摘要：搭建个人量化研究工作台指南 本文介绍了如何构建一个轻量级的个人量化研究工作台，解决零散脚本不可复现的问题。工作台采用分层设计： 数据层：使用AlphaFeed统一获取行情数据并缓存 策略层：将策略封装为可复用函数，分离信号生成与回测 回测层：统一处理收益计算、交易成本和绩效指标 配置层：通过JSON文件记录每次实验参数 报告层：系统保存配置、指标和净值曲线 这种结构能确保每次研究可追溯，便于

普通人做量化，过去最难的是入门链条太长：数据、代码、回测、调试，每一步都可能让人放弃。AlphaFeed + Codex 提供了一条更短的路径：AlphaFeed 负责把市场数据变成清晰可用的 Python 接口，Codex 负责把你的研究想法快速转成可运行代码。你要做的，是提出问题、检查逻辑、理解结果，并持续迭代。这并不会让量化变成“一键赚钱”。但它会让量化学习从“先学半年再动手”，变成“今天就