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LLM量化交易助理系统开发计划

项目愿景：开发一个可实战的投资助理工具，其业务水平要处在投资的前列。核心是通过多智能体协作提供高质量的投资决策支持。

开发进度（2025-10-05）：
✓ 基础因子计算框架
✓ 数据访问与监控
✓ 核心回测系统
✓ LLM基础集成
△ RSS新闻处理
△ UI与监控系统

一、核心功能模块优先级排序

1. 数据与特征层（P0）

1.1 因子计算模块优化

• 完善 compute_factors() 函数实现：
  • 添加数据有效性校验机制
  • 实现异常值检测与处理逻辑
  • 增加计算进度显示和日志记录
  • 优化因子持久化性能
  • 支持增量计算模式

1.2 DataBroker增强

• 开发数据请求失败的自动重试机制
• 增加数据源健康状态监控
• 设计数据质量评估指标系统

1.3 因子库扩展

• 扩展动量类因子群
• 开发估值类因子群
• 设计流动性因子群
• 构建市场情绪因子群
• 开发因子组合和权重优化算法

1.4 新闻数据源完善

• 完成RSS数据获取和解析
• 增强情感分析能力
• 改进实体识别准确率
• 实现新闻时效性评分

2. 决策优化（P1）

2.1 决策环境增强

• 扩展DecisionEnv动作空间：
  • 支持提示版本选择
  • 允许调节部门温度
  • 优化function调用策略
• 增加环境观测维度：
  • 加入换手率指标
  • 纳入风险事件统计
  • 补充市场情绪指标

2.2 回测系统完善

• 优化成交撮合逻辑：
  • 统一仓位限制
  • 考虑换手约束
  • 加入滑点模拟
  • 计算交易成本
• 完善风险控制：
  • 实现止损机制
  • 添加波动率限制
  • 设置集中度控制

3. LLM协同（P1）

• 精简和优化Provider管理
• 增强function-calling架构
• 完善错误处理和重试策略
• 优化提示工程：
  • 设计配置化角色提示
  • 优化数据范围控制
  • 改进上下文管理

4. UI与监控（P2）

4.1 功能增强

• 实现"一键重评估"功能
• 开发多版本实验对比
• 添加实时指标面板
• 设计异常日志钻取功能

4.2 监控增强

• 开发"仅监控不干预"模式
• 实现策略实时评估
• 添加风险预警功能
• 设计绩效归因分析

5. 测试与部署（P2）

• 补充核心路径单元测试
• 建立端到端集成测试
• 完善日志收集机制

二、近期开发重点（2025 Q4）

1. ✓ 完成因子计算模块的优化和重构
2. ✓ 实现基础因子库的扩展
3. ✓ 优化DataBroker的数据访问性能
4. △ 完善RSS新闻数据源的接入
5. ✓ 开始着手决策环境的增强

三、开发原则

1. 保持简单：每个模块只实现最核心的功能
2. 重视可靠性：核心功能必须稳定可靠
3. 易于使用：交互界面简单直观
4. 容错设计：关键节点预留人工介入的可能

注：此计划将根据实际使用体验持续优化，始终保持简单实用的原则。上次更新：2025-10-05