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quant-fund
quant_fund 是金融场景量化基金深度分析技能,提供因子暴露分析、风格漂移检测、Brinson归因等核心功能。
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Based on SOC occupation classification
Enterprise WeChat template_card builder and sender. Provides reusable card templates for due diligence reports, stock alerts, risk warnings, and more. Supports text_notice, news_notice, and button_interaction card types with fallback to markdown.
本技能为进出口企业提供全面的贸易融资方案推荐与对比分析,基于企业类型、贸易类型、融资金额、账期等关键参数,智能推荐最适合的融资产品。
Financial AI Skill - 客户经理营销话术实时生成器。输入客户画像和营销目标,AI自动生成电话/微信/拜访话术,支持异议处理预演、方言适配、多风格切换。覆盖零售/对公/理财/私行/信用卡全营销岗位。
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| name | quant_fund |
| description | quant_fund 是金融场景量化基金深度分析技能,提供因子暴露分析、风格漂移检测、Brinson归因等核心功能。 |
| version | 1.0.0 |
| author | AlphaAgent |
| license | MIT |
| layer | L3 |
| capability_domain | ["C02","C03","C07"] |
| industry | financial |
| metadata | {"raw_title":"quant_fund - 量化基金分析引擎","auto_generated":true,"auto_generated_at":"2026-06-20"} |
quant_fund 是金融场景量化基金深度分析技能,提供因子暴露分析、风格漂移检测、Brinson归因等核心功能。
基于 Fama-French 五因子 + Carhart 四因子扩展 模型:
| 因子 | 名称 | 说明 |
|---|---|---|
| Alpha | 超额收益 | 不可解释收益 |
| Beta | 市场敏感度 | 相对基准波动 |
| SMB | 市值因子 | 小盘股效应 |
| HML | 价值因子 | 低PB vs 高PB |
| RMW | 盈利因子 | 高盈利 vs 低盈利 |
| CMA | 投资因子 | 低投资 vs 高投资 |
| MOM | 动量因子 | 过去12个月收益 |
三层归因拆解:
| 效应 | 含义 |
|---|---|
| 选股效应 (Selection) | 超配好股票带来的收益 |
| 行业配置效应 (Allocation) | 超配好行业带来的收益 |
| 交互效应 (Interaction) | 选股与配置的交叉贡献 |
综合考虑:
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| fund_code | str | 基金代码(F000001格式) |
| fund_name | str | 基金名称(可选) |
| benchmark | str | 基准指数代码(默认沪深300) |
| period | str | 分析区间(默认近1年) |
{
"fund_code": "F000001",
"fund_name": "某量化基金",
"factor_exposure": {
"alpha": 0.023,
"beta": 1.12,
"smb": 0.15,
"hml": -0.08,
"rmw": 0.21,
"cma": -0.05,
"mom": 0.12
},
"style_drift": {
"current_style": {"size": 0.3, "value": 0.2, "growth": 0.5},
"contract_style": {"size": 0.5, "value": 0.3, "growth": 0.2},
"drift_score": 0.28,
"alert": "LOW"
},
"brinson_attribution": {
"selection_effect": 0.034,
"allocation_effect": 0.021,
"interaction_effect": 0.008,
"total_attribution": 0.063
},
"performance_attribution": {
"benchmark_return": 0.081,
"factor_contribution": 0.052,
"selection_contribution": 0.034,
"allocation_contribution": 0.021,
"timing_contribution": 0.008,
"net_return": 0.118
}
}
python3 scripts/quant_cli.py generate "量化基金分析 F000001"
python3 scripts/quant_cli.py factor F000001
python3 scripts/quant_cli.py style F000001
python3 scripts/quant_cli.py brinson F000001
from quant_engine import QuantFundEngine
engine = QuantFundEngine()
result = engine.analyze(fund_code="F000001", fund_name="某量化基金")
print(result)
Fxxxxxx 格式fund_compare:基金多维度对比fund_manager_profile:基金经理画像dca_calculator:定投计算器