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量化金融因子标准化命名与元数据管理skill，自动化批量重命名因子函数、添加结构化docstring、更新配置列表、将元数据入库。遵循三层架构"一级按信号来源分，二级按经济含义分，三级按计算口径分"，坚持"短、稳、可解析、可扩展、尽量唯一"分层命名原则。触发场景：需要整理量化因子库、给大量因子重命名加元数据、批量更新因子配置、因子元数据入库、因子库标准化管理。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
量化金融文档专业整理技能，基于资深量化研究流程优化文档结构。 触发场景：当用户提到"整理量化文档"、"优化量化书籍章节"、"重构量化资料目录"、"分类量化学习资料"时自动触发。 功能：自动备份所有原始markdown，按照量化金融研究的专业流程设计合理的一二级目录结构，智能分类文档，保持markdown文件内容完全不变。
将 markdown 中包含 LaTeX 公式的量化因子描述自动转换为 KunQuant C++ 算子风格的 Python 代码。支持单个文件转换和批量转换，自动调用 quant-factor-naming 进行标准化命名，按分类放入对应目录，生成完整可运行的因子函数。触发场景：需要将日历因子转换为 KunQuant 代码、将 markdown 因子描述转换为可执行代码、批量生成因子文件、1095日历因子转换。
资深量化金融工程师专家技能，精通金融术语准确定义、因子调研与计算全流程、A股常用数据库字段命名规范。当用户询问量化金融相关问题、解释金融术语、因子开发、因子有效性分析、因子IC分析、分层回测、数据库表结构设计时，必须触发使用本技能。
| name | quant-factor-naming |
| description | 量化金融因子标准化命名与元数据管理skill，自动化批量重命名因子函数、添加结构化docstring、更新配置列表、将元数据入库。遵循三层架构"一级按信号来源分，二级按经济含义分，三级按计算口径分"，坚持"短、稳、可解析、可扩展、尽量唯一"分层命名原则。触发场景：需要整理量化因子库、给大量因子重命名加元数据、批量更新因子配置、因子元数据入库、因子库标准化管理。 |
这个skill用于量化投资研究中，对因子库进行标准化整理：
mate_factor_info当用户提到以下内容时必须触发本skill：
遵循 "短、稳、可解析、可扩展、尽量唯一" 原则：
推荐命名结构：
{source}_{category}_{family}_{calc}_{freq}_{window}_{neutral}_v{version}
字段说明：
| 层级 | 字段 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 来源 | source | 因子来源（数据集/论文） | alpha101, alpha158, alpha191, wind, tushare, internal, calendar |
| 一级 | category | 信号来源大类（一级分类） | fund基本面, pv价量, flow资金流, hf高频, event事件, comp复合, style风格 |
| 二级 | family | 经济含义小类（二级分类，缩写） | mom动量, vol波动率, val价值, size规模 |
| 三级 | calc | 计算口径/形态（三级分类） | raw原始, diff差分, rank排序, zscore标准化 |
| 频率 | freq | 数据频率 | 1m, 5m, 15m, 1d |
| 窗口 | window | 回看窗口 | 5d, 20d, 60d, 250d |
| 中性化 | neutral | 中性化处理 | raw未中性化, ind行业中性化, size市值中性化, full全中性化 |
| 版本 | version | 版本号 | v1, v2, v3 |
简化版（当一级分类已明确时）：
{source}_{family}_{calc}_{freq}_{window}_{neutral}_v{version}
| 一级分类 | 中文名称 | 缩写 | 说明 |
|---|---|---|---|
| fundamental | 基础面因子 | fund | 来源于财务报表、公告、预期、股东结构、治理信息 |
| price_volume | 价格成交因子 | pv | 来源于日频/低频 OHLCV、amount、vwap、换手率、涨跌幅、波动、成交额、复权因子等，常见派生字段包括收益率、K线形态、量价关系、均线偏离、波动率和流动性指标 |
| flow | 资金流向因子 | flow | 来源于北向资金、主力资金、融资融券、机构持仓变化等 |
| microstructure | 高频微观结构 | hf | 来源于盘口、逐笔、委托、撤单、成交方向、价差、冲击成本等 |
| event | 事件与预期因子 | event | 来源于业绩预告、公告、研报、新闻、情绪、政策等 |
| composite | 复合与组合因子 | comp | 由多个单因子组合、打分、归一化、中性化后得到 |
| style | 风格与风险因子 | style | 用于描述系统性暴露，如规模、价值、成长、波动等 |
fund)| 小类名称 | 英语名称 | 缩写 |
|---|---|---|
| 盈利能力 | Profitability | prof |
| 成长能力 | Growth | growth |
| 营运效率 | Operating Efficiency | op_eff |
| 盈余质量 | Earnings Quality | earn_q |
