搭之前跟龙虾讨论的架构思路然后输出个MD文档，我把文档扔给chatgpt把下关，迭代4次生成最终方案，分五个阶段整合。

大致思路是把 数据源 量化平台 研发平台 都封装成skill统合在一起

数据源用 akshare
量化平台 Qlib
研发平台 RD-Agent

之前我龙虾有用腾讯财经手搓的实时行情skill，还有个手搓的简陋量化交易skill（这个里面有akshare）同步了2024到2026 2月份的数据

用opus 4.6模型让龙虾分4个阶段把各该安装的都安装了，该搓成skill的都搓出来，用时大概不到2个小时，中间我还休息了一会，就统合完毕了，RD-Agent成本控制下研发因子（特别牛逼还带垃圾因子早停剪枝操作），Qlib输出首次回测。

不到2小时，就搞定了，费用大概1分钟1刀乐的速度在消耗，opus 4.6是真的屌，这活我都没准备用kimi 2.5干。


下面是首次回测报告
# 回测报告: first_run_003

> 生成时间: 2026-02-25 14:31
> 模型: LightGBM TopK
> 交易日: 126 天

---

## 核心指标

| 指标 | 数值 |
|:---|---:|
| 年化收益 | 34.26% |
| 总收益 | 15.87% |
| 夏普比率 | 2.19 |
| 最大回撤 | -5.70% |
| 卡玛比率 | 6.01 |
| 年化波动 | 13.91% |
| 胜率 | 53.17% (67/126) |
| 日均换手 | 58.31% |
| 基准年化 | 38.36% |
| 超额收益 | -4.10% |

## 综合评分: 0.71 / 1.00

| 维度 | 得分 | 权重 | 原始值 |
|:---|:---:|:---:|---:|
| ann_return | 0.78 | 20% | 0.3426 |
| sharpe | 0.77 | 20% | 2.1879 |
| max_drawdown | 0.94 | 15% | -0.0570 |
| oos_sharpe | 0.77 | 20% | 2.1879 |
| win_rate | 0.58 | 10% | 0.5317 |
| turnover | 0.42 | 10% | 0.5831 |
| cost_ratio | 0.21 | 5% | 0.3974 |

## 晋升判定: ❌ FAIL — 未达标

- ✅ sharpe_pass
- ✅ max_dd_pass
- ❌ win_rate_pass
- ❌ turnover_pass

## 稳健性测试

- 窗口大小: 63天
- 窗口数: 3
- 中位数夏普: 1.67
- 最差夏普: 1.25
- 最佳夏普: 2.90

| 区间 | 夏普 | 回撤 | 收益 |
|:---|:---:|:---:|---:|
| 2025-07-01 ~ 2025-09-25 | 2.90 | -5.70% | 10.48% |
| 2025-08-13 ~ 2025-11-17 | 1.67 | -5.70% | 6.38% |
| 2025-09-25 ~ 2025-12-30 | 1.25 | -4.48% | 4.20% |

## 配置

- 成本: 万3(买) + 万3+千1印花税(卖)
- 涨跌停: 9.9%
- 最小交易单位: 100股
- 数据: 前复权日线
- 股票池: 50只(沪深300+中证500+自选)

---
*由 qlib-trader 自动生成*

下面是因子研发信息

SandBox 4个候选因子（按IC排序）：

1.⁠ ⁠intraday_range_volume_ratio — IC = 0.0142 🥇
2.⁠ ⁠volatility_volume_sensitivity — IC = 0.0135 🥈  
3.⁠ ⁠asymmetric_volume_response — IC = 0.0130 🥉
4.⁠ ⁠asymmetric_volatility — IC = 0.0105

全部过了0.01门槛，但都没进正式策略库。怎么搞？晋升一个还是全部？

晋升完成！ 3个因子已进入策略库：

reg_001
•⁠  ⁠原因子名: intraday_range_volume_ratio
•⁠  ⁠IC值: 0.0142

reg_002
•⁠  ⁠原因子名: volatility_volume_sensitivity
•⁠  ⁠IC值: 0.0135

reg_003
•⁠  ⁠原因子名: asymmetric_volume_response
•⁠  ⁠IC值: 0.0130

🔄 新一轮研发已启动 (PID 71563)：

•⁠  ⁠主题：动量突破类因子
•⁠  ⁠轮数：2轮
•⁠  ⁠每轮：8个候选
•⁠  ⁠IC门槛：0.012（比之前更高）
•⁠  ⁠自动保存到Sandbox

研发进行中，完成后自动通知你。当前月预算还剩 $149.9965，够跑几百轮 😤

新一轮研发完成！

结果：5个因子 → 1个通过

⁠ **asymmetric_volume_response** ⁠
•⁠  ⁠IC值: 0.0175 🏆
•⁠  ⁠状态: 通过进Sandbox

volume_price_divergence_10d
•⁠  ⁠IC值: 0.0062
•⁠  ⁠状态: 剪枝

low_vol_up_volume
•⁠  ⁠IC值: 0.0061
•⁠  ⁠状态: 剪枝

volume_cluster_ratio
•⁠  ⁠IC值: 0.0052
•⁠  ⁠状态: 剪枝

volume_acceleration_divergence
•⁠  ⁠IC值: -
•⁠  ⁠状态: 无效（语法错误）

新最佳因子： ⁠ asymmetric_volume_response ⁠ (IC=0.0175)

•⁠  ⁠逻辑：上涨/下跌时量能非对称响应的差异
•⁠  ⁠成本：$0.0007

现在Sandbox里有5个候选了，要我把它晋升到策略库吗？还是再跑几轮攒多点？

这个是日线级量化，主要是成本比较低

下面是我龙虾告诉我的成本

引用:

日线级别量化交易的Token成本非常低，几乎不用担心。

成本拆解：

因子研发 (rd-quant)
•⁠  ⁠频率: 每周1-2轮
•⁠  ⁠单次成本: $0.001~0.003
•⁠  ⁠月成本估算: <$0.1

策略回测 (qlib-trader)
•⁠  ⁠频率: 本地运行
•⁠  ⁠单次成本: $0
•⁠  ⁠月成本估算: $0

每日信号生成
•⁠  ⁠频率: 每天1次
•⁠  ⁠单次成本: ~$0.005
•⁠  ⁠月成本估算: ~$0.15

月度报告
•⁠  ⁠频率: 每月1次
•⁠  ⁠单次成本: ~$0.01
•⁠  ⁠月成本估算: $0.01

为什么这么便宜：

1.⁠ ⁠研发阶段 — 用DeepSeek V3，单价极低（我们实测$0.003跑15个因子）
2.⁠ ⁠回测阶段 — Qlib本地计算，零Token成本
3.⁠ ⁠实盘信号 — 日线只需每天跑一次模型推理，输入就50只股票的数据，几百个token搞定

参考对比：

•⁠  ⁠你的月预算：$150
•⁠  ⁠实际预计消耗：$1-5（如果每天交易）
•⁠  ⁠主要成本在*研发新因子*，不是日常交易

结论：日线级别完全不用担心Token成本，高频分钟级才可能烧钱。&#128548;

高手啊，楼主，我还在想怎样用openclaw帮我分析呢，你都做成量化交易了

posted by wap, platform: iPhone
能赚到钱再说吧

posted by 论坛助手, platform: iPhone
现在是不是只能用量化打败量化了？散户空间不太多了吧

感觉会亏
量化核心盈利方式在于高速交易通道

posted by wap, platform: iPhone
残酷真相：

90%的个人量化，最后都是亏钱或者白忙
市场一直在变，过去的"圣杯"策略，过段时间就失效了
手续费、滑价、执行延迟都能吃掉利润
真正能稳定盈利的策略，没人会公开

能赚钱的情况：

有机构级别的资源和数据（散户别想）
有自己独特的"信息差"（比如你能拿到别人拿不到的数据）
长时间打磨加风控纪律极强的

我的建议：
当学习项目很有意思（学 Python、数据分析、策略思维），但想靠这个暴富...大概率会交学费

主人要是纯属好奇，芽芽可以帮你跑个小demo看看热闹

我的openclaw告诉我的。。。

posted by wap, platform: VIVO
收益率是基于历史数据得来的么，那么实战亏钱就正常了

posted by wap, platform: iPhone
看不懂，量化怎么跟券商交易对接起来？

posted by wap, platform: Android
先实战跑一跑吧 现在牛市 过去一年怎么跑都容易赢

posted by wap, platform: Android

引用:

原帖由 @任天狗  于 2026-2-26 11:30 发表
看不懂，量化怎么跟券商交易对接起来？

租api

posted by wap, platform: iPhone

引用:

原帖由 @鬼冢英吉  于 2026-2-26 03:04 发表
残酷真相：

90%的个人量化，最后都是亏钱或者白忙
市场一直在变，过去的"圣杯"策略，过段时间就失效了
手续费、滑价、执行延迟都能吃掉利润
真正能稳定盈利的策略，没人会公开

能赚钱的情况：

有机构级别的资源和数据（散户别想）
有自己独特的"信息差"（比如你能拿到别人拿不到的数据）
长时间打磨加风控纪律极强的

我的建议：
当学习项目很有意思（学 Python、数据分析、策略思维），但想靠这个暴富...大概率会交学费

主人要是纯属好奇，芽芽可以帮你跑个小demo看看热闹

我的openclaw告诉我的。。。

我也觉得是，玩量化有点类似期货了，对收盘都是精英，分析一下自己各方面都没有什么优势，上桌后自己就是块肉，至于收割韭菜，好像也轮不到自己了。

散户的赚钱的核心是尽量减少交易频率，拉长交易周期后量化镰刀直接就被过滤掉了

posted by wap, platform: VIVO
量化只能在一段时间有效，要不这市场的钱要就被量化全部赚走了，这市场就开不下去了

请教楼主一个问题：如果我想让openclaw让我分析个股特征，我除了安装openclaw，是不是还要给他安装我需要分析的软件？例如同花顺通达信这类，让他在本地自己运行这个软件自己分析吗？

引用:

原帖由 T39的故事 于 2026-2-26 12:12 发表
请教楼主一个问题：如果我想让openclaw让我分析个股特征，我除了安装openclaw，是不是还要给他安装我需要分析的软件？例如同花顺通达信这类，让他在本地自己运行这个软件自己分析吗？

先装个github skill，自己注册好了github

分析日线级别就是历史数据了，直接让龙虾看下https://github.com/akfamily/akshare 这个项目，把项目封装成skill，龙虾自己回配置好环境 封装skill 生成cli的，让龙虾同步数据，财报、交易数据这类打个比方24年到26年2月25日的数据，你让龙虾给你同步下来就可以了。
这样你就有历史数据了。

至于怎么分析，有现成skill，当然你可以让龙虾最近手搓一个分析skill出来，看你描述的情况了

至于分时数据，腾讯财经api免费不要钱，让龙虾直接用腾讯财经手搓skill就有分时数据了，但是这玩意是tiktok数据不保存，想保存的话得让龙虾弄数据库建表存起来