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量化策略研发实验室

量化策略研发实验室 — 让 Claude 按顶级机构角色分工（高盛策略架构师、文艺复兴回测引擎、Two Sigma 风控、Citadel Alpha 研究、Jane Street 做市、AQR 因子模型...共 15 个角色）系统性地设计、验证、风控、执行量化交易策略。当用户要求设计量化策略、做回测、构建因子、风控建模、策略优化、执行算法设计时触发。用户可能提到：量化策略、回测、因子、alpha 信号、风控、仓位管理、做市、统计套利、配对交易、宏观交易、TWAP、VWAP、投资组合优化、交易系统架构。

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Pass
ClawScanPass

Agentic behavior and permission review.

Static analysisPass

Pattern checks against bundled files.

VirusTotalPass

Multi-engine malware detections and file reputation.

Install

openclaw skills install quant-research-lab

quant-research-lab — 量化策略研发实验室

角色注册表

ID角色机构文件depends_oncomplexityPhase
01策略架构师Goldman Sachsroles/01-gs-strategy-architect.md-high1
02回测引擎Renaissance Technologiesroles/02-rentec-backtest-engine.md01normal1
03风控经理Two Sigmaroles/03-twosigma-risk-manager.md01normal1
04Alpha 研究员Citadelroles/04-citadel-alpha-researcher.md-high1
05做市引擎Jane Streetroles/05-js-market-maker.md01normal3
06因子模型AQRroles/06-aqr-factor-builder.md02normal2
07统计套利D.E. Shawroles/07-deshaw-stat-arb.md01normal2
08宏观策略Bridgewaterroles/08-bridgewater-macro.md01normal3
09数据管道Bloombergroles/09-bbg-data-pipeline.md-normal2
10执行算法Virturoles/10-virtu-execution.md01normal1
11ML 研究员Point72roles/11-point72-ml-researcher.md01high3
12组合优化Man Grouproles/12-man-portfolio-optimizer.md01,02,03,06normal2
13交易系统Millenniumroles/13-millennium-trading-system.md10,12normal2
14因子回测Dimensionalroles/14-dimensional-factor-backtest.md01normal3
15合规框架Goldman Sachsroles/15-gs-compliance.md13normal3

使用方式

触发 Skill

自然语言（推荐）：直接描述量化需求，Skill 自动激活。例如：

  • "帮我设计一个费率套利策略"
  • "做一下这个策略的回测"
  • "优化入场信号"
  • "启动量化流水线"

显式加载：/quant-research-lab

操作指令（Skill 加载后使用自然语言）

你说行为
"启动流水线" / "pipeline" / "跑全流程"展示轨道选择菜单，用户选择后启动对应 Pipeline
"因子流水线" / "因子挖掘" / "执行流水线" / "宏观流水线" / "套利流水线" / "ML流水线" / "做市流水线"直接启动指定轨道 Pipeline
"全量流水线" / "完整流水线"启动全部 15 角色完整流程
"从角色 03 恢复" / "继续流水线"从角色 NN 断点恢复（需 state 文件存在）
"从角色 02 重新执行" / "重跑风控"丢弃 NN 及之后输出，从 NN 重新开始
"用高盛角色" / "做回测" / "风控分析" / "alpha 研究" / "执行算法"单独触发某个角色（Toolbox 模式）
"结合上次结果做回测"单独触发 + 注入最近完成角色的上下文
"流水线进度" / "status"查看进度
"重置流水线" / "reset"清空状态重新开始

编排逻辑

Step 0: 收集上下文

当 Skill 被激活时（通过自然语言触发或 /quant-research-lab 显式加载）：

  1. 读取角色注册表获取可用角色列表（从本文档 ## 角色注册表 表格中解析 ID、角色名、文件名、depends_on、complexity、Phase）
  2. 检查 state/research-context.md 是否存在：
    • 不存在 → 新建，写入初始模板（含 YAML frontmatter 和空角色输出区）
    • 存在且 status: in-progress → 提示用户可从断点恢复：检测到未完成的 Pipeline（{pipeline_id}），已完成角色：{completed_roles}。说"从角色 {next_recovery} 恢复"即可继续。
  3. 如果是新 Pipeline，向用户确认 3 个必填项：
    • 交易市场/标的（{user_market}）
    • 可用资金规模（{user_capital}）
    • 当前最想解决的问题（{user_focus}） 将答案填入 state 文件的 ## 项目上下文 区

