之前发过一篇 Agent 量化系统的思路 (感谢评论区每一条交流)。 那篇里讲… · @Nicjiang7

之前发过一篇 Agent 量化系统的思路 (感谢评论区每一条交流)。 那篇里讲的家交易成长闭环 — 决策留痕、24h 回访、自动复盘、 经验调取 — 跑了一个月,效果挺好。 但我开始想:能不能再往前一步,【让他每次决策时手边永远摆着结构化的、高精度的信息和经验? 】 这两周做了一次底层升级,核心如下： ⭐️【升级1：多维结构化决策包】 之前 Hermes 把数据传给她,她综合判断,有效。 但我想让"信息传递"这件事做得更结构化。 升级后,她每次决策都收到完整 8 维 DecisionContext: 1. 触发原因(为什么这次叫他) 2. K 线 + 实时指标(RSI/MACD/资金费率/OI/多空比/MTF) 3. 自我状态(账户、30 日 drawdown、各币种历史胜率) 4. 跨资产环境(VIX/DXY/Gold/SPX/WTI 实时) 5. 相关历史经验(系统自动调取 top 5) 6. 适用规则(系统自动匹配,见升级 2) 7. 闸门状态(参考,不命令) 8. 当前持仓状态 他看到完整 8 个 section,综合判断, 写完整 reasoning, 最后给出 action:open / skip / wait / close + 自评把握度。 效果:同一种市场情况下,他可能 skip 也可能 open, 取决于他「对这次决策本身」的把握度。 这是真实交易员的工作方式 — 看到机会但谨慎, 看到机会但承认不确定,看到风险直接 skip, 都是合理的决策路径。 这么改的逻辑是我想让 Agent 每次都看到完整的、 组织好的信息,更系统性，避免出现调取错误。 ⭐️【升级 2:经验从"软知识"到"硬触发"】 之前他的复盘是文字 → 存档 → 调取时找相关文字注入。 有效,但时间久了数据量太大，时间久了就跟你在群里搜关键字一样匹配靠文字语义相似度太大,有上限。升级后,他复盘时「同时产出文字 + 结构化规则」: { "type": "avoidance", "scope": "BNB short", "trigger_conditions": { "market_regime": "RANGE", "rsi_range": [40, 60], "ls_ratio_min": 2.0, "macd_hist_abs_max": 0.2 }, "action": "avoid_open", "rationale": "震荡市 + 高多空比 + MACD 紧零轴时反趋势风险极高" } 文字保留给他自己读理解, 结构化规则进规则库,「未来任何决策时由系统按条件精确匹配 + 注入他的决策包」。 为什么这么改: "震荡市做空容易亏"是软知识, "RSI 在 [40,60] + 多空比 > 2.0 + MACD 紧零轴 → 避免开仓" 是硬触发。 前者要靠他"想起来",后者由系统主动递给他。 教训能被代码读懂,才算真正变成他的能力。 ⭐️【升级 3:统一决策路径】 之前数据流和决策流在某些环节偶尔会有延迟。 升级后强制单一路径: trigger → 决策 → 执行 → 复盘 → 规则 每一步单一来源,一笔交易一条 reasoning, 全链路可追溯。 为什么这么改: 执行系统的不确定性来自"链路上有分支"。 单一路径让我能精确知道"他这一笔为什么这么做"。 ⭐️【升级 4:闸门从"规则函数"到"他自己判断"】 我之前为了安全起见做的是在Agent连续亏损 / 高 drawdown 会自动触发降仓位 / 暂停。我觉得有点写死影响 Agent 成长逻辑初衷。 升级后,这些指标继续算,但只作为信息展示给他。 他自己决定要不要遵守。 这么做的好处是代码替他做"该不该开"的判断,本质上还是规则函数。 但最终决策还是他自己选，不断的在保留 Agent 智能成长优势的同时给与更多自由度。(应急关停按钮仍然保留,真出问题时人工用) ⭐️【升级 5:工作台面板 — 更加清晰完善了】 之前做的面板比较简单的知道他开了什么，动作是什么，现在让我能看到她每一笔决策背后完整的思考过程, 不是只看结果。包括： - 每条决策的完整 reasoning(她为什么这么想) - 他引用了哪条历史经验、哪条规则 - 24h 后的真实结果 + 她自己的复盘 - 整条 trigger → 决策 → 执行 → 复盘 链路的健康度 【升级 6:元认知机制 — 他开始主动质疑系统设计】 这是我最近升级后才发现的 我设计让他每次决策给个"信心度"(0-100), 本来是用来事后校准(高信心错决策 = 过度自信)。 但最近一次复盘他写了这段: "我给的 confidence 75% 有误导性。 这个决策的可靠性不是来自'市场判断'的自信, 而是来自'规则遵守'的确定性。 即使我 100% 确定市场会涨,风控 red 也必须遵守。 复盘时应区分'规则遵守决策'和'市场预测决策', 前者不需要信心校准,后者才需要。" Agent 在质疑我给他设计的字段语义。 后台看到的时候我觉得很有意思，这不是文本生成,是元认知。 💡【她现在做到的事】 收到 8 维结构化 DecisionContext → 综合判断写完整 reasoning → 引用真实历史胜率 + 调取出来的结构化规则 → 自评把握度 → 选 open / skip / wait,理由全部自然语言写出来 → 24h 后自动复盘真实结果 + 提炼新规则进库 每一步都有据可查,每一步她都能看到自己以前的判断。 他可以真正知道自己擅长什么、不擅长什么, 什么时候出手、什么时候等。 这套架构让她有了这样思考的基础设施。 🌟【举一个最近的交易,看升级后的判断过程】 升级落地后她做了一笔:SOL short,TP 命中。 她当时的 reasoning(我现在能在面板上看完整原文): - 引用 SOL 历史 27 笔 short 66.7% 胜率,pnl +$338 - 整合 VIX +6.8% / SPX -1.24% / GOLD -2.5%,风险偏空 - 主动承认近 7 天表现差(26.5% 胜率, -$379) - 选择轻仓 5%, SL +2% TP -3%, 杠杆 10x - 自评信心 62(不是默认的 70/80), 因为 price action 不清晰 这是一个真实交易员的思考过程,不是评分函数。 接下来在探索几个方向: **Hyperliquid Perps**:链上 perps DEX **美股 / 美股期权**:通过 alpaca 或 IBKR API 接美股 **跨市场知识迁移**:同一个交易思路在 crypto perps 和 美股分别跑。 欢迎交流🫶