| 安全性/偿债能力 | Solvency/Safety | safety |
| 公司治理 | Governance | gov |
| 估值 | Valuation | val |
| 分析师预期 | Analyst Expectations | analyst |
| 股东结构 | Ownership Structure | owner |
| 规模 | Size | size |
| 现金流质量 | Cash Flow Quality | cf_q |
| 分红能力 | Dividend | div |
| 财务杠杆 | Leverage | lev |
| 资本结构 | Capital Structure | cap_struct |
| 资产质量 | Asset Quality | asset_q |
| 商业模式 | Business Model | business |
| 复合基本面因子 | Composite Fundamental | comp_fund |
pv)| 小类名称 | 英语名称 | 缩写 |
|---|---|---|
| 动量 | Momentum | mom |
| 反转 | Reversal | rev |
| 趋势 | Trend | trend |
| 波动率 | Volatility | vol |
| 流动性 | Liquidity | liq |
| 价量相关性 | Price-Volume Correlation | corr |
| 筹码分布 | Chip Distribution | chip |
| 资金流向 | Capital Flow | cap_flow |
| 北向资金流 | Northbound Flow | north_flow |
| 融资融券 | Margin Financing | margin |
| 价量复合 | Price-Volume Composite | comp_pv |
| 换手率 | Turnover | turnover |
| 振幅 | Amplitude | amp |
| 跳空 | Gap | gap |
| 成交额 | Trading Value | value |
| 相对强弱 | Relative Strength | rsi |
| 价格压力 | Price Pressure | pressure |
| 盘整/突破 | Consolidation/Breakout | breakout |
| 日内反转 | Intraday Reversal | intra_rev |
flow)| 小类名称 | 英语名称 | 缩写 |
|---|---|---|
| 北向资金 | Northbound Flow | north |
| 南向资金 | Southbound Flow | south |
| 主力资金 | Main Capital Flow | main |
| 龙虎榜 | Top Traders | longhu |
| 融资融券 | Margin Trading | margin |
| 两融余额 | Margin Balance | margin_bal |
| 机构持仓 | Institutional Holding | inst_hold |
| 持仓变化 | Holding Change | hold_chg |
| 陆股通持股 | Stock Connect Holding | connect |
| 资金流净额 | Net Flow | net |
| 换手率 | Turnover | turnover |
| 大小单对比 | Large vs Small Order | l_s_diff |
hf)| 小类名称 | 英语名称 | 缩写 |
|---|---|---|
| 高频动量反转 | High-Frequency Momentum/Reversal | hf_mom |
| 高频波动率 | High-Frequency Volatility | hf_vol |
| 高阶统计特征 | Higher-Order Features | hf_higher |
| 高频流动性 | High-Frequency Liquidity | hf_liq |
| 量价相关性 | Volume-Price Relation | hf_corr |
| 微观筹码分布 | Microstructure Positioning | hf_chip |
| 拥挤度 | Crowding | crowd |
| 订单流 | Order Flow | order_flow |
| 高频价量复合 | HF Composite Price-Volume | hf_comp |
| 买卖盘不平衡 | Order Imbalance | imbalance |
| 买卖价差 | Bid-Ask Spread | spread |
| 市场深度 | Market Depth | depth |
| 撤单率 | Cancel Rate | cancel |
| 成交强度 | Trade Intensity | intensity |
| 冲击成本 | Market Impact | impact |
| 微价格 | Microprice | microprice |
| 跳跃风险 | Jump Risk | jump |
| 信息流 | Information Flow | info_flow |
| 波动聚集 | Volatility Clustering | vol_cluster |
event)| 小类名称 | 英语名称 | 缩写 |
|---|---|---|
| 业绩预告 | Earnings Guidance | guidance |
