12 个 AI 驱动模块
量化交易者所需的每一个工具——从策略生成到风险管理，从数据获取到组合构建。
AI 策略构建器
五种不同的 AI 模式，通过大型语言模型生成、预测和管理交易。
市场状态检测与入场构建器
将市场环境分类为趋势、震荡、盘整、振荡或自定义状态，然后生成状态感知的入场信号。双层方法将分类与入场逻辑分离。
Kronos AI 预测器
三种模型规格（mini/small/base）的时间序列预测。多维信号过滤将预测精度与噪声分离，生成稳健的入场信号。
Trader AI 入场代理
LLM 结合完整上下文（策略哲学、指标、市场状态）评估每根 K 线，对每根蜡烛做出精细的买入/卖出/持仓决策。
AI Libero 间隔代理
LLM 以可配置间隔（每 N 根 K 线）做决策，而非逐根。API 调用减少 10-20 倍，同时保留 AI 推理能力，适用于波段交易。
AI 策略工作室
用自然语言描述策略，通过聊天迭代，获得可执行 Python 代码。为直觉强但编程基础薄弱的交易者消除编程门槛。
风险管理与过滤
纵深防御的退出规则和市场条件过滤器，保护资金安全。
市场观察过滤器
使用基于指标的观察规则在不利条件下阻止交易。将"是否应该交易？"与"交易什么？"分离，减少虚假信号和回撤。
指标退出与风险管理器
五规则退出系统：熔断器、时间限制、状态检测、回撤限制和指标守卫。多重独立安全层防止灾难性损失。
数据与可视化
多源市场数据，本地缓存和实时回测分析。
多源市场数据
六大数据源：YFinance、Dukascopy、ClickHouse、Alpaca、CCXT、BaoStock。本地 Parquet 缓存，零拷贝执行器访问和并发下载队列。
实时结果分析
回测运行时实时流式传输权益曲线、交易日志和 7 指标仪表板（PnL、Sharpe、MaxDD、胜率、盈亏比）。及早发现失败策略。
C++ 回测引擎
比 Python 快 500-1000 倍。通过 pybind11 嵌入 Python 的 C++ 执行器，通过 Apache Arrow 实现零拷贝 NumPy 访问。每小时可完成 100+ 次回测。
免费 Deep Dive →信号组合
机构级多信号融合，统计加权与因子筛选。
量化实验室 Alpha 工厂
机构级信号融合，使用 5 种加权方法组合 1000+ 信号：等权、置信度、投票、最大置信度、最小置信度。IC/ICIR/Sharpe 筛选。