RD-AGENT / FACTOR LOOP

它解决什么

量化研究的难点不只是画一条收益曲线，而是如何持续提出更好的问题、验证假设，并记录每一次实验为什么被保留或放弃。

里面可以做什么

• 在动量、质量和均值回归假设之间切换。
• 查看假设、因子、回测和反馈四个阶段的状态。
• 比较收益、Sharpe、最大回撤和基准表现。
• 播放下一轮固定演示，观察研究记录如何演化。

技术取舍

交互流程参考 Microsoft RD-Agent 的量化研究场景，并借鉴 Qlib 的研究管线概念。数据和计算都在浏览器内完成，适合作品集展示，不连接真实市场。

结果

它把“我做过一个策略”变成“我知道如何提出、验证和迭代一个策略”，更接近真实的研发工作流。