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EasyQuant 产品与工程的深度长文：交付层 · 多资产 · 执行 · 风控 · 治理。
- 00 AI 都在做信号，谁来做信号之后的事？ 最近 AI 投研的产品一个接一个：有的让大模型读完社交媒体告诉你哪只票情绪在升温，有的让一群 agent 分饰研究员、风控官、基金经理，开个会给出多空结论。它们大多功能还比较单一，但确实吸引人。
- 01 量化平台真正的门槛：不是策略，是交付 很多团队做量化，第一阶段都很顺：写策略、跑回测、出曲线、开会讨论。
- 02 5 分钟跑通：写入演示数据 → 组合回测 → 看懂收益与风险 很多产品介绍写得很美，但读者看完只会问一句：“我能不能马上跑起来，看到效果？”
- 03 可解释性：为什么没信号、为什么没下单（Blocking Reasons 体系） EasyQuant 把“没发生”这件事做成产品能力——用结构化原因码（Blocking Reasons）把问题归类、可统计、可视化，并给出下一步排查入口。
- 04 可复现性：一次回测的 Provenance（输入快照、哈希、成本模型） EasyQuant 把“可复现”做成平台能力——每次 backtest/paper 运行都生成一份 Provenance（运行快照），让结果有出处、差异可对比、复盘可追溯。
- 05 行情接入与入库：tick 与 K 线回填，以及演示数据降级 EasyQuant 把行情链路拆成两条可组合的管线，并提供演示数据/模拟数据的降级能力，保证 research / paper / backtest 的最短闭环始终可跑通：
- 06 从 1m 到策略周期：聚合与交易时段过滤 问题往往不在指标公式，而在数据口径——尤其是 周期聚合 与 交易时段过滤。
- 07 DSL 如何编译成规则：从规则树到执行引擎 EasyQuant 选择用 DSL 规则树 描述策略，用 编译（compile） 的方式把 DSL 映射到 Indicator/Rule/Strategy，从而同时获得：
- 08 指标产品化：catalog、参数说明与 DSL 最小化 EasyQuant 把指标当作产品资产来治理：用 catalog 管理指标与参数，用最小化 DSL 保证可维护与可复现，并把“解释与排障”能力嵌入到指标层。
- 09 paper 执行链路：风控预检 → 通道抽象 → 账本更新（拒绝也要可解释） EasyQuant 的 paper 链路按生产思路设计：先风控预检，再通道执行，最后账本落地；并且所有拒绝都必须结构化可解释，才能形成可运维的交付能力。
- 10 组合回测内核：复用信号引擎与成本模型 EasyQuant 的组合回测（portfolio backtest）强调两点：
- 11 可观测性：Prometheus 与 Grafana 在 EasyQuant 中的用法 EasyQuant 的可观测性重点不在“监控 CPU/内存”，而在“监控业务链路是否可交付”：数据新鲜度、策略评估节奏、阻塞原因、拒单原因、回测与执行的关键行为统计。
- 12 无行情订阅也能跑通：演示数据、最小数据集与回归 EasyQuant 把“无外部行情也能跑通闭环”当作交付底座能力：用演示数据与模拟数据保证最短闭环始终可复现，并用最小数据集支撑回归测试与持续迭代。
- 13 策略版本与激活：草稿、发布与「为什么改了不生效」 EasyQuant 的执行与组合回测以 激活版本 上的 dslJson / paramsJson / riskProfileJson 为准；只改草稿或只保存未发布，都不会改变线上口径。
- 14 多租户与 RBAC：机构交付的默认底座 EasyQuant 用 JWT 里的租户上下文 + 业务表 tenant_id 做数据隔离，用 租户范围内的 RBAC 控制「谁能管人、谁能看审计、谁能碰运维」；这是商业化与私有化方案的默认底座，而不是后期补丁。
- 15 告警中心：从“知道出错”到“可处置闭环” EasyQuant 的告警能力强调“事件分级 + 收敛去噪 + 可追溯上下文 + 处置入口”。
- 16 事件驱动执行：Tick 管线与 1 分钟 K 线闭合 EasyQuant 的默认执行路径以 行情侧驱动的 1 分钟 K 线闭合 为触发点，在事件管线中调用策略评估与纸面提交相关逻辑；历史「纯定时轮询调度器」路线已让位于该模型。
- 17 智能帮助：把“会用平台”这件事产品化 EasyQuant 的智能帮助不是聊天玩具，而是把文档检索、场景问答、诊断解释与脚本辅助统一到控制台入口，降低上手成本和排障沟通成本。
- 18 多租户管理：从“能隔离”到“可运营” EasyQuant 的多租户能力强调“租户边界 + RBAC + 审计可追溯 + 配额治理”一体化。
- 19 风险与报告工作台：观测、处置与对账闭环 EasyQuant 在产品层把 风险工作台、报告中心、业务告警订阅 收敛到侧栏 「风险与报告」 能力组；其中 风险工作台（/risk-center）用 总览 / 对账 / 命中 / 告警 等 Tab 把热力、阻塞、规则命中、账实核对与通知摘…
