核心观点
　　本文探讨传统量化投研向AI-Native架构迁移的重构路径。我们在现有计算执行层之上加装研究控制层，通过强类型假设与因果证据账本约束Agent探索行为。模型自进化的生命力不在于盲目堆叠参数或海量代码生成，而在于建立具备因果归因与状态机自反纠偏的研究控制体系。最终实证显示，经过本框架优化后的策略使扣费年化为32.28%、夏普达1.084。
　　主要内容
　　简介
　　大语言模型为自动化量化研究提供了假设生成与任务编排能力，但也带来了实验不可比与样本前视等纪律风险。本文提出以研究控制层为核心的AI-Native框架，在保留底层高性能计算引擎的同时，重构权限受控关系与状态反馈闭环，实现从开放式无序试错向受控单变量实验的转型。
　　框架
　　系统解耦为研究控制层与计算执行层。控制层依托强类型HypothesisSpec锁定单一变更项，通过任务编译器实施差异白名单校验与主动对抗性故障注入。所有探索全量沉淀于因果证据账本，使负结果转化为进化资产，确保多轮自主探索具备严格的可复现性与基准可比性。
　　结果
　　以全市场日频选股为对象展开自进化实证。基准模型取得20.44%年化收益。早期粗暴拼接分钟特征因捕获日内瞬态噪声被系统淘汰；随后采用边缘残差重排与非对称下行惩罚，净年化提升至25.22%、夏普升至0.946；进一步通过自反诊断定位停牌持仓死锁，防阻塞换仓策略释放选股效力，净年化突破至32.28%、夏普达1.084，极端交易摩擦下仍保持31.20%净年化。
　　结论
　　模型自进化的生命力不在于盲目堆叠参数或海量代码生成，而在于建立具备因果归因与状态机自反纠偏的研究控制体系。系统将开放性任务拆解为受控的研究假设；依靠任务编译器、差异白名单、PIT特征视图与对抗性注入等刚性代码守卫，系统确保了实验变量的纯粹与评判标准的刚性；而因果证据账本与重置机制，则让负结果成为系统进化的研究资产，实现了“AI提出假设、程序严密受控、因果可复核”的现代量化研究范式。
　　风险分析
　　本报告中所有数据结果是基于历史统计结果的展示，未来有可能发生风格切换导致因子失效的风险。模型运行存在一定的随机性，初始化随机数种子会对结果产生影响，单次运行结果可能会有一定偏差。历史数据的区间选择会对结果产生一定的影响。模型参数的不同会影响最终结果。模型对计算资源要求较高，运算量不足会导致结果存在一定的欠拟合风险。本文所有模型结果均来自历史数据，模型存在统计误差，不保证模型未来的有效性，对投资不构成任何建议。