Tôi sẽ phân tích chi tiết cách xây dựng một mô hình alpha đa nhân tố đẳng cấp quỹ đầu cơ bằng kỹ thuật đồ thị (graph engineering).
Hãy đi thẳng vào vấn đề.
Đánh Dấu Bài Viết Này
- Tôi là Roan, một lập trình viên backend chuyên về thiết kế hệ thống, thực thi theo phong cách HFT và các hệ thống giao dịch định lượng. Công việc của tôi tập trung vào cách các thị trường dự đoán thực sự hoạt động dưới tải trọng. Mọi góp ý, cộng tác có suy nghĩ, quan hệ đối tác đều có thể nhắn tin trực tiếp cho tôi.
Trong bài viết trước, tôi đã nói sẽ trực tiếp hướng dẫn 20 thiết lập đầu tiên cho bất kỳ ai đang xây dựng hệ thống định lượng AI và tôi đã giữ lời.
Một số ít người đã đang đi sâu vào quy trình cùng tôi. Lời đề nghị vẫn còn hiệu lực.
Nếu bạn đang xây dựng một hệ thống kỹ thuật đồ thị hoặc sắp bắt đầu, hoặc thậm chí chỉ đang nghĩ về nó, hãy trả lời bên dưới bài viết này hoặc nhắn tin trực tiếp cho tôi về thiết lập hiện tại của bạn. Tôi sẽ trực tiếp xem xét kiến trúc của bạn và chỉ ra khoảng cách giữa những gì bạn có và một bầy đàn tự săn tìm alpha.
Nếu tôi không trả lời, bạn không nằm trong 20 người đầu tiên. Hãy hành động nhanh.Đầu tư đa nhân tố là cách mọi quỹ đầu cơ nghiêm túc trên Phố Wall tạo ra lợi nhuận. Họ không giao dịch các ý tưởng đơn lẻ. Họ xếp chồng các nhân tố.**Đây chính là quy trình mà AQR vận hành. Là quy trình mà Two Sigma vận hành. Là quy trình mà Bridgewater vận hành. Và đây là lần đầu tiên nó có thể được thực thi bởi một người xây dựng đơn lẻ.
Vấn đề luôn là việc xây dựng điều này đòi hỏi một đội ngũ nghiên cứu. Kỹ sư nhân tố. Nhà thống kê. Chuyên gia xây dựng danh mục đầu tư. Nhà phân tích rủi ro. Kỹ sư thực thi. Bạn cần ít nhất mười người cho mỗi họ nhân tố, và không một nhà định lượng đơn lẻ nào có thể xây dựng được đội ngũ đó.
Đó là lý do tại sao các nhà định lượng bán lẻ dính vào các chiến lược đơn lẻ và các quỹ đầu cơ in ra alpha.Cho đến bây giờ.
https://x.com/RohOnChain/status/2074134246784921977
Trong hai bài viết trước, tôi đã trình bày chi tiết về kỹ thuật vòng lặp và cách xây dựng một bầy đàn tác nhân AI tự săn tìm alpha 24/7.
Khi bạn đã có các vòng lặp và bầy đàn, lớp kết nối chúng lại với nhau thành một hệ thống hoạt động duy nhất chính là một đồ thị.
Kỹ thuật đồ thị là thực hành thiết kế lớp đó. Bạn xác định các nút. Bạn xác định các cạnh. Đồ thị tự vận hành.
Đến cuối bài viết này, bạn sẽ không chỉ hiểu về kỹ thuật đồ thị.
Bạn sẽ có một mô hình alpha đa nhân tố tự chạy, kích hoạt mỗi 24 giờ trên máy tính xách tay của mình.
Phần 1: Kỹ Thuật Đồ Thị Thực Sự Là Gì
Mọi nhà định lượng làm việc với AI đều đang ở đâu đó trên cùng một tiến trình. Xác định bạn đang ở đâu sẽ cho thấy rõ ràng bước tiếp theo là gì.
Kỹ Thuật Đồ Thị Thực Sự Là Gì
Giai đoạn 1: Lời nhắc (Prompts).
Bạn gõ một lời nhắc. Bạn chờ đợi. Bạn đọc đầu ra. Bạn gõ lời nhắc tiếp theo. Bạn chính là vòng lặp. Không có gì tồn tại khi bạn đóng máy tính xách tay.
Giai đoạn 2: Vòng lặp (Loops).
