Finathink

本地优先的金融研究与量化策略工作台

Finathink 将用户提供的数据、证据、因子、量化检验、风险检查、纸面组合和学习记录组织成一条可追溯的研究流程。运行结果保存为结构化记录和可离线打开的 HTML 报告，适合个人研究、量化学习、策略复盘和多代理协作。

研究流程

用户数据连接 → 数据标准化与点时检查
    → 五类分析师并行 → 研究经理汇总证据
    → 受控因子提案 → 回测与 OOS 检验 → 指标、换手、衰减与排名
    → 确定性风险检查 → 纸面组合 → 成本与滑点模拟
    → 纸面决策卡 → HTML 报告 → as-of 学习提案

每个阶段都有稳定的运行 ID、输入与输出指纹、角色、状态、证据引用和 checkpoint。相同的 fixture 输入可以重放并得到稳定指纹。

可以做什么

金融事件可以进入证据链、知识理解和量化研究；策略想法可以进入因子、回测、OOS、风控和纸面组合流程。

用户数据接入

• 保存用户自己的数据 API 连接配置和字段映射。
• 通过显式试连取得 JSON 数据，标准化为 DataBatch。
• 记录数据指纹、字段质量、来源说明和 point-in-time 状态。
• 使用环境变量或系统钥匙串引用保存凭证，凭证值不进入研究记录。

后台研究任务

• 在“研究任务”页显式获取并保存低频 OHLCV 快照，或选择已保存的快照。
• 选择自己的兼容模型接口，授权发送角色材料；五类分析师并行研究，经理汇总观察、分歧与待验证假设。模型观察与服务器计算结果分别留档，见模型材料研究指南。
• 通过独立 supervisor 与 spawn worker 运行两观察期动量基线、含费用回测和同信号纸面风险检查。
• 跟踪阶段进度、取消任务，并在刷新页面或重启服务后继续查看。
• 按数据与策略指纹保存已校验的报告；历史记录、Overview 和研究对比读取同一本地库存。
• 本地离线角色流程可直接运行，研究问题与资源预算随任务留档。

多代理研究

• 并行运行基本面、技术、情绪、新闻和学习分析师。
• 由 ResearchManager 汇总带证据引用的观察，形成研究计划。
• 每个角色都经过统一的任务、能力、状态和错误合同。
• 可使用离线驱动、用户配置的兼容模型接口和 Codex handoff 合同。

因子与量化

• 在“因子实验”从研究问题开始，选择有公式、来源和数学复现的研究配方，提交有界窗口与成本设置。
• 从方法、公开行为和反例资料库检索研究材料，展开检查版本、输入要求与来源，再带入研究问题。
• 按任务导出方法交接包，校验外部返回的类型化提案，绑定数据字段附件，沿同一后台流程建立受控因子研究。
• 复查数据审计、语义、IC、去重、实际回测、OOS、增量价值、容量和归档九步的原始证据。
• 在因子详情按版本查看来源声明、原式、数据时间域、本地结果、范围用途决定与反例。
• 执行扩展式滚动验证、标签 purge/embargo、候选冻结与本地一次性最终测试；保留失败实验和多重检验记录。
• 按实际样本、成本和方法分组比较，展示预先声明阈值下的相邻参数平台，重启后继续查看同一研究历史。
• 将自然语言假设映射到固定 DSL 模板和受控因子提案。
• 进行训练、验证、隐藏 OOS、冻结和一次性测试。
• 计算 IC、ICIR、换手、多周期衰减并按确定性指标排名。
• 记录来源、许可证、PIT 语义、字段依赖、版本和研究指纹，生成待人工准入的提案。
• 使用内部确定性量化网关执行回测和风险指标计算。