| 业绩超预期 | Earnings Surprise | surprise |
| 公告冲击 | Announcement Effect | announce |
| 研报情绪 | Analyst Sentiment | ana_sent |
| 新闻情绪 | News Sentiment | news_sent |
| 政策事件 | Policy Event | policy |
| 主题热度 | Theme Popularity | theme |
| 风险提示 | Risk Warning | risk_warn |
| 解禁事件 | Lock-up Expiration | lockup |
| 增减持 | Insider Trading | insider |
| 回购 | Share Repurchase | repurchase |
style)| 小类名称 | 英语名称 | 缩写 |
|---|---|---|
| 价值 | Value | val |
| 成长 | Growth | growth |
| 质量 | Quality | quality |
| 规模 | Size | size |
| 动量 | Momentum | mom |
| 低波动 | Low Volatility | low_vol |
| 低流动性 | Illiquidity | illiq |
| 行业暴露 | Industry Exposure | ind_exp |
| 市值暴露 | Market Cap Exposure | mc_exp |
| Beta暴露 | Beta Exposure | beta |
| 盈利能力 | Profitability | prof |
| 投资风格 | Investment Style | investment |
| 杠杆 | Leverage | lev |
说明：质量因子 (
quality) 包含以下子维度：
- 盈利能力 (profitability)
- 成长能力 (growth)
- 营运效率 (operating efficiency)
- 盈余质量 (earnings quality)
- 安全性 (safety/solvency)
- 公司治理 (governance)
comp)| 小类名称 | 英语名称 | 缩写 |
|---|---|---|
| 多因子打分 | Multi-Factor Score | score |
| 风格中性组合 | Style-Neutral Composite | neu_style |
| 行业中性组合 | Industry-Neutral Composite | neu_ind |
| 残差因子 | Residual Factor | resid |
| 机器学习合成 | ML Composite | ml |
| 因子正交化 | Orthogonal Factor | ortho |
很多因子名称冲突，不是因为经济含义冲突，而是因为计算口径不同。所以每个因子必须加一个计算形态维度：
| 计算形态 | 说明 | 缩写 |
|---|---|---|
| 原始值 | 原始计算结果 | raw |
| 差分 | 一阶差分 | diff |
| 环比 | 环比增长率 | pct |
| 同比 | 同比增长率 | yoy |
| 对数 | 对数变换 | log |
| 百分比 | 百分比 | pct |
| 截面排序 | 截面排序 | rank |
| 标准化 | Z-score标准化 | zscore |
| 中性化 | 中性化处理 | neutral |
| 滚动窗口 | 滚动窗口计算 | rolling |
| 滞后 | 滞后一期/多期 | lag |
| 移动平均 | 简单移动平均 | sma |
| 指数平均 | 指数移动平均 | ema |
| 加权平均 | 加权平均 | wma |
| 相关性 | 相关系数 | corr |
| 协方差 | 协方差 | cov |
| 残差 | 回归残差 | resid |
| 标准差 | 标准差 | std |
| 累积和 | 累积和 | cumsum |
| 最大值 | 时间序列最大值 | max |
| 最小值 | 时间序列最小值 | min |
| 组合复合 | 多因子复合 | comp |
二级分类（family）缩写速查：
| 全称 | 缩写 | 大类 |
|---|---|---|
| momentum | mom | pv/style |
| reversal | rev | pv |
| volatility | vol | pv/hf/style |
| value | val | fund/style |
| size | size | fund/style |
| liquidity | liq | pv/hf |
| quality | quality | style |
| growth | growth | fund/style |
| leverage | lev | fund/style |
| profitability | prof | fund/style |
| correlation | corr | pv/hf |
| chip | chip | pv/hf |
| alpha101 | alpha101 | source |
计算口径（calc）缩写速查：
| 全称 | 缩写 |
|---|---|
| raw | raw |
| difference / diff | diff |
| ratio / pct | pct |
| rank | rank |
| zscore | zscore |
| exponential moving average | ema |
| simple moving average | sma |
