知识条目
1,248
把市场规律、失败案例、有效修改和风控规则统一沉淀成可调用知识。
把实验、失败与实盘经验沉淀成真正可调用的知识层
知识引擎负责把系统跑出来的一切结果，升级成后续模块可直接调用的规则、案例和经验。它不是展示层，而是交易中枢的长期认知底座。
知识引擎总览
记忆层负责存，知识引擎负责提炼、验证、标注和真正反哺决策。
已验证结论
186
只有经过研究或实盘复核的结论才能进入高置信知识层。
失败样本
8,241
失败不是噪音，而是识别死亡前兆和无效修改的主要训练资产。
调用场景
生成前 / 放行前 / 失效后
知识引擎必须在关键决策节点被调用，而不是作为静态档案库存在。
知识分层
市场、策略、失败、风险必须拆开管理，否则后续模块调不出正确的上下文。
市场知识
Market Knowledge
沉淀不同市场状态下哪些策略更容易生效、失效或出现收益质量恶化。
- Regime 标签
- 波动与流动性条件
- 新闻与异常时段样本
策略知识
Strategy Knowledge
记录哪些结构、参数带和过滤条件具备更高生存率，避免重复试错。
- 策略谱系
- 稳健参数带
- 结构改动效果
失败知识
Failure Knowledge
把无效修改、死亡前兆和常见失效环境固化为可检索规则。
- 失败成因归类
- 死亡前兆清单
- 无效修改黑名单
风险知识
Risk Knowledge
让危机处置、降仓逻辑和停机规则建立在可解释历史之上，而不是临场拍脑袋。
- 危机等级命中案例
- 账户级停机规则
- 执行失真条件
知识回写链路
没有明确的提炼与回写链，知识层就会退化成堆文档，不会改变系统行为。
关键调用场景
只有在关键节点主动调用知识，引擎才是中枢，而不是被动档案。
生成前调用
先查历史上什么结构在当前市场更容易活，而不是让 AI 每次从空白开始写策略。
放行前调用
在进入实盘前，用知识引擎校验该策略是否踩中过往高风险环境与失败模式。
失效后调用
当策略出现胜率崩塌或回撤加速时，快速定位相似案例与高概率原因。
引擎输出
知识引擎最终产出的不是摘要，而是能进入策略生成、放行和风控链路的统一语言。
知识条目
把规则、案例、结论和证据封装成可检索、可标注、可升级的知识对象。
经验标签
为市场状态、策略家族、失败类型和风险等级建立统一标签体系。
放行规则
把已验证结论转成真正影响生成、评估和部署的决策规则。