Toolbox 模式：触发单个角色

触发方式：用户说"用高盛角色"、"做回测"、"风控分析"、"alpha 研究"、"执行算法"等，或按角色名/关键词匹配

  1. 匹配角色：在注册表中按角色名称（如"回测"）或文件名（如"backtest"）模糊匹配，找到对应的 ID、文件路径和 depends_on
  2. 加载模板：Read roles/{NN}-{role}.md，获取角色的完整 prompt 模板
  3. 收集上下文：
    • 如 state 文件无项目上下文 → 向用户询问 {user_market}, {user_capital}, {user_focus}
    • 如用户说"结合上次结果"或提到需要前面角色的上下文 → 从 state 文件提取最近完成角色的关键参数层和推理摘要层作为 {upstream_params} 和 {upstream_summary}
    • 如 depends_on 字段非空 → 从 state 文件中提取依赖角色的输出，注入为 {upstream_params} 和 {upstream_summary}
    • 如项目存在 CLAUDE.md → 提取架构约定注入 {project_architecture}
  4. 替换占位符：将收集到的值替换模板中的 {user_market}, {user_capital}, {user_focus}, {upstream_params}, {upstream_summary}, {project_architecture}
  5. Dispatch subagent：使用 Agent tool，subagent_type: "general-purpose"，model: "sonnet"（注册表中 complexity: high 的角色使用 model: "opus"），注入替换后的完整 prompt
  6. 质量门检查：subagent 完成后，解析输出中的 [QAGATE]...[/QAGATE] 块（见下方"质量门检查"）。有异常 → 追加标记（[输出不完整], [数值异常] 等），必要时提示用户决定（重做 / 接受 / 手动修复）
  7. 写入 state 文件：按格式追加角色输出到 state/research-context.md： 
    <!-- ROLE_OUTPUT_START:{NN} -->
### {NN} {角色名} ✅
[subagent 输出内容]
<!-- ROLE_OUTPUT_END:{NN} -->
    更新 frontmatter：current_role_id, completed_roles, next_recovery
  8. 展示摘要：向用户展示 1-2 行摘要 + 质量标记
  9. 提示下一步：扫描注册表中 depends_on 包含当前角色 ID 且 Phase 已实现的角色，提示：下一步建议：用"{next_role}"角色，或说"从角色 {next_NN} 启动流水线"

Pipeline 模式：启动场景流水线

Pipeline 是 Toolbox 的序列化封装，**按预设轨道（Track）**串行调用角色，而非跑全部 15 个。每个角色的执行复用 Toolbox 步骤 2-7（加载模板 → 收集上下文 → 替换占位符 → dispatch subagent → 质量门 → 写入 state）。

触发方式：用户说"启动流水线"、"pipeline"、"跑全流程"，或指定轨道名如"因子流水线"、"执行流水线"。也支持"从角色 NN 恢复"、"从角色 NN 重新执行"。

Pipeline 轨道定义

15 个角色构成了一个有向无环图（DAG），而非一条线。不同策略场景走不同的角色序列：

轨道名称触发关键词角色序列预估耗时适用场景
核心流水线（默认）"启动流水线" / "pipeline"01→02→03→04→10~15min标准策略：设计→回测→风控→Alpha→执行
因子流水线"因子流水线" / "因子挖掘"01→02→06→14→12~20min因子研究：构建→回测→因子验证→组合
执行流水线"执行流水线" / "交易系统"01→10→13→15~18min系统落地：执行算法→交易系统→合规
宏观流水线"宏观流水线" / "宏观策略"01→08→03→12~18min宏观策略+风控+组合配置
统计套利流水线"套利流水线"01→07→02→10~18min配对交易/协整策略
ML 流水线"ML流水线" / "机器学习"01→11→02→03~18minML 驱动策略研发
做市流水线"做市流水线"01→05→10→13~18min做市系统设计
全量流水线"全量" / "完整流水线"01→02→03→04→06→07→08→09→10→11→12→13→14→15~40min端到端完整流程（慎用，建议分轨道跑）

轨道设计原则：每个轨道以 01（策略架构师）为根节点，按依赖拓扑序串联。独立角色（09 数据管道）可按需单独 Toolbox 触发。用户也可以自定义轨道："走 01→04→11 的流水线"——编排层按指定 ID 列表执行即可。

