智能量化决策系统产品系统

本项目立足于金融科技与量化研究行业，面向量化交易与投资决策过程中策略分析复杂、规则维护成本高、人工判断主观性强等问题。传统量化系统多依赖固定规则或统计模型，难以应对多因素耦合、市场结构快速变化及策略逻辑频繁调整的业务场景。

项目通过引入基于大模型的 Agent 架构与逻辑推理机制，对市场数据与策略条件进行智能分析与结构化决策表达，为量化研究人员和交易系统提供策略生成、决策支持与风险识别能力，适用于量化研究、交易策略分析及智能投研等业务场景。

本项目采用模块化 Agent 架构，主要包含数据处理与特征解析模块、多层记忆（memory）管理模块、逻辑推理与决策校验模块以及智能决策 Agent 引擎。系统支持对多源市场数据与策略条件进行统一解析与结构化处理，通过碎片化记忆与长期上下文管理，实现对市场状态和策略逻辑的持续理解。

在决策层面，Agent 结合逻辑规则与推理机制，对市场趋势、风险信号及策略约束进行综合分析，生成可解释的策略建议与结构化决策结果，为量化研究与交易决策提供智能支持。系统具备良好的扩展性，可对接回测、风控或模拟交易模块，作为量化交易体系中的智能决策与策略生成核心组件。

本项目由本人主导设计与实现，负责整体系统架构规划、核心模块开发及关键技术选型。项目采用模块化 Agent 架构，完成数据处理、记忆管理、逻辑推理与决策 Agent 等核心功能的设计与实现。

在技术实现上，系统基于 Python 构建，结合大语言模型能力，设计多层 memory 机制用于管理短期上下文与长期策略记忆，并通过逻辑推理模块对模型输出进行约束与校验，以提升决策结果的稳定性与可解释性。针对量化决策中策略逻辑复杂、状态依赖强的问题，重点解决了上下文连续性维护与决策一致性控制的实现难点。

项目亮点在于将 Agent 架构引入量化决策场景，实现对复杂策略条件的结构化分析与表达，并通过模块解耦设计，为后续接入回测、风控或模拟交易模块提供良好扩展基础。