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ORBITRAONE
Strategy ForgeOrbitra Prime

可复现的策略生命周期

可复现的研究,可治理的自动化。

Strategy Forge 是将一个构想转化为受治理自动化的流水线。策略可以用 Python、Rust 或无代码可视化模块构建,在版本化数据上以明确成本进行回测,接受压力测试,进行模拟交易,在 Cortex 策略下运行,并最终发布。每个版本都会累积一份信任记录,供任何被分享者验证。创作者视角的介绍见 Strategy Forge 概览

运行方式

生命周期及其写入的记录

示意图: 一项策略经过七个阶段——构想、构建、回测、压力测试、模拟交易、部署与发布。每个阶段都会写入信任记录,其中包含版本、代码哈希、数据窗口、假设条件、成本、风险限额、审批记录、执行凭证与实际表现。
  1. 01构想自然语言或可视化模块
  2. 02构建Python、Rust 或无代码逻辑
  3. 03回测版本化数据与成本
  4. 04压力测试市场机制冲击与流动性冲击
  5. 05模拟交易实盘市场模拟
  6. 06部署受策略约束的执行
  7. 07发布私有、共享或市场公开

信任记录

  • 版本
  • 代码哈希
  • 数据窗口
  • 假设条件
  • 成本
  • 风险限额
  • 审批记录
  • 执行凭证
  • 实际表现

构想、构建、回测、压力测试、模拟交易、部署与发布——七个阶段沿着同一条路径依次运行。在其下方,一份信任记录随着策略推进逐步填充:构建阶段记录版本与代码哈希;回测与压力测试阶段记录数据窗口、假设与成本;部署阶段记录风险限额与审批;策略实际运行后,则记录执行凭证与实盘表现。

所解决的问题

为什么大多数策略宣称的业绩无法核实

策略研究在每一次交接环节都可能出现断裂。回测运行在无人能够重建的数据集上,交易成本被假设忽略,参数被反复调整直到收益曲线看起来令人信服。最终进入生产环境的代码,往往并非经过测试的那份代码。

买家与跟随者继承了这一问题。市场列表页展示的是一张业绩图表,却看不到其背后的数据窗口、所假设的成本,也看不到实盘交易与模拟结果的对比。声誉由此变成了营销手段,而非真实证据。

Strategy Forge 将每个阶段都绑定到一份版本化产物上。结果可以依据其输入重新推导,部署被锁定在经过测试的确切代码上,实盘表现则会与最初的宣称并列累积记录。历史或模拟业绩并不能预测未来结果;这份记录让二者之间的差距变得清晰可见。