Bạn viết một tập lệnh bao bọc lời nhắc và kích hoạt theo lịch trình. Vòng lặp giữ trạng thái. Nó tồn tại sau khi bạn đóng máy tính xách tay. Đây là điều bài viết về kỹ thuật vòng lặp của tôi đã dạy. Một tác nhân, một công việc, chạy mãi mãi.
Giai đoạn 3: Bầy đàn (Swarms).
Bạn mở rộng vòng lặp thành nhiều tác nhân với các vai trò chuyên biệt. Một tác nhân tạo tín hiệu. Một tác nhân xác thực chúng. Một tác nhân thực thi. Đây là điều bài viết về bầy đàn tác nhân AI đã dạy. Nhiều tác nhân song song, được điều phối thủ công thông qua mã keo Python.
Giai đoạn 4: Đồ thị (Graphs).
Bạn mô tả cấu trúc điều phối một lần. Các nút là tác nhân. Các cạnh là sự chuyển giao dữ liệu. Đồ thị biết khi nào chạy song song, khi nào chờ đợi, khi nào thử lại, khi nào leo thang. Bạn không chạm vào mã keo nữa.
Kỹ thuật đồ thị là thực hành thiết kế cấu trúc điều phối đó.
Một đồ thị không phải là một tập lệnh. Sự khác biệt đó quan trọng hơn bất kỳ ai nói với bạn.
Một tập lệnh hỏng ngay khi một tác nhân cần chờ một tác nhân khác. Một tập lệnh hỏng ngay khi trạng thái phải tồn tại qua các chu kỳ. Một tập lệnh hỏng ngay khi bạn muốn sáu vòng lặp song song trên các mô hình khác nhau. Mọi nhà định lượng bán lẻ đã từng cố gắng xây dựng một hệ thống đa tác nhân đều đã va phải ba bức tường này.
Bức tường thất bại đã đánh bại tôi. Khi tác nhân lợi nhuận của tôi bị chặn vì nó phải phân tích 500 bảng cân đối kế toán và chạm giới hạn tốc độ, toàn bộ đường ống đã chết.
Tôi quay lại vào sáng hôm sau với một tiến trình đã dừng, không có tín hiệu và không biết lỗi bắt nguồn từ đâu. Gỡ lỗi có nghĩa là đọc một dấu vết ngăn xếp và đoán xem tác nhân nào ở thượng nguồn của sự cố.
Đến tháng thứ hai, tôi đã dành nhiều thời gian để gỡ lỗi sự phối hợp hơn là làm nghiên cứu. Tôi đã trên bờ vực từ bỏ toàn bộ dự án.
Đó là trạng thái thất bại mà mọi nhà định lượng đa tác nhân đều gặp phải. Đó cũng là lý do tại sao đồ thị tồn tại.
Một đồ thị không có những chế độ hỏng hóc đó. Song song là bản địa. Trạng thái là liên tục. Thất bại được giới hạn trong phạm vi nút, không phải đường ống. Khi một nút hỏng, phần còn lại của đồ thị tiếp tục chạy và bạn vá nút bị hỏng bằng cách mô tả lỗi bằng tiếng Anh đơn giản.
Đó là lời hứa của kỹ thuật đồ thị. Bây giờ câu hỏi là cái gì chạy đồ thị.
Phần 2: Công Cụ Chạy Đồ Thị
Đồ thị là các sơ đồ kiến trúc. Chúng không tự chạy. Chúng cần một môi trường thực thi.
Môi trường thực thi là thứ mà hầu hết mọi người xây dựng hệ thống đa tác nhân đều hiểu sai.
Họ cho rằng phần khó là thiết kế đồ thị. Không phải vậy. Phần khó là tìm cơ sở hạ tầng thực sự có thể thực thi nó.
Tôi đã dành hàng tuần để thử các môi trường thực thi khác nhau trước khi tìm ra một cái có thể chạy một đồ thị đa nhân tố từ đầu đến cuối.
Cái tôi sử dụng có tên là Slate. Được xây dựng bởi @wearerandomlabs. Chạy trong terminal của bạn. Nhận các đăng ký mô hình hiện có của bạn và phân phối công việc trên chúng.
Điều quan trọng cho bài viết này là một khả năng họ mới phát hành gần đây có tên là Programs. Một Program là một đồ thị được viết bằng JavaScript mà Slate chạy liên tục cho bạn.
Một lời nhắc chạy một lần và dừng lại. Một Program tiếp tục cho đến khi nhiệm vụ hoàn thành.
