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当需要开发、审查、验证或排错单因子股票 alpha 时，使用此 skill。适用于 A 股/港股/美股等权益市场的横截面选股、单因子回测、IC/IR 分析、行业/市值/beta 中性化、股票池过滤、未来函数检测、换手成本诊断和因子失效归因。
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| name | factor-mason |
| description | 当需要开发、审查、验证或排错单因子股票 alpha 时，使用此 skill。适用于 A 股/港股/美股等权益市场的横截面选股、单因子回测、IC/IR 分析、行业/市值/beta 中性化、股票池过滤、未来函数检测、换手成本诊断和因子失效归因。 |
| metadata | {"organization":"QuantSkills","organization_url":"https://github.com/quantskills","repository":"skill-factor-mason","repository_url":"https://github.com/quantskills/skill-factor-mason","project_type":"skill","collection":"quantitative-research","project_status":"community-project","review_status":"unreviewed","license":"GPL-3.0-only","category":"quantitative-finance"} |
因子研究最常见的失败不是“没有公式”，而是研究者太早相信公式。此 skill 的默认立场是：任何因子先按嫌疑人处理，只有通过时点、样本、成本和样本外四道检查，才允许被称作 alpha。
raw_factor = 用户定义的原始信号
tradable_factor = lag(raw_factor, 可交易滞后)
clean_factor = winsorize/standardize/filter(tradable_factor)
ic_series = corr(rank(clean_factor_t), future_return_t+h)
long_short_return = top_quantile_return - bottom_quantile_return
net_return = gross_return - turnover_cost - slippage - spread_cost
usable_alpha = 样本外稳定 + 成本后可用 + 暴露可解释
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| universe | str/list | 是 | 市场、指数、行业、股票池规则，例如“沪深 300”“全 A 非 ST” |
| factor_definition | str | 是 | 原始因子公式、字段来源、更新时间和经济含义 |
| as_of_date | str | 否 | 研究基准日，格式 YYYYMMDD；未给出时要求用户说明 |
| start_date/end_date | str | 否 | 回测区间 |
| label_horizon | int/str | 是 | 未来收益窗口，如 5D、20D、1M |
| rebalance_frequency | str | 是 | 调仓频率，如 daily、weekly、monthly |
| lag_rule | str | 是 | 信号可交易滞后规则，如 T+1 open、next close |
| cost_model | dict/str | 是 | 手续费、滑点、价差、借券成本 |
| neutralization | list | 否 | 行业、市值、beta、波动率、流动性等 |
| portfolio_rule | str | 否 | 分层、多空、多头、等权、市值加权等 |
| 指标 | 用途 |
|---|---|
| IC / Rank IC | 信号方向是否稳定 |
| ICIR | 信号稳定性 |
| 分层收益 | 单调性和尾部贡献 |
| 多空收益 | 理论 alpha 强度 |
| 换手率 | 交易成本压力 |
| 成本后收益 | 实盘可用性 |
| 衰减曲线 | 信号半衰期 |
| 状态切片 | 牛熊、震荡、流动性变化下是否失效 |
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