AlphaCrafter：跨部门量化交易的全栈多代理框架

金融市场本质上是非平稳的，由宏观经济体制、微观结构摩擦和行为动态之间复杂的相互作用驱动。建立保持盈利的量化策略需要因素发现、制度适应性选择和风险约束执行的持续结合。然而，流行的方法是在静态或孤立的假设下优化这些组件。因子挖掘框架通常将阿尔法发现视为一次性搜索过程，隐含地假设因子功效在整个市场体系中持续存在。面向执行的系统通常采用角色扮演代理架构来模拟拟人化的交易委员会，引入行为噪音而不是系统理性。因此，仍然缺乏一个完全自动化、理性驱动的统一连贯定量管道的框架。我们推出了 AlphaCrafter，这是一个全栈多智能体框架，它通过持续自适应的因子执行管道来缩小这一差距，旨在跟踪和响应不断变化的市场状况，而无需人工干预。 AlphaCrafter 通过三个专门的代理进行操作：一个通过 LLM 引导的搜索不断扩大因子池的 Miner，一个评估当前市场条件以构建受制度条件影响的因子集合的 Screener，以及一个在明确的风险约束下将这些集合转化为量化策略的 Trader。这三个代理共同形成了一个闭环横截面交易系统，可以全面适应不断变化的市场动态。对沪深 300 和标准普尔 500 指数进行的大量实验表明，AlphaCrafter 在风险调整回报方面始终优于最先进的基线，同时表现出最低的交叉试验方差，证实集成和自适应因子执行设计可产生稳健的交易性能。