量化投研看板 (Quant Desk) · 系统架构设计文档

1. 系统概述

1.1 产品定位

多策略并行管理的量化交易工作台，面向有经验的量化/策略交易者。核心能力：

• 多策略管理 — 同时管理多条交易策略，每条策略绑定独立账户
• 全链路覆盖 — 支持历史回测与实盘，绩效一屏横向对比
• AI 调研 — 自动生成个股调研报告，推送飞书通知
• 妙想（mx）金融专业能力 — 集成东方财富妙想 4 个 Skill（mx-search 情报 / mx-data 自然语言金融数据 / mx-xuangu 智能选股 / mx-zixuan 自选股双写），补充 akshare/tushare 拿不到的口径（金融专业情报、衍生指标、选股条件）
• 多 Agent 编排 — 5 类专项 Agent（Technical / Intel / Risk / Decision / Portfolio）通过 Orchestrator 4 模式（quick / standard / full / specialist）调度，单股/多股并发深度分析
• 15 个策略 Skill — YAML 驱动，支持运行时 CRUD + 热加载（无需重启）
• 告警系统 — 14 种 alert_type × 5 种 target_scope × 3 级 severity，覆盖技术/组合/大盘灯多场景
• 大盘复盘 — 工作日 18:00 自动跑 LLM 复盘，缓存 + 周末兜底
• 自动化调度 — APScheduler 统一驱动：研究 / 回测 / 结算 / 复盘 / 飞书推送 / 告警评估 / 自选股同步

1.2 技术栈

2. 系统架构

2.1 核心架构图

融合了「技术分层」与「业务领域」的整体架构，覆盖 交易与回测、投研与 AI（含多 Agent 编排 + Skill Manager + 妙想 mx）、告警与大盘复盘、平台与支撑 四大域。

flowchart TB
    subgraph L1["【用户接入层】 Access Layer"]
        USER["量化交易员 · 策略研究人员"]
        CRON["APScheduler · Cron 触发"]
    end

    subgraph L2["【表现层】 Presentation Layer (React 19 + Zustand 5)"]
        direction TB
        FE_P["16 个功能页面<br/>(Dashboard/Agent/Alerts/Backtest/Research/Skills...)"]
        FE_S["9 个 Zustand Store (领域驱动)"]
        FE_C["Shadcn UI + Lucide"]
    end

    subgraph L3["【接入与 API 层】 API Layer (FastAPI + SSE)"]
        direction LR
        AC1["16 个 endpoint 文件 · 80+ REST"]
        AC2["SSE 流式 (agent/chat/stream)"]
    end

    subgraph L4["【业务逻辑层】 Service Layer (Python)"]
        direction TB
        subgraph SVC_TRADE["交易与回测域"]
            D1["行情服务 · 结算同步 · 资金流转"]
            D3["回测引擎 (dsa_backtest)"]
        end
        subgraph SVC_AI["投研与 AI 域"]
            D2["LLM 调度 · 智能分析 · 调研"]
            D4["**多 Agent 编排**"]
            D4a["Technical / Intel / Risk / Decision / Portfolio 5 Agent"]
            D4b["Orchestrator 4 模式: quick/standard/full/specialist"]
            D4c["**Skill Manager**: 15 个 YAML skill, CRUD + 热加载"]
            D6["妙想 mx 服务域"]
            D6a["mx-search 搜索三源合并 (Tavily+mx+Bocha)"]
            D6b["mx-data 自然语言金融数据"]
            D6c["mx-xuangu 智能选股"]
            D6d["mx-zixuan 自选股双写"]
        end
        subgraph SVC_OPS["告警与大盘复盘域"]
            D7["**告警系统**<br/>14 种 alert_type · 5 种 target_scope · 3 级 severity"]
            D8["**大盘复盘**<br/>工作日 18:00 · LLM 解读 + 周末兜底"]
            D9["**自选股同步**<br/>东方财富 → 本地 · 08:00-22:30 区间触发"]
        end
        subgraph SVC_PLAT["平台与支撑域"]
            D5["配置管理 · 飞书推送 · 任务调度"]
        end
    end

