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开源800个量化因子,但没人告诉你pass是什么意思
原创不易,转载请标明出处及原作者。文中示例仅用于技术讨论,不构成任何操作建议。量化策略开发应以学习和技术交流为目的。本号不荐股、不卖课、不承诺收益。市场有风险,请合法合规投资。本文约 3400 字,另有 6 段可运行代码 | 预计阅读 12 分钟。前半是介绍、安装和用法,后半有完整复算过程和代码,建议先收藏。· · ·GitHub 上有个开源量化组织,叫 QuantSkills,内容可以说是包罗万象。我在这个社区挖掘了一些高价值的内容,这次给大家分享的就是【因子计算】的相关内容。它把800 个选股因子打包成了 AI 助手能直接调用的技能包,每个因子一个文件夹,公式、代码、验证报告配齐,GPLv3 开源,不收钱。最特别的就是那份验证报告。IC、ICIR、分组收益、换手率,一样不缺,规格看上去直逼券商金工研报。开源圈里肯把验证做成标准件的,我见得不多。我把其中一个库的216 份报告全部下载下来汇总了一遍,又用 793 只 A 股把四个代表因子重新算了一遍。这篇文章分两半。前半讲这套东西是什么、怎么装、怎么用,不动代码也能搞完。后半是我复算的全过程和代码,想自己验证接着往下看。一、这是个什么东西一句话,它只算因子值,别的一概不管。这三个因子库不调用大模型,不联网,不读任何 API key。输入只要六列行情数据。date, symbol, open, high, low, close, volume日期、股票代码、开高低收、成交量。你把自己的行情整理成长表喂进去,它返回一列因子值。数据完全由使用者负责,仓库里连一份真实行情都不带,只放了 toy data。组织下最重的资产是三个因子库。仓库因子数覆盖方向directional-alpha296趋势 148、动量 50、突破 48、反转 25、通道 25risk-pattern-alpha288波动率、K 线形态、震荡、回撤volume-stat-alpha216成交量 48、量价 48、时序排名 48、收益分布 48、流动性 24三个加起来 800。所以我标题"800 个因子"这个说法,数字是真的。每个因子是一个独立文件夹,长这样。factors/ R020-5d-z-scored-volume-expansion/ SKILL.md 给 AI 助手读的说明 scripts/factor.py 因子公式的实现 references/formula.md 数学定义 scripts/validate.py 自检脚本 validation_real/ 验证报告SKILL.md是给 AI 助手读的说明,factor.py是公式实现,formula.md是数学定义,validate.py是自检脚本,validation_real/放验证报告。结构很干净。第一次用的时候我是非常认可这种方式的,觉得终于有人把验证做成了标准件,而不是甩一句"回测通过"就完事。有个细节值得留意。目录页仓库拿了1975 个星,真正装因子的三个库加起来 28 个。收藏的门槛是三十秒,使用的门槛是半天,星标量的永远是前者。这个反差,后面还会用到。二、我实测的结果,先给答案两件事。第一件,把 volume-stat 库 216 个因子的验证报告全下载,汇总。第二件,用我自己的数据把其中四个重新算一遍。选的四个是R020、216 个里公布 IC 最高的 R684、中位附近的 R459、最低的 R617。因子公布IC我的IC公布多空我的多空公布换手我的换手R020+0.0037-0.0055+0.073%-0.066%0.7040.692R684+0.0166-0.0032+0.211%+0.070%0.2050.175R459+0.0018-0.0108+0.059%-0.014%0.5140.505R617-0.0278-0.0220+0.006%-0.008%0.1720.141四个因子,公布值与我复算值的对照看表之前先花二十秒讲清Rank IC:每天把所有股票按因子值排一次队,再按
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