pm-quant-strategy-authoring

name	pm-quant-strategy-authoring
description	用于把 agent 的量化想法实现为 Strategy 代码，并形成可调参数接口与可验证行为。

PM Quant Strategy Authoring

当用户要求“让 agent 自己想策略并写代码”时，使用这个技能。

目标

• 产出可运行的策略类（Strategy 子类）
• 暴露参数（用于 auto-tune）
• 保证 strategy validate 与 backtest 可执行

代码入口

• 基类契约：oracle3/strategy/quant_strategy.py (QuantStrategy)
• 只适用于 QuantStrategy 子类，LLM 策略请使用 AgentStrategy（见 pm-agent-strategy-authoring）
• 示例策略：examples/strategies/*.py, strategies/*.py
• 新策略目录：strategies/

实施流程

1. 创建骨架

• oracle3 strategy create --output strategies/<name>.py --class-name <ClassName> --type quant

2. 实现策略

• 在 process_event 中只处理你需要的事件类型（常见是 PriceChangeEvent）
• 参数放在构造函数（数值参数用于调优）
• 决策时调用 trader.place_order(...)
• 用 self.record_decision(...) 记录动作和信号

3. 快速验证

• oracle3 strategy validate --strategy-ref strategies/<name>.py:<ClassName> --strategy-kwargs-json '<json>' --dry-run --events 10 --json

4. 单点回测验证

• oracle3 backtest run --history-file <history.jsonl> --market-id <M> --event-id <E> --strategy-ref strategies/<name>.py:<ClassName> --strategy-kwargs-json '<json>' --json

5. 参数调优准备

• 参数要有明确意义、边界、默认值
• 参数类型保持可 JSON 序列化

Hard Rules

• 不把策略逻辑写死在命令行脚本里，必须落到独立策略文件。
• 不使用未来信息（禁止 look-ahead）。
• 必须可复现：策略文件路径、类名、kwargs、命令都要明确。