    subgraph L5["【数据与能力层】 Infrastructure Layer"]
        direction LR
        subgraph DB["数据持久化 (SQLite + 22 个 ORM 模型)"]
            DB1["业务表 (Strategy/Account/Trade/Position...)"]
            DB2["SystemConfig (含 MX_* 鉴权)"]
            DB3["告警/复盘/同步 (AlertRule/MarketReview/WatchlistSync)"]
        end
        subgraph CAP["底层外部能力"]
            C1["多源行情 (Efinance/Tushare/Baostock/TickFlow)"]
            C2["LLM 推理 (LiteLLM 多 provider)"]
            C3["AI 搜索 (Tavily+Bocha)"]
            C4["通知推送 (Feishu Webhook)"]
            C5["妙想 mkapi2.dfcfs.com"]
            C6["东方财富 self-select (mx-zixuan)"]
        end
        subgraph TOOLS["**Tool Registry** (6 类 15 个工具)"]
            T1["data (4) · analysis (2) · search (4)<br/>market (2) · backtest (3) · mx (2)"]
        end
    end

    %% 核心流转
    USER --> L2
    L2 --> L3
    CRON --> L3
    L3 --> L4
    L4 --> L5

    %% 内部触发
    D5 -. 触发 .-> SVC_TRADE
    D5 -. 触发 .-> SVC_AI
    D5 -. 触发 .-> SVC_OPS

    %% Agent 编排内部
    D4 --- D4a
    D4 --- D4b
    D4 --- D4c
    D4a -. 调用 .-> TOOLS
    D4b -. 调度 .-> D4a
    D4c -. 提供 .-> D4b

    %% 妙想域
    D6 --- D6a
    D6 --- D6b
    D6 --- D6c
    D6 --- D6d
    D6a -. 调用 .-> C5
    D6b -. 调用 .-> C5
    D6c -. 调用 .-> C5
    D6d -. 调用 .-> C6

    %% Ops 域
    D7 -. 评估 .-> C1
    D8 -. 拉数据 .-> C1
    D9 -. 同步 .-> C6

    %% 样式
    style L1 fill:#f9fafb,stroke:#374151,stroke-width:2px
    style L2 fill:#eff6ff,stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style L3 fill:#fff7ed,stroke:#ea580c,stroke-width:2px
    style L4 fill:#f5f3ff,stroke:#7c3aed,stroke-width:2px
    style L5 fill:#f0fdf4,stroke:#16a34a,stroke-width:2px

    style SVC_TRADE fill:#ffffff,stroke:#7c3aed,stroke-dasharray:5 5
    style SVC_AI fill:#ffffff,stroke:#7c3aed,stroke-dasharray:5 5
    style SVC_OPS fill:#ffffff,stroke:#7c3aed,stroke-dasharray:5 5
    style SVC_PLAT fill:#ffffff,stroke:#7c3aed,stroke-dasharray:5 5
    style D4 fill:#fdf4ff,stroke:#a21caf,stroke-width:2px
    style D6 fill:#fdf4ff,stroke:#a21caf,stroke-width:2px
    style D7 fill:#fee2e2,stroke:#dc2626,stroke-width:2px
    style D8 fill:#fef3c7,stroke:#d97706,stroke-width:2px
    style D9 fill:#dbeafe,stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style C5 fill:#fef9c3,stroke:#ca8a04,stroke-width:1px
    style TOOLS fill:#ecfeff,stroke:#0891b2,stroke-width:1px

2.1.1 领域职责划分

2.2 API 路由总览

16 个 endpoint 文件，80+ REST + SSE 端点。

配套前端：16 个页面（Dashboard / Agent / Agent-Skills / Alerts / Backtest / Research / Analysis / Workspace / Xuangu / Watchlist / Settings 等），9 个 Zustand Store。

配套数据：15 个 Skill YAML（5 trend / 8 framework / 1 reversal / 1 pattern），YAML 驱动 + 在线 CRUD + 热加载。