运行流程

七个阶段,一份连续记录。

每个阶段都会为信任记录添加字段。尚未运行的阶段会明显留空,因此未经测试的策略绝不会被误认为已经过测试。

  1. 01

    构想

    用自然语言描述一个假设,或排列可视化模块。Forge 会起草明确的逻辑供审阅;在规则明确之前,任何内容都不会运行。

  2. 02

    构建

    使用 Python 或 Rust 编写代码,或组合无代码模块。构建产物会连同锁定的依赖项一起打包,并以代码哈希进行标识。

  3. 03

    回测

    在既定成本模型下,于版本化数据窗口内重放该策略。相同的代码哈希、数据窗口与假设,始终会产生相同的结果。

  4. 04

    压力测试

    施加市场机制冲击与流动性冲击——波动率跳升、相关性破裂、深度抽离、价格跳空——并记录回撤与风险敞口的响应情况。

  5. 05

    模拟交易

    在实时市场模拟环境中交易:使用当前市场数据、模拟成交、不投入实际资金。与回测结果的偏差会被标记出来,而不会被掩盖。

  6. 06

    部署

    在涵盖资金、亏损限额、杠杆、市场、会话、确认、数据源与紧急停止的策略下,通过 Cortex 运行。审批会被记录,版本则按哈希锁定。

  7. 07

    发布

    可以将策略保持私密、分享给指定账户,或在市场上架。信任记录会随每一次上架一并流转。

架构

流水线的组成部分

每个组件都会产生或使用版本化产物。正是这一条统一的准则,使整条流水线从头到尾都可以复现。

  1. 01

    创作界面

    自然语言助手、可视化模块编辑器,以及 Python 与 Rust SDK。三者产生的都是同一种明确的策略定义,因此没有一条创作路径是黑箱。

  2. 02

    构建打包器

    将代码与依赖项冻结为不可变的产物,并计算其代码哈希。无论多小的改动,都会产生一个新版本。

  3. 03

    版本化数据目录

    将市场数据存储为不可变的时间点版本。回测会引用其读取的确切数据窗口,且无法看到模拟时刻之后的信息。

  4. 04

    模拟引擎

    事件驱动的重放,配合针对费用、价差、滑点、资金费与融资成本的明确成本模型。随机化组件均设有随机种子,且该种子会被记录。

  5. 05

    情景库

    标准的市场机制冲击与流动性冲击,以及自定义情景。压力测试结果与回测结果一并存储,而非单独出具报告。

  6. 06

    模拟交易环境

    使用与 ApexMatch 相同的订单基础操作,依据当前市场数据运行策略,采用模拟成交,不涉及实际资金风险。

  7. 07

    信任记录存储

    按版本保存仅追加式记录,以哈希方式锚定在 Orbitra L1 上;策略实际运行后,再补充 Cortex 执行凭证。

安全与故障控制

证据与资金的完整性

Strategy Forge 保护两件事:证据的完整性,以及策略被允许触及的资金。

  • 版本锁定正在运行的策略绑定于唯一一个代码哈希。修改它会创建一个拥有自己记录的新版本;生产环境中不会发生任何静默变更。
  • 隔离研究构建运行在沙箱中,无法访问签名密钥,网络访问也仅限于获批的数据。策略只能通过 Cortex 下单。
  • 防泄漏机制时间点数据与已记录的随机种子可防止前视偏差,并让审阅者能够重新运行任意一次回测并得到相同结果。
  • 受策略约束的执行正在运行的策略继承 Cortex 策略引擎与 Aegis 关口。一键终止对它们的适用方式,与对任何其他智能体完全相同。
  • 无需披露即可验证代码哈希可以证明运行过的是哪份代码,而不必将其公开。创作者可以在保持源代码私密的同时,发布一份可验证的记录。

跨越三大系统

Forge 如何连接三大系统

Orbitra Prime

交易智能

Forge 位于 Orbitra Prime 工作区内部,因此策略的研究、运行与监控,都在与手动交易相同的账户与风险视图下进行。已发布的记录会为社交交易中的排名提供数据。

Orbitra L1

结算与计算

执行凭证与实盘表现来自在 Orbitra L1 上完成最终确认的 ApexMatch 证据,每个版本的记录都以哈希方式锚定于此。已发布的记录无法被悄悄改写。

Orbitra Realm

应用与商业

Orbitra Realm 中的市场以订阅与许可的方式分发策略与机器人。策略版税与自动化许可会被计入 AlphaStack 价值账本,来自 Realm 的获批数据源也可用于研究。

价值

一份可验证的记录改变了什么

交易者与用户
在跟随或订阅某个策略之前,您可以查看其数据窗口、成本假设、压力测试结果与审批记录,并将实盘表现与模拟结果进行比较。
机构
模型治理机制是内置的:可复现的研究、版本化的部署、有记录的审批,以及从假设到成交的连续链路。
开发者
使用您已经熟悉的语言进行构建,发布一份用证据而非截图说话的记录,并可选择保持源代码私密。版税与许可收入会随采用程度与业绩表现而变化。

技术规格

技术规格

生命周期
构想 → 构建 → 回测 → 压力测试 → 模拟交易 → 部署 → 发布
创作方式
自然语言构想、无代码可视化模块、Python、Rust
版本标识
基于代码与锁定依赖项计算的代码哈希
回测
版本化的时间点数据窗口,配合针对费用、价差、滑点、资金费与融资成本的既定成本模型
压力测试
市场机制冲击与流动性冲击,以及自定义情景
模拟交易
实时市场模拟,采用模拟成交,不涉及实际资金风险
部署
通过 Cortex 受策略约束,每笔订单均经过 Aegis 关口
发布
可私密保存、分享给指定账户,或在市场上架
信任记录
版本、代码哈希、数据窗口、假设、成本、风险限额、审批、执行凭证、实盘表现

术语

术语

信任记录
附加于某个策略版本的仅追加式证据,涵盖从代码哈希到实盘表现的全部内容。
代码哈希
策略代码与依赖项的加密指纹。任何改动都会产生不同的哈希值。
数据窗口
回测或压力测试所读取的确切数据集版本与时间范围。
前视偏差
让模拟使用了在被模拟的那一时刻本不该可得的信息,由此产生的错误。
市场机制冲击
市场行为——在波动率、相关性或流动性上——发生突变,而非在历史区间内渐变的情景。

一个网络,无限市场。

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