Vibe Quant：AI-Native量化投研架构与模型自进化实践（23页，2026年）

分类：金融科技

标签：AI-Native、量化研究、金融工程、研究控制层、因果证据、模型自进化、假设生成、回测框架、智能体

摘要：本报告探讨传统量化研究向AI-Native架构迁移的重构路径，属于金融工程领域的方法论研究。作者指出，大语言模型为自动化量化研究带来了假设生成与任务编排能力，但也引入实验不可比、样本前视等纪律风险。为此，研究在既有高性能计算执行层之上加装研究控制层，通过强类型假设（HypothesisSpec）锁定单一变更项，并以任务编译器实施差异白名单校验与对抗性故障注入，约束智能体的探索行为，同时配合PIT特征视图从数据层面阻断样本前视。所有实验结果被全量沉淀于因果证据账本，使未通过（负）结果也能转化为可复现的研究资产，从而保证多轮自主实验的基准可比性。在系统结构上，研究控制层与计算执行层相互解耦，底层高性能计算引擎得以保留，而权限受控关系与状态反馈闭环被重构，研究流程由开放式无序试错转向受控单变量实验。报告以全市场日频选股为对象展开自进化实证，展示了从基准模型到引入边缘残差重排、非对称下行惩罚、防阻塞换仓等改进路线的演进过程，以及系统通过自反诊断定位问题并逐步释放选股效力的机制。具体而言，早期粗暴拼接分钟特征的方案因主要捕获日内瞬态噪声而被系统淘汰；随后引入边缘残差重排与非对称下行惩罚，扣费后年

来源：zuudee | 日期：2026-10-16 | 格式：PDF | 页数：23