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HyperTrade & ARC (Autonomous Research Core)

自托管、受治理的多市场策略研究 Agent Runtime · 自主研究与自主进化闭环

License Python FastAPI React TypeScript PostgreSQL Tests Evolution Markets

🌐 中文主文档 · 🇬🇧 English · 架构总览 · 系统架构 · 可插拔市场目标 · RD-Agent演进 · QuantLab与A股微观 · 生产探活与令牌 · 产品规格


🌟 概要

HyperTrade 是一个自托管、受治理的量化策略研究与自主进化 Agent Runtime。它把自然语言研究目标转成受权限、预算、证据与人工复核约束的 Mission,由 ARC 自主研究循环(集成 RD-Agent 假设演进树与 Co-STEER 结构化代码生成)产出候选策略——经隔离沙箱回测、同窗基线对比与对抗审查后,进入目标市场(BitPro 加密货币合约 / QuantLab A 股多资产)模拟盘孵化;并在生产上持续运行默认开启的自主进化引擎:小时级扫描模拟盘策略的表现退化,按基准相对口径判定,在预算与证据门禁内自动发起再研究;并在赛马淘汰换仓阶段通过持仓净额对冲平滑接力节约换手摩擦超 80%。

四个关键事实:

  • 受治理,不越权。 模型只能提出受 schema 限制的计划或输入;权限、审批、预算和风险门禁在调用前后独立验证。主网实盘执行被治理禁用(live_allowed=false),外部写路径严格受限于已授权的模拟盘。
  • 多市场可插拔与制度硬约束内嵌。 自进化核心与底层交易平台完全解耦(market_target.v1 档案与 market-evolution.v1 MCP 契约)。系统原生支持 BitPro(加密货币合约) 与 QuantLab(A 股多资产) 双目标。针对 A 股现货市场,在 Prompt 与 ASTGatekeeper 双端内嵌 T+1 状态机、现货单向多头(禁止做空)、涨跌停截断、一手 100 股及精准印花税/佣金模型。
  • 科学演进与摩擦最小化。 引入 RD-Agent 假设演进树(HET),实现假设系谱追踪与显式剪枝;在赛马晋升阶段采用两腿持仓交集对冲($\Delta = C - P$),原地保留共有份额 $\min(P_i, C_i)$,消除重复换手摩擦。
  • 结论可追溯,企业级安全与探活。 容器级分级探活矩阵(/livez, /readyz, /healthz)支持云原生编排;TokenRotationService 实现基于 SHA-256 单向散列的零信任令牌管理与 24 小时宽限期无缝热轮换。

它不是"自动赚钱机器",不承诺盈利,也不构成投资建议。


🏗️ 系统全景

flowchart LR
  Op["操作员 / 外部 Agent<br/>Web · ht CLI · TUI · Desktop"] --> API["FastAPI 控制面<br/>Mission · TokenManager · Probes (/livez, /readyz, /healthz)"]
  API --> DB[("PostgreSQL + pgvector<br/>49 项迁移 · Mission 投影 · 演进树 · 记忆库")]
  Worker["Worker 循环 (13 个 Loop)<br/>Mission · AVO 研究 · 进化扫描 · 自动评审 · 元学习"] --> DB
  Worker --> Research["ARC 自主研究循环 (AVO + RD-Agent)<br/>HET 假设树 → Co-STEER 合成 → AST 门禁 → 沙箱自测 → 基线对比"]
  Worker --> Evolution["自主进化引擎(默认开启)<br/>退化扫描 → 预算准入 → 再研究 → 赛马对决 → 效果账本"]
  Research --> Sandbox["隔离策略沙箱<br/>UDS · 非 root · 无网络 · digest 绑定"]
  Research --> Targets["多市场目标适配层<br/>market_target.v1 · market-evolution.v1"]
  Evolution --> Relay["持仓净额平滑换仓 (Relay Netting)<br/>交集保留 min(P,C) · 换手节约 >80% · K 期切片"]
  Relay --> Targets
  Targets --> BitPro["BitPro 目标<br/>加密货币合约 · 行情 · 回测 · 模拟盘"]
  Targets --> QuantLab["QuantLab 目标<br/>A 股多资产 · 向量化矩阵回测 · T+1/单向多头"]
Loading

外部数据与交易平台仍是各自领域的事实源;HyperTrade 只保存受界限的引用、摘要、哈希、指标与审计投影,不复制 BitPro 或 QuantLab 的内部业务逻辑,也不直接读取其内部数据库。


