AutoQuant Agent

构建一个面向实时量化交易赛题的全链路自动化系统，覆盖从因子挖掘到预测执行的完整流程。系统能够自主发现潜在的交易因子、构建高效特征、通过机器学习和 AI 迭代优化模型，并实现日频预测与交易决策，同时输出可解释的报表，为投资研究与交易实盘提供强力支撑。 核心亮点： 因子生成与验证：基于研报知识图谱和大语言模型（LLM）的自然语言理解能力，自动提取潜在有效的因子候选，并通过历史数据回测与显著性检验完成因子筛选。 智能建模与迭代：利用最强机器学习模型（如 LightGBM、XGBoost、深度学习模型、时序 Transformer 等），并结合 AI 反馈回路，不断优化参数、特征选择与模型结构。 异常波动处理与自适应学习：通过异常检测与经验积累机制，识别市场极端情况（如流动性骤降、宏观突发事件），并动态调整模型权重或策略，提升鲁棒性。 全链路自动化：实现从因子爬取 → 特征构建 → 模型训练 → 回测验证 → 日频预测 → 风险控制 → 结果报表的闭环流程，最大化降低人工干预。