# 如何搭建一套 24/7 全天候寻找交易机会的 AI Agent
**作者**: 套利豪仔
**日期**: 2026-07-14T07:27:47.000Z
**来源**: [https://x.com/pritipatelfgoo/status/2076931650412511257](https://x.com/pritipatelfgoo/status/2076931650412511257)
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废话不多说，直接开始
建议收藏——
我是豪仔，专注于套利、高频交易执行系统以及量化交易系统
我目前的研究重点，是预测市场在真实交易压力下的运行机制和行为表现
如果你正在搭建 Alpha 研究系统，已经开始做了，或者只是有这个想法，都欢迎在这篇文章下留言，或者直接私信告诉我你目前的系统架构
我会帮你分析整个架构，并指出你现有系统与真正能够自主挖掘 Alpha 的 AI 智能体集群之间，到底还差在哪里
只限前20名，动作要快。
如今，大多数量化研究员寻找 Alpha 的方式，和十年前几乎没有区别
他们会先读一篇论文，打开 Jupyter Notebook，设计几个特征，跑一次回测，盯着 Sharpe Ratio（夏普比率）看半天，然后继续寻找下一个策略
整个研究流程，全都依赖自己
从提出假设到验证结果，每一步都要亲自坐在电脑前，一个想法接一个想法地测试
但世界上最顶尖的量化团队，早就不这么做了
他们构建的是AI 智能体集群（Swarm）
每个 Agent 都负责研究流程中的一个环节，彼此并行协作，整个系统持续不断地运行
哪怕他们在睡觉，第二天醒来，系统都已经自动发现了新的 Alpha
之前，Anthropic Claude Code 负责人 Boris Cherny 说过一句话：
> “我已经不再亲自给 Claude 写 Prompt 了。我现在运行的是一套循环系统，它会自动调用 Claude，并自己决定下一步该做什么。我的工作，只是负责写这些循环（Loops）。”
短短一句话，却彻底改变了所有认真做 AI 的开发者对未来的理解
而对于量化研究来说，这意味着一场彻底的变革
因为 Alpha 研究，本质上就是一条流水线
它的流程一直都是固定的：
- 阅读论文，提炼交易假设；
- 构建并提取特征；
- 用二十年以上的历史数据进行回测；
- 验证统计显著性；
- 检查策略是否能够跨越不同市场周期持续有效；
- 再与各种已知因子进行拆解和对比，确认 Alpha 是否真实存在
华尔街几乎所有顶级量化基金，都是按照这条流程运作的
文艺复兴靠着上百位博士完成这一切
Two Sigma 有约 200 位研究员
Citadel 的规模甚至更大
唯一的区别在于，他们需要几百名研究员共同组成这条流水线
而现在，你不需要了
一套由多个 AI 智能体组成的集群，可以替你完成这条研究流水线中的每一个环节
每个 Agent 都有自己的专长，并根据任务复杂度调用最合适的模型。所有 Agent 彼此并行协作，全天 24 小时持续运行
过去一段时间里，我一直在搭建这样一套系统
它会在夜间自动阅读最新的研究论文，理解其中的数学原理，提炼论文真正提出的交易假设，构建所需的特征，并用过去 20 年的历史数据进行回测
随后，它还会完成严格的统计检验，检查策略是否存在过拟合，并识别那些只在某一种市场环境中有效的信号
读完这篇文章，你会彻底了解一套由 6 个 AI Agent 组成的 Alpha 研究集群，具体应该如何设计
你也会知道，如何利用一款现成工具，在一个周末内完成整个系统，而不需要从零开始开发自己的 Agent 框架
除此之外，我还会告诉你，为什么 90% 的个人开发者最终都会失败，以及最常见的 5 个致命问题是什么
下面正式开始
## 第一部分：什么才是真正的 AI 智能体集群
Prompt（提示词） 本质上是在提问
你提出一个问题，模型回答一次，然后任务就结束了
Loop（循环） 则是一份工作
Agent 会持续执行任务，不断检查自己的进度，并根据结果决定下一步该做什么，直到真正完成目标才会停止
而 Swarm（智能体集群），则是多个 Loop 同时并行运行
每个 Loop 都是某个领域的专家，负责整个流程中的一个环节。前一个 Agent 的输出，会成为下一个 Agent 的输入，最终串联成一条完整的工作流水线
这就是理解 Swarm 最重要的思维模型
如果你用过 Claude Code、Cursor 或 Codex，其实已经接触过 Loop，只是可能没有意识到