🔁 核心能力

1. 受治理的 Agent 运行时与动态安全令牌轮换

研究任务的目标真相源是 Mission(Plan / Step / Event / 预算 / 审批 / 完成证明),交互真相源是服务端 Thread / Turn / Item + 可续传 SSE。外部写操作需要一次性绑定参数的审批、write-ahead DispatchIntent 与对账。系统集成 TokenRotationService:凭据仅存储 SHA-256 哈希,支持按最小权限细粒度配置 Scope(如 arc:read, arc:start),支持无停机 24 小时宽限期热轮换与 7 天临期主动审计预警。

设计文档:30 路线图 · 31 技术设计 · 67 生产探活与令牌轮换

2. ARC 自主研究中枢与 RD-Agent 假设演进 (HET + Co-STEER)

集成微软 RD-Agent 核心思想,构建假设演进树(Hypothesis Evolution Tree, HET):

  • 假设血缘与剪枝:记录从根假设到变异分支的完整演化系谱,对跑输基准或过拟合的假说进行显式剪枝;
  • Co-STEER 结构化代码合成:基于领域脚手架引导大模型合成特征计算、信号生成与仓位管理三段式逻辑;
  • AST 语法与时序穿越门禁:ASTGatekeeper 在编译期静态扫描并拦截未来函数穿越与未授权外部调用;
  • 隔离沙箱自测与同窗对比:UDS 隔离、非 root、无网络;候选与基线在完全相同的时间窗上比对,无效对比显式计数。

设计文档:65 RD-Agent 演进与分层认知记忆 · 37 ARC 架构 · 61 研究闭环梳理

3. 多市场目标适配与 A 股微观结构硬规则

自进化核心与交易平台解耦:通过 market_target.v1 档案与 market-evolution.v1 MCP 契约支持即插即用:

  • BitPro 目标:支持全天候加密货币永续合约,双向多空;
  • QuantLab 目标:支持 A 股现货多资产,通过 QuantLabStrategyTranspiler 自动将三段式策略转译为 QuantLab 原生向量化 MatrixStrategy 并注入独立脚手架 _BASE_EVO_SCAFFOLD;
  • A 股微观规则注入:Prompt 与 ASTGatekeeper 双端强制内嵌 T+1 交收时序状态机、现货单向多头(静态拦截 -1 做空信号)、涨跌停板流动性截断、一手 100 股向下取整以及精准印花税(0.05%)、过户费与佣金摩擦模型。

设计文档:62 可插拔市场目标 · 66 QuantLab 适配器与 A 股微观结构

4. 自主进化引擎与赛马接力净额平滑换仓

生产 worker 小时级扫描全部孵化中的模拟盘策略,回答**“有没有用、有没有卡住、判断得对不对”**:

  • 基准相对退化判定:前后各 7 天策略表现扣除标的同期买入持有变化,大盘普跌不冒充策略退化;
  • 持仓净额对冲平滑接力 (Position Netting Relay):赛马优胜换仓时,PositionNettingRelayService 计算母子策略持仓交集并原地保留共有份额 $\min(P_i, C_i)$,仅对净额差量 $\Delta = C - P$ 切分为 $K$ 期平滑切片执行,重合资产换手节约率超 80%,极大减少摩擦滑点;
  • 效果账本与告警:汇总周期、任务、证据与胜出率;数据缺口停摆与严重报错自动触发告警,直连飞书 Webhook 交互卡片。

设计文档:63 进化加固 · 66 赛马平滑换仓

5. 容器级分级探活矩阵与量子量化指挥台

  • 探活矩阵:/livez(进程存活)、/readyz(SELECT 1 数据库就绪)、/healthz(包含 DB 延迟、QuantLab/BitPro 适配器心跳、Paper 会话与令牌审计全景诊断),原生适配 K8s 探针;
  • 量子指挥台 (QuantumPortfolioDashboard):React 19 现代化界面,支持 BitPro / QuantLab 一键切换、动态 A 股微观规则警示徽章、HET 假设演进树可视化渲染与净额换仓切片步进监视器。

设计文档:67 生产级探活与令牌轮换


💻 快速开始

后端与数据库

uv sync
docker compose up -d postgres
uv run alembic upgrade head
uv run uvicorn hypertrade.main:app --app-dir backend/src --reload --host 0.0.0.0 --port 3334

API 与 13 个 worker 循环在同一生命周期内启动;也可单独启动独立 worker:

uv run python -m hypertrade.worker

前端开发

cd frontend && pnpm install && pnpm dev

探活与健康检查

curl http://localhost:3334/livez
curl http://localhost:3334/readyz
curl http://localhost:3334/healthz