2.3 运行机制与规范

2.3.1 自动化任务调度时序

sequenceDiagram
    autonumber
    participant CRON as APScheduler
    participant SVC as Services
    participant DB as SQLite
    participant EXT as 外部依赖
    participant FE as React Frontend
    participant U as 用户

    par 每日 09:30 工作日
        CRON->>SVC: run_research_task(task_id)
        SVC->>EXT: Tavily+mx-search 新闻
        SVC->>EXT: efinance/tushare 行情
        SVC->>SVC: research_service 3阶段pipeline
        SVC->>EXT: LLM 生成报告
        SVC->>DB: 写入 research_reports
        SVC->>EXT: FeishuSender 推送卡片
    end

    par 每日 09:30 / 自定义Cron
        CRON->>SVC: run_backtest_plan(plan_id)
        SVC->>DB: 读取 dsa_backtest_run
        SVC->>SVC: dsa_backtest_engine 计算收益
        SVC->>DB: 写入 dsa_backtest_result/summary
    end

    par 每日 15:10 工作日
        CRON->>SVC: settle_positions_sync()
        SVC->>EXT: stock_quote_service 收盘价
        SVC->>DB: 固化浮盈亏
    end

    par 每日 18:00 工作日
        CRON->>SVC: market_review.regenerate()
        SVC->>EXT: market_analyzer 拉行情
        SVC->>SVC: 大盘灯/涨跌家数/板块强弱
        SVC->>EXT: LLM 解读生成 Markdown
        SVC->>DB: 写入 market_reviews
    end

    par 每日 08:00-22:30 每 30min
        CRON->>SVC: watchlist_sync_service.run_with_lock()
        SVC->>EXT: mx-zixuan self-select API
        SVC->>DB: 增量 diff 写 watchlist
        SVC->>DB: 记录 WATCHLIST_SYNC_LAST_RESULT
    end

    par 60s 周期
        CRON->>SVC: alert_worker.evaluate_all()
        SVC->>DB: 读 active rules
        SVC->>EXT: 行情/技术指标/组合
        SVC->>SVC: 命中检查 + cooldown 去重
        SVC->>DB: 写 alert_triggers
        SVC->>EXT: FeishuSender 推卡片
    end

    par 每日 18:00 工作日
        CRON->>SVC: run_batch_push()
        SVC->>DB: 汇总当日 reports
        SVC->>EXT: 推送飞书日报
    end

    U->>FE: 打开 Dashboard
    FE->>SVC: GET /api/v1/dashboard/kpis
    SVC->>DB: 聚合 KPI/图表
    DB-->>FE: JSON
    FE-->>U: Recharts 渲染

2.3.2 策略执行与回测架构

策略与 AI 信号通过「多 Agent 编排 → AnalysisHistory 固化 → DSA 回测评估」闭环实现持续追踪。信号通过多 Agent 编排后直接落 analysis_history 表（不再有独立的 signal 端点）。

flowchart LR
    subgraph AGENT["多 Agent 编排"]
        A1["POST /agent/orchestrate"] --> A2["5 Agent 阶段<br/>Technical/Intel/Risk/Decision/Portfolio"]
        A2 --> A3["DecisionAgent<br/>输出 buy/sell/hold/neutral"]
    end

    subgraph STORAGE["规范化存储 (DB)"]
        S1["AnalysisHistory (DB)"]
    end

    subgraph EVAL["回测与评估 (DSA Engine)"]
        E1["配置评估窗口 (默认 10 交易日)"]
        E2["检查止盈/止损触发"]
        E3["计算胜率/方向准确率"]
        E4["生成 BacktestRun/Result"]
    end

    A3 -- "规范化 Payload" --> S1
    S1 -- "回测数据源" --> E1
    E1 --> E2 --> E3 --> E4

策略信号生命周期

2.3.3 AI 策略输出与评估规范

1. 信号 Advice 枚举映射

2. 核心 KPI 定义

3. 输出格式与落点

2.3.4 多 Agent 编排架构

quant-desk 引入「5 类专项 Agent + Orchestrator 4 模式 + Skill Manager」的多 Agent 体系，对单股/多股并发做深度分析。

flowchart TB
    subgraph ORCH["Orchestrator (4 模式)"]
        O1["quick: technical → decision (≈10s)"]
        O2["standard: technical → intel → decision (≈20s)"]
        O3["full: technical → intel → risk → decision (≈30s)"]
        O4["specialist: ... + skill×3 → aggregator → decision (≈60s)"]
    end

