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MOSAIC 项目 Wiki

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MOSAIC 是一个受 ATLAS 启发的 A 股自我改进型多智能体量化交易框架。它采用混合架构:重逻辑(numpy/pandas/git/SQLite/行情数据)留在 Python sidecar,编排、LLM、CLI 与 TUI 交给 TypeScript 前端,两端通过行分隔 JSON-RPC over stdio 通信。

本 wiki 由代码生成并与之逐一核对。凡涉及具体事实处均标注源文件路径,便于核验。

目录

• 架构 (Architecture) — 混合 sidecar/前端 拆分、JSON-RPC 桥、仓库布局。
• 快速上手 (Getting Started) — 安装(uv + pnpm)、可选 extras、.env、首跑。
• CLI 参考 (CLI Reference) — 每个 pnpm dev <command> 及其子命令。
• 桥 RPC (Bridge RPC) — 按命名空间列出的完整 @method 接口。
• 智能体 (Agents) — 4 层 25 智能体决策图。
• 数据层 (Data Layer) — qlib 本地读取、ingest、vendored 采集器、ETF 路由、研报工具。
• 自我改进 (Self-Improvement) — Autoresearch / PRISM / JANUS / MiroFish。
• 评分与纸上交易 (Scorecard & Paper Trading) — 评分、胜率、Darwinian 权重、纸交易引擎。
• TUI — 可读可编辑的 Ink 仪表盘及其标签页。
• 配置 (Configuration) — MosaicConfig、持久化、环境变量覆盖。
• 贡献指南 (Contributing) — 分支命名、验证矩阵、PR 约定。

一览

方面	概要
决策图	4 层 25 智能体(10 宏观 → 7 行业 → 4 投资哲学 → 4 决策),由 LangGraph.js 编排成单次 daily cycle
自我改进	Autoresearch 在 git 分支上改写提示词,按 ΔSharpe 决定 keep/revert
多周期	PRISM 跨 7 个市场 regime cohort 训练;JANUS 跨 cohort 元加权
反身性模拟	MiroFish 前向模拟情景(默认 Monte-Carlo,可选 swarm 引擎)
回测/纸交易	qlib 两段式向量化回测 + 自建纸上交易引擎(T+1、佣金)
行业/个股研报	行业 agent 用 Tushare 行业研报、个股级 agent 用个股研报分析
语言	Python ≥3.10 sidecar · Node ≥22 + TypeScript 前端
协议	Apache-2.0(vendored qlib 采集器依赖仍为 MIT — 见数据层)

权威来源

权威设计/阶段文档是仓库根目录的 mosaic-tsplan.md。README(根、mosaic-ts)覆盖快速用法。本 wiki 在二者基础上展开,并保持每条断言可溯源至代码。