302个因果节点 · 431条因果链接 · 70个反馈环路 · 全部Schema化
因果耦合网络(CCN)是AITM系统的核心知识图谱 — 将宏观金融体系中的实体、流量、价格、市场、状态、事件和政策,通过有方向、有强度、有时滞的因果链接编织成网络,并识别出驱动危机的反馈环路。
按货币层级着色 · 点击节点查看关联 · 按类型筛选
按Mehrling货币层级和功能分类 · 73种节点类型
91种链接类型 · 每条链接携带方向、强度、时滞、置信度和激活条件
一个节点状态变化直接导致另一个节点状态变化,存在可追溯的机制路径。
闭合环路中的链接,形成正反馈循环,小的扰动被逐步放大为系统性压力。
央行或监管机构的政策行动对市场节点的直接或间接影响,通常是反馈环路的断路器。
不同市场间通过共同参与者、抵押品或资金流的传导关系,是危机扩散的关键路径。
Mehrling货币层级从下到上的坍塌 — 影子货币崩溃时资金逃向上层,最终只有黄金和央行储备被信任。
点击任一环路卡片查看循环节点图动画
22个Pydantic v2文件 · 52个Schema类 · 三层依赖图
定义所有节点类型(CausalNode)、链接类型(CausalLink)和基础枚举。每个节点有类型、层级、属性字段;每条链接有源、目标、方向、强度、时滞。
FeedbackLoop引用节点和链接形成闭合环路,NetworkSnapshot组装完整网络状态。环路通过闭合性校验确保首尾相连。
SignalVector从网络状态提取14维信号;RegimeDetector判断当前Regime;TradeDecision输出资产方向和仓位。每一层都引用下层Schema。