Quant4.0，基于AgentScope开发 | 年化316%，回撤14%的超级轮动策略，附python代码

原创内容第1037篇，专注AGI+，AI量化投资、个人成长与财富自由。

春有百花秋有月，夏有凉风冬有雪。

若无闲事挂心头，便是人间好时节。

除了网站的改版，咱们启动quant4.0的开发。

Quant 1.0	小型"策略作坊"	应用数学和统计工具分析市场，寻找错误定价资产。	过于依赖特定人才，策略研究效率低，难以处理复杂数据和模型。
Quant 2.0	工业化"Alpha工厂"	建立标准化流水线，大规模挖掘有效的Alpha因子。	人力资源成本高昂，策略利润率随着规模扩大而递减。
Quant 3.0	深度学习建模	利用深度学习的端到端学习能力和非线性拟合能力预测市场。	模型构建耗时、是难以解释的"黑箱"，且严重依赖大量数据，难以应用于低频投资。
Quant 4.0	自动化、可解释、知识驱动AI融合	融合自动化AI、可解释AI(XAI)和知识驱动AI，实现更智能、透明、全面的投资决策。	面临计算力需求、另类数据融合、因果推断等技术挑战，同时需关注模型稳定性、数据隐私等问题。

从上面表格的描述，很多量化投资是停留在quant1.0的阶段，整合了个人主观念投资理念和量化规则，去构建一个模型或者策略。

2.0的流水式因子挖掘，在大型私募公司广泛应用。但筛选因子和因子维护其实代价不小。

3.0深度学习，在高频领域用得比较多，对算力和建模能力要求高。

在AGI时代，咱们直接跳过2.0和3.0，直接到4.0。让智能体自动化去构建因子和策略，从“数据驱动”转为“知识驱动”。让投资过程透明且可解释。

重拾kensho理念，数据驱动，智能问答的金融量化引擎。 

直接跨入quant4.0阶段。 

跳过“静态的”因子构造和挖掘，跳过深度学习模型的拟合。 直面市场的动态和逻辑。 

当然，可以参考过去，立足当下，面向未来。 

通用智能金融量化引擎。 

目前选用agentscope为对智能体框架。

目前开源的智能体框架非常多，如何选择？

首先，是不是内置openai like。这个很关键，因内的大模型api，基本都兼容openai-like的格式。

其实看接口封装是否合理，比较同步流，异步流是否能够轻松支持。

然后再看一眼代码封装是不是清晰。

有了基础判断之后，首先测试调用函数，其中重要的一个功能就是联网能力扩展。

from datetime import datetime
from agentscope.agent import ReActAgent, UserAgentfrom agentscope.model import DashScopeChatModel, OpenAIChatModelfrom agentscope.formatter import DashScopeChatFormatter, OpenAIChatFormatterfrom agentscope.memory import InMemoryMemoryfrom agentscope.tool import Toolkit, execute_python_code, execute_shell_commandimport os, asynciofrom utils import modelimport agentscopecurrent_date = datetime.now().strftime("%Y年%m月%d日")sys_prompts = f'''AI智能量化投资助手。擅长A股，港股，美股，ETF，期货等量化投资。当前日期：{current_date}'''
from tools.mcp_utils import map_mcp
async def main():    toolkit = Toolkit()    toolkit.register_tool_function(execute_python_code)    toolkit.register_tool_function(search)    toolkit.register_tool_function(execute_shell_command)
    # 从 MCP 服务器注册所有工具    await toolkit.register_mcp_client(        map_mcp,        # group_name="map_services",  # 可选的组名    )
    print("注册的 MCP 工具总数：", len(toolkit.get_json_schemas()))    agent = ReActAgent(        name="AI量化小助手",        sys_prompt=sys_prompts,        model=model,        memory=InMemoryMemory(),        formatter=OpenAIChatFormatter(),        toolkit=toolkit,    )
    user = UserAgent(name="user")
    msg = None    while True:        msg = await agent(msg)        msg = await user(msg)        if msg.get_text_content() == "exit":            breakagentscope.init(studio_url="http://localhost:3000")asyncio.run(main())

每天“不管”一点点，每天就变强一天天。

代码和数据下载：AI量化实验室——2025量化投资的星辰大海

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