    subgraph AGENTS["5 类专项 Agent"]
        A1["TechnicalAgent<br/>K线/均线/技术指标/量能"]
        A2["IntelAgent<br/>新闻/6 维度/研报/公告"]
        A3["RiskAgent<br/>异常/止损/集中度"]
        A4["DecisionAgent<br/>汇总 → buy/sell/hold/neutral"]
        A5["PortfolioAgent<br/>组合视角/跨标的对比"]
    end

    subgraph SKILLS["Skill Manager (15 个 YAML)"]
        S1["trend (5): bull_trend/ma/shrink/volume/dragon"]
        S2["framework (8): chan/wave/box/emotion/event/expectation/growth/hot"]
        S3["reversal (1): bottom_volume"]
        S4["pattern (1): one_yang_three_yin"]
        SA["YAML CRUD + reload (热加载, 免重启)"]
    end

    subgraph TOOLS["Tool Registry (6 类 15 个)"]
        T1["data · analysis · search<br/>market · backtest · mx"]
    end

    O1 --> A1 --> A4
    O2 --> A1 --> A2 --> A4
    O3 --> A1 --> A2 --> A3 --> A4
    O4 --> A1 --> A2 --> A3 --> SKILLS --> AGG["Aggregator"] --> A4
    A4 -. 可选升级 .-> A5

    A1 -. 调用 .-> TOOLS
    A2 -. 调用 .-> TOOLS
    A3 -. 调用 .-> TOOLS
    SKILLS -. 调用 .-> TOOLS

    style ORCH fill:#fdf4ff,stroke:#a21caf
    style AGENTS fill:#eff6ff,stroke:#2563eb
    style SKILLS fill:#fef3c7,stroke:#d97706
    style TOOLS fill:#ecfeff,stroke:#0891b2

Skill 分类（15 个）

关键设计要点

2.3.5 告警系统架构

14 种 alert_type × 5 种 target_scope × 3 级 severity，60 秒周期评估 + 冷却去重 + 飞书推送。

flowchart LR
    subgraph ALERT_TYPES["14 种 alert_type (3 大类)"]
        T1["技术指标类<br/>price_cross · price_change_percent<br/>volume_spike · ma_price_cross<br/>rsi_threshold · macd_cross<br/>kdj_cross · cci_threshold"]
        T2["组合风险类<br/>portfolio_stop_loss<br/>portfolio_concentration<br/>portfolio_drawdown<br/>portfolio_price_stale"]
        T3["大盘灯类<br/>market_light_status<br/>market_light_score_drop"]
    end

    subgraph SCOPES["5 种 target_scope"]
        S1["stock (单股)"]
        S2["sector (板块)"]
        S3["account (账户)"]
        S4["portfolio (组合)"]
        S5["market (大盘)"]
    end

    subgraph SEV["3 级 severity"]
        V1["info (提示)"]
        V2["warning (警告)"]
        V3["critical (紧急)"]
    end

    subgraph WORKER["告警 Worker (60s 周期)"]
        W1["拉取 enabled rules"]
        W2["dry-run target (10s 超时)"]
        W3["命中检查"]
        W4["cooldown 去重 (默认 300s)"]
        W5["写 alert_triggers + alert_notifications"]
        W6["飞书卡片推送"]
    end

    T1 --> W1
    T2 --> W1
    T3 --> W1
    S1 --> W1
    S2 --> W1
    S3 --> W1
    S4 --> W1
    S5 --> W1
    V1 --> W1
    V2 --> W1
    V3 --> W1

    W1 --> W2 --> W3 --> W4 --> W5 --> W6

    style T1 fill:#dbeafe,stroke:#2563eb
    style T2 fill:#fee2e2,stroke:#dc2626
    style T3 fill:#fef3c7,stroke:#d97706
    style WORKER fill:#f0fdf4,stroke:#16a34a

