Private Quant System: Multi-Agent Collaboration Architecture

Designing a seamless financial trading system using DTeastmoney, funds-mode, and finance-portal driven by specialized AI agents.

1. 愿景与目标

构建一套低干预、高自动化、数据驱动的私人量化交易体系。通过 OpenClaw 框架下的多智能体协作，实现从原始数据采集到最终交易决策可视化的闭环。

2. 系统架构设计 (Layered Design)

数据层 (Data Engine)

• 核心项目: DTeastmoney (R Package)
• 执行角色: Mr.Data
• 职责: 自动化抓取 A 股、资金流、龙虎榜数据。
• 技术栈: R, httr2, rvest, Selenium Grid 4.
• 输出: 标准化 Parquet 文件 / DuckDB 数据库。

分析层 (Analytics Core)

• 核心项目: funds-mode
• 执行角色: Mr.Analyst
• 职责: 因子提取、策略回测、信号生成。
• 技术栈: R (tidyquant, PerformanceAnalytics), Python (Optional for ML).
• 输出: 策略回测报告、每日交易建议 (Signals)。

交付层 (Delivery & UI)

• 核心项目: finance-portal
• 执行角色: Mr.Reporter
• 职责: 数据可视化仪表盘、技术博文归档。
• 技术栈: Quarto (Website + Dashboard), echarts4r, WebR, Cloudflare Pages.
• 输出: 交互式 Web 仪表盘。

3. 多智能体协作 SOP (Collaboration)

为了确保体系稳定性，我们采用双轨制异步协作 (Dual-Track Async Collaboration)：

1. 自动轨 (Fast Track): 每日 18:00 (Mon-Fri)，Mr.Data 自动同步数据并更新至 DuckDB。
2. 决策轨 (Strict Track): Mr.Analyst 生成新的策略分支时，通过 GitHub PR 提交，由 Mr.Brain (总指挥) 审核通过后合并，触发 Mr.Reporter 的部署。

4. 演进路线图 (Roadmap)

短期 (V1: Pipeline Automation)

• 重点: 打通 DTeastmoney 到 finance-portal 的数据流。
• 目标: 实现“今日资金流向”与“龙虎榜雷达”自动推送到站点 Dashboard。

中期 (V2: Strategy Factory)

• 重点: 策略多样化与回测标准化。
• 目标: Mr.Analyst 能够根据历史数据自动生成多种因子模型，并在站点展示各个策略的夏普比率、回撤等关键指标。

长期 (V3: Execution Hub)

• 重点: 闭环反馈与风险预警。
• 目标: 接入实盘/模拟盘 API，实现实时风险监控告警。引入 AI 强化学习，根据交易结果自动优化因子权重。

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“数据是血液，算法是心脏，可视化是眼睛。我们正在打造的是一个数字化的金融外脑。”