私有化部署

QuantOS

AI 驱动的量化研究基础设施

让 AI Agent 自主执行因子研究全流程 — 从假设生成到回测评估到生产部署。
研究员监督决策，不再手写每一行回测代码。

获取授权 对比版本

一个研究内核，两种入口。Rust 加速，统一治理。

AI Agent 自主研究  |  人类研究员只读监督  |  同一计算引擎，完整审计链路

核心能力

不是聊天机器人套壳，不是 notebook 插件 — 是完整的研究基础设施

AI Agent 自主研究

AI 不是辅助 — 是第一研究员。自主生成因子假设、编写表达式、执行回测、评估结果、决定迭代还是终止。

  • 多 LLM 路由（Claude / GPT / DeepSeek / GLM）
  • 每阶段独立模型 + temperature 配置
  • AST 安全扫描 + 沙箱执行
  • MCP 工具集成，Claude Code 可直接驱动全流程

机构级反过拟合

因子入库前必须通过三道门槛。不是简单看 IC 和回撤 — 是 4 维检测体系 + 复合评分。

  • IC 稳定性（30%）— 滚动 IC 方差
  • 子样本压力测试（25%）— 牛/熊/震荡分段验证
  • 安慰剂检验（25%）— 100 次置换 + 时间偏移
  • 半衰期分析（20%）— 因子衰减 vs 持仓周期匹配

Rust 加速引擎

数值计算密集的部分用 Rust 重写（PyO3 + Polars + Rayon），不是 Python 套壳。

  • 分钟线 I/O — Parquet 分区存储，按 symbol + date 范围查询
  • 日频回测 — T+1 严格撮合，向量化执行，成本模型
  • 特征工程 — 滚动算子、EWM、置换检验、日度聚合
  • 已通过 B1.5 对齐测试：Rust NAV 与 Python 事件驱动引擎误差 < 2%

ML 管道 + 泄漏检测

不只是跑模型 — 从特征工程到训练到验证，每一步都有防泄漏机制。

  • LightGBM + Purged K-Fold + 时序 CV（252d/63d/21d）
  • 4 维泄漏检测 — 训练前强制检查，CRITICAL 级直接拦截
  • 242 基础特征（滚动 / 截面 / 技术 / 分钟 hf_*）
  • 行业中性化、样本加权、特征交互、牛熊分段压力测试

因子全生命周期

从假设到退役，每个因子都经过完整管道。40+ Alpha101 兼容算子，滚动前推验证。

  • 生命周期：CANDIDATE → OBSERVE → ACTIVE → DEGRADED → RETIRED
  • 三道门槛：IC 验证 → 反过拟合 → 分组回测
  • 滚动 Walk-Forward：3 年训练 / 1 年验证 / 1 年测试，每 3 个月滚动
  • 每轮迭代版本化：prompt hash + code hash + data version + result hash

完全可复现

不是"我记得上次跑过"— 是每一次研究都有不可变记录，任何时候可以精确重现。

  • 每次执行记录：prompt hash + 代码 hash + 引擎版本 + 数据版本
  • 生产数据不可变 — 信号 / NAV / 交易只追加，覆写需 force=True
  • 完整审计链路 — 从 AI 生成到人类审批到生产部署
  • 因子版本快照 — 代码 + 结果 + 指标原子存储

三层解耦架构

层间只有 HTTP API，没有函数调用。AI 层可移除，Kernel 独立运行。

Port 8000

Research Kernel

计算核心 — 独立于 AI 编排层，可单独部署使用。

  • 数据访问 + 因子计算
  • 回测执行 + 评估
  • 版本管理 + 信号部署
  • Rust HF 引擎集成
Port 8100

AI Orchestration

无状态编排层 — AI 驱动研究循环，可移除不影响 Kernel。

  • 多 LLM 路由 + 阶段模型选择
  • 研究运行时协议
  • 沙箱执行 + AST 安全扫描
  • 迭代版本化 + 审计
Port 8200 + 5173

Human Interface

只读可视化 — 人类观察和监督，不能触发计算。

  • 17+ 页面模块
  • WebSocket 实时更新
  • 无执行按钮 — 只能观察
  • React 18 + TypeScript

设计原则

Kernel 即法律 — 系统可维护性 > 实验便利性
AI 可移除 — 没有编排层，系统照常运行
无跨层导入 — 层间只有 HTTP API
生产数据不可变 — 信号 / NAV / 交易只追加
结构性怀疑 — 默认不信任任何数据源
拒绝不可治理的复杂性 — 不能监控就不上线

对比

不是更好的聚宽 — 是完全不同的产品形态

聚宽 / 米筐 / 果仁 Qlib / RD-Agent QuantOS
AI 角色 没有 / 辅助聊天 代码生成 第一研究员 — 自主决策、迭代、评估
研究可复现 日志级 无 每轮原子版本化 + hash 验证
反过拟合 基础 IC + 回撤 无 4 维检测 + 复合评分 + 三道门槛
计算性能 Python Python Rust 加速（PyO3 + Polars + Rayon）
ML 管道 无 实验循环 完整管道 + 4 维泄漏检测 + 压力测试
架构 单体 SaaS 本地 CLI / 库 三层解耦，AI 层可移除
多用户 SaaS 隔离 单用户 JWT + RBAC + 配额
部署形态 云端 SaaS 本地 Docker Docker Compose 私有化 + License 验证

输出的是目标仓位，不是交易指令

QuantOS 是研究基础设施，不是交易系统。产出每日目标仓位（信号），由用户自行决定是否和如何执行。

QuantOS
因子研究 → 回测 → 目标仓位
QuantGPT Cloud
提交信号 → 公开验证 → Track Record
用户自行执行
券商 API / 手动下单 / 不执行

获取授权

授权制

QuantOS 采用授权制，请联系管理员开通。开通后可在控制台申请许可证并下载部署镜像。

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微信：quantgpt_ai