper Intent 与复盘串成同一条链。

Python · Tornado · MySQL · MLflow · State Machine · Paper Trading

2026-至今

Product Snapshot

Role: 开源底座上的个人扩展与系统设计
Users: 需要可追踪研究、模拟执行和复盘，而不是自动荐股或无人实盘的单用户主动交易者。
Stage: 本地开发中的 MVP；当前边界止于明确批准后的 PAPER_PENDING，成交、Scan 与完整 Review 尚未开放。
Focus: 数据健康、证据快照、决策状态机、确定性风控、Paper Trading 与复盘闭环。
Validation: 在上游系统上新增 agent、quant、review、watchlist、策略实验、Web 页面与正式测试模块。
Public Proof: 本地 working tree 显示 25 个上游跟踪文件被修改，并新增专用服务、页面、设计文档和测试；不宣称上游代码为原创。

Next Step

开源归属

这个项目不是从零编写的交易系统。底座来自开源 InStock，我的工作是在本地分支持续扩展研究、数据、Agent 和复盘能力。Portfolio 只归属新增设计与实现，不把上游数百次提交算作个人成果。

目标不是自由对话式荐股机器人，而是单用户的交易决策工作台：

候选提案 → 决策草稿 → 冻结证据 → 完成计划 → 确定性风控 → 用户确认 → Paper 记录 → 复盘

LLM 可以整理证据、提出反证和生成复盘草稿，但不能批准交易、计算最终风险或连接券商自动下单。

当前 working tree 在 25 个上游跟踪文件上有修改，并新增 agent、quant、ML、review、watchlist、策略实验、回测服务、Web Handler、页面与测试目录。

Agent MVP 已实现从 DRAFT、Evidence、派生计划确认、Risk 到只读 Paper Intent 与明确批准的状态链。当前代码边界停在 PAPER_PENDING，事务型 Paper Fill、主动 Scan 和完整 Review 仍未开放。

系统把数据新鲜度、仓位、重复意图、计划版本和状态迁移交给确定性代码校验；正式计划与证据快照使用单一事实源，并保留审计事件。

公开页面不展示账户、持仓、股票代码、收益或本地数据库信息，也不把回测结果写成未来收益承诺。

这个项目最有价值的部分不是多一个模型，而是把“想法—证据—风险—行动—复盘”做成不可跳步的契约。