串行调度流程

  1. 选择轨道：
    • 用户说"启动流水线" / "pipeline" 未指定轨道 → 展示轨道选择菜单：请选择流水线轨道：1)核心流水线(默认) 2)因子 3)执行 4)宏观 5)套利 6)ML 7)做市 8)全量。直接说编号或轨道名即可。
    • 用户指定了轨道关键词（如"因子流水线"）→ 匹配对应轨道
    • 用户说"全量" → 走全量流水线轨道
    • 用户自定义序列（如"走 01→04→11"）→ 解析 ID 列表作为自定义轨道
  2. 确定起始角色：
    • 用户说"从角色 NN 恢复" → 从所选轨道中 state 文件的 current_role_id 开始（断点恢复逻辑见下方）
    • 用户说"从角色 NN 重新执行" → 先丢弃 NN 及之后角色的输出（见下方"重新执行逻辑"），再从 NN 开始
    • 默认 → 从轨道的第一个角色开始
  3. 生成执行序列：从起始角色到轨道末尾，序列生成后向用户展示：轨道: {track_name}。执行序列: [01, 02, 03, 04, 10]（共 5 个角色）。预计 {estimate} 分钟。确认开始？
  4. 逐角色串行执行：对序列中每个角色： a. 检查 state 文件是否已有该角色输出（搜索 ROLE_OUTPUT_START:{$id} 标记）→ 有则跳过 b. 执行 Toolbox 步骤 2-7（加载模板 → 收集上下文 → 替换占位符 → dispatch subagent → 质量门检查 → 写入 state） c. 上下文自动注入：当前角色完成后，提取 QAGATE 中的 downstream_fields 和 core_conclusion 注入下一个角色 d. 展示摘要 + 进度：[{i}/{total}] {id} {角色名} 完成 [QAGATE: PASS|WARN ...] e. 用户中断处理：用户可随时说"暂停"。完成当前角色后写入 state，更新 frontmatter（含 pipeline_track），展示恢复命令
  5. 全部完成后：设置 frontmatter status: complete。提示：轨道 {track_name} 完成（{total}/{total}）。如需落地为生产代码，说"实现这个"。也可继续其他轨道，如"因子流水线"。

断点恢复（"从角色 NN 恢复"）

  1. 读取 state 文件的 YAML frontmatter，提取 pipeline_track 轨道名
  2. 验证 NN 属于当前轨道且 ROLE_OUTPUT_START:NN 标记存在
  3. 如不包含：提示 角色 {NN} 不在当前轨道 {pipeline_track} 中或无输出记录。
  4. 确定下一个待执行角色：当前轨道中 ID 序列里排在 NN 之后的第一个角色
  5. 更新 frontmatter，从该角色继续执行

重新执行（"从角色 NN 重新执行"）

  1. 计算丢弃集合：D = {NN} ∪ {当前轨道中排在 NN 之后的所有角色 ID}
  2. 对 D 中每个角色 ID，在 state 文件中删除 <!-- ROLE_OUTPUT_START:{$id} --> 至 <!-- ROLE_OUTPUT_END:{$id} --> 块
  3. 从 frontmatter 的 completed_roles 中移除 D 中的 ID
  4. 展示丢弃摘要并确认，从 NN 重新开始

Pipeline 中的质量门集成

Pipeline 模式下每个角色完成后，自动复用 ### 质量门检查 中的检查流程：

  1. 搜索 subagent 输出中的 [QAGATE]...[/QAGATE] 块
  2. 执行 3 项检查（必填字段 / 数值合理性 / 双重签名）
  3. 检查结果追加标记到角色输出块的末尾：[QAGATE 结果: PASS|WARN ...]
  4. 展示给用户时包含标记：[{i}/{total}] {id} {角色名} 完成 [QAGATE: PASS]
  5. 异常处理：如标记含 WARN 或 FAIL：
    • 默认自动继续到下一个角色，但在输出中标注异常
    • 如用户说"严格模式"或触发时加 --strict → 遇到 WARN/FAIL 时暂停，提示用户选择：质量门警告 [{角色名}]: {标记列表}。选择: (C)ontinue 忽略继续 / (R)etry 重新执行当前角色 / (A)bort 中断 Pipeline
    • 用户未回应时默认选择 (C)ontinue

质量门检查

每个角色 subagent 完成后，编排层从 [QAGATE]...[/QAGATE] 块提取数据进行以下检查：

检查项适用检查方式不通过时
必填字段全部[QAGATE] 块存在 + 自由文本含核心结论/关键参数/传给下游的字段标记 [输出不完整]
数值合理性数值角色默认模式：Sharpe < 50, MaxDD > -99%标记 [数值极端异常]
双重签名数值角色method_signature 和 data_signature 均非空标记 [缺少签名]

