LUNARTULIP LAB
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SYSTEM/ACTIVE

BUILD THE SYSTEM BEHIND CONVICTION.

为主动管理构建
AI-native 研究与
决策系统

从研究基础系统、产业因果模型到机构决策闭环，
让每一次判断，都成为下一次决策的系统资产。

探索能力地图 预约交流
银色月面新月环抱郁金香的 LunarTulip Lab 标志
THESIS PATHQUESTION → HYPOTHESIS → TEST

HUMAN JUDGMENT IN LOOP

EVIDENCE SYSTEMSOURCE → CLAIM → CAUSE

TRACEABLE / UPDATEABLE

ACTIVE RESEARCH SYSTEM
LUNARTULIP LAB · 2026

SYSTEM / 02

从研究命题到反馈闭环

01 / THESIS ENGINE

把模糊判断转化为可验证命题。

02 / EVIDENCE GRAPH

聚合多源证据，显式化因果链路。

05 / FEEDBACK LOOP

评估决策效果，让反馈驱动迭代。

PHILOSOPHY / 01

把基金经理的判断方式，写进一套会生长的买方系统。

LunarTulip Lab 将信息、假设、证据、动作、仓位、结果与记忆连接起来，让产业判断、量化纪律与 Agent 工作流共同进入持续接受市场反馈的决策系统。

01 / COMPOUND

让每一次研究，都提高下一次研究的起点。

02 / HYBRID

人的判断
× 系统的纪律

保留基金经理对语义、情境与非线性机会的理解，用量化与 Agent 外骨骼减少漏损。

03 / FEEDBACK

真实反馈
优先于漂亮自动化

系统的价值不由流程图决定，而由它能否接受现实检验、识别偏差并持续更新决定。

CAPABILITY MAP / 02

一张从研究到决策的能力地图

选择模块，查看它在系统中的输入、输出与核心动作。

01 / THESIS ENGINE

研究命题引擎

把直觉转化为可检验、可更新的命题。

从研究问题出发，显式化核心假设、反证条件与关键里程碑。保留人的判断，同时让 AI 能够理解研究目标与边界。

INPUT问题 / 直觉 / 市场分歧
OUTPUT结构化命题 / 证伪条件
01 假设拆解02 预期差定位03 里程碑定义

WORKFLOW / 03

研究如何穿过系统

五个阶段不是流水线终点，而是一条带反馈的研究回路。

01

FRAME / ACTIVE STAGE

定义研究问题

明确决策对象、时间尺度、已知信息与真正需要被验证的分歧。
INPUT SIGNAL研究需求 / 组合问题
SYSTEM OUTPUT研究任务书 + 成功标准

PRODUCT LEVELS / 04

三种交付深度

横向建立完整基础，纵向打穿真实场景，最终让系统在机构内部闭环复利。

CASE / 01

投研基础系统

以标准化 Workshop 为部署方式，覆盖从信息摄入、假设管理和策略逆向工程，到风险闸门、可复用 Skill 与个人 Agent OS 的完整基础链路。

STANDARD DELIVERY · 6 SESSIONSFULL-STACK FOUNDATIONPERSONAL AGENT OS
  • Schema、Hypothesis Card 与研究生产链路
  • Risk Gate、Skill / SOP 与端到端示范
  • 个人 Agent OS 与 Decision Memory 蓝图
HORIZONTAL FOUNDATIONLIVE MODEL / 01
INFORMATIONHYPOTHESISSKILL / SOPRISK GATEMEMORYRESEARCH OS
SYSTEM LOGICFOUNDATION → REUSE
INFORMATIONRESEARCH OSMEMORY

SYSTEMS IN PRACTICE / 05

系统如何进入真实研究

公开方法与结构，保留客户数据、策略参数和内部决策记忆。

ALPHAMAP / 01

AI 基础设施

从算力需求、物理瓶颈到利润兑现，持续追踪产业约束如何穿透资产价格。

查看方法结构

ALPHAMAP / 02

人形机器人

把产业阶段、供应链瓶颈、订单传导与仓位语言放进同一套可更新的研究状态。

查看方法结构

RESEARCH NOTES / 06

持续写下正在形成的判断

从方法论、决策系统到真实建造过程，构成 LunarTulip 的公开研究档案。

COLUMN / 01

AI 原生主动管理

  1. 01

    AI 正在打开基金经理的 Alpha 半径

  2. 02

    主观私募 AI 化成为共识之后，真正的分水岭才刚开始

  3. 03

    AI 买方决策的差距才刚刚开始

交流这一研究方向

COLUMN / 02

买方决策系统

  1. 01

    如果量化基金有因子库，主动管理也该有假设库

  2. 02

    AI 买方决策的第一道分水岭：谁来验收

  3. 03

    AI 投研越多，为什么买方决策反而更难？

交流这一研究方向

COLUMN / 03

主观 × 量化

  1. 01

    直觉惊人的基金经理，人均是隐式贝叶斯大师

  2. 02

    量化、基本面与 AI：贝叶斯更新如何重塑组合管理

  3. 03

    Qlib 一直没讲清楚的一件事：信号有了，策略从哪来

交流这一研究方向

COLUMN / 04

系统生长手记

  1. 01

    Trading like PM：我的 AI-Native Investment Lab 生长手记

  2. 02

    从信息焦虑到系统自由：我的 Notion 投研大脑养成记

  3. 03

    Claude Code 之后，量化基金的工程护城河正在坍缩

交流这一研究方向

LUNARTULIP LAB / ACTIVE RESEARCH SYSTEMS

把研究做成会生长的系统。

Build the system behind conviction.

机构合作与研究交流t.stephanie@lunartuliplab.com