Afflatus

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TRADING ARENA

标普 500 全市场技术面板 · Autopilot 对比大盘基准

TRAXUS//CVKM · 模拟终端

观察市场，复核模拟记录。

三套模拟 LLM 账本按固定风控规则覆盖标普 500，并以 SPY/SMH 为基准计分。可回看最近发布的交易快照，或搜索代码查看日线技术面。仅为历史模拟，不构成投资建议。

研究模式、交易时段与数据时效分别判断。本页不发送订单，不使用真实资金。

数据源
未知 · 报价快照；权益与延迟未验证
执行
无 · 盘中 Paper 未启用
研究时钟
日线：已完成交易日。账本：已发布记录时间（UTC）。
— 情绪 · —
US MARKET OPENS IN --:--:-- NYSE 常规股票交易时段 · 按节假日与提前收盘日历 —
已发布交易快照
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已发布观察列表

标的来自已发布报价白名单。选择后查看可用日线数据，与下方归档提案分开。

归档提案与理由

查看源快照（JSON）
搜索标普 500 任意代码

选择观察列表标的或搜索，查看日线数据。

个股计算需要 JavaScript 与可用日线历史。下方可顺序阅读两种参考方法，或查看已发布源数据。

盘前 · 计划下一交易日

用最近完整交易日的高、低、收盘计算下一交易日的经典枢轴点。PP = (H + L + C) / 3；R1 = 2PP − L；S1 = 2PP − H。

盘后 · 复盘最近交易日

用前一交易日计算参考枢轴点，再对照最近完整交易日的价格区间和收盘，复盘触及的价位。日线数据缺失时不能确认触及或突破。

阅读已发布交易快照（JSON）
自动交易
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决策与执行时间线

已发布成交与风控拒绝记录，按时间倒序。这些记录不代表盘中回放引擎；缺失决策输入保持未提供。

已发布市场信号
…
Q-FOUNDRY // 独立研究引擎

这不是又一个荐股器，而是一台风险引擎。

QF-01 将当前 AI 工厂研究池变成可复现的滚动实验：已完成日线进入有明确时间边界的数据上下文，四个截面因子形成可解释得分，再由组合硬约束决定哪些信号能够存活。

QF-01 清单 · — 源提交 · —
01DATA CONTEXT已完成交易日
02FACTOR LENS稳健截面标准化
03RISK REGIME趋势 × 波动
04CONSTRAINT GATE个股 × 行业上限
05WALK-FORWARD含成本样本外检验
研究池 · 无本金数据 / 不发送订单SPY // BENCHMARK
CONTEXTFACTORSPORTFOLIORISK

需要时再编译，浏览器会请求最新的已完成日线。这里不会把单笔交易伪装成年化结果，不让未来 K 线进入信号，并且每次再平衡都扣除设定成本。

本地迭代磁带仅此设备 · 最新优先
  1. —
为什么它以 GS-QUANT 为基础

实现遵循的是仓库的架构接缝，而非它的专有服务：显式时间上下文、作为一等对象的组合、因子与特异风险诊断，最后通过含个股、行业与换手约束的优化门。Arena 用公开的已完成交易日数据与透明本地引擎，替换依赖 Marquee 的调用。

FeidaWang/gs-quant ↗ DataContext ↗ Portfolio ↗ FactorRiskModel ↗ OptimizerConstraints ↗ GenericEngine ↗

独立教育研究，与高盛无关联且未经其背书。回测属于假设性结果，对参数与交易成本敏感，不构成投资建议。