检查流程：

  1. 在 subagent 输出中搜索文本 [QAGATE] 和 [/QAGATE]（字面字符串匹配，非 markdown 解析）
  2. 缺失 [QAGATE] 块 → 标记 [缺少QAGATE]，跳过后续检查
  3. 提取 QAGATE 块内字段（按 key: value 或 YAML 格式解析）：
    • core_conclusion / 核心结论 — 自由文本字段，非空即通过
    • key_params / 关键参数 — 含关键参数列表即通过
    • downstream_fields / 传给下游 — 含下游字段即通过
    • method_signature — 方法签名，数值角色必须非空
    • data_signature — 数据签名，数值角色必须非空
  4. 数值合理性仅在角色标签含"回测/风控/因子/优化"时检查
  5. 检查结果追加到 subagent 输出末尾，展示给用户：[QAGATE 结果: PASS | WARN 输出不完整]

状态管理

state/research-context.md 是 Pipeline 的单一真相源。格式：

---
pipeline_id: {project}-{date}
pipeline_track: "{track_name}"
status: in-progress | complete
current_role_id: "{NN}"
completed_roles: ["01", "02"]
next_recovery: "{next_role_id in track}"
created_at: {ISO 8601}
project: {basename}
---

Toolbox 模式下的行为：

  • 仅追加已完成角色的输出块（ROLE_OUTPUT_START/END 分隔），不修改 status
  • 更新 current_role_id 为最近完成的角色 ID
  • 更新 completed_roles 追加当前角色 ID
  • 更新 next_recovery 指向下一个 depends_on 包含当前角色 ID 的角色
  • 当所有 Phase 1-3 注册表角色完成时，设置 status: complete

初始模板（新 Pipeline 时创建）：

---
pipeline_id: {project}-{date}
pipeline_track: "{track_name}"
status: in-progress
current_role_id: ""
completed_roles: []
next_recovery: ""
created_at: {now}
project: {project_basename}
---

## 项目上下文
- **交易市场/标的**：{user_market}
- **可用资金规模**：{user_capital}
- **当前核心问题**：{user_focus}

## 角色输出
<!-- 每个角色完成后由编排层追加 -->

Pipeline 模式下的行为：见上方 ### Pipeline 模式。

查看进度（用户说"进度" / "status"）

  1. 检查 state/research-context.md 是否存在
  2. 如 state 文件不存在或 status: ready → 提示：尚无活跃 Pipeline。说"启动流水线"开始新 Pipeline。
  3. 如 state 文件存在：
    • 读取 YAML frontmatter，提取 pipeline_id, pipeline_track, status, current_role_id, completed_roles, next_recovery, project
    • 展示进度摘要： 
      ## Pipeline: {pipeline_id}
- 轨道: {pipeline_track}
- 状态: {status}
- 项目: {project}
- 已完成角色 ({len(completed_roles)}): {completed_roles}
- 当前角色: {current_role_id}
    • 如 status: in-progress，追加恢复提示：恢复命令：说"从角色 {next_recovery} 恢复"
    • 如 status: complete，追加：轨道 {pipeline_track} 已完成。可继续其他轨道，如"因子流水线"。

重置（用户说"重置" / "reset"）

  1. 检查 state/research-context.md 是否存在 → 不存在则提示：尚无活跃 Pipeline，无需重置。
  2. 如 state 文件存在，向用户确认：确认重置 Pipeline "{pipeline_id}"？这将清除所有角色输出。输入 yes 确认。
  3. 用户确认 yes 后：
    • 保留上下文模式（默认）：将 state 文件重置为初始模板，保留 ## 项目上下文 中的用户提供的信息（{user_market}, {user_capital}, {user_focus}），清空 ## 角色输出 区所有 ROLE_OUTPUT_START/END 块，重置 frontmatter 为初始状态（status: ready, current_role_id: "", completed_roles: [], next_recovery: ""）
    • 完全清除模式（用户说"硬重置"）：直接删除 state 文件，下次触发时自动创建全新模板
  4. 重置完成后提示：Pipeline 已重置。说"启动流水线"重新开始。

实现状态

  • Phase 1: ✅ 已实现（01, 02, 03, 04, 10）
  • Phase 2: ✅ 已实现（06, 07, 09, 12, 13）
  • Phase 3: ✅ 已实现（05, 08, 11, 14, 15）