The Whole View of This Project

打造一个

从 human-gc 文档总结的项目

基于文档内容，主要项目和任务如下：

核心项目：AI-Native Quantitative Fund

• 目标：构建全 AI 驱动的对冲基金，模拟完整投资公司，用自主代理替代人类角色。
• 关键组件：
  • 多代理架构：管理层、编程、策略分析、风险管理、投资组合管理等代理。
  • 自改进循环：代理通过回测评估和优化因子。
  • 单仓库结构：每个因子/技能独立跟踪。
  • 零员工模型：消除人工干预。
• 当前状态：架构已设计，需构建 MVP（2-3 个成功因子 + 自评估循环）。

次要项目和任务

2. 知识数字化管道：使用 NotebookLM 提取投资书籍/论文，转换为量化因子。
3. 投资因子库：开发技术分析、基本面分析和风险管理因子。
4. AI-Native HR 代理系统：构建招聘相关技能（如需求收集、职位描述生成）。
5. 融资策略：目标 300-500 万美元天使轮，聚焦 AI/金融 VC，先建演示再融资。
6. 区块链集成：未来阶段，用于治理和资本管理。

立即行动项（2-4 周内）

• 构建 MVP 演示（脚本 + SKILL 文档）。
• 定义 6 个月路线图。
• 明确创始人原则，启动投资者对话。
• 完善目录结构和 AGENTS.md。

战略考虑

• 竞争优势：AI 原生量化基金的先驱。
• 风险：代理自改进需谨慎，通过规则和回测缓解。
• 商业模式：从基金起步，可扩展为许可服务。

1. 使用 Codex/CC Agent Vibe 一个

Quant Fund Organization

CEO / Managing Partner │ ├── Investment / Research │ ├── Head of Quant Research │ │ ├── Alpha Research Team │ │ │ ├── Factor Research │ │ │ ├── ML / AI Research │ │ │ └── Alternative Data Research │ │ │ │ │ ├── Portfolio Management │ │ │ ├── Portfolio Construction │ │ │ └── Strategy Allocation │ │ │ │ │ └── Strategy Teams │ │ ├── Equity Stat Arb │ │ ├── Futures / CTA │ │ ├── Crypto Quant │ │ └── Market Making │ ├── Technology / Engineering │ ├── CTO │ │ ├── Data Engineering │ │ │ ├── Data Pipeline │ │ │ └── Data Infrastructure │ │ │ │ │ ├── Quant Engineering │ │ │ ├── Backtesting Platform │ │ │ └── Research Tools │ │ │ │ │ └── Trading Infrastructure │ │ ├── Execution Systems │ │ └── Low Latency Systems │ ├── Trading │ ├── Head of Trading │ │ ├── Execution Traders │ │ ├── Algorithmic Execution │ │ └── Market Connectivity │ ├── Risk & Compliance │ ├── Chief Risk Officer │ │ ├── Portfolio Risk │ │ ├── Market Risk │ │ └── Model Risk │ │ │ └── Compliance │ ├── Regulatory Compliance │ └── Legal │ ├── Operations │ ├── Fund Operations │ │ ├── NAV & Accounting │ │ └── Trade Settlement │ │ │ ├── Investor Relations │ │ ├── LP Communication │ │ └── Fundraising │ │ │ └── HR / Finance / Admin │ └── Advisory / Partners ├── Investment Committee └── External Advisors