Financial Engineering Research Dashboard

把量化信号与链上雷达，汇入一个智能研究中枢

ArbiQX 面向金融工程研究，聚合量化模型选股、量化模型择时、链上资金与交易行为跟踪，帮助研究者更快发现资产轮动、结构性机会与风险变化。

查看模块了解规划

核心研究模块

先以研究 Dashboard 和信号解释为主，后续逐步接入真实数据、回测、预警与自动化报告。

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量化模型选股

组合多因子打分、行业中性、风格暴露与风险过滤，输出候选股票池、Alpha 排名与调仓观察名单。

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量化模型择时

跟踪宏观代理变量、趋势动量、波动率、资金面与跨资产相对强弱，形成 Risk-On / Neutral / Risk-Off 状态。

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链上雷达数据

监测交易所净流量、巨鲸地址、稳定币供给、Gas 活跃度、资金费率与协议 TVL 的异常变化。

signal.feed  / research snapshot

[Equity]  Multi-factor rank: Quality + Momentum improving
[Timing]  Cross-asset regime: risk appetite recovering
[Onchain] Stablecoin liquidity: expansion watch
[Risk]    Volatility impulse: contained, monitor reversal

status: prototype interface · data connectors pending

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设计原则

不是做“看起来很炫”的行情屏，而是做可解释、可复盘、可迭代的研究工作台：每一个分数都应能追溯到因子、数据、阈值与历史表现。

建设路线图

首版先完成官网与 Dashboard 门面；下一步可以接入你的本地量化模型、iFinD 数据缓存与链上 API。

Prototype UI当前页面：品牌、模块、研究能力与未来 Dashboard 视觉语言。

Data Connectors接入股票/ETF/宏观/链上数据源，建立可增量更新的数据缓存层。

Research Engine输出选股排名、择时强度、链上异常雷达、组合观察清单与自动化研究摘要。