整个流程大致如下：
模型先接收任务，然后决定下一步该执行什么操作；操作完成后，结果再反馈给模型；模型根据新的结果继续决策，整个过程不断循环，直到目标完成
Loop 的存在，让 AI 不再只是一次性的回答工具，而是真正能够持续完成任务的 Agent
而 Swarm 的出现，则让整个系统不再只是一个 Agent 在工作，而是一支能够协同作战的 AI 研究团队
## 第二部分：驱动 AI 智能体集群的工具
你当然可以选择自己用 Python 写一堆脚本，再调用不同的大模型 API，把整个系统拼起来
我也试过
但很快就会发现各种问题接踵而至
一个 Agent 需要等待另一个 Agent 完成任务时，整个流程就开始变得混乱
需要让任务状态在多轮循环之间持续保存时，又会遇到新的麻烦
等到你想同时运行 6 个 Agent，并让它们分别调用不同的大模型时，整个系统几乎已经难以维护
最后，你会发现，真正耗费大量时间的不是做量化研究，而是在从零开发一套 Agent 框架
后来，我发现了 Slate
Slate 是由 Random Labs 打造的一款 AI 编程工具
它运行在你的终端中，能够将任何任务自动拆分成多个子 Agent，在整个代码库中并行协作完成任务
不仅如此，每一个步骤都可以自由选择最适合的大模型来执行，而且可以直接使用你现有的大模型订阅，无需额外迁移
我之所以选择用它来搭建这套 AI 智能体集群，是因为它最近推出了一项非常关键的新功能——Programs
所谓 Program，本质上就是一段由 JavaScript 编写的 Loop（循环工作流），交由 Slate 持续运行
前面提到过，Prompt 只会执行一次，然后结束
而 Program 则是经过工程化设计的 Loop
它会持续运行，在多轮执行之间保存状态，根据执行结果不断推进任务，直到真正完成目标才会停止
整个过程中，你可以完全掌控每一个环节：
- 每一步具体执行什么任务；
- 每一步由哪个大模型负责；
- Loop 在继续执行前需要检查哪些条件；
- 满足什么条件后结束整个流程。
更重要的是，Program 并不需要你从零开始编写。
你只需要告诉 Slate 你的目标，它就会一步步与你共同生成整个 Loop，自动完成工作流设计。
随后，它会保存这套 Program，并持续运行，不断循环执行。
由于 Loop 本质上就是代码，因此它拥有远超普通 Prompt 的能力。
它可以保存运行状态、直接操作你的代码库、调用外部 API、向 Slack 发送消息，还能够同时调度多个子 Agent，并根据不同任务自由组合各种大模型。
简单任务，可以交给成本更低的开源模型。
复杂推理，则交给最先进的旗舰模型。
每一个环节，都可以选择最合适的模型来完成。
对于一套由 6 个 Agent 组成的 Alpha 研究集群来说，这正是过去一直缺失的那块关键拼图。
目前，Slate 已经正式开放使用 https://randomlabs.ai/
接下来，我会带你看看这套 AI 智能体集群到底是如何工作的
## 第三部分：六个 AI Agent
几乎所有成熟的量化基金，都会遵循同样的六个研究环节
而下面这套 AI 智能体集群，就是用来替代这整条人工研究流水线的
Agent 1：策略创意生成器
每天晚上自动阅读来自 arXiv q-fin、SSRN 以及各类金融学术期刊的最新论文
它会分析每篇论文提出的数学模型，提炼出论文真正想验证的假设，包括：
- 具体的研究假设；
- 所需要的数据；
- 预测信号的方向；
- 策略成立需要满足的条件。
随后，它会把每一个假设整理成结构化的研究任务单，交给下一个 Agent 继续处理
由于这项工作主要是高频、大批量的结构化信息提取，因此可以交给速度快、成本较低的模型完成
Agent 2：特征工程师
它会接收上一阶段生成的研究任务单，并从价格数据库、基本面数据库或其他数据源中提取所需数据
接下来，它会构建策略所需要的特征向量，并完成一系列标准化处理，包括：
- 对横截面数据进行标准化；
- 处理缺失值；
- 处理超过三个标准差的异常值；
- 避免未来函数和前视偏差。
最终，它会输出一份清洗完成、可以直接用于回测的数据集
Agent 3：回测工程师
它会接收处理好的特征数据，并根据研究假设制定具体的投资组合构建规则
随后，使用过去 20 年的历史数据进行回测，同时尽可能还原真实交易环境，包括：
- 交易手续费；
- 做空借券成本；
- 滑点；
- 换手率带来的影响；
- 策略可承载的资金规模。
最终，它会输出夏普比率、最大回撤、换手率以及策略容量等核心指标
