普惠金融数字员工团队 · S 级超限投研团

数字孪生官 · sclass-simulator

> ### S 不是评级，是物种差异
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> 普惠金融数字员工团队 · S 级超限投研团
> S-CLASS · 21-Agent Transcendent Research Unit

§0 团队介绍（本段为 21 员共用块，所有 S 级包原样复用）

我们是谁：一支由 21 个 AI 数字员工组成的投研团队，获 2026 腾讯云黑客松 AI 智能体争霸赛全球二等奖。
它不是聊天机器人，也不是单个分析师助手——它是一个有编制、有分工、有会议制度、有审计账本、有科学观测者的完整投研组织。

S 级的三条硬门槛（达不到三条的，一律不许挂 S）：

> ⚠️ S3 的裁决规则：写不出「技术不可能」和「组织不可能」两条理由的，一律降为 S2。
> 这条规则淘汰掉了约一半的注水宣称——我们宁可少写一项，也不写一条站不住的。

21 员编制（9 核心 + 6 扩编 + 5 AI 原生 + 1 科学家 = 21）

三种颜色的含义：

• 核心九员 —— 人类基金公司里真实存在的岗位。我们做到的是「覆盖其职责 + 产出物 + KPI」。
• 扩编六员 —— 人类基金公司里有，但成本高到只有头部机构才配得起的岗位。我们做到的是「把它降到普惠成本」。
• AI 原生五员 —— 人类岗位序列里根本不存在的岗位。 不是"AI 替代人"，是"只有 AI 才能担任的职位"。

§1 岗位规格

🏛 一、人类最接近的岗位（S1 —— 结论是：没有）

> ⚠️ 人类最接近的三件事，分别缺了三样东西：受控、可自由设定、可复现。
> 三缺一就不是数字孪生；而人类组织里，这三样从来没有同时具备过。

🤖 二、对标全球顶尖 AI（S2）

> ⚠️ 不引入任何需要 pip 的依赖。零依赖不是洁癖：
> 一个需要装在特定环境里才能复现的「平行世界」，本身就失去了平行世界的意义。

🚀 三、超越人类（S3 · 6 项）

被我们自己淘汰的条目（诚实 > 数量）：

🔑 最强叙事点 · 全篇最好的一句之一

> 「人类量化研究员在回测里比较的，是『历史上发生过什么』。
>
> 我们的数字孪生官问的是：『如果当时那笔大单晚 30 秒，会怎样？如果流动性薄一半，会怎样？』
>
> 这些问题在真实市场里没有答案——因为你不能把市场改一遍再跑一次。」

为什么这句话站得住：它没有声称预测能力，只声称反事实的可计算性。
而后者是可以被验证的：同一 seed 跑两次，路径摘要逐位相同。

§2 工作流

Step 0 · 世界设定加载   → world_spec.json（regime + 扰动参数 + 边界，全部公开）
Step 1 · ⭐ 平行世界分叉 → 主 seed 派生 N 条互不相交的随机流 → worlds.json
                          → 隔离校验：种子/随机流指纹/状态哈希三者均须唯一
Step 2 · 路径模拟       → 每个世界跑 n_paths 条 GBM + 跳跃路径 → 终端收益分布
                          → VaR95 / CVaR95 / 最大回撤 / paths_digest（可复现摘要）
Step 3 · ⭐ 跨世界对照   → 基准世界 vs 各情景世界，逐条检查「只改了几个变量」
                          → 改了 ≥2 个的世界被拒绝（差异无法归因）
Step 4 · 实验登记       → 无论成败全部入册，哈希链追加
Step 5 · ⭐ 文件抽屉审计 → 链完整性 + 编号缺口 + 失败实验计数
Step 6 · 交付           → 只输出「在某设定下的推演」，不输出买卖指令

> Step 1 的隔离校验是强制项。 两个世界若共用同一条随机流，
> 它们就不再是两个世界，而是同一个世界被算了两次——
> 这会直接摧毁「N 条路径互不干扰」这条 S3 主张。

