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以领域 Agent、可替换模型运行器和可执行交易规则为基础的美股交易运营系统。Codex 与 Claude 协作研究，宿主控制器校验结果并提交通过复核的卡片更新，订单由人工执行。

English · Agent 运行手册 · 代码架构 · 定时任务 · 业务资料 · AI 搭建指南

所有模型共用的项目合同是 AGENTS.md（Codex 与 Claude Code ≥ 2.1.277 原生读取）；CLAUDE.md 只是一行 @AGENTS.md 导入垫片，给旧版 Claude Code 运行时。

交易范围为美股与现有美股期权流程。跨资产宏观数据只用于环境观测与研究输入，不因此成为额外的交易市场。

架构

系统按领域划分职责。每个角色的方法、证据要求和输出权限，与它使用的模型分别定义。将某个角色从 Codex 换成 Claude，只需调整路由；角色契约和交易规则继续生效。

flowchart TD
    Trigger["定时任务 / 交互请求"] --> Jobs["宿主控制器：jobs 与 pipeline"]
    Sources["券商与市场缓存 / 可选情报 / 估值账本"] --> Inputs["冻结证据与领域视图"]
    Rules["结构、仓位与退出规则的代码真源"] --> Inputs
    Inputs --> Jobs
    Routes["角色与模型路由：Codex / Claude"] --> Jobs
    Jobs --> Workflow["技术 → 风控 → 有限追问"]
    Lens["宏观透镜（代码判读，零模型）"] --> Inputs
    Workflow --> Reports["研究报告、分歧与未知项"]
    ValTask["独立估值任务"] --> ValFlow["刷新与冻结 → 估值计算与研究"]
    ValFlow --> ValReport["独立估值报告"]
    Jobs --> Card["单卡技术提案"]
    Card --> Review["另一运行器独立复核"]
    Review --> Submit["政策、时效、版本与写入检查"]
    Rules --> Submit
    Submit --> Writer["受控卡片 writer"]
    Writer --> State["更新后的卡片与提交回执"]
    State --> Plan["机械入场与退出计划"]
    Reports --> Human["人工审阅与执行"]
    Plan --> Human

模型负责解释证据和跨领域协作，Python 负责取数、金额计算、运行额度、结果校验和状态写入。Worker 只接收冻结输入并返回结构化 JSON，没有工作区访问、券商调用、消息发送或下单权限。

默认 Agent 分工

宏观不是模型角色：宏观透镜由代码每个收盘判读 —— 六盏风险灯（预告波动与回撤深度，不预告方向）、近 40 日最强驱动与市场读法、市场在交易什么、未来方向与情景 β，零模型调用、零授权效力；判别式 quant/core/macro_lens.py，发布器 quant/journal/macro_lens_log.py。其精简先验随每次冻结输入进入技术与估值视图。

agents/routing.json 是配置真源。领域角色、运行器、模型提供方和模型 ID 是四个概念：估值是角色，Codex CLI 是运行器，OpenAI 是模型提供方，某个具体 GPT 版本才是模型。路由 v2 通过 model_profiles 集中定义具体模型，各角色引用主用 profile 与独立复核 profile。

主用、备用和复核调用都明确传入 model 与 effort，不继承桌面对话中选中的模型。回执分别保存请求参数和 CLI 元数据实际报告的模型 ID；未报告或报告多个模型时，如实记录，不用请求值代替确认结果。请求复核时才调用 reviewer；卡片提交是否需要独立批准由 autopaint.review 决定。

模型有依据地弃权时，系统保留弃权结果。当前生产配置关闭模型备用与独立复核：失败保留为失败，不转交其他模型。控制器保留可配置的故障接管与复核能力，供显式重新启用。明确的 session 额度错误会跳过本次运行中该运行器的其余模型。复核选择与实际研究运行器相反的一方；该方不可用时研究保留为 needs_review，不能提交。复核不批准不触发换模型重问。后续模型迭代按模型维护规则核验版本、完成验证后更新。

