# 量化研究

用 AxonX 将研究步骤组织为 Task，明确输入、保留可检查的产物并记录上下游关系。先完成服务连接与 [demo 教程](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/getting-started/quickstart)。研究算法与数据要求由安装的插件定义。

## 选择下一步

| 目标               | 指南                               | 完成结果                                     |
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| 执行 Alpha158 链路 | [研究流程](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/research/workflow)            | 成功的 ETL → Train → Predict → Backtest 记录 |
| 准备历史行情       | [Tushare 数据](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/research/tushare)         | 覆盖实验区间的原始分区与基础数据             |
| 检查阶段产物       | [结果解读](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/research/results)             | 特征、模型、预测与回测证据                   |
| 评估一次改动       | [实验设计](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/research/experiments)         | 控制变量、消融、锁定方案与独立确认           |
| 解读组合指标       | [回测口径](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/research/backtest)            | 收益、费用、回撤与执行假设                   |
| 比较两项策略       | [策略比较](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/research/strategy-comparison) | 共同有效日期上的指标                         |

因子分析是 ETL 的独立分支，不是训练的前置条件。提交返回运行句柄；等待本次执行成功后，再将 Task ID 传给下游。血缘记录依赖关系，不会自动调度整条链路。

## 选择研究插件

[插件管理](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/plugins/management)介绍执行环境中的安装与发现。[Alpha158](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/plugins/alpha158)提供基线价量特征、LightGBM 训练与 TopN 回测；[Alpha158 Enhanced](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/plugins/alpha158-enhanced)增加独立注册的 Task 和可配置特征分组。

提交前发现实际安装的 Task Schema。参数、算法与产物定义由插件维护；为 Studio 实现输出时，查阅[研究产物契约](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/reference/research-artifacts)。

## 阅读 Agent 开发实验案例

[README Benchmark](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/getting-started/overview#benchmark-agent-开发市场横截面增强特征)记录 Codex 开发独立插件、执行消融、锁定方案和检查独立区间的过程。确认期 Top10 扣费年化收益从 −5.74% 提高至 28.21%，Top20 从 −3.24% 提高至 24.93%。

可复用的方法见[实验设计](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/research/experiments)，已记录的证据见插件的[完整结果](https://github.com/FlowLLM-AI/AxonX/blob/main/plugins/a158_enhanced/EXPERIMENT_RESULTS.md)。Agent 接入方式见[外部 Agent](https://flowllm-ai.github.io/AxonX/zh/agent/external)。