Inalpha 🦊
可审计的量化 agent，能进化的策略。
问卜有签，落子有据。
有效因子择时 · 多视角研究 · 因子实验室 · 风控引擎 · 策略进化 · 机器审批下单 · 狐神签
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每个因子提案、每次策略变异、每笔订单路由——都有日志、有版本、可复核。Agent 自己挑当前有效的因子来择时、自己写策略、自己进化；LLM 只负责写代码，工程纪律为每个决策背书。
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## Overview
Inalpha 是一个**用工程纪律驱动的专业量化 agent 框架**。它不把 LLM 当作黑箱信号源，而把它视作受 hooks / permissions / plan-exec / 一次性签名约束的代码协作者——每一步关键动作都留痕、可版本化、可复核。
**Agent 自己挑当前有效的因子来择时。** 不写死一组指标，而是按时序 Rank IC 选出"当下最灵"的因子（`factor.timing`），给研究和择时背书。数据则默认带来源、`as_of` 时点与 freshness 校验——agent 不会悄悄拿着过期数据继续讲故事。
在这套护栏之上，铺开几条能力线：
- **因子实验室 + 有效因子择时。** Agent 负责 formalize、compute、IC 检验、多重检验校正、register；并按时序 Rank IC 挑出当前有效的因子来择时。每个假设都带作者、时间戳与经济故事门的判定记录。
- **多视角研究。** 一次深度研究叫上技术 / 基本面 / 情绪 analyst，外加可选的"投资大师团"（巴菲特 / 林奇 / 伍德 / 伯里 / 德鲁肯米勒 / 马克斯）形成对立视角，再汇成综合判断。
- **风控引擎。** 仓位上限、价格偏离、回撤一票否决等规则在 HTTP 边界声明式生效，不写在 prompt 里。
- **策略进化。** LLM 通过可审计的 unified diff 变异完整 Python 源码；AST 审计、受限加载、子进程执行与 `Strategy` 协议契约先于评估；多目标 fitness（Sharpe + Calmar − turnover − drawdown 一票否决），单一指标卷不了。
- **机器审批下单（LLM 不直连）。** 下单意图走 `trade.create_plan → approve → execute_plan`，配一次性、短 TTL 的 `approval_token`；LLM **没有**直接下单路径，每一步留痕成审计链。
- **狐神签（趣味彩蛋）。** 方向犹豫时求一卦 / 抽张塔罗，给个数据之外的参照视角；**硬隔离于决策**，风控 / 下单 / 因子都碰不到（详见下方核心能力 §7）。
项目命名取自日本稻荷狐神 **Ina**ri 与量化术语 **alpha**：一个会替你问卜方向、又把每一步记上账的量化伙伴。
> **当前状态：** Inalpha 处于 **alpha** 阶段——79 因子配血缘 + 衰减巡检、受限 DSL 因子发现、三方制研究辩论、多市场模拟盘，以及 E1/E2 策略演化。feature flag 后的 E2 提供 point-in-time 事件快照、确定性假设 DSL、五代 campaign、Forward 证据与一次性 sealed holdout。演化绝不自动 promote、启动候选或下单。欢迎读代码、参与设计——**请勿用真实资金跑**（真钱实盘不在当前计划）。
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> **代码核对：2026-09-30。** owner 隔离的 EvolutionLoop 复用、持久化调度与租约/checkpoint
> 恢复、原子阶段交接及有界授权/费用记账已落地。已有恢复与门禁自动化测试；真实环境的完整
> 运行与重启验证仍需记录证据。最终采用仍需人工操作，实验性候选不可进入 Runner。
> 下一步优先级统一见[当前状态文档](docs/04-current-state.md#未完成--下一步)。
> E2 更新（2026-10-10）：显式新实验准备与冻结费用审批代码已落地；最新部署与正常 owner 验收状态以中央清单为准。E1 正常 owner 执行和 E2 输入不足拦截有生产证据；冠军、Forward、holdout 正向生产验收仍未完成。优先级统一见[当前状态清单](docs/04-current-state.md#未完成--下一步)。
## 操作者控制台
**操作者控制台**（`apps/dashboard`）是主入口——一块运行时看板把原本要问 agent 才知道的状态一眼铺开，右侧还常驻一个 agent 对话栏。下面这些是本地真实运行中的控制台界面。