Agent 如何协作

1. 捕获证据。 宿主读取既有状态与缓存，记录 owner、时间和内容 hash，冻结共享快照及各角色视图。捕获不等于刷新，缺失和失效信息会保留。
2. 领域研究。 交易流程中技术角色分析自己的领域输入（宏观先验由宏观透镜代码提供）；独立估值流程按宿主计算、估值研究的顺序执行。输出区分事实观察、假设、风险和未知项，引用绑定捕获时的原始证据。
3. 组合复核。 风控读取自己的原始输入与本轮技术报告。风控视图覆盖全部受管持仓，包括期权自身退出规则与可用 Greeks；金额来自既有机械计算。
4. 定向追问。 跨领域请求按接收角色合并，最多追加一轮，未解决的问题留在记录中。同一结论经另一模型转述，不增加独立证据。

当前配置允许单次 workflow 最多 2 个并行调用、8 次模型调用，不自动追问。宿主另设所有任务共享的上限：原生调用并发最多 2 个，滚动一小时内最多 12 次。备用同样消耗预算，并发排队有超时。这些额度约束本系统的工作量，不代表任一模型账户的剩余额度或费用。

execution_transport = desktop 时宿主不启动模型 CLI：数据包写入 var/agent-runs/desktop/，各运行器的 Desktop 会话按 tasks/desktop-research.md 领取、作答并提交；编排、冻结证据、受控提交与 applied 回执仍归宿主。每日循环只跑技术角色，风控收据由代码渲染，技术 + 风控工作流只在周复盘。

复核后的自动写卡

当前配置开启 autopaint.enabled 与 autopaint.apply，autopaint.review=false：技术提案通过宿主证据、revision 与机械政策检查后写入，不做第二模型复核。新研究记录绑定该复核政策，旧记录默认仍要求复核；回执标明模型复核「不需要」，而不是「已批准」。符合条件的缺卡、失效卡可进入自动更新流程。组合报告本身不写卡；每个目标通过独立单卡任务生成技术提案，是否做独立模型复核由宿主政策决定。

宿主检查原始证据、结果与政策绑定、有效期、参数白名单和目标卡当前版本，保存原卡备份及提交准备回执，再调用既有的卡片 writer。券商字段、lots、在途订单和绑定约束继续受到保护。

将 autopaint.apply 改为 false，自动写卡流程回到研究与预览。自动提交前会再次检查开关，包括已经启动但尚未提交的任务；关闭开关不撤销已经完成的写入。通过 submit --apply 明确选择单笔提案，是另一个人工提交入口，具体行为见运行手册。

如果写入结果不确定，系统用准备回执中的 before/after hash 核对当前卡片。恢复只更新收据，不盲目重试写卡。运行产物、卡片备份与健康事件共同保留调查所需的证据。

日常运行

任何能让编码 Agent 执行 prompt 的调度器（桌面任务运行器、配合 CLI Agent 的 cron）都可以触发六个交易任务与宏观透镜发布，Python 控制器独立于调度器选择各领域使用的运行器。

独立的 valuation-daily 任务（tasks/claude/valuation-daily.md；Codex 运行器版 tasks/codex/valuation-daily.md）自行刷新数据并运行估值链（含未验证的研究级 12 个月目标），报告归档在 var/valuation-daily/。盘前与周复盘不运行估值角色。

盘前与盘后流程的关键顺序是：

刷新券商与市场输入
→ 按原卡评估退出
→ 执行机械 regime 转移
→ 领域研究与复核后的卡片更新
→ 刷新提醒线和入场授权组
→ 生成入场计划

同步重画阶段每轮至少处理五张卡，队列更长时按 ⌈N/2⌉ 取整以保证两轮排空，余下目标留在待办中。缺卡检测也可以后台派发，使用同一个单卡控制器与全局额度。

market_sessions.py 通过 XNYS 日历处理休市、半日市和夏令时。每份 prompt 先跑 quant/ops/agent_jobs.py due --kind <kind>；postclose、ladder、chart 分别在实际收盘后 10、20、35 分钟开放运行窗口，统一在收盘后 60 分钟截止。时间放行与上游任务完成是两项独立检查。固定版本的日历当前覆盖 2000–2028 年；数据不可用或超出支持范围时停止判断，不退回按星期几猜。

tasks/ 保存版本管理的提示词。live 副本、应用内注册和实际完成回执是三种不同证据；具体时刻与同步流程统一维护在 tasks/README.md。

交易规则与数据所有权

核心策略仍是技术面优先的趋势跟踪。Gate 标记结构状态转移，zone 描述状态内的参与区间，cap 是授权上限。这三个概念各有含义，由代码执行约束。

风控 Agent 解读机械收据，不另造 sizing 公式。候选容量共享组合约束，不能相加成一批订单的预算。购买力、工具身份或证据未知时，继续报告未知。新闻与宏观采集属于可选、独立维护的情报工作流；其发布数据位于 trade/intelligence/（本仓只含 README 与合成示例），交易角色只读消费已有归档，缺失时优雅降级。

