场景概述

量化交易执行系统场景由StrategyAgent（策略Agent）、TradeAgent（交易Agent）、RiskAgent（风控Agent）、ReportAgent（审计Agent） 四大核心Agent协同运作，以主Agent统一编排多类量化交易Skills（策略回测、市场分析、量化分析、风险管理等）为核心模式。

• StrategyAgent承担多策略组合回测与绩效归因、因子挖掘与组合优化、策略版本控制与动态再平衡、策略间相关性监控及高频与低频信号协调等核心职责，依托backtest-expert完成多资产并行回测与风险指标计算，通过quant-analyst实现市场状态识别与策略权重优化。
• TradeAgent负责跨市场套利机会识别、算法交易执行与持仓版本锁定，借助china-stock-analysis捕捉现货-永续合约、三角套利等信号，利用quant-analyst执行TWAP/VWAP算法交易，确保多腿套利交易的原子性成交与持仓同步。
• RiskAgent聚焦实时风控与动态对冲管理，通过quant-analyst实时计算组合VaR/CVaR与希腊值（Delta/Gamma/Vega/Theta），依托risk-management完成极端场景压力测试、黑天鹅事件检测与熔断机制执行，确保风险暴露在预设阈值内。
• ReportAgent承担多维度审计与合规报告生成职责，审计策略版本一致性、套利执行原子性与动态对冲效果，自动生成绩效归因、风险分析及监管合规报告，保障交易全流程可追溯与合规性。

四大Agent遵循明确的权限划分与协作触发规则，通过标准化记忆命名空间实现跨Agent记忆同步（延迟 < 50ms）与并发一致性管控，结合多策略版本管理与实时风控机制，最终实现200 万美元多策略组合（趋势跟踪40% + 均值回归25% + 统计套利20% + 期权波动率15%）从策略研发、交易执行、动态对冲到合规审计的全流程智能化、风险可控的量化交易闭环。