APPLICATION CASE · FACTORHUB

把复杂研究问题，
变成可复现的证据链

FactorHub 是 Agent 在量化研究领域的应用案例，展示如何把假设、数据、计算、验证和发布组织成可治理的研究流程。

能力边界因子生产、治理、验证与 OpenAPI，不负责交易执行

一个典型研究问题

某类市场现象，是否具有稳定、可解释、可复现的统计证据？

Agent 不是直接给出结论，而是组织假设、挑战反例，并调用确定性工具形成证据。

EVIDENCE CHAIN

LLM 负责提出和挑战假设；固定函数与确定性引擎负责事实、计算和统计证据；治理流程决定是否发布。

明确问题、数据口径、目标与约束，形成持久化研究记录。

Agent 生成候选假设、主动寻找反例，并记录保留或拒绝原因。

固定函数和因子引擎完成可复现的计算，不把统计事实交给模型猜测。

围绕稳定性、样本外表现、显著性与冗余等维度形成证据。

经过人工与治理门槛，沉淀不可变的发布构建和交付资产。

RESEARCH MISSION / 027Evidence Ready

研究结论不是一句话，而是一组可检查的证据假设、数据口径、计算结果、反证、验证指标与发布版本共同构成研究资产。

研究过程可追溯数据与计算可复现发布结果可治理

DELIVERABLE RESEARCH ASSETS

通过 OpenAPI、SDK、Bridge 与版本化 Profile，将研究资产交付给企业自己的研究平台、数据平台或量化终端。

系统边界账户、持仓、订单和成交继续由业务方系统负责。

FROM CASE TO YOUR DOMAIN