关键设计要点

2.3.6 大盘复盘架构

工作日 18:00 自动跑 LLM 复盘，缓存 + 周末兜底。

flowchart TB
    subgraph TRIGGERS["触发源"]
        T1["CRON: 0 18 * * 1-5 (工作日 18:00)"]
        T2["手动: GET /dashboard/market-review?use_cache=false"]
    end

    subgraph PIPELINE["复盘 Pipeline"]
        S1["1. 查今日缓存 (market_reviews)"]
        S2["2. 周末兜底: 取最近一次复盘<br/>(trade_date desc → created_at desc)"]
        S3["3. 实时生成 (async)"]
        S4["3a. market_analyzer 拉行情"]
        S5["3b. 构建 大盘灯 + 涨跌家数 + 板块强弱"]
        S6["3c. LLM 生成 Markdown 复盘"]
        S7["3d. 写 market_reviews"]
    end

    subgraph GUARDS["兜底守卫"]
        G1["is_weekend = today.weekday() >= 5"]
        G2["use_cache=True + 非周末 → 走缓存"]
        G3["is_weekend → 跳过生成, 走兜底"]
        G4["冷启动 (库内无历史) → 走生成, logger.warning"]
    end

    T1 --> S1
    T2 --> S1
    S1 -->|hit| DONE["返 market_review.to_dict()"]
    S1 -->|miss + is_weekend| S2
    S2 -->|hit| DONE
    S2 -->|miss| S4
    S1 -->|miss + 工作日| S3 --> S4
    S4 --> S5 --> S6 --> S7 --> DONE

    style TRIGGERS fill:#fff7ed,stroke:#ea580c
    style PIPELINE fill:#eff6ff,stroke:#2563eb
    style GUARDS fill:#fef2f2,stroke:#dc2626

关键设计要点

2.3.7 自选股同步架构

东方财富妙想 self-select → 本地 watchlist 全量镜像，08:00-22:30 区间按 30min 间隔触发。

flowchart LR
    subgraph SCHED["调度"]
        S1["APScheduler 08:00-22:30"]
        S2["WATCHLIST_SYNC_INTERVAL_MINUTES<br/>默认 30, 仅接受 60 的约数"]
        S3["手动: POST /stocks/watchlist/sync-from-eastmoney"]
    end

    subgraph LOCK["分布式锁"]
        L1["Redis / DB lock 防止并发"]
    end

    subgraph PIPE["同步 Pipeline"]
        P1["拉东方财富 self-select API"]
        P2["diff vs 本地 watchlist"]
        P3["added / deleted / unchanged"]
        P4["写本地 watchlist (妙想为镜像)"]
        P5["记录 WATCHLIST_SYNC_LAST_RESULT"]
    end

    S1 --> L1
    S2 --> L1
    S3 --> L1
    L1 --> P1 --> P2 --> P3 --> P4 --> P5

    style SCHED fill:#fff7ed,stroke:#ea580c
    style LOCK fill:#fef2f2,stroke:#dc2626
    style PIPE fill:#eff6ff,stroke:#2563eb

关键设计要点

2.3.8 妙想 mx 服务架构

东方财富妙想提供 5 个 Skill（mx-search / mx-data / mx-xuangu / mx-zixuan / mx-moni），quant-desk 已集成前 4 个，覆盖金融专业情报搜索 / 自然语言金融数据查询 / 智能选股 / 自选股双写四大场景。mx-moni（模拟组合）暂不集成，quant-desk 已有真实交易 + 回测闭环。

flowchart LR
    subgraph SRC["妙想 4 个 Skill"]
        S1["mx-search<br/>金融专业情报<br/>(公告/研报/政策)"]
        S2["mx-data<br/>自然语言金融数据<br/>(财务/估值/行情)"]
        S3["mx-xuangu<br/>智能选股<br/>(条件筛选)"]
        S4["mx-zixuan<br/>自选股管理<br/>(add/del)"]
    end

    subgraph SVC["Service 层（统一鉴权 + 限流熔断）"]
        direction TB
        SE1["search_service._search_mx"]
        SE2["mx_data_service"]
        SE3["mx_xuangu_service"]
        SE4["mx_zixuan_service"]

