rd-agent-factor-mining

name	rd-agent-factor-mining
description	自动调用 RD-Agent 进行因子挖掘。在 QuantBot / Claude Code 中启动因子演化任务、查看演化进度、分析挖掘出的因子、对因子回测与导出时使用。触发词：挖因子、因子挖掘、因子演化、RD-Agent、alpha agent、演化因子、挖掘新因子、启动因子任务

RD-Agent 因子挖掘技能

自动调用 RD-Agent（Alpha Agent）因子演化管线，挖掘新的量化因子。

前置条件

需要配置 LLM API Key（AI_IDE_LLM_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY），否则启动会返回 412。

# 检查是否已配置
docker exec quantmind env | grep -E "AI_IDE_LLM_API_KEY|OPENAI_API_KEY" | head

认证

BASE=http://127.0.0.1:8000
TOKEN=$(curl -s -X POST $BASE/api/v1/auth/login -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"username":"admin","password":"admin123","tenant_id":"default"}' \
  | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin).get('access_token',''))")
AUTH="Authorization: Bearer $TOKEN"

1. 查看支持的标的池

# 支持的股票池（universe）
curl -s -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/alpha-agent/universes"
# 返回: csi300(沪深300)/csi500/csi1000/sse50/gem(创业板)/star(科创板)/csi800/all_a(全A)

# 支持的市场
curl -s -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/alpha-agent/markets"

# 因子类别（挖掘方向参考）
curl -s -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/alpha-agent/factor-categories"
# 返回类别: momentum(动量)/volatility(波动率)/liquidity(流动性)/fundamental(基本面)/style(风格)/industry(行业)/chip(筹码)/concept(概念)/microstructure(微观结构)

2. 启动因子演化（核心）

curl -s -X POST "$BASE/api/v1/alpha-agent/evolve" \
  -H "$AUTH" \
  --data-urlencode "market=a_share" \
  --data-urlencode "universe=csi300" \
  --data-urlencode "loop_n=3" \
  --data-urlencode "direction=动量反转类因子" \
  --data-urlencode "data_source=" \
  -w "\nHTTP %{http_code}\n"

参数说明：

参数	取值	说明
market	a_share / crypto / hong_kong / us_stock	市场
universe	csi300 / csi500 / csi1000 / sse50 / gem / star / csi800 / all_a	股票池
loop_n	1~20（默认 3）	演化轮数，越大越深入但耗时越长
direction	任意文本	挖掘方向/假设，如"动量反转"、"低波动"、"资金流异动"
data_source	qlib_bin / parquet / pg / 空	数据源（留空用默认）

返回：task_id + 市场信息。之后用 task_id 轮询进度。

3. 查看演化任务进度

# 任务状态
curl -s -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/alpha-agent/tasks/{task_id}"

# 实时日志
curl -s -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/alpha-agent/tasks/{task_id}/log"

# 取消任务
curl -s -X POST -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/alpha-agent/tasks/{task_id}/cancel"

任务状态机：pending → running → backtesting → completed（或 failed）

4. 查看挖掘出的因子

# 因子列表（全部）
curl -s -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/alpha-agent/factors"

# 因子详情
curl -s -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/alpha-agent/factors/{factor_id}"

# 因子解释（AI 解读因子逻辑）
curl -s -X POST -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/alpha-agent/factors/{factor_id}/explain"

# 因子回测
curl -s -X POST -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/alpha-agent/factors/{factor_id}/backtest" \
  --data-urlencode "start=2024-01-01" \
  --data-urlencode "end=2025-12-31"

# 因子导出（加入生产特征库）
curl -s -X POST -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/alpha-agent/factors/{factor_id}/export"

# 全局统计
curl -s -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/alpha-agent/stats"
# 返回: total/completed/pending/backtesting/failed + avg_ic/avg_sharpe/best_ic/best_sharpe

# 数据覆盖摘要（启动前确认）
curl -s -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/alpha-agent/data-summary"

4.1 RD-Agent 轻量验证（/rd-agent）

RD-Agent 因子挖掘后，可用轻量端点快速验证因子 IC/夏普（不启动完整演化）：

# 因子列表（RD-Agent 已验证）
curl -s -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/rd-agent/factors"
# 因子详情
curl -s -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/rd-agent/factors/{factor_id}"
# 因子回测（轻量 IC/夏普）
curl -s -X POST -H "$AUTH" -H "$CT" "$BASE/api/v1/rd-agent/factors/{factor_id}/backtest" \
  -d '{"start":"2024-01-01","end":"2025-12-31"}'
# 全局统计
curl -s -H "$AUTH" "$BASE/api/v1/rd-agent/stats"

5. 实战流程

当用户要求"挖新因子"时按此流程：

1. 查池与类别：/universes + /factor-categories 了解可选范围
2. 确认数据健康：/alpha-agent/data-summary 看数据覆盖
3. 启动演化：/evolve 选 universe + direction（如"低换手率高动量"）
4. 轮询进度：/tasks/{id} 每 30s 查一次，completed 后停
5. 查看因子：/factors 筛选 IC/Sharpe 高的
6. 解释 + 回测：对高分因子 explain + backtest
7. 导出：确认有效后 export 加入生产特征库

6. 常见问题

现象	原因	处理
412 API Key 未配置	缺 LLM Key	配 AI_IDE_LLM_API_KEY 后重启
400 Unknown market	market 参数错	用 /markets 查可用值
400 Unknown universe	universe 参数错	用 /universes 查可用值
任务一直 pending	队列繁忙	查 /tasks 看并发任务
因子数为 0	无完成演化	先启动 evolve 并等 completed