Agent 4：统计验证员
这是整套系统中最强调严谨性的环节
它会接收回测结果，并使用 Newey-West 调整后的 t 统计量，修正收益序列中可能存在的自相关问题
同时，还会进行 10,000 次 Bootstrap 重采样，用来判断当前的夏普比率究竟是真实有效，还是仅仅来自样本偶然性
任何无法通过统计显著性门槛的信号，都会被直接淘汰
如果一个策略在样本内与样本外的表现差异超过 30%，也会被判定为存在明显过拟合，并立即终止
这个 Agent 应该运行在推理能力更强的模型
还有一条必须遵守的原则：
提出策略的人，绝不能同时负责验证自己的策略
永远不要这样做
Agent 5：市场环境审计员
它会接收已经通过统计验证的信号，并按照不同市场环境，对过去 20 年的数据重新分段
这些市场状态可以通过隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM），结合波动率和收益率进行识别
随后，它会分别计算每一种市场环境下的：
- 夏普比率；
- 最大回撤；
- 胜率；
- 策略稳定性。
任何只在某一种市场环境中有效的策略，都会被淘汰
因为这种策略很可能并不是真正的 Alpha，而只是碰巧押中了某一种市场周期
Agent 6：因子分解员
它会接收那些在不同市场环境下依然稳健的信号，并进一步对其进行因子归因分析
具体来说，它会将策略收益回归到以下常见因子上：
- Fama-French 五因子模型；
- Carhart 动量因子；
- 低波动因子。
随后，它会计算回归中的残差 Alpha，也就是回归截距，并检验对应的 t 统计量
只有在剔除这些已知因子之后，残差 Alpha 依然显著存在的信号，才有资格被称为真正的新 Alpha
其余所谓的“新策略”，很多时候不过是重新包装过的动量因子，或者加了几层复杂处理的价值因子而已
六个 Agent，各自负责一个环节
前一个 Agent 的输出，会直接成为下一个 Agent 的输入
它们彼此衔接，最终组成一条完整、自动化运行的 Alpha 研究流水线
一套 Slate Program，调度 6 个专业 Agent，每 24 小时自动运行一次
整套 AI 智能体集群由一套 Slate Program 统一驱动，每 24 小时自动执行完整的研究流程，无需人工干预
## 第四部分：如何一步步搭建这套系统
下面就是完整的搭建流程
按照步骤操作，最快当天就能让整套 AI 智能体集群跑起来
第一步：安装 Slate
打开终端，然后运行以下命令：
```
npm install -g @randomlabs/slate
```
Slate 会以全局命令行工具（CLI）的形式完成安装，整个过程不到 30 秒
安装完成后，创建你的项目目录：
```
mkdir alpha-swarm
cd alpha-swarm
slate init
```
执行 slate init 后，Slate 会自动初始化项目，并创建所需的基础目录，包括用于保存运行状态（State）、Program 工作流以及模型提供方（Providers）的相关文件夹
## 第二步：连接你要使用的大模型
接下来，运行以下命令：
```
slate /providers
```
这条命令会打开 Slate CLI 的模型提供方配置界面，你可以在这里接入自己要使用的大模型
对于这套 AI 智能体集群，我采用的是如下配置：
- Claude Sonnet：负责执行速度要求高、任务量大的 Agent，例如策略创意生成、特征工程、回测以及市场环境审计
- Claude Opus：负责推理要求更高的 Agent，例如统计验证和因子分解
简单来说，把计算量大但逻辑相对固定的工作交给 Sonnet，把需要深度分析和复杂推理的工作交给 Opus，这样既能控制成本，也能保证整体效果
第三步：创建 Program
首先，启动 Slate：
```
slate
```
接着，在 Slate CLI 中输入以下指令：
draft me a program that runs six research agents in sequence: idea generator, feature engineer, backtester, validator, regime auditor, factor decomposer. run it every 24 hours. use sonnet for the fast agents and opus for validation and factor decomposition.
