autoFund

一个面向基金场景的 AI 驱动模拟交易系统，目标是把“数据采集、专家协作、交易决策、硬风控、模拟执行、结果观测、复盘学习”串成可持续运行的闭环。

东财 Skills 内置说明

仓库现在已经直接内置东财技能目录：

• MX_Skills

这意味着别人 fork 之后，不需要再额外寻找技能目录本身；只要本地具备对应运行环境并配置好 EM_API_KEY，系统就可以直接启用东财增强链路。

本项目使用了东方财富 AI 平台相关能力，在此致谢。

• 东方财富 AI 平台：https://ai.eastmoney.com/
• 致谢说明见：ACKNOWLEDGEMENTS.md

当前状态

当前仓库已实现到 V5 第一阶段，已经开始从“研究/回测平台”升级为“可持续学习交易决策平台”：

• Data Service
  • 优先读取 fund-data-migration 的本地 SQLite 快照
  • 必要时回源东方财富 / 天天基金接口
  • 可按 as_of 日期读取历史净值 / 估值，用于 replay
  • 生成 EnvironmentSnapshot
  • 输出真实 freshness、data source、blocking flags
  • 通过 MX_Skills 接入东财新闻、宏观和基金侧补充信息
  • 新增 FeatureSnapshot，产出 regime、市场风格、基金收益/波动/回撤、组合风险暴露等结构化特征
  • 新增 EnvironmentFrame、TimeSeriesFeatureFrame、EventDigest 与 FreshnessCheckResult
• Decision Service
  • 组装环境上下文、短期记忆、历史经验
  • 调用 4 个专家：macro / fund / quant / risk
  • 聚合为 ConsensusPacket
  • 生成 DecisionPacket
  • 支持组合级 PortfolioDecisionReport
  • 会按组合可用买入预算对多基金买入建议做缩放
  • 会结合 MX_Skills 生成候选池和外部研究摘要
  • 新增 POST /portfolio/optimize
  • 新增 POST /portfolio/rebalance-plan
  • 新增 GET /portfolio/{portfolio_id}/risk-exposure
  • 新增 sentiment 专家、ExpertCallPlan、ConsensusBundle
  • 新增专家/Prompt registry 读取与决策审计写入
• Execution & Evaluation Service
  • 硬规则风控
  • 纸面模拟执行
  • T+1 观测
  • 支持 observe/replay，优先读取 replay 日期之后的真实净值
  • 独立评估与经验沉淀
  • 新增 OrderIntent、执行质量报告、操作理由/结果入库
  • 新增 T+5/T+10 观察窗口与归因类型输出
• Scheduler Service
  • 支持日频批量运行
  • 支持盘后观察与评估补跑
  • 支持 replay/run 历史回放
  • 新增区间级 backtests/run
  • 生成 backtest metrics、experiment leaderboard、strategy review
  • 新增 experiment registry、leaderboards、reviews、audit、trace full
  • 提供 dashboard / trace API
  • 为整批执行生成 run_id 和步骤状态记录

主要接口

• GET /environment-snapshot
• POST /decisions/run
• POST /decisions/portfolio-run
• POST /risk-evaluate
• POST /paper-execute
• POST /observe/run
• POST /observe/replay
• POST /evaluate/run
• POST /scheduler/run-daily
• POST /scheduler/run-observation
• POST /replay/run
• POST /backtests/run
• GET /backtests/{backtest_id}
• GET /backtests/{backtest_id}/metrics
• GET /experiments/{experiment_id}/leaderboard
• POST /portfolio/optimize
• POST /portfolio/rebalance-plan
• GET /portfolio/{portfolio_id}/risk-exposure
• GET /dashboard/overview
• GET /dashboard/decisions
• GET /dashboard/backtests
• GET /dashboard/alerts
• GET /trace/{trace_id}
• GET /trace/{trace_id}/full
• GET /registry/experts
• GET /registry/prompts
• GET /audit/runs/{run_id}
• GET /audit/decisions/{trace_id}
• POST /experiments/register
• GET /experiments/{experiment_id}
• GET /leaderboards
• GET /reviews/{portfolio_id}
• GET /environment-frames/latest
• GET /scheduler/runs/{run_id}

配置

仓库内保留示例配置：

• config.example.toml

本地私有配置使用：

• config.local.toml

其中可配置：

• database_url
• redis_url
• migration_db_path
• llm.base_url
• llm.api_key
• llm.model
• embedding.provider
• embedding.base_url
• embedding.api_key
• embedding.model
• scheduler.daily_run_cron

默认 embedding 已切到硅基流动兼容配置：

• provider: siliconflow
• model: Qwen/Qwen3-Embedding-4B
• endpoint: https://api.siliconflow.cn/v1

如果未配置 LLM 或东财 EM_API_KEY，系统会自动退回 deterministic / fallback 逻辑，便于本地开发和测试。

其中东财增强能力默认来自仓库内置的 MX_Skills。

V5 能力点

• 回测与实验平台
  • 支持按日期区间批量 replay
  • 支持 experiment 维度 leaderboard
  • 产出总收益、年化收益、最大回撤、Sharpe、胜率、换手率、风险拒绝率等指标
• Feature Store
  • 输出 FeatureSnapshot
  • 包含 regime 标签、市场风格、基金研究特征、组合风险暴露
• 环境流
  • 输出 EnvironmentFrame + EventDigest + TimeSeriesFeatureFrame
• 组合优化
  • 在单基金决策之上新增确定性组合优化与调仓计划
• 治理与审计
  • registry、audit、experiment registry、full trace
• 学习闭环
  • 操作理由/结果仓、执行质量报告、周频权重更新 proposal
• V5 第二阶段
  • environment sync
  • weekly review
  • embedding 独立配置并默认适配硅基流动
• 运营看板
  • 提供 overview、backtests、alerts、trace 等只读 API

测试

本地执行：

python3 -m pytest -q -s

当前测试覆盖：

• V1/V2 端到端闭环
• 配置加载
• memory 检索
• 组合级决策
• replay 调度链路
• V4 特征快照
• V4 组合优化与 rebalance plan
• V4 区间 backtest、leaderboard、dashboard、trace
• V5 环境流、registry、audit、full trace、reviews