Bạn không viết Program một mình. Bạn nói cho Slate biết bạn muốn gì bằng tiếng Anh đơn giản. Slate phác thảo đồ thị.
Sau đó Slate trình bày cho bạn một sơ đồ. Bạn đặt câu hỏi về sơ đồ. Bạn thay đổi các nút. Bạn điều chỉnh các mô hình. Chỉ khi bạn hài lòng, bạn mới bảo Slate lưu và chạy nó.
Nếu nó hỏng, bạn trò chuyện với Slate về lỗi. Slate vá đồ thị.
Bạn có thể tìm Slate tại http://randomlabs.ai/rr. Nó có sẵn ngay hôm nay.
Cách tốt nhất để cảm nhận kỹ thuật đồ thị trước khi bạn xây dựng một cái là chạy hai Program mẫu đi kèm với Slate.
Chúng được gọi là
/goal
và
/deepresearch
.
/goal - Đồ Thị Chạy Cho Đến Khi Hoàn Thành Có Thể Kiểm Chứng
Gõ cái này bên trong Slate:
1/goal triển khai một hàm thống kê t hiệu chỉnh Newey-West bằng Python và xác minh nó khớp với triển khai statsmodels trên mười chuỗi lợi nhuận ngẫu nhiên
Slate không chỉ kích hoạt một lời nhắc tại một mô hình. Nó khởi động một đồ thị.
**Một nút viết hàm. Một nút khác viết bài kiểm tra xác minh. Nút thứ ba chạy cả hai. Nút thứ tư chấm điểm xem đầu ra có khớp nhau không.**
Nếu chúng không khớp, đồ thị vòng lặp quay lại với sự không khớp cụ thể dưới dạng phản hồi. Nó tiếp tục cho đến khi một mô hình chấm điểm nhỏ riêng biệt xác nhận mục tiêu đã hoàn thành.
Đây là mô hình người tạo-người kiểm tra trong một môi trường thực thi. Người tạo không bao giờ chấm điểm công việc của chính mình.
/deepresearch - Đồ Thị Nghiên Cứu Song Song
Thử cái này bên trong Slate:
1/deepresearch nghiên cứu học thuật mới nhất nói gì về hiệu suất ngoài mẫu của mô hình năm nhân tố Fama-French tại các thị trường mới nổi từ 2015 đến 2026
Đồ thị khởi động ở đây khác với /goal.
Đó là một sự phân nhánh nghiên cứu song song.
Slate điều phối nhiều tác nhân công nhân cùng một lúc. Mỗi tác nhân phụ trách một góc nhìn khác nhau của câu hỏi.
Một tác nhân đọc các bài báo gần đây. Một tác nhân khác kiểm tra arXiv q-fin. Một tác nhân khác lấy dữ liệu từ thư viện Kenneth French. Một tác nhân khác tham chiếu chéo các trích dẫn.
Tất cả đều báo cáo lại cho một bộ điều phối trung tâm tổng hợp các phát hiện.Lý do /deepresearch quan trọng cho việc xây dựng này là nó thể hiện mô hình chính xác bạn cần cho việc xây dựng nhân tố.
Bảy tác nhân nhân tố. Mỗi tác nhân phụ trách một nhân tố khác nhau. Tất cả chạy song song. Tất cả báo cáo cho một bộ điều phối trung tâm.
Đó là đồ thị đa nhân tố, trừ các nhiệm vụ định lượng cụ thể.
Dành 30 phút chạy /goal và /deepresearch trên các câu hỏi bạn thực sự quan tâm. Đó là cách trực giác về kỹ thuật đồ thị hình thành.
Phần 3: Đồ Thị Alpha Đa Nhân Tố
Đầu tư đa nhân tố phân rã lợi nhuận cổ phiếu thành các yếu tố thúc đẩy hệ thống cộng với phần dư. Phiên bản nền tảng là mô hình ba nhân tố Fama-French, được công bố năm 1993:
R_i là lợi nhuận của cổ phiếu i. R_f là tỷ lệ phi rủi ro. R_m là lợi nhuận thị trường. SMB là phần bù quy mô. HML là phần bù giá trị.
Alpha α là phần mà mô hình không thể giải thích. Phần dư đó là thứ bạn đang săn tìm.
Carhart đã thêm động lượng (momentum) vào năm 1997. Fama và French đã thêm lợi nhuận (RMW) và đầu tư (CMA) vào năm 2015.
