Skip to main content Accueil Créateurs duhanjun jingni-trader factor-engine
factor-engine A股阿尔法因子研究与构建引擎。支持定义和计算A股专属的Alpha因子（动量反转、市值、换手率、资金流、事件驱动等），提供因子IC分析（含行业中性化处理）、分层回测、相关性去冗余、多因子融合等功能。底层技术指标计算支持TA-Lib和pandas_ta双后端切换（默认pandas_ta）。支持表达式引擎声明式因子定义、Alpha158扩展因子库、提前期偏差检测、IC衰减分析。可选接入惊泥因子库(jingni-datafeed)获取已沉淀因子数据。
Aller à l'installation Skills Marketplace Découvrez et explorez les compétences IA créées par la communauté.
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Afficher les détails du prompt Une commande directe contourne le prompt de vérification. Examinez la source avant de l'exécuter.
npx skills add https://github.com/duhanjun/jingni-trader --skill factor-engineLa commande reste sur une seule ligne. Faites défiler horizontalement pour la vérifier avant de la copier.
Vous préférez une copie locale ? Téléchargez les fichiers actuellement disponibles dans SkillsMP.
Télécharger Zip Téléchargement... Explorateur de fichiers
58 fichiers name factor-engine version 1.0.0 description A股阿尔法因子研究与构建引擎。支持定义和计算A股专属的Alpha因子（动量反转、市值、换手率、资金流、事件驱动等），提供因子IC分析（含行业中性化处理）、分层回测、相关性去冗余、多因子融合等功能。底层技术指标计算支持TA-Lib和pandas_ta双后端切换（默认pandas_ta）。支持表达式引擎声明式因子定义、Alpha158扩展因子库、提前期偏差检测、IC衰减分析。可选接入惊泥因子库(jingni-datafeed)获取已沉淀因子数据。 author quant-team license MIT tags ["quant-trading","A股","factor-engine","alpha-factor","talib","pandas-ta","jingni-datafeed"] dependencies ["pandas>=2.0.0","numpy>=1.24.0","scipy>=1.10.0","scikit-learn>=1.3.0","statsmodels>=0.14.0","alphalens-reloaded>=0.4.5","polars>=0.20.0","ta-lib (可选，C 语言依赖)","pandas-ta (可选，纯 Python 替代)"] environment_variables [{"name":"FACTOR_BACKEND","description":"因子计算后端（pandas_ta / talib），默认 pandas_ta（纯 Python）","required":false,"default":"pandas_ta"},{"name":"QUANT_WORK_DIR","description":"工作目录根路径","required":false,"default":"./workspace"},{"name":"IC_TYPE","description":"IC计算方式（normal / spearman / rank）","required":false,"default":"normal"},{"name":"JINGNI_URL","description":"惊泥因子库服务地址（启用 jingni-datafeed 时需要）","required":false},{"name":"JINGNI_TOKEN","description":"惊泥因子库 API Token（启用 jingni-datafeed 时需要）","required":false},{"name":"QUANT_ALPHALENS_REPORT","description":"是否生成 alphalens 完整因子分析报告（0/1），默认 0；启用后每个因子输出 4 PNG + 1 HTML + 1 JSON","required":false,"default":"0"},{"name":"QUANT_FACTOR_BACKEND","description":"DataFrame 后端（pandas / polars / auto），作用于 IC 计算/中性化/IC Decay/相关性分析等热路径。默认 pandas，polars 缺失时自动回退","required":false,"default":"pandas"}] language python python_version 3.9+ entry_point engine.py trigger_keywords ["因子","因子研究","Alpha因子","IC分析","因子挖掘","因子中性化","因子相关性","多因子","表达式引擎","因子DSL","提前期偏差","惊泥因子库"]
factor-engine
概述
factor-engine 是 A 股量化投研的因子研究与构建引擎 ，提供：
A股专用Alpha因子 ：动量反转、市值、换手率、资金流、波动率等行业中性化处理 ：市值+行业中性回归因子IC分析 ：Spearman Rank IC / Pearson IC / 向量化IC分析因子相关性分析 ：去冗余处理多因子融合 ：等权/IC加权融合（含 NaN 隔离）表达式引擎 ：声明式因子定义（如 RANK(DELTA($close, 5))）Alpha158 扩展因子库 ：47 个因子，覆盖 6 大类提前期偏差检测 ：自动检测因子计算中的未来数据泄露惊泥因子库集成 ：可选从 jingni-datafeed 获取已沉淀因子数据
技术指标后端
后端 实现 特点 pandas_ta（默认）pandas_ta_calculator.py 纯 Python，无需 C 编译，150+ 指标完整对齐 talibtalib_calculator.py 需 C 依赖（TA-Lib），性能更优
通过 FACTOR_BACKEND 环境变量切换，代码使用 try/except 自动 fallback。