        CB["模块级熔断器<br/>5min(113) / 1h(401/403)"]
        AUTH["SystemConfig.MX_APIKEY<br/>（DB-only 统一鉴权）"]
    end

    subgraph API["API 端点"]
        A1["GET /search/news<br/>GET /search/intel"]
        A2["GET /stocks/{code}/mx-query"]
        A3["POST /stocks/xuangu"]
        A4["POST /stocks/watchlist<br/>(双写妙想)"]
    end

    subgraph FE["前端页面"]
        F1["Research / 智能问股"]
        F2["股票详情 - 妙想数据 Tab"]
        F3["妙想问股 page"]
        F4["自选列表 page"]
    end

    subgraph EXT["外部"]
        M["mkapi2.dfcfs.com<br/>妙想 API"]
    end

    S1 --> SE1 --> A1 --> F1
    S2 --> SE2 --> A2 --> F2
    S3 --> SE3 --> A3 --> F3
    S4 --> SE4 --> A4 --> F4

    SE1 -. 同源 .-> CB
    SE2 -. 同源 .-> CB
    SE3 -. 同源 .-> CB
    SE4 -. 同源 .-> CB
    AUTH -. 配置 .-> SE1
    AUTH -. 配置 .-> SE2
    AUTH -. 配置 .-> SE3
    AUTH -. 配置 .-> SE4

    SE1 --> M
    SE2 --> M
    SE3 --> M
    SE4 --> M

关键设计要点

妙想 vs quant-desk 已有数据源对比

3. 数据模型

3.1 核心实体关系

erDiagram
    STRATEGY ||--o{ ACCOUNT : "1:N"
    STRATEGY ||--o{ BACKTEST_RUN : "1:N"
    STRATEGY ||--o{ RESEARCH_TASK : "1:N"
    STRATEGY ||--o{ TRADE : "1:N"
    ACCOUNT ||--o{ POSITION : "1:N"
    ACCOUNT ||--o{ TRADE : "1:N"
    BACKTEST_RUN ||--o{ BACKTEST_RESULT : "1:N"
    RESEARCH_TASK ||--o{ RESEARCH_REPORT : "1:N"

    STRATEGY {
        string id PK
        string name
        string description
        string asset_class
        string status
        json parameters
        timestamp created_at
    }
    ACCOUNT {
        string id PK
        string name
        string strategy_id FK
        decimal total_assets
        decimal available_cash
        decimal return_percent
        string status
    }
    POSITION {
        int id PK
        string account_id FK
        string ticker
        string side
        int quantity
        decimal cost_price
        decimal current_price
        decimal unrealized_pnl
        timestamp updated_at
    }
    TRADE {
        int id PK
        string account_id FK
        string strategy_id FK
        string ticker
        string side
        decimal price
        int quantity
        decimal fee
        timestamp executed_at
    }
    BACKTEST_RUN {
        string id PK
        string strategy_id FK
        string status
        timestamp created_at
    }
    BACKTEST_RESULT {
        string id PK
        string run_id FK
        decimal total_return
        decimal annualized_return
        decimal max_drawdown
        decimal sharpe_ratio
    }
    RESEARCH_TASK {
        string id PK
        string strategy_id FK
        string company_name
        string ticker
        boolean enabled
        string push_timing
        string cron_expression
    }
    RESEARCH_REPORT {
        string id PK
        string task_id FK
        string company_name
        string ticker
        string summary
        string rating
        timestamp generated_at
    }

3.2 核心实体

Strategy（策略） — 交易策略主表

Account（账户） — 策略关联账户

Position（持仓） — 账户持仓

Trade（交易） — 成交记录

BacktestRun / BacktestResult / BacktestSummary — 回测运行与结果

ResearchTask / ResearchReport — 调研任务与生成的报告

AnalysisTask / AnalysisHistory — 个股分析任务与历史（直接接多 Agent 编排输出，存 stop_loss / take_profit / sentiment_score / operation_advice）

