AI 智能体团队与策略研究流程
六个专职智能体按固定阶段依次处理每个策略，阶段之间有检查。
六个智能体
研究负责人编写假设。策略开发者将其编写为 NautilusTrader 策略。QA 智能体审查代码中的逻辑、信号方向、边界情况和费用可行性。策略分析师解读回测和优化结果，并决定下一步。风险官审核晋级策略的安全性。投资组合经理则决定整个组合中策略的晋级和退役。
阶段顺序
一次运行依次经历编码、验证、回测、回测审查、优化和分析。从分析阶段可以返回编码进行迭代、放弃，或进入风险审查、晋级和模拟交易。系统会优先处理较后阶段的任务，确保验证和回测不会因新代码排队而得不到处理。
回测前先进行验证
代码必须通过四层检查后才能接触市场数据：对源代码进行静态分析；使用虚构的资金费率、未平仓量和强平数据进行合成场景测试；在真实 K 线上进行短时沙盒回测，且必须至少产生一笔交易；以及由 QA 审查逻辑和费用可行性。若未通过，运行会连同发现的问题一起退回开发者。
分析师的两项决策
首次回测后，分析师会决定进行优化、迭代还是放弃，因此耗时数小时的优化只会用于确实存在信号的想法。优化完成后，分析师会依据样本外和留出集证据，决定晋级、迭代还是放弃。每项决策及其理由都会记录在策略页面。
迭代上限与放弃
如果策略的平均每笔交易收益低于交易成本、样本外表现不达标、反复无法通过验证，或分析师认为它没有实现可行性的途径，就会被放弃。系统会记录原因并反馈给研究智能体，避免重复走入同样的死胡同。
平台运行与个人运行
平台会持续开展自身研究；你的工作区则在预留容量和较高优先级下并行运行，因此你的想法不会排在平台任务之后。你可以随时从策略页面暂停、恢复或停止自己的运行。