QuantClaw

トレーディングフロアの時計仕掛けの心臓。設定可能な cron で周期トリガーを発火し、開場・閉場を監視、「起きろ」の合図を現フェーズで必要なエージェントへルーティングします。考えません — ただ刻みます。

イベントバスのすべてを購読し、ルールテーブルに対してパターンマッチします — エージェント連続失敗、ドローダウン警告、市場レジーム変化。緊急度に応じて Telegram / Discord / Slack にアラートを振り分けます。計画には入らず、常に聞いています。

ゴールを与えれば、探索すべきファクター群・代替データセット・モデル型を提案します。web_search ツールで論文やニュースを取り込み、具体的な提案をインジェスターとマイナーに渡します。

20 のデータ提供元から OHLCV とファンダメンタルを、共通のレンジ対応 parquet キャッシュ経由で取得します。リクエストの欠けているスライスだけを取りに行く — 重複ダウンロードなし、7 日より古いレンジは不変として凍結。

LLM で候補ファクター式を生成し、サンドボックスで各式を評価、上位を何世代かにわたって変異させます。すべての式は AST 検証とハードなリソース上限付きのサブプロセスで走ります。

どの計画でも常に最終ステップ。パイプラインのすべての上流結果を読み、人間が読めるサマリーをチャットナラティブに書き込みます。独自のアクションはなし — 純粋な総合。

発見されたファクターでモデルを学習します — gradient boosting、xgboost、lightgbm、lstm、transformer など。signals() と allocate() を実装した具体的な Strategy クラスを data/strategies/ に保存し、バリデーターとエグゼキューターが拾えるようにします。

現実的なコストで過去データ上に戦略をリプレイし、さらにトレーナーが触れていないホールドアウト窓で再走行します。以前の 2 エージェント(バックテスター + エバリュエーター)を 1 つに統合し、2 つのタスクモードを提供 —— `backtest` はインサンプル再生のみ、`validate` は過学習判定付きのフル飛行検査。

ペーパー期間では、各アクティブ戦略をロードし、ターゲットウェイトを算出、デプロイ全体で集約、ペーパーブローカー経由でリバランス注文を送信します。ライブモードでは、注文バッチは先にコンプライアンスとリスクゲートを通ります。

常時稼働。ポートフォリオレベルのドローダウン、ポジションサイズ、セクター集中、レバレッジを追跡。どれかが設定上限を超えると、ブローカーに届く前にエグゼキューターを拒否できます。

LLM ではなく — 純粋なルール評価です。各注文バッチを管轄ルール、アカウント制限、制裁銘柄リストに照らしチェックし、ブローカーが見る前に違反を止めます。

失敗時のみ稼働します。失敗ステップのエラーコンテキスト、スタックトレース、周辺サイクル結果を与えると、根本原因と次サイクルの調整案を提示します。純粋に反応的 — 幸福な計画には存在しません。