与相邻项目的对比¶

TraderHarness 是一套环境与证据基础设施。它可以承载不同的 Agent 架构，但不规定它们的投资方法论。

项目	主要职责	原生决策单元	集成后还需要什么
TraderHarness	历史有效的市场、执行、账户、评估、回放与训练轨迹	自主 Agent、隔离对比或单执行者委员会	一个 Agent 人设或外部框架
TradingAgents	多角色分析师、辩论、风控与交易员工作流	规定的角色图	可用于基准测试的严格市场模拟器与下单契约
StockBench	标准化的股票推理基准任务	基准任务/预测	支持自主工具调用的持久账户环境
Qlib	量化数据、模型、实验与策略研究	ML 模型或代码策略	LLM 原生的工具循环与抗污染语言出口
Backtrader / vn.py	策略执行与交易基础设施	代码策略	自主 LLM 研究循环、掩码与轨迹契约

独立 Agent 与委员会的区别¶

traderharness compare 是一场赛跑：每个 Agent 拥有自己的现金、持仓、记忆与账户。所有 Agent 共享同一市场时钟，各自独立计分。

委员会则是一个选手：只读顾问可以并发研究，但只有 Trader 这一个角色持有下单工具。这保证了一条可问责的动作路径和一个账户。详见多角色委员会。

跨回测权益曲线叠加与关键指标对比

跨回测对比：把多次已完成回测的权益曲线叠加在一起，横向比较累计收益、夏普、最大回撤、胜率与成交次数。

外部 LangGraph、TradingAgents 或自定义编排器应通过公开的 Agent 协议返回最终决策。行情读取与下单仍然经过 TradingBus，因此框架天然继承同样的时点掩码、实体/日期匿名化、盘中渐进可见性与撮合规则。