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学习目标

• 掌握元认知在AI代理中的实现范式
• 构建具备自我诊断能力的金融预测模型
• 设计动态优化算法组合的量化策略系统

模块一：元认知理论基础

1.1 元认知核心机制

graph TD
    A[元认知监控] --> B(策略选择)
    B --> C(认知调节)
    C --> D[知识更新]
    D --> A

1.2 金融领域应用场景

• 策略回测偏差修正
• 风险模型动态校准
• 多因子模型维度优化

模块二：推理循环架构设计

2.1 量化投资代理架构

class QuantAgent:
    def __init__(self):
        self.memory = VectorDB()
        self.monitor = PerformanceDiagnoser()
        self.strategies = StrategyPool()

    async def reasoning_loop(self):
        while True:
            market_data = await self.fetch_data()
            diagnosis = self.monitor.analyze(market_data)
            selected_strategy = self.strategies.select(diagnosis)
            execution_result = selected_strategy.execute()
            self.memory.store(execution_result)

2.2 关键组件解析

1. 记忆系统：基于事件图谱的向量数据库
2. 监控模块：包含20+风控指标的实时诊断
3. 策略池：动态加载的算法容器

模块三：自校正系统实现