路线图¶

本页记录 TraderHarness 已经交付了什么、计划做什么，方便集成方做"自建还是等待"的决策，而不必从 issue 列表里猜。以下内容均不构成日期承诺。

✅ v1.0 已交付¶

• 五年全市场 A 股数据集（日线、5 分钟、公告、政策新闻、基本面、估值、分红、沪深 300），带原子增量更新与完整性检查。
• 预加载后回测期零行情 I/O；TradingBus.place_order() 唯一下单路径。
• 日线、盘中、新闻、公告、基本面与沙箱出口的严格时点掩码。
• 确定性日历（D+0、D-1……）与保留板块语义的公司实体匿名化。
• 盘前 / 开盘窗口 / 尾盘窗口三阶段 Agent 循环，盘中渐进可见。
• 独立多 Agent 对比（traderharness compare），以及单执行者多角色委员会参考实现（顾问只读；唯一 Trader 持有下单工具）。
• 全保真 LLM 交互轨迹、失败即报错的指纹回放、OpenAI 风格轨迹导出。
• 序列化工件泄漏审计（traderharness audit）。
• 本地 FastAPI + React 研究控制台、非特权 Docker 镜像、PyPI 打包与 CI。

逐项发布说明见 CHANGELOG.md。

🚧 下一步：模拟实盘（paper trading）¶

一种模拟的实时前推模式：复用现有引擎、掩码与工具契约，但数据源从全量预加载改为流式推送，从而无需改动代码就能对一张 Agent 卡片做面向未来的评估。该功能在设计中，目前不可用，仓库中任何内容都不应被解读为相反 claim。

从回测引擎继承的约束：

• 同样的 TradingBus.place_order() 路径与风控检查；
• 任何面向 Agent 的出口都遵守同样的掩码契约；
• 不存在让沙箱或工具看到模拟时钟之后数据的捷径。

📋 规划：实盘券商适配器¶

一个适配器边界，让模拟实盘或研究 Agent 可以对接真实券商 API。它依赖模拟实盘先落地，并需要与项目整体安全姿态相匹配的凭据与下单授权威胁模型（见 SECURITY.md）。目前没有任何券商集成。

📋 规划：沙箱加固¶

当前 Python 沙箱（execute_code + traderharness_api）的定位是防止单一可信研究者意外读取规范数据集或启动嵌套回测——见 本地服务器安全。未来版本计划的加固：

• 适合运行不可信或第三方 Agent 卡片的资源与 wall-clock 隔离；
• 更窄的默认 traderharness_api 面，按工具做能力域划分；
• 与现有轨迹记录并列的结构化沙箱审计日志。

❌ 非目标¶

• 公开排行榜或托管多租户服务。 TraderHarness 是本地研究基础设施；见本地服务器安全。
• 市场冲击建模。 历史成交使用不复权价格，不模拟 Agent 自己的订单对市场的推动。
• 规定交易方法论。 环境保持 Agent 架构中立；见项目对比。
• Agent 之间实时互动、互相影响成交。 每个 Agent（或委员会）都在自己的隔离账户中对同一历史时钟交易。

如何参与¶

上述路线图条目是最可能被快速接受的贡献方向。贡献契约见扩展开发，流程见 CONTRIBUTING.md。