Các quỹ đầu cơ hiện đại chạy một ngăn xếp bảy nhân tố. AQR, Two Sigma, Millennium, Bridgewater đều chạy các biến thể. Dưới đây là bảy nhân tố quan trọng trong năm 2026.
Nhân tố 1: Beta Thị trường.
Hồi quy cuộn 60 tháng của lợi nhuận vượt trội cổ phiếu so với lợi nhuận vượt trội thị trường.
Nhân tố 2: Quy mô (SMB).
Cổ phiếu vốn hóa nhỏ hoạt động tốt hơn cổ phiếu vốn hóa lớn trên cơ sở điều chỉnh rủi ro.
Nhân tố 3: Giá trị (HML).
Tỷ lệ giá trị sổ sách trên thị trường cao hoạt động tốt hơn tỷ lệ thấp trong các chân trời dài hạn.
Nhân tố 4: Động lượng (MOM).
Cổ phiếu thắng trong 12 tháng gần đây tiếp tục thắng trong 3 đến 12 tháng.
Nhân tố 5: Lợi nhuận (RMW).
Các doanh nghiệp hoạt động mạnh mẽ hoạt động tốt hơn các doanh nghiệp hoạt động yếu kém.
Nhân tố 6: Đầu tư (CMA).
Tăng trưởng tài sản thận trọng hoạt động tốt hơn mở rộng tích cực.
Nhân tố 7: Biến động thấp.
Cổ phiếu biến động thấp kiếm được lợi nhuận điều chỉnh rủi ro cao hơn lý thuyết dự đoán.
Mọi quỹ đều chạy một phiên bản của điều này. Những người xây dựng đơn lẻ không thể vì nó cần một đội ngũ nghiên cứu.
Kỹ thuật đồ thị giải quyết vấn đề đó. Mỗi nhân tố trở thành một nút.
Đây là toàn bộ đồ thị. Tổng cộng mười một nút.
Các Nút Xây Dựng Nhân Tố (chạy song song)
Nút 1: Tác nhân Beta Thị trường.
Chạy hồi quy cuộn 60 tháng. Đầu ra beta cho mọi cổ phiếu.
Nút 2: Tác nhân Quy mô.
Sắp xếp theo vốn hóa thị trường. Tính toán chênh lệch nhỏ lớn.
Nút 3: Tác nhân Giá trị.
Sắp xếp theo giá trị sổ sách trên thị trường. Tính toán chênh lệch cao thấp.
Nút 4: Tác nhân Động lượng.
Tính toán động lượng 12 trừ 1 tháng. Xây dựng MOM từ chênh lệch phân vị.
Nút 5: Tác nhân Lợi nhuận.
Tính toán lợi nhuận gộp. Xây dựng RMW.
Nút 6: Tác nhân Đầu tư.
Tính toán tăng trưởng tài sản hàng năm. Xây dựng CMA.
Nút 7: Tác nhân Biến động thấp.
Tính toán biến động thực tế cuộn 60 ngày. Xây dựng biến động thấp từ chênh lệch phân vị.
Các Nút Điều Phối (chạy tuần tự)
Nút 8: Trình Xác thực.
Chạy thống kê t hiệu chỉnh Newey-West trên mỗi nhân tố. Lấy mẫu bootstrap 10.000 lần lặp. Loại bỏ bất kỳ nhân tố nào có mức suy giảm trong mẫu so với ngoài mẫu trên 30 phần trăm.
Chạy trên một mô hình lý luận mạnh hơn. Người tạo không bao giờ xác thực công việc của chính mình.
Nút 9: Trình Kiểm tra Chế độ.
Phân khúc lịch sử 20 năm thành ba chế độ sử dụng Mô hình Markov Ẩn trên biến động và lợi nhuận. Loại bỏ bất kỳ thứ gì chỉ hoạt động trong một chế độ.
Nút 10: Trình Xây dựng Danh mục.
Kết hợp các nhân tố sống sót vào một danh mục dài ngắn sử dụng trọng số rủi ro ngang bằng. Thực thi tính trung lập ngành, beta và đồng đô la.
Nút 11: Trình Phân rã Rủi ro.
Hồi quy danh mục so với bảy nhân tố cộng với các nhân tố phong cách và vĩ mô. Báo cáo alpha dư và thống kê t.
Chỉ các tín hiệu nơi alpha dư sống sót qua phân rã nhân tố mới là alpha mới thực sự. Mọi thứ khác là phong cách được đóng gói lại với các bước bổ sung.