其中，执行速度要求较高的 Agent 使用 Sonnet，统计验证和因子分解使用 Opus
Slate 会和你一起逐步完善这套 Program
它会进一步询问一些关键配置，例如：
- 使用哪些数据源；
- 回测覆盖多长时间；
- 夏普比率的最低门槛；
- 使用什么方法识别市场环境。
你只需要用自然语言回答，Slate 就会自动为你生成对应的 JavaScript 代码。
Program 编写完成后，整个循环大致如下：
```
export default async function alphaSwarm(slate) {
while (true) {
// Stage 1: read papers, extract hypotheses
const hypotheses = await slate.agent('idea-generator', {
model: 'sonnet',
task: 'Read arXiv q-fin and SSRN from the last 24 hours. Extract 10 alpha hypotheses with claimed direction, required data, and paper reference.',
state: slate.state.get('tested-hypotheses')
});
// Stage 2: feature engineering, in parallel per hypothesis
const features = await Promise.all(
hypotheses.map(h => slate.agent('feature-engineer', {
model: 'sonnet',
task: `Build the feature vector for: ${h.claim}. Standardize cross-section. Handle look-ahead.`,
data: slate.tools.priceData()
}))
);
// Stage 3: 20-year backtest with realistic costs
const backtests = await Promise.all(
features.map(f => slate.agent('backtester', {
model: 'sonnet',
task: 'Run 20-year backtest. Include transaction costs of 5bps per trade and shorting costs.',
features: f
}))
);
// Stage 4: statistical validation on the reasoning model
const validated = await Promise.all(
backtests.map(b => slate.agent('validator', {
model: 'opus',
task: 'Newey-West t-stat above 2.5. Bootstrap 10k. Reject if IS/OOS Sharpe degrades more than 30 percent.',
backtest: b
}))
);
// Stage 5: regime segmentation via HMM
const regimeChecked = await Promise.all(
validated
.filter(v => v.passed)
.map(v => slate.agent('regime-auditor', {
model: 'sonnet',
task: 'Fit 3-state HMM on volatility and returns. Recompute Sharpe per regime. Reject if only one regime works.',
result: v
}))
);
// Stage 6: factor decomposition to isolate residual alpha
const finalSignals = await Promise.all(
regimeChecked
.filter(r => r.passed)
.map(r => slate.agent('factor-decomposer', {
model: 'opus',
task: 'Regress against Fama-French 5 + Carhart momentum + low-vol. Report residual alpha and t-stat.',
