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交易记录策略

交易记录策略（FileBasedStrategy） 是策引平台的一个策略类型，主要给 AI 大模型策略使用。AI Agent 生成交易信号后，这个策略读取这些信号文件来执行回测，分析策略表现。

怎么工作的​

基本流程​

  1. AI 生成信号：AI Agent 分析市场后，生成买卖信号
  2. 保存到文件：信号保存成 CSV 格式的文件
  3. 策略读取：FileBasedStrategy 读取这个文件
  4. 执行回测：根据文件里的信号进行历史回测
  5. 分析表现：看这个 AI 策略的历史表现如何

信号文件格式​

CSV 文件包含四列：

  • date：交易日期
  • symbol：股票代码
  • signal：买卖信号
  • comment：AI 的分析理由

信号类型​

  • B：买入
  • S：卖出
  • H：继续持有（AI 说明为什么继续拿着）
  • E：空仓（AI 说明为什么不买）

文件例子​

date,symbol,signal,comment
2024-01-15,AAPL,B,技术突破关键阻力位，基本面强劲
2024-03-20,AAPL,S,估值过高，获利了结
2024-06-10,TSLA,H,电动车行业领导地位稳固，继续持有
2024-08-05,GOOGL,E,等待财报明朗，暂时观望

为什么有用​

1. 测试 AI 策略​

  • 可以看 AI 的历史决策效果如何
  • 知道 AI 在什么时候容易出错
  • 帮助改进 AI 的分析逻辑

2. 决策有记录​

  • 每个买卖决定都有原因
  • 可以追踪 AI 的思考过程
  • 方便后续分析和改进

3. 灵活性好​

  • AI 可以随时更新交易信号
  • 支持本地文件测试
  • 也可以用云端文件

文件存放位置​

本地模式​

  • 用于开发和测试
  • 把 CSV 文件放在指定文件夹
  • 适合个人使用

云端模式​

  • 文件存在 S3 上
  • 多个地方可以访问
  • 适合 AI Agent 自动更新

标的池管理​

标的变化处理​

  • 组合里有，文件里也有：正常执行交易
  • 组合里有，文件里没有：保持空仓，等 AI 生成新信号
  • 组合里没有，文件里有：忽略这个股票的信号

这样设计是合理的：

  • 删除股票说明不想投资了
  • 新增股票会等 AI 重新分析
  • 现有股票继续按 AI 信号执行

使用场景​

1. AI 策略回测​

主要用途：

  • 开发新的 AI 投资策略
  • 测试 AI 在不同市场环境下的表现
  • 验证 AI 决策逻辑的有效性

2. 策略对比​

分析用途：

  • 对比不同 AI 模型的效果
  • 分析人工决策和 AI 决策的差异
  • 找出最优的策略组合

3. 实盘准备​

部署前验证：

  • 在真实数据上测试 AI 策略
  • 确保策略逻辑没有问题
  • 评估风险和收益特征

注意事项​

1. 文件格式要正确​

  • 日期格式必须是 YYYY-MM-DD
  • 信号只能是 B、S、H、E
  • CSV 格式要规范

2. 交易信号要合理​

  • 不能空仓的时候卖出
  • 不能满仓的时候买入
  • 系统会自动过滤无效信号

3. 文件及时更新​

  • AI 生成新信号要及时保存
  • 删除过期的信号记录
  • 保持文件的时效性

在策引平台使用​

创建组合时选择​

在策引平台创建投资组合时：

  1. 选择 "FileBasedStrategy" 作为策略类型
  2. 配置信号文件的位置（本地或云端）
  3. 设置其他参数如资金管理规则
  4. 开始回测分析

配置参数​

  • vendor：选择 local（本地）或 remote（云端）
  • path：指定文件路径（本地模式时）
  • signal_source：信号来源标识
  • signal_generator：AI 模型标识

总结​

FileBasedStrategy 是专门为 AI 策略设计的：

主要用途：

  • 让 AI Agent 生成的交易信号能够回测
  • 分析 AI 策略的历史表现
  • 验证 AI 决策逻辑的有效性

适合谁用：

  • 开发 AI 投资策略的团队
  • 想测试 AI 决策效果的投资者
  • 需要对比不同策略的研究人员

关键特点：

  • 简单的 CSV 文件格式
  • 支持详细的决策记录
  • 灵活的标的池管理
  • 完整的回测分析功能

开始使用：在策引平台选择 FileBasedStrategy 来测试你的 AI 投资策略。