Mười một nút. Mỗi nút đảm nhận một công việc. Chúng chuyển đầu ra của mình xuống đồ thị.
Toàn bộ mô hình chạy trên một Slate Program duy nhất kích hoạt mỗi 24 giờ.
Phần 4: Cách Xây Dựng Nó Từng Bước
Đây là cách xây dựng chính xác. Hãy làm theo trong terminal của bạn.
Bước 1: Cài đặt Slate
Mở terminal và chạy:
1npm i -g @randomlabs/slate
Slate là một gói npm toàn cầu. Cài đặt mất khoảng 30 giây.
Xác minh bằng:
1slate --version
Bước 2: Tạo Thư mục Dự án của Bạn
Nghiên cứu đa nhân tố cần không gian làm việc riêng của nó. Các tệp trạng thái, kiểm tra nhân tố lịch sử, ảnh chụp nhanh danh mục đều nằm ở đây.
1mkdir ~/projects/multifactor-alpha2cd ~/projects/multifactor-alpha
Đừng chạy các dự án Slate khác từ cùng một thư mục. Việc đặt tên không gian trạng thái là theo từng không gian làm việc.
Bước 3: Khởi chạy Slate
Gõ:
1slate
Bước 4: Kết nối Các Nhà cung cấp của Bạn
Bên trong Slate, gõ:
1/providers
Thao tác này mở màn hình cấu hình nhà cung cấp. Random Labs được xác thực theo mặc định. Bạn cũng có thể kết nối trực tiếp OpenAI Codex và GitHub Copilot.
Điều hướng đến Codex bằng các phím mũi tên và nhấn enter để xác thực. Đăng ký hiện tại của bạn hoạt động.
Bước 5: Kết nối Các Mô hình của Bạn
Bên trong Slate, gõ:
1/models
Bạn thấy mọi mô hình có sẵn trên mọi nhà cung cấp đã kết nối. Random Labs lưu trữ khoảng 90 mô hình.
Bạn muốn hai tầng mô hình.
Một tầng nhanh cho bảy tác nhân xây dựng nhân tố. Claude Sonnet hoạt động tốt.
Một tầng lý luận mạnh hơn cho trình xác thực, trình kiểm tra chế độ và trình phân rã rủi ro. Claude Opus hoạt động tốt.
Bước 6: Khởi động Với /goal Và /deepresearch
Trước khi bạn phác thảo Program của riêng mình, hãy dành 30 phút với hai Program mẫu được cung cấp.
Đây là cách kỹ thuật đồ thị không còn là một khái niệm và bắt đầu trở thành trực giác.
Hãy thử lệnh /goal này bên trong Slate:
1/goal viết một hàm Python tính toán các hệ số hồi quy chéo Fama-MacBeth và xác minh nó khớp với gói empiricalfin trên 20 năm dữ liệu lợi nhuận hàng tháng
Quan sát cách đồ thị phân nhánh. Quan sát mô hình chấm điểm kiểm tra công việc của mô hình viết. Quan sát điều gì xảy ra khi lần thử đầu tiên thất bại.
Sau đó hãy thử lệnh /deepresearch này:
1/deepresearch tài liệu học thuật nói gì về nhân tố lợi nhuận RMW so với nhân tố chất lượng theo định nghĩa của MSCI và chúng khác nhau như thế nào về mặt thực nghiệm từ 2015 đến 2026
Quan sát sự phân nhánh công nhân song song. Quan sát bộ điều phối tổng hợp.
Hai lần chạy này cung cấp cho bạn mô hình tinh thần bạn cần trước khi viết Program của riêng mình.
Bước 7: Phác thảo Chương trình Đa nhân tố
Đây là bước quan trọng nhất. Bạn mô tả đồ thị bằng tiếng Anh đơn giản và Slate phác thảo nó cùng với bạn.
Gõ chính xác lời nhắc này vào Slate:
1phác thảo cho tôi một chương trình chạy song song bảy tác nhân nghiên cứu đa nhân tố:2beta thị trường, quy mô, giá trị, động lượng, lợi nhuận, đầu tư và biến động thấp.3Sau khi cả bảy hoàn thành, chạy tuần tự một trình xác thực, một trình kiểm tra chế độ, một4trình xây dựng danh mục và một trình phân rã rủi ro. Sử dụng Claude Sonnet cho bảy5tác nhân nhân tố và Claude Opus cho trình xác thực, trình kiểm tra chế độ và trình phân rã rủi ro.6Chạy toàn bộ đường ống mỗi 24 giờ. Sử dụng hệ thống tệp làm bộ nhớ. Đặt ngân sách730 đô la mỗi lần chạy. Thực thi thống kê t Newey-West trên 2.5, bootstrap 10.000 lần lặp,8và từ chối bất kỳ nhân tố nào có mức suy giảm Sharpe trong mẫu so với ngoài mẫu9trên 30 phần trăm.