- 20 因子到策略实例：从研究信号到可执行配置闭环 EasyQuant 最新能力把“因子管理 -> 策略工厂草稿 -> 策略实例 -> 运行追溯”串成一条可核对链路。
- 21 高级策略模式（ADV_GROOVY）：给资深策略工程师的快速通道 EasyQuant 通过 expr_type 把策略明确分成 NORMAL 与 ADV_GROOVY 两种模式，既保留 DSL 规则的可运营路径，也给高级用户直达 Groovy 脚本的能力入口。
- 22 运行中心“可复现排障”：把经验排查变成团队资产 EasyQuant 运行中心的新一轮增强，把“筛选上下文、统计卡片、事件追溯、复现链接、排查摘要”组合成一套可共享排障工作流。
- 23 系统策略模板化：让“开箱即用”成为增长引擎 EasyQuant 把系统策略做成全局模板源，普通租户可直接“从系统策略创建草稿”，实现从模板到实例的低门槛起步。
- 24 期权定价与波动率曲面：从报价到 Greeks，再进 NAV EasyQuant 把期权做成一条“定价 → 曲面 → Greeks → 估值进 NAV”的闭环，而不是散在各处的临时公式。
- 25 Delta 对冲引擎：对冲不是“每个 tick 再平衡” EasyQuant 的 Delta 对冲做成“敞口度量 → 对冲策略 → 建议单 → paper 执行”的分层引擎，用阈值带 + 策略参数替代“连续再平衡”，让对冲可控、可复盘、可回放。
- 26 期货换月与涨跌停：连续合约与主力切换的工程口径 EasyQuant 把期货的“主力/连续合约”和“到期约束”做成平台级口径，而不是让每个策略各自拼接。
- 27 价差套利一等公民：组合行情、组合持仓与组合下单 EasyQuant 把价差做成一等公民——组合行情、组合持仓、组合下单三件事都以“价差”为中心，而不是以单标的为中心。
- 28 统计套利动态对冲：Kalman 与 OLS 估 β，加 ZSCORE 触发 EasyQuant 的统计套利用动态 β 替代固定比例——SpreadDynamicHedge 逐点无前视地估计 β 与截距，残差经 ZSCORE 标准化后触发开平。回测与实盘共用同一估计器，口径一致。
- 29 执行算法：VWAP/POV 跟量与 ATR 波动率定仓 EasyQuant 把执行拆成两层——“下多少”由 ATR 波动率定仓决定，“怎么下”由执行算法（TWAP/VWAP/POV/ICEBERG/SLICED）决定，冲击成本与成交质量用 TCA 事后度量。
- 30 L2 行情统一：tick/L1/L2/bar 四级能力与冲击成本 EasyQuant 把行情能力升到 tick / L1 / L2 / bar 四级，每个数据源显式声明自己能提供哪几级（feedLevels），L2 盘口用来做 walk-the-book 冲击成本估算，让“这笔大单要多花多少”变成可算的数…
- 31 券商网关统一层：多柜台接入与人工交易台 EasyQuant 用统一网关层收口所有柜台——BrokerGatewayRouter 按账户路由到具体网关，纸面与实盘走同一套接口；同时补上人工交易台，为纯策略驱动之外的干预、对冲、测试留一条手工通道。
- 32 多市场 NAV 与绩效归因：一个净值真源支撑多资产 EasyQuant 坚持单一净值真源——所有资产的估值并入同一份 NAV（LiveNavRefreshJob 刷新，valuePositions 为唯一真源），再在其上做 Brinson 与 Barra 归因。多市场是“并行核算进一份净值”…
- 33 组合级风控与账户熔断：从单策略到跨策略敞口 EasyQuant 在单策略风控之上补了组合级风控——账户熔断与跨策略敞口收口在统一风控引擎（RiskService / RiskEngine），让“账户整体”成为一等的风控对象，而不只是若干策略的和。
- 34 真实策略治理案例复盘：系列导读 只要这个案例能被第三方照着复现、且每一步都有出处可查，EasyQuant 的「可交付、可审计」就不再是一句 slogan，而是一件可以被验证的事。
- 35 真实策略治理案例复盘：双低转债轮动 「双低转债轮动」是 A 股可转债圈流传最广的公开策略之一，规则简单到可以写在一张纸上：
- 36 真实策略治理案例复盘：红利低波 + 多因子选股 「红利低波」是机构股票多头的常见底仓策略，公开规则同样清晰：
- 37 真实策略治理案例复盘：网格与价差套利 网格和价差套利是两类典型的高频下单策略，规则也都是公开思路：
- 38 真实策略治理案例复盘：从回测到仿真的口径漂移 几乎每个量化团队都经历过「回测天堂、实盘地狱」：
- 39 量化策略：闭环在 C 端是体验，在 B 端是准入 市面上大量「四个环节空着」的系统，并不是没做好，而是 C 端那门生意本来就可以让用户兜底；B 端的形态是多策略 × 多账户 × 无人逐单确认，没有人可兜底，所以闭环是准入条件而非加分项。而 B 端闭环的真正门槛，不在「把五个模块做出来」，在…
- 40 为什么要有 EasyQuant：量化系统痛点与定位 EasyQuant 不想做“又一个回测器”，而是把量化的关键能力产品化——让策略能被团队稳定复用、被审计复盘、被监控运维，并在遇到问题时可定位。