起点
几个月前在 openclaw 上看到这个项目。评分 38，状态栏写着"信号不稳定、回撤控制失败、Dashboard 空白"。
我不是金融科班出身。量化交易对我来说是一个需要被工程化的问题，不是一个需要被预测的市场。
两轮重构
第一轮（38 → 78 分）：
- 信号幂等：同一个输入多次调用返回完全相同的结果，用确定性 hash 替代随机种子
- Rank IC 权重：根据各因子近 20 天的滚动 IC 动态分配权重，不再等权合并
- 风控系统：硬止损 -3%，日内回撤锁 -5%，连续亏损熔断 3 次，流动性过滤
- LLM 辩论场：两个 LLM 分别做多空分析，第三个做裁判
- 绩效归因：拆成行业贡献、风格暴露、选股 alpha
第二轮（78 → 82 分）：
- Agent 从 12 个精简到 7 个——职责清晰，不再互相覆盖
- Web Dashboard 完全重写——后端字段名对齐
- 87 个 P0 测试覆盖核心路径
现在的架构
7 个 Agent，各司其职：
| Agent | 职责 |
|---|---|
| data_agent | 数据采集（iTick + akshare + baostock） |
| technical_agent | 技术分析（MACD / KDJ / RSI / 均线） |
| fundamental_agent | 基本面（财报 / 估值） |
| news_agent | 新闻情绪 NLP |
| strategy_agent | 策略决策 + LLM 辩论场 |
| ml_selector_agent | ML 多因子选股（DeepSeek 集成） |
| execution_agent | 交易执行（T+1 约束，模拟盘） |
1 个 Commander 协调全部 Agent，1 个 Web Dashboard 实时刷新。说"开始交易"，一句话启动。
SaaS 化
5 月 16 日做了大更新：
- 完整的多租户系统（数据隔离、认证、权限）
- FastAPI 网关 + 管理后台
- 4 级订阅计费（免费 / 基础 / 专业 / 企业）
- 合规中间件（禁止买卖建议、风险告知书、输出审查）
已经从单机量化工具变成了一个可以对外提供服务的平台。
数字
123 个 .py 文件，约 21,000 行代码。87 个测试（84 通过，3 在修）。
学到了什么
- 信号幂等比策略更重要。不可复现的策略没法衡量改进
- 风控要硬。"建议减仓"等于没有
- Agent 不是越多越好。12 个互相覆盖，7 个更稳定
- 量化系统本质是工程问题。数据管道、信号稳定性、回测准确性——每一个都是可以修的 bug
后续
qstock_ai 在 SaaS 化完成后阶段性收官，之后没有继续投入——不是失败了，是它的使命完成了：验证"量化系统本质是工程问题"这个判断。87 个测试、7 个 Agent、多租户平台都留着，随时可以重新捡起来。
学到的四条（信号幂等、风控要硬、Agent 不是越多越好、工程问题）到现在还在用。
后续
qstock_ai 在 SaaS 化完成后阶段性收官，之后没有继续投入——不是失败了，是它的使命完成了：验证"量化系统本质是工程问题"这个判断。87 个测试、7 个 Agent、多租户平台都留着，随时可以重新捡起来。
学到的四条（信号幂等、风控要硬、Agent 不是越多越好、工程问题）到现在还在用。