result: r
}))
);
// Persist, notify, sleep
await slate.state.set('final-signals', finalSignals);
await slate.state.append('tested-hypotheses', hypotheses);
await slate.notify.slack('research', `${finalSignals.length} new signals survived all six stages today.`);
await slate.sleep('24h');
}
}
```
这就是完整的 AI 智能体集群
一个文件，6 个专业 Agent，持续自动运行
## 第四步：启动 AI 智能体集群
保存 Program 文件后，执行以下命令即可启动整个 AI 智能体集群：
```
slate run alpha-swarm.js
```
运行命令后，Slate 会立即启动整个循环系统，6 个 AI Agent 按照预设流程开始协同工作
其中，特征工程会针对所有研究假设并行执行，多个策略的历史回测也会同时展开，而统计验证则交由推理能力更强的模型负责
整个过程中，你可以直接在 Slate CLI 中实时查看每个 Agent 的运行状态，包括：
- 当前正在执行的任务；
- 当前所处的阶段；
- 实时运行进度。
第一轮完整运行通常需要 20～40 分钟，具体时间取决于第一阶段生成了多少个研究假设
当整个流程结束后，Slate 会自动把最终筛选出的策略发送到你的 Slack 频道，其中包含每个策略的：
- 夏普比率（Sharpe Ratio）
- 最大回撤（Maximum Drawdown）
- 残差 Alpha（Residual Alpha）
随后，系统会进入等待状态，直到第二天再次自动运行
第五步：持续迭代优化
第一版 Program，永远不会是最终版
随着系统不断运行，你需要根据结果持续调整和优化整个工作流
例如，你发现策略创意生成器经常提出重复的研究假设，只需要在 Slate 中输入：
> 增加一项检查，对照历史状态记录，不再生成过去 30 天已经测试过的研究假设。
Slate 就会自动修改 Program，实现这项功能
又比如，你觉得统计验证过于严格，一些本应通过的策略被过滤掉了，只需要输入：
> 将夏普比率门槛调整为 1.2，但把最大回撤限制收紧到 8%。
Slate 同样会自动更新对应的 Program
下一轮运行时，整个 AI 智能体集群就会按照新的规则执行
随着一次次迭代，所有改进都会沉淀到 Program 和状态文件（State）中
系统会记住哪些策略已经测试过，哪些已经被淘汰，哪些参数曾经有效
也正因如此，这套 AI 智能体集群会随着时间不断积累经验，研究效率越来越高，筛选出的 Alpha 也会越来越精准
## 第五部分：AI 智能体集群是如何真正替代量化研究团队的
在实际部署中，这套 AI 智能体集群的应用基本可以归纳为三种典型模式
模式一：夜间自动挖掘 Alpha
每天晚上 8 点到第二天早上 8 点，整个 AI 智能体集群都会持续运行
等你第二天起床时，系统已经自动完成了全部六个研究环节，并筛选出 2～3 个真正通过所有验证的新 Alpha 信号
你的工作，不再是亲自跑完整条研究流程
而是直接审核这些最终留下来的候选策略，并决定是否投入实盘
模式二：假设批量验证
当出现新的研究论文，或者接入了新的数据源时，你可以随时启动整个 AI 智能体集群
短短一个下午，它就能完成 100 个研究假设 的完整测试
而如果完全依赖人工，一位研究员在同样的时间里，可能只能完成两三个假设的验证
这就是 AI 智能体集群最大的优势——大规模并行研究
模式三：持续监控 Alpha 是否失效
策略并不是通过验证之后就一劳永逸
市场会不断变化，曾经有效的 Alpha，也可能逐渐失效
因此，这套 AI 智能体集群会定期重新验证所有已经上线的策略
例如，每周自动使用最新的市场数据重新回测一次
一旦某个策略的夏普比率跌破预设门槛，系统就会立即发出预警，提示该策略的 Alpha 正在衰减
这样，你就可以在策略出现大幅回撤之前，提前降低仓位，甚至直接停止使用它
这三种模式，分别替代了量化研究团队中的三项核心工作：
- 自动发现新的 Alpha；
- 大规模验证研究假设；
- 持续监控策略是否失效
过去，这些工作往往需要经验丰富的量化研究员，甚至博士团队共同完成
而现在，它们都可以交给一套 AI 智能体集群全天候自动执行
## 第六部分：让 90% 个人尝试失败的五个致命问题
失败原因一：跳过统计验证环节
如果没有 Validator（统计验证员），你很快就会得到上百个夏普比率看起来非常漂亮的策略