Watchlist — 自选股（本地 + 妙想双向）

PortfolioTrade — 组合交易记录

AccountFundFlow — 账户资金流水

ChatSession — Agent 对话会话（含 mode 字段：chat / orchestrate）

WorkspaceFile — Workspace 代码文件

SystemConfig — 系统配置，分类（category）含：

• llm — LLM 服务（LLM_API_KEY / LLM_BASE_URL / LLM_MODEL / AGENT_ENABLED）
• data — 多源行情与搜索（Tushare / Tavily / Efinance / Baostock / TickFlow / MiniMax Search）
• mx — 妙想（mx）鉴权（MX_APIKEY / MX_BASE_URL / MX_ENABLED）
• backtest — 回测参数
• notify — 飞书 Webhook
• agent — 多 Agent 编排（AGENT_MAX_STEPS / AGENT_MEMORY_ENABLED / AGENT_RISK_OVERRIDE_ENABLED / AGENT_SPECIALIST_MAX_SKILLS）
• alert — 告警系统（ALERT_WORKER_* / ALERT_DEFAULT_COOLDOWN_SECONDS / ALERT_QUIET_HOURS_* / ALERT_DRY_RUN_*）
• market_review — 大盘复盘（MARKET_REVIEW_*）
• watchlist — 自选股同步（WATCHLIST_SYNC_*）
• research — 调研任务调度（RESEARCH_BATCH_PUSH）

StockDaily — 股票日线数据缓存

MarketReview — 大盘复盘记录，按 (region, trade_date) 唯一约束

AlertRule / AlertTrigger / AlertNotification / AlertCooldown — 告警规则、触发历史、推送历史、冷却记录