高性能 DataFrame 后端（可选）
IC 计算 / 中性化 / IC Decay / 相关性分析等热路径支持 pandas / polars 双后端 ，通过 QUANT_FACTOR_BACKEND 环境变量切换。
后端 适用场景 性能（5000 股 × 1000 日） pandas（默认）兼容性最广，零额外依赖 基线 polars大规模截面计算（5000+ 股票） IC 提速 5-15×，中性化提速 3-5× auto自动检测 polars 可用性 polars 可用时自动启用
覆盖模块
模块 文件 提速来源 Pearson IC scripts/optimizations/ic_vectorized.pypolars 多线程 Rust 引擎 Spearman IC scripts/optimizations/ic_vectorized.pypolars 窗口函数 + rank 中性化 scripts/optimizations/vectorized_neutralize.pypolars group_by 批量截面求解 IC Decay
scripts/optimizations/ic_decay.py
polars over(code/date) 一次性扫描
相关性分析 scripts/optimizations/vectorized_correlation.pypolars DataFrame.corr()
使用方式
export QUANT_FACTOR_BACKEND=polars
export QUANT_FACTOR_BACKEND=auto
export QUANT_FACTOR_BACKEND=pandas
双后端一致性 所有支持 polars 后端的模块均通过 L2 单元测试验证：双后端输出最大绝对偏差 < 1e-10（IC Decay 因 rank 实现细节差异放宽到 1e-6）。polars 缺失时自动回退 pandas 并输出 warning 日志。
Processor Pipeline 架构（方向一） 借鉴 Microsoft Qlib 的 Processor + Recorder 设计，将因子处理流程抽象为可插拔的工序链 + 实验可重放记录器 。通过 pipeline.yaml 声明式配置工序组合。
核心组件 组件 文件 职责 Processor（抽象基类）scripts/processors/base.py声明 requires / __call__ / describe；子类实现具体工序 ProcessContextscripts/processors/base.py工序间状态传递载体（IC 结果、selected_factors、forward_returns 等） ProcessorChainscripts/processors/chain.py调度器，按序执行 Processor + 依赖检查 + 异常隔离 ExperimentRecorderscripts/recorder.py实验可重放记录器，输出 manifest.json（含 7 字段） load_pipeline_configscripts/processors/loader.pyYAML 加载器（work_dir 优先 → skill 默认 → 兜底默认链）
7 个内置 Processor Processor 功能 默认启用 NeutralizeProcessor行业 + 市值中性化（截面回归取残差） 否 WinsorizeProcessor去极值（MAD 法 / 分位数法） 否 FillnaProcessor缺失值填充（rank_pct / zero / mean / ffill） 否 StandardizeProcessor标准化（zscore / minmax） 否 ICAnalysisProcessorIC 分析（Pearson / Spearman），写入 ctx.ic_results 是 CorrelationFilterProcessor相关性去冗余，写入 ctx.selected_factors 是 FusionProcessor多因子融合（ic_weighted / equal_weighted），输出 alpha_score 是
声明式 YAML 配置 默认配置文件：scripts/processors/pipeline.yaml。在 QUANT_WORK_DIR 下放置 pipeline.yaml 可覆盖默认配置。
pipeline:
- processor: NeutralizeProcessor
enabled: false
params:
neutralize_mcap: true
neutralize_industry: true
min_count: 30
- processor: ICAnalysisProcessor
enabled: true
params:
ic_type: normal
forward_periods: [1 , 5 , 20 ]
min_count: 10
- processor: CorrelationFilterProcessor
enabled: true
params:
max_correlation: 0.7
- processor: FusionProcessor
enabled: true
params:
method: ic_weighted
forward_period_for_weight: ret_forward_5d
ExperimentRecorder manifest 每次 pipeline 运行自动在 <QUANT_WORK_DIR>/archives/factor_engine/run_YYYYMMDD_HHMMSS/ 下生成 manifest.json，含 7 字段：
字段 说明 run_iduuid4().hex，唯一标识本次运行 start_time / end_time运行起止时间（ISO 格式） pipeline_config各 Processor 的 describe() 输出列表 input_data_hash输入文件 sha256（接入 P1-3 artifact_store） steps每步执行后状态（processor 名 / 参数 / 行列数 / nan_ratio） output_artifacts输出产物路径列表 env环境快照（Python/pandas/polars 版本 + QUANT_ 环境变量）
manifest.json 自身 sha256 纳入 P1-3 sha256 Manifest 覆盖范围，支持实验可重放。
因子定义体系
内置因子
动量因子 ：momentum_20d、momentum_60d、reversal_5d、reversal_20d规模因子 ：lncap（对数市值，estimated_mv 仅作为内部中间变量不输出）交易因子 ：turnover_20d、turnover_5d、turnover_change、volume_ratio波动率因子 ：volatility_20d资金流因子 ：money_flow_20d（20日累计资金流）
