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负责从量化研报、学术论文中提取因子构造思路，转化为可测试的 Qlib 因子表达式，并生成结构化的因子假设卡片。用于因子创意来源拓展、文献回顾和外部信号引入。
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Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
负责 Top-N 多因子训练与含交易成本组合回测。用于 Phase 2/3 对比、参数优化、组合风险收益评估以及多因子证据产出。
负责在 csi1000 上进行单因子设计、IC/RankIC 显著性检验与 FDR 筛选。用于候选因子挖掘、单因子统计验证、冗余分析和单因子证据产出。
负责本仓库的 Qlib 运行环境与数据准备、可用性校验和基线流程联调。用于依赖检查、数据下载与注入、环境故障排查、实验前就绪性验证等任务。
| name | factor-research-review |
| description | 负责从量化研报、学术论文中提取因子构造思路，转化为可测试的 Qlib 因子表达式，并生成结构化的因子假设卡片。用于因子创意来源拓展、文献回顾和外部信号引入。 |
本 skill 负责从外部研究资料中系统性提取因子构造思路，并转化为 SFA 流程的输入。
从研报中提取结构化信息：
Mean, Std, Corr, Rank, Ref, Min, Max, Sum, Abs, Log, Power, Sign, If, Greater, Less$open, $close, $high, $low, $volume, $amount, $vwap, $change, $factor输出结构化的因子假设卡片，作为 SFA Generate 阶段的输入：
factor_hypothesis:
name: "CSTM_XXX"
expression: "..."
category: "momentum|volatility|liquidity|..."
source: "研报名称/论文引用"
market_logic: "因子背后的经济学假设"
expected_direction: "positive|negative" # 预期 IC 方向
expected_horizon: "1d|5d|20d" # 预期最佳持有期
priority: "high|medium|low"
risks: "潜在失效风险"
| 大类 | 子类 | 典型因子 | 经济学逻辑 |
|---|---|---|---|
| 动量 | 短期反转 | 1-5日反转 | 流动性溢价/过度反应 |
| 动量 | 中期动量 | 20-60日动量 | 趋势跟随/信息扩散 |
| 波动率 | 特质波动 | 残差波动率 | 博彩偏好/波动率异象 |
| 波动率 | 波动率变化 | 波动率扩张/收缩 | 风险预期修正 |
| 流动性 | 成交量异动 | 量比/换手率偏离 | 知情交易/注意力 |
| 流动性 | 量价关系 | 量价相关/Amihud | 信息不对称 |
| 微观结构 | 日内模式 | 高低价位置/缺口 | 交易行为/情绪 |
| 大类 | 子类 | 典型因子 |
|---|---|---|
| 估值 | PE/PB/PS | 需 PIT 数据 |
| 成长 | ROE变化/营收增速 | 需财务数据 |
| 质量 | 应计/现金流 | 需财务数据 |
Mean(($close/Ref($close,1)-1) * $amount, 10) / (Mean($amount, 10) + 1e-8)
Std($close/Ref($close,1)-1, 5) / (Std($close/Ref($close,1)-1, 20) + 1e-8)
Corr($close/Ref($close,1)-1, $volume/Ref($volume,1)-1, 10)
在 docs/factor_ideas/ 目录维护因子创意池：
backlog.md：待测试的因子假设列表literature_notes.md：研报/论文阅读笔记rejected_ideas.md：已测试但无效的想法（避免重复）docs/factor_ideas/literature_notes.mddocs/factor_ideas/backlog.mdqlib-single-factor-mining skill 执行。test_new_factor_batch.py 进行快筛。