风险、组合与纸面交易

• 同一快照与政策贯穿行业/信号暴露、历史 CVaR、压力情景、约束配置和离线报告。
• 逐条展示约束对权重与保留现金的影响，以及策略、成本、风险缩放的路径差额。
• 在下一观察核对停牌与执行容量，区分计划、待执行、部分成交和已归档的纸面成交。
• 检查 PIT、流动性、集中度、回撤和压力情景。
• 按用户约束生成 long-only 纸面组合和权重。
• 模拟费用、滑点、现金变化和纸面成交台账。
• 风险、组合或量化阶段未通过时，决策卡保持不可执行状态。

队列、恢复与学习

• 本地持久化队列支持幂等、租约、重试、退避、取消和崩溃恢复。
• Worker 使用 checkpoint 和资源限制恢复长任务。
• 结算后的纸面事件可以生成因子权重、风险规则和注册表更新提案。
• 学习提案保留 as-of、结算指纹和证据引用，并经过显式准入记录。
• 在复盘页查看固定观察期的纸面结果、因子衰减与修改预览，显式批准或拒绝提案。
• 批准创建新配置版本，按所选版本复跑或选择旧版本比较；保留原报告、父版本和回溯标识。

HTML 报告与研究界面

• 使用统一蓝白工作台，桌面与移动宽度均可通过键盘操作和可见焦点访问研究内容。
• 生成自包含的多阶段 HTML 报告、manifest 和 activity 记录。
• 因子报告将冻结方法清单、公式、数据附件、政策、九步结果与实际账本读数放入同一离线文件。
• 图形与表格读取同一份计算结果；报告保留原生成版本、校验指纹和创建时间。
• 报告包含分析师、证据、研究、量化、风险、纸面决策和学习状态。
• 状态墙提供阶段、角色、重试、checkpoint、工具摘要和 manifest 指纹。
• 可比较多次实验的输入、指标和限制，并保留离线无 JavaScript 阅读能力。
• 中文导航与首次使用引导，提供研究问题模板、数据/模型准备状态、中文异常恢复提示和服务器耗时预算。
• 历史任务分页查询；完整研究状态可在关闭应用后私密备份、校验并恢复到新目录，另有可分享的脱敏诊断。

快速开始

要求 Python 3.11 或更高版本。

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python3 -m pip install .
finathink --offline --db .local-state/app.sqlite3 --port 8765

打开：

• 首页：
• 后台研究任务：
• 因子实验：
• 复盘与学习：
• 本地任务维护：
• 研究工作区：
• 方法资料库：
• 公开行为档案：
• 反例与教训：
• 因子策略工作台：
• Provider 设置：

Windows 安装、自有 API 配置、异常处理与备份恢复见中文快速开始。低频数据准备、任务接口与验收说明见本地研究闭环指南。

研究配方、滚动验证、可比条件和风险执行口径见量化实验与稳健性验证指南。

复盘观察期、提案审批、配置版本和复跑操作见复盘与学习审核指南。样本评估会核对分离的结算窗口、反例与不确定性；批准后可在同一份数据上成对比较父版本与新版本。队列、阶段耗时、存储与历史分页见样本评估和本地维护指南。

仓库结构

src/finahinking/        Python 核心包、研究编排、量化与报告引擎
frontend/               研究图表、工作台和交互界面
fixtures/               可复现的样例与测试数据
tests/                  单元、集成、契约和产品流程测试
docs/                   架构、研究指南、数据适配器与验证文档
site/                   静态产品入口与前端构建资源
.github/                CI、安全和自动化配置

研究文档

• 从自己的数据到第一份研究报告
• 方法、因子与离线报告指南
• 当前研究能力与验收
• 快速开始
• Factor Strategy Workbench 指南
• Factor Strategy Workbench 验证记录
• 研究代理指南
• 策略研究指南
• 用户数据 API 指南
• 接口与研究质量指南
• 研究差异、迁移与量化证据指南
• 研究运行时指南
• 自主研究运行时发布清单
• 研究能力最终报告

开发检查

python3 scripts/validate_governance.py .
PYTHONPATH=src python3 -m pytest -q
python3 -m ruff check src tests scripts
python3 -m pip check
git diff --check