教程

给 AI Agent 一条能拉结构化行情数据的通路，然后让它分析。一次可运行的实操 —— 把定义页那个循环真正闭上。

回测是评估规则的标准方法 —— 也是骗自己的标准方法。三个检查把「结果」和「截图」分开：前视偏差防护、成本、幸存者偏差。

REST 调用只能用一次。MCP 服务器会告诉 Agent 有什么、参数是什么、返回什么 —— 于是它能自己规划，而不用你把每个端点教一遍。什么时候用哪个。

筛选器把一句模糊的想法 ——「便宜、优质、小盘」—— 变成一条可复现的过滤条件。纪律在于把每个因子说精确，以及知道这个筛选不能告诉你什么。

单只股票的回测几乎会美化一切。组合回测加上了决定策略能否活下去的那几件事：相关性、调仓，以及只有多个持仓同时交易时才会出现的成本。

多数「风控」建议都在讲怎么出场。真正更大的杠杆是每笔投入多少 —— 因为一条策略是活是死，早在它依赖出场规则之前，就已经由仓位决定了。