仓库结构

trade/ 的六个目录直接位于根下，路径由 quant/core/paths.py 统一定义：

组合派生判断在 portfolio/observations/，共享写入锁在 var/portfolio/.state.lock。历史持仓 Git 读取与旧情报引用由代码兼容，已发布证据保留原文。宏观/事件量化区分原始证据、可知时点特征、结果标签与实验；当前没有预建空的研究子系统。

Python 依赖继续分层：ops 编排下层，共享契约与数学集中于 core，研究代码不进入实时依赖链。完整规则见 quant/README.md。私有状态和模型产物不作为可复用示例或公开发布材料。

开始使用

Python 版本与依赖 pin 以 pyproject.toml 为准：

python3 -m venv .venv && . .venv/bin/activate
python -m pip install -e '.[dev]'
python -m pytest -q

参考部署环境使用 macOS、已登录的 Claude Code 与 Codex CLI、用于券商与数据同步的 Moomoo OpenD，以及隔离的 Python 环境；当前 Codex runner 的隔离实现依赖 macOS。环境细节见 tools-environment.md，凭据只放在 .env 与本地凭据存储。完整搭建流程，包括从 trade/ 下的示例构建私有工作区，见 AI_BOOTSTRAP_CN.md。

在仓库根目录运行以下命令，可查看配置、输入元数据、调度资格与健康状态，不调用模型：

python3 quant/ops/agent_runtime.py roles
python3 quant/ops/agent_inputs.py --scope portfolio --json
python3 quant/ops/agent_jobs.py due --kind postclose
python3 quant/ops/agent_health.py
python3 quant/ops/agent_doctor.py --json

在交互会话中查看缓存简报，使用只读 pipeline：

python3 quant/ops/pipeline.py --mode briefing --read-only --json

该命令只渲染缓存，跳过同步、转移、通知、journal、Agent 调用和 entry 阶段，不会刷新数据。

要基于已有输入发起技术与风控组合研究：

python3 quant/ops/agent_jobs.py run --kind weekly --json

这条命令会调用模型并保存私有研究产物，不提交卡片更新。单卡研究、提交预览、明确写入和不确定结果恢复，参阅 Agent 运行手册。

验证与扩展

python -m pytest -q
python -m pytest --collect-only -q

测试覆盖角色与 provider 互换、权限契约、证据绑定、过期、并发、独立复核、受控写入和恢复；仓库检查还约束依赖方向、模块覆盖、文档路径有效性、trade/ 脚手架与公开脱敏。

默认测试跳过显式标记的真实数据与宿主状态审计，跳过不算通过；pytest 本身也不提供网络隔离。模型一致或测试通过，不证明研究质量和投资收益。

扩展方式：

• 调整模型分工： 修改 routing.json，用 agent_runtime.py roles 校验。
• 调整领域方法： 修改角色定义及证据契约，保持机械规则的代码真源。
• 接入新 provider： 实现运行器和路由校验，验证同一套契约与隔离边界。
• 增加角色或权限： 修改显式角色 schema、workflow 和测试；新增 Markdown 文件本身不会注册角色。
• 修改交易机制： 遵循 AGENTS.md 与相应研究验证要求。

免责声明

本仓库是软件与研究基础设施，不是投资建议或投顾服务。交易可能造成重大甚至全部损失；历史或回测结果不保证未来表现，公开脚手架有意不包含任何收益声明或对任何标的的交易建议。把本框架接入真实资金的人，自行负责独立验证、当地法律与税务要求、券商条款以及每一个执行决定。

许可

MIT。本仓记录一套交易流程，研究与计划不构成投资建议或收益保证。