想法
用python开发的组合算法（记录标的净值和组合数据，支持算法参数和算法计算，组合计算）能否像大模型那样封装，通过算法名版本号-参数规模-分支名进行管理
单个模型可以加载运行，提供http调用或python import调用，支持查询，持续跟踪计算不同隔离的组合，每个具体模型就是一个参数化的组合算法管理人，每个运行实例有自己的加密或加了混淆的数据库文件算法形态
- 文件名：[算法名][版本号]-[参数规模]-[分支/变体] # GX1.0-30-Chip1.0
功能
参数空间：当前实例运行的具体阈值、权重约束。 交易状态：管理人实例为有状态，当前的持仓、待成交订单。 时序轨迹：历史净值（NAV）、回撤、夏普比率等记录。http调用-统一交互
POST /v1/models/PortfolioAlpha/calculate GET /v1/instances/{instance_id}/nav (查询净值)import调用-统一交互
from quant_engine import AlgorithmHub # 像加载模型一样加载算法 algo = AlgorithmHub.load("PortfolioAlpha:v2.1", tier="Standard", branch="GlobalEquity") # 初始化实例（绑定私有加密数据库） manager = algo.create_instance(instance_id="user_001_fund", db_key="your-encryption-key") # 传入数据进行计算 result = manager.calculate(nav_data=df)本地数据
存储隔离：每个实例一个 SQLite DB文件 数据加密：同名.bin + SQLCipher AES-256 加密打包
打包工具：使用 Poetry 或 Conda 锁定每个算法版本的依赖环境，甚至可以把每个算法打包成独立的 Docker 镜像。 安全性：使用 PyArmor 对 Python 代码进行混淆，防止算法逻辑被反编译，配合数据库加密，形成闭环。 计算加速：如果组合计算涉及大规模矩阵运算，底层可以封装 Numpy/Pandas，甚至像大模型一样通过 Numba 或 PyTorch 调用 GPU 加速。 授权机制：指纹提取：你提供一个轻量级的工具给私募，在他们的生产服务器上运行，生成一个包含硬件指纹的加密文件（不包含任何交易信息）。人工审核：私募通过邮件或安全 U 盘将该文件发给你。授权签发：你在自己的后台生成对应的 .lic 授权文件，并发送给私募。算法启动时，读取 .lic 文件，比对本地硬件指纹。如果匹配，则解密并运行。
工作目录
- /www/omo/plan_stress_v251210
插件
- ✅ OpenCode: 1.4.7
- ✅ Plugin: oh-my-openagent@latest v3.17.4
- ✅ Providers: v100-llama/Qwen3.5-27B, 4060-lms/Qwen3.5-9B
问题
- 目标
- （低）管理人和组合算法定义和管理
- （低）组合测算：策略库→组合算法+管理人模型→组合结果→保存组合方案？
- （高）组合跟踪，每个组合下可以挂载实盘基金ID，不同管理人，每个管理人生成一份报告展示，以及对比展示
- （低）全站数据地图