表达式引擎因子 支持声明式定义，预设因子包括 KDJ、RSI、MACD、布林带等，例如：
engine.compute_expression_factors(data, {
"rsi_14" : "RSI($close, 14)" ,
"macd_diff" : "MACD($close, 12, 26, 9)" ,
})
Alpha158 扩展因子库 借鉴 Qlib Alpha158，合计 47 个因子，覆盖：
动量/反转类（12 个）
波动率类（8 个）
成交量/换手率类（8 个）
技术指标类（10 个）
资金流向类（5 个）
其他（4 个）
惊泥因子库集成 当 JINGNI_URL 和 JINGNI_TOKEN 均已配置，且用户明确要求从因子库取数时（如"从惊泥因子库加载因子"），factor-engine 优先从 jingni-datafeed 获取已沉淀因子数据，跳过本地计算。
ctx.metadata["factor_source"] 控制：
"jingni"：强制走 jingni-datafeed 路径"auto"：先尝试 jingni，失败回退本地计算"local"：始终本地计算（默认）
Alphalens 因子分析报告（可选） 设置环境变量 QUANT_ALPHALENS_REPORT=1 后，FACTOR 阶段会为每个入选因子自动生成完整的 alphalens 因子分析报告，输出到 <QUANT_WORK_DIR>/reports/alphalens/<task_id>/。
产物清单（每个因子） 文件 说明 <factor>_returns.png分层累积收益曲线 <factor>_ic.pngIC 时序图与分布 <factor>_turnover.png分层换手率 <factor>_summary.png综合统计摘要 <factor>_report.html单因子 HTML 报告（含上述图表） <factor>_metrics.json8 项关键指标（机器可读）
metrics.json 字段 字段 类型 说明 factorstr 因子名 top_quantile_returnfloat 最高分层平均收益 bottom_quantile_returnfloat 最低分层平均收益 long_short_returnfloat 多空收益（Top - Bot） long_short_sharpefloat 多空收益年化夏普 ic_meanfloat IC 均值 ic_irfloat IC 信息比（IC 均值 / IC 标准差） avg_turnover_top_quantilefloat Top 分层平均换手率 suggested_verdictstr 建议结论（ACCEPT / REVIEW / REJECT）
降级方案 当 alphalens-reloaded 未安装或运行报错时，自动降级到方案 C（自研轻量分层回测）：
仅输出 <factor>_metrics.json + <factor>_report.html，不生成 PNG
metrics.json 额外含 _backend: "fallback_lite" 标识
主流程不阻塞，仅记录 warning 日志
下游聚合 REPORT 阶段会自动聚合所有因子的 metrics.json，生成 factor_analysis_report.html 汇总报告（含各因子指标卡片与 ACCEPT/REVIEW/REJECT 结论），归档到 REPORT 阶段 artifacts。
使用示例
Python API from engine import run
from scripts.context import Context
ctx = Context(
task_id="task_001" ,
user_intent="计算因子" ,
current_stage="IDLE"
)
ctx.stock_pool = ["000001.SZ" ]
ctx.start_date = "2021-01-01"
ctx.end_date = "2024-01-01"
result = run(ctx)
from engine import FactorEngine
engine = FactorEngine()
expr_factors = engine.compute_expression_factors(data)
extended = engine.compute_extended_factors(data)
CLI 运行 python engine.py -i "计算反转因子"
优化模块 以下优化模块位于 scripts/optimizations/，按需直接 import，例如 from scripts.optimizations.ic_vectorized import ic_analysis_batch：
Alpha158 库 ：alpha158_lib.AlphaEngine、alpha158_lib.AlphaRegistryIC分析 ：ic_vectorized.ic_analysis_batch、ic_vectorized.ic_summary、ic_decay.ICDecayAnalyzer、ic_analysis_v2.calc_ic_series、ic_analysis_v2.calc_ic_stats因子验证 ：factor_validator.validate_factor、factor_validator.FactorVerdict、lookahead_detector因子注册 ：factor_registry_v2.FactorRegistry、factor_registry_v2.Neutralizer、vectorized_neutralize.neutralize_factor相关性分析 ：vectorized_correlation.correlation_analysis（支持 polars 后端）
Processor Pipeline 模块 可通过 from engine import processors 访问所有 Processor 相关类与工具函数：
基类与异常 ：Processor、ProcessContext、ProcessorRequirementError、ChainValidationError调度器与加载器 ：ProcessorChain、load_pipeline_config、parse_yaml_to_processors、register_processor、PROCESSOR_REGISTRY7 个内置 Processor ：NeutralizeProcessor、WinsorizeProcessor、FillnaProcessor、StandardizeProcessor、ICAnalysisProcessor、CorrelationFilterProcessor、FusionProcessor实验记录器 ：ExperimentRecorder工具方法 ：get_all_processors()、create_default_chain()
配置说明
API 文档 