路线图与控制台：四个 Phase，微量资金，先跑起来

[上一篇](/zh/blog/quant-zero-cost-stack)把零预算的数据与算力讲完了。这篇收尾：怎么落地，按什么节奏，以及界面为什么重要。核心原则一句话：不要一开始就做全自动黑盒交易。 分四个 Phase 推进，每个 Phase 有明确的验收标准，不达标不升级。

Phase 1：基础 Quant Lab 与专业看板（当前重点）

独立出量化模块，接入 yfinance 和 CCXT，实现动态标的池 —— 每日自动抓取美股成交量前 20 或 Crypto 市值前 10。搭建回测与统计工具：胜率、期望值、盈亏比、最大回撤，一个都不能少。看板用 TradingView Lightweight Charts —— 开源免费，K 线、指标叠加、买卖点标记，性能是毫秒级。这一步的验收标准很朴素：任意一个标的，一分钟内看到带买卖点标记的回测结果。

Phase 2：决策记忆与 AI 层挂载

接入统一的模型路由器，云端模型整理美股新闻和宏观文本输出 Market Context，本地决策模型结合技术指标输出信号建议。同步建立决策记忆表 —— 无论是否交易，每天记录「AI 的判断」和「接下来的实际走势」，打上盈亏和对错标签。从这一天起，系统开始积累经验。

Phase 3：无人值守与策略健康度

定时任务自动运行评估（开盘、午间、收盘各一轮），生成每日策略健康度分数 —— 低于阈值自动告警并冻结该策略，不许它再下单。先接模拟盘（Paper Trading），验证系统在无真实资金风险下的连续运行能力。24/7 不是目标，稳定运行 30 天不出事故才是。

Phase 4：渐进式授权，从 L0 到 L5

策略版本控制是铁律：实盘中的策略不允许被直接修改。 AI 可以基于经验库提出升级建议（比如生成 V1.1），但新版本必须先过样本外测试和模拟盘，达到指定的夏普比率与胜率阈值，才允许管理员在控制台一键将其放入 Active Pool。授权是一级一级给的：从只记录，到只建议，到模拟盘，到微量实盘。每一级都要用上一级的数据挣来。

控制台为什么重要

网上那些极客感拉满的量化终端截图 —— 等宽字体、纸感底色、大字号的 PnL 和夏普比率、K 线上的买卖点标记 —— 好看是真好看，但它们真正的作用不是好看：一个精心设计的控制台是策略可解释性和健康度监控的核心工具。 你能直观看到策略在什么时候触发了信号、AI 为什么在这个节点建仓、回撤发生在哪一段。这恰好和我的设计系统一脉相承：等宽字体、纸感配色、克制的装饰 —— me 站首页那张根系图和这套终端审美，本就是同一种品味。后期会用 D3 或 G6 把「新闻 / 因子 → 模型推理 → 信号」画成动态网络图，把不可见的 AI 思考过程可视化。

微量资金，先跑通

Phase 1 完成后就绑一个几百美金的账户跑真单 —— 重点是校验滑点、API 延迟、止损逻辑，不是赚钱。实盘产生的每一笔盈亏和决策日志都是 track record，是这套系统未来无论走向哪里的最硬背书。

三篇讲完：定位、零成本起步、落地路线。「AI 自己赚钱养活自己」是远期愿景，第一步永远是 Phase 1 那块看板。系列完。