4. 项目结构

quant-desk/
├── docs/
│   ├── architecture.md            # 本文档
│   ├── backtest-user-guide.md
│   ├── backtest.md
│   ├── dsa-migration-analysis.md
│   └── product-brief.md
│
├── frontend/quant-desk-web/src/
│   ├── pages/                          # 16 个页面
│   │   ├── dashboard.page.tsx
│   │   ├── strategies.page.tsx
│   │   ├── backtest.page.tsx
│   │   ├── accounts.page.tsx
│   │   ├── positions.page.tsx
│   │   ├── trades.page.tsx
│   │   ├── research.page.tsx
│   │   ├── agent.page.tsx            # 4 模式 Orchestrator 切换
│   │   ├── agent-skills.page.tsx     # Skill CRUD
│   │   ├── alerts.page.tsx           # 告警规则管理
│   │   ├── analysis.page.tsx
│   │   ├── workspace.page.tsx
│   │   ├── signals.page.tsx          # 下线提示页
│   │   ├── xuangu.page.tsx           # 妙想问股
│   │   ├── watchlist.page.tsx
│   │   └── settings.page.tsx         # 含 agent/alert/market_review 等分类
│   ├── stores/                         # 9 个 Zustand Store
│   ├── components/
│   │   ├── layout/                     # Layout · Sidebar
│   │   └── shared/                     # KpiCard · StatusBadge · ConfirmDialog · Toast
│   ├── lib/                            # api/error/format/notification
│   ├── data/ (theme.json)
│   └── core/ (app entry)
│
├── backend/app/
│   ├── api/v1/
│   │   ├── api.py                      # 路由汇总注册
│   │   └── endpoints/                  # 16 个端点文件
│   │       ├── strategies.py
│   │       ├── accounts.py
│   │       ├── positions.py
│   │       ├── trades.py
│   │       ├── dashboard.py            # 含 market-overview / market-review
│   │       ├── portfolio.py            # 含 imports/csv/*
│   │       ├── backtest.py             # 整合 dsa/plans 子路由
│   │       ├── research.py
│   │       ├── agent.py                # 多 Agent 编排 + Skills CRUD + Tools 列表
│   │       ├── analysis.py
│   │       ├── stocks.py               # 含 intraday / mx-query / watchlist/sync-*
│   │       ├── search.py
│   │       ├── workspace.py            # 含 file-content
│   │       ├── settings.py
│   │       ├── alerts.py               # 告警系统
│   │       └── tasks.py                # 异步任务事件流
│   ├── services/                       # 21 个服务 + multi_agent 子模块
│   │   ├── stock_quote_service.py
│   │   ├── efinance_fetcher.py
│   │   ├── tushare_fetcher.py
│   │   ├── baostock_fetcher.py
│   │   ├── tickflow_fetcher.py
│   │   ├── data_source_base.py
│   │   ├── llm_service.py
│   │   ├── research_service.py
│   │   ├── search_service.py          # 含 _search_mx
│   │   ├── mx_data_service.py         # mx-data
│   │   ├── mx_xuangu_service.py       # mx-xuangu
│   │   ├── mx_zixuan_service.py       # mx-zixuan
│   │   ├── dsa_backtest_service.py
│   │   ├── dsa_backtest_engine.py
│   │   ├── trade_replay_service.py
│   │   ├── trade_replay_engine.py
│   │   ├── history_comparison_service.py
│   │   ├── settlement_service.py
│   │   ├── account_fund_flow_service.py
│   │   ├── config_service.py          # DEFAULT_CONFIGS: llm/data/mx/backtest/notify/agent/alert/market_review/watchlist/research
│   │   ├── feishu_sender.py
│   │   ├── watchlist_sync_service.py  # 自选股同步
│   │   ├── market_analyzer.py         # 大盘复盘 + 大盘灯
│   │   └── multi_agent/                # 多 Agent 编排子系统
│   │       ├── orchestrator.py         # AgentOrchestrator (4 模式调度)
│   │       ├── factory.py              # list_orchestrator_modes + build_agent_executor
│   │       ├── executor.py             # AgentExecutor (单 agent 旧模式)
│   │       ├── base.py                 # BaseAgent
│   │       ├── conversation.py
│   │       ├── chat_context.py
│   │       ├── events.py
│   │       ├── memory.py               # AgentMemory
│   │       ├── protocols.py            # Signal / AgentContext / AgentOpinion
│   │       ├── provider_trace.py
│   │       ├── agents/                 # 5 类专项 Agent
│   │       │   ├── decision_agent.py
│   │       │   ├── intel_agent.py
│   │       │   ├── portfolio_agent.py
│   │       │   ├── risk_agent.py
│   │       │   └── technical_agent.py
│   │       └── tools/                  # Tool Registry (6 类 15 个)
│   │           ├── registry.py         # ToolRegistry + default_registry
│   │           ├── data_tools.py
│   │           ├── analysis_tools.py
│   │           ├── search_tools.py
│   │           ├── market_tools.py
│   │           ├── backtest_tools.py
│   │           └── mx_tools.py         # mx_query_finance_data + mx_query_stocks
│   ├── data/
│   │   └── agent_skills/               # 15 个 Skill YAML
│   │       ├── bull_trend.yaml (default_active+router)
│   │       ├── ma_golden_cross.yaml
│   │       ├── shrink_pullback.yaml (default_router)
│   │       ├── volume_breakout.yaml (default_active=false)
│   │       ├── dragon_head.yaml
│   │       ├── chan_theory.yaml
│   │       ├── wave_theory.yaml
│   │       ├── box_oscillation.yaml
│   │       ├── emotion_cycle.yaml
│   │       ├── event_driven.yaml
│   │       ├── expectation_repricing.yaml
│   │       ├── growth_quality.yaml
│   │       ├── hot_theme.yaml
│   │       ├── bottom_volume.yaml
│   │       └── one_yang_three_yin.yaml
│   ├── models/                         # 22 个 ORM 模型
│   ├── schemas/                        # Pydantic 请求/响应模型
│   └── core/                           # config · database · scheduler
│
├── stocks-skill/
│   └── SKILL.md                       # 量化工作台外部调用手册
│
├── backend/main.py
├── backend/seed.py
└── backend/quant_desk.db

5. 关键设计决策

5.1 为什么用 Zustand 而非 Redux？

• 项目规模适中，不需要 Redux 的严格范式
• Zustand API 更简洁，减少样板代码
• 每个页面独立 Store，天然支持代码分割

5.2 为什么用 FastAPI + Python？

• Python 生态在量化/数据科学领域成熟
• FastAPI 原生支持异步，性能优秀
• Pydantic 提供强类型校验，与 TypeScript 前端类型可对应
• SQLAlchemy 2.0 支持异步 ORM

5.3 多数据源设计

行情数据通过统一的 DataSourceBase 抽象，支持多源切换：

• efinance_fetcher — 东方财富，免费但数据快
• tushare_fetcher — Tushare Pro，需要 token
• baostock_fetcher — 宝泉，免费，中文
• tickflow_fetcher — TickFlow，冷备数据源