| correlation | corr |
| covariance | cov |
| residual | resid |
| stddev | std |
中性化（neutral）缩写：
| 类型 | 缩写 |
|---|---|
| 未中性化 | raw |
| 行业中性化 | ind |
| 市值中性化 | size |
| beta中性化 | beta |
| 全中性化 | full |
| 原始描述 | 标准化命名 |
|---|---|
| alpha101中，20日波动率，条件选股，日频，未中性化 | alpha101_pv_vol_raw_1d_20d_raw_v1 |
| alpha101中，量价相关性，排序，日频，6日窗口 | alpha101_pv_corr_rank_1d_6d_raw_v1 |
| 财务报表，净资产收益率，盈利能力，原始值，季频 | fund_prof_raw_qfq_raw_v1 |
| 北向资金净流入，截面排序，日频 | flow_net_rank_1d_raw_v1 |
| 买卖价差，高频，原始值，1分钟 | hf_spread_raw_1m_raw_v1 |
| 业绩超预期，事件，日频 | event_surprise_raw_1d_raw_v1 |
| Beta暴露，风格因子，日频 | style_beta_raw_1d_250d_raw_v1 |
| 行业中性化后的价值因子，复合 | comp_val_neutral_1d_raw_ind_v1 |
seagull/technical/alpha101.pyALPHA101_COLS 在 seagull/settings.py 中alpha101（用于source字段和元数据）1d（日频）all_alpha 列表，用新函数名settings.py 中的对应配置列表ddl/mete_factor_info.sql 创建表结构（如果不存在）seagull/data/meta/factor_info.py 批量插入到数据库 mate_factor_infosettings.py 配置列表ddl/mete_factor_info.sql DDL文件seagull/data/meta/factor_info.py 数据入库脚本用户输入：
参考doc/03_因子分析与挖掘/02_因子挖掘/因子重命名.md，我希望批量重命名seagull/technical/alpha101.py中的因子，更新settings.py中的ALPHA101_COLS，并将元数据写入数据库mate_factor_info
skill执行：
alpha101.pyall_alphasettings.py 中 ALPHA101_COLSddl/mete_factor_info.sqldata/meta/factor_info.py 插入脚本每个因子函数必须包含以下结构化docstring：
def alpha101_pv_vol_raw_1d_20d_raw_v1(d: AllData):
"""
一级分类: 价格成交因子
二级分类: 波动率
计算方式: 条件选择
计算公式: 如果收益<0，取20日收益波动率，否则取收盘价，然后平方，取5日时间最大值排序
大白话解释: 下跌日的波动率越高，给予越低评分
收益来源: 捕捉下跌波动异象，认为高波动下跌预示继续下跌
因子来源: alpha101
"""
修改前自动备份：
cp {file_path} {file_path}.bak.{timestamp}
用户可以随时恢复备份。
表名 mate_factor_info 扩展字段（增加一级二级分类）：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | SERIAL PRIMARY KEY | 自增ID |
| factor_code | VARCHAR(100) NOT NULL | 因子标准化编码（新名称） |
| original_name | VARCHAR(100) | 原始函数名 |
| source | VARCHAR(50) | 因子来源 |
| category_l1 | VARCHAR(50) | 一级分类（信号来源大类） |
| category_l1_code | VARCHAR(20) | 一级分类编码 |
| category_l2 | VARCHAR(50) | 二级分类（经济含义小类） |
| category_l2_code | VARCHAR(20) | 二级分类编码 |
| calc | VARCHAR(50) | 计算口径描述 |
| calc_code | VARCHAR(20) | 计算口径编码 |
| freq | VARCHAR(10) | 数据频率 |
| window_days | INT | 窗口天数 |
| neutral | VARCHAR(20) | 中性化处理 |
| version | INT | 版本号 |
| formula_plain | TEXT | 大白话计算公式 |
| return_source | TEXT | 收益来源解释 |
| formula_code | TEXT | 公式代码 |
| file_path | VARCHAR(200) | 所在文件 |
| enabled | BOOLEAN DEFAULT TRUE | 是否启用 |
| insert_timestamp | TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP | 插入时间 |
| update_timestamp | TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP | 更新时间 |