Slate không chỉ bắt đầu viết mã. Nó đọc kỹ và đặt các câu hỏi làm rõ.
Nguồn dữ liệu nào. Cửa sổ backtest nào. Vũ trụ nào. Bộ phân loại chế độ nào. Có sử dụng các giá trị mặc định có thể ghi đè hay không.
Bạn trả lời bằng tiếng Anh đơn giản. Slate viết JavaScript.
Bước 8: Xem lại Sơ đồ Đồ thị
Khi Slate đã phác thảo Program, nó hiển thị một sơ đồ của đồ thị.
Bạn không đọc mã để hiểu những gì sẽ chạy. Bạn đang nhìn vào cấu trúc điều phối.
Bảy nút nhân tố chạy song song từ bộ điều phối. Một điểm đồng bộ. Bốn nút điều phối tuần tự. Một bước lưu trữ. Một nút ngủ. Một vòng lặp quay lại đầu.
Đặt câu hỏi cho Slate về sơ đồ trước khi bạn chạy bất cứ thứ gì:
- Tại sao trình xác thực chạy trên Opus?
- Điều gì xảy ra nếu tác nhân động lượng hết thời gian?
- Trạng thái nào được lưu trữ giữa các chu kỳ?
- Điều gì kích hoạt trình kiểm tra chế độ từ chối một nhân tố?
Nếu bất kỳ câu trả lời nào làm bạn ngạc nhiên, hãy yêu cầu Slate thay đổi đồ thị.
Bước 9: Lưu Và Chạy
Khi sơ đồ khớp với những gì bạn muốn, hãy bảo Slate cam kết Program vào một tệp. Sau đó chạy:
1slate run multifactor-alpha.js
Ngay khi bạn nhấn enter, Slate khởi động đồ thị. Bảy tác nhân nhân tố kích hoạt song song.
Kỹ thuật đặc trưng chạy song song. Xác thực chạy trên mô hình mạnh hơn.
Lần chạy đầu tiên mất 15 đến 25 phút. Các lần chạy hàng ngày sau đó nhanh hơn vì tệp trạng thái đã lưu giữ lịch sử.
Bước 10: Đặt Ngân sách
Bên trong Slate, gõ:
1/budget $30/run
Thao tác này giới hạn tổng chi tiêu mỗi lần chạy. Nếu một lần chạy tiến gần đến giới hạn, Slate sẽ leo thang trước khi tiếp tục.
Bước 11: Gỡ lỗi Khi Nó Hỏng
Các Program thực tế bị hỏng. Của tôi đã hỏng ba lần trong hai tuần đầu tiên.
Tác nhân giá trị bị chặn vì nó không thể diễn giải các bảng cân đối kế toán phi Mỹ. Tôi đã nói với Slate. Slate đã vá tác nhân giá trị để bao gồm một bước chuẩn hóa tiền tệ.
Tác nhân động lượng thỉnh thoảng trả về không có tín hiệu sống sót trong các chế độ thù địch với động lượng. Tôi đã nói với Slate. Slate đã thêm một phương án dự phòng mở rộng cửa sổ nhìn lại động lượng trong các chế độ đó.
Trình xây dựng danh mục đôi khi vi phạm tính trung lập ngành. Tôi đã nói với Slate. Slate đã thêm một bước chiếu để thực thi tính trung lập trước khi viết danh mục.
Bạn không truy tìm dấu vết ngăn xếp. Bạn mô tả vấn đề cho Slate. Slate vá nút.
Phần 5: Điều Gì Thực Sự Xảy Ra Khi Tôi Chạy Nó
Đây là phần tôi không mong đợi.
Tôi đã mô tả đồ thị cho Slate trong một đoạn văn. Slate đã kiểm tra các định danh mô hình có sẵn trước, kích hoạt kỹ năng mô hình và chọn claude-sonnet-4.6 cho các tác nhân nhanh và claude-opus-4.5 cho các giai đoạn điều phối.
