研究智能体
把研究想法拆成可执行任务，生成候选特征、实验计划和需要验证的假设。
研究运行 #0421
待人工复核
提示
评估当前风险约束下的横截面信号稳定性。
- 01 数据 QC来源覆盖已检查 已通过
- 02 研究假设特征族草案已生成 已生成
- 03 特征构建Notebook 任务运行中 运行中
- 04 回测样本外窗口已锁定 排队中
- 05 风险复核需要人工审批 待处理
- 06 报告摘要已链接 就绪
智能体编排
工具调用、计算结果和人工审批都保留在同一条可追溯记录里。
来源已链接样本外已锁定滑点已建模人工审批审计记录
智能体集群
围绕量化研究链路拆分智能体
每个智能体对应一个明确工作边界，负责调用内部数据、研究工具和验证引擎，并把结果交给下一个环节。
数据 QC 智能体
检查缺口、异常、延迟和字段一致性，为后续研究建立可审计的数据上下文。
回测智能体
编排回测、样本外锁定、滑点假设和参数记录，避免把聊天结果当成计算结果。
风控监控智能体
跟踪暴露、集中度、回撤、风险预算和异常事件，触发人工复核。
报告智能体
把实验、监控和审批记录整理成日报、周报和研究摘要。
内部数据
数据是内部能力，不是外部商品
DQT 可以展示内部数据管线、标准化、来源追踪和研究上下文，但不把数据包装成对外销售的数据订阅或 API。
研究上下文:
来源: 内部研究库
范围: 已批准工作区
样本外窗口: 已锁定
权限: 已限定
输出: 可追溯报告验证层
AI 编排与解释，确定性引擎计算
DQT 避免黑盒交易承诺。智能体可以提出、编排和总结，但统计指标、回测结果、风险数值必须来自可复算的计算过程。
AI 提出引擎计算人工审批
集成能力
接入量化团队已有工作台
视觉上应像内部指挥台，而不是零售交易机器人。展示 Python、Notebook、研究数据库、调度器、告警和报告出口即可。
PythonNotebook研究数据库对象存储调度器回测引擎风险看板告警报告审计记录