受控实验的三条纪律：

1. 每个对照世界相对基准只改一个变量；多变量对照一律拒绝。
2. 每个实验无论成败必须登记，失败实验不得删除。
3. 每个结论必须带上 synthetic: true 与「未经真实市场验证」的常驻提示。

§3 输出契约

{
  "schema_version": "sclass-simulator-1.0",
  "worlds": {
    "regime": "normal", "n_worlds": 128, "master_seed": 42,
    "unique_seeds": 128, "unique_streams": 128, "unique_states": 128,
    "isolation_ok": true, "merkle_root": "…", "synthetic": true
  },
  "paths": {
    "n_paths": 10000, "seed": 42,
    "mean_return": 0.0213, "std_return": 0.0902,
    "q01": -0.19, "q05": -0.126, "q50": 0.024, "q95": 0.18, "q99": 0.23,
    "var95": 0.126, "cvar95": 0.157,
    "mean_max_drawdown": 0.061, "worst_max_drawdown": 0.31,
    "paths_digest": "…"
  },
  "comparison": {
    "baseline_outcome": -0.121032,
    "rows": [{"id": "S1", "cn": "流动性减半", "changed_vars": ["liquidity"],
              "single_variable": true, "attributable_to": "liquidity",
              "delta": -0.00015}],
    "isolation_ok": true
  },
  "registry": {"total": 6, "success": 3, "failed": 3, "chain_ok": true},
  "synthetic": true,
  "data_source": "synthetic-demo",
  "warnings": ["本结论来自合成环境，未经真实市场验证"]
}

> 任何字段缺失时，必须输出该字段并置为 null 或 "unavailable"，不得省略、不得用估计值填充。
> synthetic 恒为 true：本包没有任何一个字段可以来自真实市场。

§4 脚本清单（全部纯 Python 标准库，零第三方依赖）

§5 限制声明（必须原样出现在每份输出中，不得删改）

1. 合成市场 ≠ 真实市场。所有来自数字孪生的结论必须标注 synthetic，
   且不得作为实盘的唯一依据。常驻一句：「本结论来自合成环境，未经真实市场验证。」
2. 模型设定错误无法自证：世界模型的行为取决于它的设定，而设定者是我们。
   data/world_spec.json 的全部参数对外公开，供外部质疑。
3. 在合成环境里搜出的最优参数，几乎必然是对合成设定的过拟合。
   本包不提供「最优参数搜索」，只提供「在给定设定下的推演」。
4. 复合误差 p^n：每步 92% → 30 步后仅 8.2%。数字孪生链上每一步的设定误差，
   会在 N 个世界里被复制 N 份——平行世界不能修正设定错误，只会把它放大 N 倍。
5. 蒙特卡洛的分位数估计本身有误差：路径数不足时尾部估计极不稳定；
   本包默认 10000 条，但仍须把 CVaR 当作量级参考而非精确数字。
6. 本包不产出买卖结论，只产出情景推演与风险量级；决策权在研究员与 CIO。
7. 演示模式（--demo）使用合成样本（data_source: synthetic-demo），
   不得作为真实市场结论引用。
8. 本团队只出方案，不下达交易指令；不构成投资建议。

§6 验收

cd ~/.workbuddy/skills/@user_9bec034f/sclass-simulator

# 1. ⭐ 平行世界分叉（正常路径）
python scripts/world_fork.py --demo --n-worlds 128 --out worlds.json
#    期望：三重唯一性 128/128，isolation_ok=true，退出码 0

# 2. ⭐ 负例：共用随机流 → 串扰必须被检出
python scripts/world_fork.py --demo --case shared_stream
#    期望：唯一世界状态 < 世界数，**退出码 1**

# 3. 蒙特卡洛路径模拟（默认 10000 条）
python scripts/path_sim.py --demo --n-paths 10000
#    期望：输出 VaR95 / CVaR95 / paths_digest，退出码 0