Sau đó Slate đã phác thảo toàn bộ Program trong một lần. Không phải bản nháp thô. Toàn bộ JavaScript. Mười một nút được kết nối với nhau. Xây dựng nhân tố song song. Xác thực tuần tự. Bộ nhớ chia sẻ hệ thống tệp với các thư mục chạy có dấu thời gian. Phân bổ ngân sách. Toàn bộ mọi thứ.
Slate không chỉ viết mã và biến mất. Nó quay lại với ba quyết định cụ thể mà nó muốn tôi xác nhận trước khi chúng tôi chạy nó.
Quyết định 1: Mô hình trình xây dựng danh mục. Lời nhắc phác thảo của tôi chỉ định Opus cho trình xác thực, trình kiểm tra chế độ và trình phân rã rủi ro, nhưng tôi không đặt tên mô hình cho trình xây dựng danh mục. Slate đã mặc định nó là Opus vì giai đoạn này là công việc phân tích nặng, nhưng đã đánh dấu nó là một sự thay đổi nếu tôi muốn Sonnet.
Quyết định 2: Phiên bản mô hình. Slate đã sử dụng các phiên bản Sonnet và Opus ổn định hiện tại (4.6 và 4.5) và đề nghị nâng cấp lên phiên bản mới hơn nếu tôi muốn.
Quyết định 3: Thực thi ngân sách. Điều này làm tôi ngạc nhiên. Slate đã nói rõ với tôi rằng giới hạn 30 đô la mỗi lần chạy chỉ mang tính tư vấn, không phải là một công tắc tắt cứng. Không có nguyên thủy đo lường chi phí thời gian thực, vì vậy ngân sách được thực thi như một giới hạn đã nêu cộng với chi tiêu tự báo cáo được tổng hợp và gắn cờ. Nếu tôi muốn một sự ngắt cứng giữa chừng, Slate đề nghị thiết kế nó một cách rõ ràng.
Điểm nhấn thứ ba đó là lý do tại sao tôi tin tưởng công cụ này. Hầu hết các khung tác nhân sẽ âm thầm giả vờ ngân sách được thực thi. Slate đã nói cho tôi biết chính xác lớp thực thi nào nó thực sự có thể cung cấp.
Tôi đã xác nhận cả ba mặc định, đổi tên Program thành multifactor-research-pipeline và bảo Slate cam kết nó.
Sau đó tôi nhấn chạy.
Bảy tác nhân nhân tố kích hoạt ngay lập tức. Mỗi tác nhân xuất hiện trong terminal với ID tác nhân phụ và bộ đếm thời gian trạng thái riêng.
Slate xác nhận lần chạy bằng tiếng Anh đơn giản:
"Nó đang chạy trong nền dưới tên multifactor-pipeline, bắt đầu với bảy tác nhân nhân tố song song trên Sonnet, sau đó là chuỗi trình xác thực → chế độ → danh mục → rủi ro trên Opus, với các mặc định (./research-memory, ngân sách 30 đô la, ba cổng, vòng lặp vĩnh viễn 24 giờ)."
Một dòng duy nhất đó nắm bắt lý do tại sao đồ thị đánh bại các tập lệnh.
Tôi đã không viết mã điều phối. Tôi đã không truy tìm dấu vết ngăn xếp. Tôi đã không kết dính các API lại với nhau. Tôi đã mô tả đồ thị bằng tiếng Anh đơn giản, trả lời ba câu hỏi thiết kế và Slate đã xây dựng nó.
Mọi thứ đều có thể ghi đè khi khởi chạy. Khoảng thời gian, ngân sách, ngưỡng cổng, mô hình, vị trí bộ nhớ và giới hạn maxRuns nếu bạn không muốn đồ thị chạy mãi mãi.
Đây là toàn bộ Program mà Slate đã viết cho tôi. Hãy nghiên cứu nó, nhưng đừng sao chép nguyên văn. Của bạn sẽ trông hơi khác một chút tùy thuộc vào câu trả lời bạn đã đưa cho các câu hỏi làm rõ của Slate.
Phần 6: Điều Gì Xảy Ra Mỗi 24 Giờ
Lúc 3 giờ sáng theo giờ của bạn, đồ thị thức dậy.
Bảy tác nhân nhân tố kích hoạt song song. Mỗi tác nhân kéo 24 giờ dữ liệu giá và cơ bản mới nhất. Cập nhật chuỗi thời gian nhân tố của nó. Chuyển giao cho trình xác thực.
Trình xác thực chạy các kiểm định t Newey-West. Bootstrap 10.000 mẫu. Loại bỏ bất cứ thứ gì thất bại ngoài mẫu.
