AI Hedge Fund 自建
- 研究可插拔 Alpha 模型与回测流程
- 统一管理框架的模型与数据配置
- 自行承担部署、升级、成本和故障恢复
- 目前不进行实际交易
AI Hedge Fund
AI Hedge Fund 首次运行：第一个研究周期
先理解「运行研究」与「安装完成」的区别，再决定自建还是用 EasyClaw。
First use
第一次运行一个研究周期
先理解"运行研究"与"安装完成"的区别，再决定自建还是用 EasyClaw。
$ aihf
[setup] define strategy, capital, risk and cadence
[save] mandate configuration
$ aihf mandate.yaml --tickers AAPL,MSFT
[cycle] run configured Alpha models
[output] JSON research record
[output] human-readable summary
$ aihf mandate.yaml --tickers AAPL,MSFT --backtest
[backtest] compare fund curve with benchmark启动交互式应用
运行
aihf，进入交互式终端应用。定义基金
选择股票、策略和再平衡周期，保存为 mandate。
运行周期
执行基金周期，输出完整 JSON 记录与人类可读摘要。
回测（可选）
用
aihf mandate.yaml --tickers ... --backtest在历史数据上回测。
结果边界：输出是研究材料与模型输出，不是已验证的未来表现。系统目前不进行实际交易。
Compare
和 EasyClaw 的研究入口比，差别在哪？
两条路线解决不同层级的问题。
EasyClaw 按任务研究
- 从行情、公告、财务、选股或图表任务开始
- 按任务选择 Skill、Plugin 或 MCP
- 每个提供商独立连接和授权
- 不复现 AI Hedge Fund 的固定多 Agent 流程