pm-agent-strategy-authoring

name	pm-agent-strategy-authoring
description	用于把 LLM/工具驱动的想法实现为 AgentStrategy 代码，并通过 paper trading 评估效果。

PM Agent Strategy Authoring

当用户要求"写一个用 LLM / MCP 工具 / 外部 API 做决策的策略"时，使用这个技能。

目标

• 产出可运行的策略类（AgentStrategy 子类）
• 保证 strategy validate 与 paper run 可执行
• 不做参数网格搜索（agent 策略不可 auto-tune）

代码入口

• 基类契约：oracle3/strategy/agent_strategy.py (AgentStrategy)
• LLM 策略参考：oracle3/strategy/simple_strategy.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 agent

2. 实现策略

• 在 process_event 中调用 LLM / MCP 工具 / 外部 API
• 非确定性 OK：每次调用结果可以不同
• 用 self.record_decision(reasoning=...) 把 LLM 输出写入 reasoning 字段，便于监控
• 决策时调用 trader.place_order(...)
• 用 self.is_paused() 守卫控制平面暂停信号

3. 快速验证

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

4. Paper trading 评估（agent 策略的正确评估方式）

• oracle3 paper run --strategy-ref strategies/<name>.py:<ClassName> --monitor
• 通过 oracle3 trade status --json 观察 decisions / positions
• 用 oracle3 trade get-state --json 获取完整快照

5. 干预与调整

• oracle3 trade pause / oracle3 trade resume
• oracle3 trade swap-strategy --strategy-ref strategies/<new>.py:<NewClass> 热换策略

Hard Rules

• AgentStrategy 子类不可用于 research discover-alpha --param-grid-json（会报错）。
• 外部 API 调用必须做好超时与错误处理，避免阻塞事件循环。
• 必须通过 self.is_paused() 检查再决策，尊重控制平面暂停信号。
• 不使用未来信息（禁止 look-ahead）。
• 必须可复现路径：策略文件路径、类名、命令都要明确记录。