它是什么
一个可以自部署的选股策略工作台。你在对话里说"找市值大于 100 亿、连续三年 ROE 超过 15% 的公司"，AI 把它翻译成一张结构化的策略卡片，你确认后才生效。引擎在历史数据上回测；满意了就上线，此后每个交易日收盘后按同样的规则跑一遍模拟盘，首页把回测和真实表现放在同一条曲线上对照。
仅供研究，不构成投资建议。
想回答的问题
回测好看的策略，上线后往往不灵。Ivan 想把"回测时的自己"和"上线后的自己"放在同一张图上，让人看清楚一个想法到底是规律，还是对历史的过度拟合。
几个设计取舍
- LLM 负责翻译和解说，引擎负责算数。 界面上的每个数字都来自引擎和数据库，模型不碰数字。
- 只有规则能回测。 让模型站在历史时点"挑股票"，等于让它偷看答案，因为训练数据里已经有未来。
- 数据要在那个时点看得到。 财报按公告日生效，股票池包含已退市的股票，估值用当天的股本和已公告的财报自己算。
- 主动说坏消息。 样本外衰减、收益过于集中、交易太少、参数脆弱，由引擎按固定阈值算出来并主动提示。
- 决策只追加、不可改。 每一次上线、调参和结算都记在只追加的账本里，可以回看"那天看到的是什么"。
刻意没做的
实盘下单和券商对接、让 LLM 每天自主选股、分钟级和日内数据、策略分享社区、移动端 App。
现状
自用中。演示站可以申请邀请码试用。