Riêng bước này từ chối khoảng 80 phần trăm những gì có vẻ hứa hẹn trong một backtest đầu tiên.
Trình kiểm tra chế độ lấy những gì sống sót. Phân khúc lịch sử bằng HMM. Tính toán lại Sharpe cho mỗi chế độ.
Một nhân tố chỉ hoạt động trong một chế độ không phải là alpha. Nó là beta của chế độ đó, được giả dạng thành alpha.
Trình xây dựng danh mục lấy các nhân tố sống sót. Xây dựng danh mục dài ngắn với các ràng buộc trung lập được thực thi.
Trình phân rã rủi ro lấy danh mục. Hồi quy nó so với tập hợp nhân tố phong cách và vĩ mô rộng.
Nếu thống kê t alpha dư trên 2.5, tín hiệu sống sót. Nếu không, ngày đó được ghi nhận là không có tín hiệu và đồ thị ngủ cho đến ngày mai.
Mỗi buổi sáng bạn thức dậy với một tin nhắn Slack. Hoặc bạn có một tín hiệu bạn có thể giao dịch. Hoặc bạn có bằng chứng đã được ghi lại rằng hôm nay là nhiễu.
Cả hai kết quả đều hữu ích. Không kết quả nào yêu cầu bạn phải ở bên bàn phím.
Đây là diện mạo của một mô hình alpha đa nhân tố tự chạy trong năm 2026.
Kế Hoạch Tổng Thể
Nếu bạn không nhớ gì khác, hãy nhớ bảy bước này theo thứ tự.
1. Hiểu tiến trình. Lời nhắc trở thành vòng lặp. Vòng lặp trở thành bầy đàn. Bầy đàn trở thành đồ thị.
2. Hiểu rõ các yếu tố của bạn. Thị trường, quy mô, giá trị, động lượng, lợi nhuận, đầu tư, biến động thấp. Bảy yếu tố. Mỗi yếu tố trở thành một node.
3. Thiết kế mười một node. Bảy tác nhân yếu tố chạy song song. Bốn tác nhân phối hợp chạy tuần tự. Vẽ đồ thị trước khi bạn viết một dòng code.
4. Sử dụng các mô hình khác nhau cho các node khác nhau. Sonnet cho việc xây dựng yếu tố. Opus cho việc xác thực và phân tách. Người tạo không bao giờ xác thực chính mình.
5. Áp dụng các quy tắc cứng. Thống kê t của Newey West trên 2.5. Bootstrap 10,000 lần lặp. Độ mạnh mẽ của chế độ qua ba trạng thái HMM. Thống kê t của alpha dư trên 2.5.
6. Khởi động với /goal và /deepresearch. Trực giác kỹ thuật đồ thị đến từ việc xem đồ thị, không phải từ việc đọc về chúng.
7. Để nó tích lũy. Tháng đầu tiên là tìm lỗi. Tháng thứ hai là tinh chỉnh các yếu tố. Đến tháng thứ ba, đồ thị của bạn tạo ra các tín hiệu bạn có thể thực sự giao dịch.
Bây Giờ Hãy Xây Dựng Nó
Cài đặt Slate tối nay. Khởi chạy nó. Chạy /goal trên một câu hỏi định lượng thực tế. Chạy /deepresearch trên một yếu tố bạn tò mò.
Sau đó, soạn thảo Program của riêng bạn với prompt chính xác từ Bước 6. Xem lại sơ đồ. Chạy nó. Đặt ngân sách $30.
Vào thời điểm này tuần sau, bạn sẽ có đồ thị đa yếu tố tự chạy đầu tiên của mình.
Vào thời điểm này tháng sau, bạn sẽ có tín hiệu có thể giao dịch đầu tiên vượt qua tất cả mười một node.
Đó là thỏa thuận. Một cuối tuần thiết lập cho một hệ thống nghiên cứu tích lũy không bao giờ ngủ.
Bây giờ hãy xây dựng nó.
Nếu bạn gặp khó khăn ở bất kỳ phần nào của quá trình xây dựng, hãy nhắn tin trực tiếp cho tôi ở đây.
Bạn có thể tìm Slate tại http://randomlabs.ai/rr.
Theo dõi @wearerandomlabs nếu bạn muốn xem mọi khả năng họ phát hành. /goal và /deepresearch là hai Program đầu tiên. Chúng sẽ không phải là những cái cuối cùng.