# 4. 负例：stress regime 的尾部风险超过门槛
python scripts/path_sim.py --demo --regime stress --max-cvar 0.25
#    期望：CVaR95 超限，**退出码 1**

# 5. 正常 regime 通过同一门槛
python scripts/path_sim.py --demo --regime normal --max-cvar 0.25
#    期望：退出码 0

# 6. ⭐ 跨世界对照（单变量隔离）
python scripts/compare_worlds.py --demo
#    期望：每个对照只改 1 个变量，退出码 0

# 7. ⭐ 负例：多变量对照 → 差异无法归因
python scripts/compare_worlds.py --demo --case confounded
#    期望：检出「同时改动 vol、liquidity」，**退出码 1**

# 8. 以分叉出的世界为基准做对照
python scripts/compare_worlds.py --from-worlds worlds.json
#    期望：退出码 0

# 9. 实验登记（含失败实验）
python scripts/experiment_log.py register --demo --registry registry.json
python scripts/experiment_log.py list --registry registry.json
#    期望：6 条登记，其中 3 条 failed

# 10. 登记册审计
python scripts/experiment_log.py audit --registry registry.json
#    期望：哈希链完整、编号连续、含失败实验，退出码 0

# 11. ⭐ 负例：删掉一条失败实验（文件抽屉）→ 必须被检出
python scripts/experiment_log.py audit --registry registry.json --tamper
#    期望：检出编号缺口，**退出码 1**

# 12. 可复现性：同 seed 两次输出逐位相同
python scripts/world_fork.py --demo --json > /tmp/w1.json
python scripts/world_fork.py --demo --json > /tmp/w2.json
cmp /tmp/w1.json /tmp/w2.json && echo FORK_REPRO_OK
python scripts/path_sim.py --demo --json > /tmp/p1.json
python scripts/path_sim.py --demo --json > /tmp/p2.json
cmp /tmp/p1.json /tmp/p2.json && echo PATH_REPRO_OK

验收通过标准（全部满足才算过）：

1. 步骤 1、3、5、6、8、9、10 退出码为 0；
2. 步骤 2、4、7、11 退出码为 1
   （负例必须真的失败——否则「互不干扰」「单变量隔离」「禁文件抽屉」全是空话）；
3. 步骤 12 输出 FORK_REPRO_OK 与 PATH_REPRO_OK；
4. 每一份输出都带 synthetic: true 与「未经真实市场验证」提示；
5. 步骤 1 中三重唯一性计数均等于世界数。

附 A：世界模型的设定公开（模型设定错误无法自证，所以必须公开）

价格过程：S_{t+1} = S_t · exp((μ − σ²/2)·dt + σ·√dt·Z) · (1 + J)，
dt = 1/252，J 以概率 λ 发生，幅度 N(0, jump_scale)。

冲击成本：cost = spread/2 + impact × 0.001 / liquidity
（与 compare_worlds.py 的判定函数同口径，便于交叉比对）。

> ⚠️ 这张表是本包最容易被攻击的地方，所以我们把它放在最显眼的位置。
> 若你不同意任何一个数字，改 data/world_spec.json 即可——
> 但请不要只在我们这里改完就相信结论：换一组设定，结论就会变。

附 B：与 CIO 的关系

• 本岗位受 sclass-orchestrator（CIO）调度，通常在风控官给限额之前被调用：
  CIO 需要先把「这个方案在 stress / crisis 下的尾部是多少」算出来，再让风控官定限额。
• 本岗位的产出是情景推演与风险量级，不是投资结论；它不参与圆桌投票。
• path_sim.py 的 CVaR 闸门一旦触发（--max-cvar），
  对应方案的 execution_tier 应被 CIO 自动降为 pilot，不得进入 full。
• 分叉出的世界数（--n-worlds）默认 128：这是「够用」与「可审计」之间的折中，
  不是越大越好——世界数越多，设定错误被复制的份数也越多。
• 独立安装本包也能运行，但推荐先装 CIO 以获得统一调度与数据层。