目标与研究触发

查询当前已注册的市场目标(BitPro / QuantLab):

curl http://localhost:3334/api/portfolio/targets

触发一次加密货币趋势策略自主研究:

curl -X POST http://localhost:3334/api/v1/arc/missions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: demo-crypto-1" \
  -d '{
    "objective": "研究一个适应 BTC 高波动的趋势策略,过检后进入模拟盘孵化",
    "symbol": "BTC-USDT-SWAP",
    "timeframe": "1H",
    "max_candidates": 5
  }'

查看 HET 假设演进树与净额换仓计划:

curl http://localhost:3334/api/research/hypothesis-tree
curl http://localhost:3334/api/portfolio/relay/handovers

🧪 质量与门禁验证

./scripts/check.sh

一条命令跑完全部门禁:前端(lint / vitest / 生产构建)+ 后端(Ruff 代码检查与格式化 + Mypy 严格类型检查 + Pytest 全量测试,当前 2100+ 项测试 100% 绿灯)。


🛠️ 技术栈

图层 技术选择
控制面 FastAPI 0.122+ / Uvicorn,作用域安全令牌,/livez, /readyz, /healthz 容器探活矩阵,游标可续传 SSE
凭据安全 TokenRotationService(SHA-256 单向散列,零明文存储,24h 宽限期热轮换,7天临期审计)
运行时与领域 Python 3.12+、Pydantic v2 严格合同,模块化单体 + ports-and-adapters
存储 SQLAlchemy 2.0 + Alembic(49 个迁移),PostgreSQL 14+ 带 pgvector
Worker 集群 asyncio + PostgreSQL SQL lease 租约(13 个并发后台循环)
研究与演进中枢 ARC + RD-Agent 假设演进树 (HET) + Co-STEER 代码合成器 + ASTGatekeeper 语法守卫
多市场目标适配 market_target.v1 与 market-evolution.v1 MCP 契约;BitPro (Crypto) + QuantLab (A股)
A 股微观规则 AShareMarketRules / AShareRuleValidator(T+1 状态机、现货单向多头、一手100股、万2.5/5bps)
平滑换仓接力 PositionNettingRelayService(持仓交集保留 $\min(P,C)$,净额差量 $\Delta = C-P$ 分批平滑切片,换手节约 >80%)
策略沙箱 UDS 隔离进程、非 root、无网络、只读根、资源限制、digest 绑定
前端与终端 React 19 + TypeScript 5.9 + Vite 7 + Tailwind CSS(量子量化指挥台);Tauri 桌面端;Textual TUI;ht CLI
部署 Docker Compose + Nginx + GitHub Actions(main 分支自动部署)

📚 文档地图

入口 内容
架构总览 架构阅读引导与架构变更同步强准则
33 系统架构 生产实现全景快照:多市场目标、运行时分层、安全与探活矩阵
66 QuantLab 与 A 股微观结构 QuantLab 适配器、向量化策略转译器、A 股微观规则与持仓净额平滑换仓
67 生产级探活与令牌轮换 /livez, /readyz, /healthz 探活矩阵、TokenRotationService 与多目标指挥台
65 RD-Agent 演进与分层记忆 假设演进树(HET)、Co-STEER 代码合成与 FinMem 三层认知记忆
64 全自主交易 Agent 架构 统一感知总线、三速协同决策与受控自主边界
62 可插拔市场目标 market_target.v1 / market-evolution.v1 契约与接入方式
63 进化加固 效果账本、数据缺口告警、基准相对退化判定
产品规格 产品范围、用户旅程、验收与非目标
进度日志 当前已验证状态与生产证据
交付合同 逐 Sprint 的交付范围与技术规格
运行手册 部署、监控、故障排查
开发者指南 本地开发与扩展入口

🖥️ 终端流式研究与交互

ht research start "研究目标" 默认跟进整个研究过程:交互终端显示工作流、活动和详细日志,管道输出为逐行事件流。--detach 仅提交,--plain 强制逐行输出。已有任务使用 ht research watch <任务ID> 重新连接。


📄 开源许可与免责声明

基于 MIT 许可证开源。详见 LICENSE 文件。

免责声明:本仓库中的任何内容均不构成投资建议。主网实盘交易执行由风控硬性禁用(live_allowed=false)。

About

基于通用自主进化内核 (ARC) 的生产级受治理量化交易研究 Agent Runtime,具备 MCTS 搜索、红蓝博弈、归因反思与模拟盘自动上线孵化能力。

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