但这些结果通常经不起严格检验，本质上很可能只是数据挖掘偏差，或者在海量样本中偶然筛出来的“伪 Alpha”
因此，统计验证环节绝对不能省略
你应该：
- 使用推理能力最强的模型
- 设置明确且严格的淘汰门槛
- 任何未通过统计显著性检验的信号都直接淘汰
- 永远不要让提出策略的 Agent 验证自己的结果
策略可以由一个 Agent 提出，但必须交给另一个独立 Agent 审核
失败原因二：没有持久化保存运行状态
一套没有记忆能力的智能体集群，会每天重复测试同一个已经失败过的假设
这不仅浪费算力和 Token，也会让整个研究流程陷入无意义的循环
因此，每一个被淘汰的信号，都必须记录下来，并保存具体的淘汰原因，例如：
- 统计显著性不足
- 样本外表现严重衰减
- 最大回撤过高
- 只在特定市场环境中有效
- 因子分解后残差 Alpha 消失
这样，其他 Agent 下次遇到相同或高度相似的假设时，就可以直接跳过，避免重复浪费资源
失败原因三：没有建立提出者与审核者分离机制
提出研究假设的 Agent，通常也是最不适合判断这个假设是否真的有效的 Agent
因为它会天然沿着自己原来的逻辑继续推演，更容易忽略反例和缺陷
正确的做法，是建立 Maker-Checker 分离机制：
- Maker 负责提出假设和构建策略
- Checker 负责独立验证和否定策略
- 两者最好使用不同的 Agent，甚至调用不同的模型
文艺复兴、Two Sigma 和 Citadel 这类顶级量化机构，都会采用类似的独立审核机制
你的智能体集群也应该如此
失败原因四：让一个 Agent 包办所有工作
一旦你试图让同一个 Agent 同时完成策略生成、特征工程、回测和统计验证，整体质量通常会迅速下降
原因很简单：
不同环节需要的能力并不相同
策略生成更重视信息提取和创意，特征工程更重视数据处理，回测更重视执行准确性，而统计验证则要求严谨的推理和质疑能力
专业化分工，才是智能体集群真正有效的关键
每个 Agent 只负责一个明确环节，并把这一件事做到最好
失败原因五：循环没有明确的停止条件
一个没有真正停止条件的 Loop，往往会在你没有察觉的情况下失败
Agent 可能只是自行判断“任务已经完成”，然后输出一个完成信号，但实际上结果仍然存在错误，或者根本没有达到预期标准
因此，停止条件不能依赖 Agent 自己的主观声明，而必须由外部可验证的指标决定
例如：
- 最近 30 笔样本外交易的夏普比率高于 1.5
- 最大回撤低于 5%
- 样本外结果通过显著性检验
- 所有必需的数据字段已经生成
- 回测任务全部成功完成，没有缺失区间
而不能只是：
> Agent 表示任务已经完成
只有当停止条件能够被代码、数据或独立 Agent 验证时，这个 Loop 才算真正可靠
只要避开以上五个问题，这套 AI 智能体集群才有可能持续产出接近机构级标准的量化研究结果
## 总结
Alpha 研究本质上就是一条固定的流水线
整个流程可以拆分为六个核心环节：
- 阅读研究论文
- 构建特征工程
- 历史回测
- 统计验证
- 市场环境分析
- 因子分解
华尔街几乎所有顶级量化基金，都是按照这套流程运作的，只不过他们依靠的是上百位研究员和博士团队
而现在，一套由 6 个专业 AI Agent 组成的智能体集群，就能够替你完成这整条研究流水线
每个 Agent 都专注于自己的任务，并根据工作复杂度调用最合适的大模型
整个系统，则由一套 Slate Program 统一调度，每 24 小时自动运行一次
Slate 推出的 Programs，正是让这一切真正落地的关键
过去，想搭建这样一套系统，可能需要花上半年时间，从零开发整个 Agent 框架
而现在，最快一个周末就可以完成
Slate 会与你一起设计整个 Loop，自动生成 Program，保存工作流，并让它持续不断地运行
从这一刻开始，你不再是那条亲自完成所有工作的流水线
你真正扮演的角色，是这套 AI 系统的架构师
很多人认为，真正的护城河来自研究能力
但未来，更大的护城河其实来自基础设施
研究能力正在被 AI 快速拉平，而真正难以复制的，是能够持续产生研究成果的自动化系统
这，才是本文真正想表达的核心观点。
如果你也想亲自体验这套系统，可以前往 Random Labs 官网注册
未来十年，最先完成这套体系建设的量化机构，将持续享受复利带来的优势
而那些仍然靠人工、一次只验证一个研究假设的人，终将被时代甩在身后
所以，最后留给你一个值得认真思考的问题
你是那个每周还在亲自验证一个研究假设的研究员
还是那个搭建出 AI 智能体集群，让它每天晚上在你睡觉时自动验证上百个研究假设的系统架构师？
这个问题没有标准答案
但你的答案，会揭示你未来属于哪一类人。
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