diff --git a/docs/factor_research/factor-workbench-mockup.html b/docs/factor_research/factor-workbench-mockup.html new file mode 100644 index 0000000..99f910b --- /dev/null +++ b/docs/factor_research/factor-workbench-mockup.html @@ -0,0 +1,874 @@ + + + + + +因子研究工作台 + + + + +
+ DESIGN v2 + 因子研究 · 投研组新增页面 · 与平台科幻终端风格一致 + 点击侧边栏「投研」下的菜单切换页面；排行榜类别筛选可点 +
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+ 投研 + › + IC 排行榜 +
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21:36:05CST
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DATA LIVE
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IC 排行榜

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批次 2026-08-24 · 全A 4,382 只 · 2018-01-01 ~ 2026-06-30 · 前瞻 5 日

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参评因子
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258
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alpha101 ×100 · alpha158 ×158
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有效因子
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41
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|IC| > 0.02 且 ICIR > 0.3
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观察中
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76
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指标边缘 · 待分年验证
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TOP1 多空年化
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+18.4%
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alpha32 · 十组多空 · 扣费前
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+ 批次 2026-08-24 全量首跑 ▾ +
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#因子类别IC 均值ICIRt 值胜率多空年化换手/日IC 趋势结论
1alpha32cs_rank(ts_corr(cs_rank(close),…)) 复合alpha1010.0710.619.261.8%+18.4%12.4%有效
2alpha12sign(ts_delta(volume,1)) * (-1*ts_delta(close,1))alpha1010.0660.578.660.4%+16.1%28.9%有效
3alpha101(close-open)/(high-low) 量能加权alpha1010.0620.548.159.7%+15.2%9.8%有效
4corr_20ts_corr(close/delay(close,1), log(vol/…))alpha1580.0590.517.758.9%+13.8%15.2%有效
5alpha54((-1×cs_rank(ts_std(low,3)))×…)alpha1010.0570.497.458.2%+13.1%11.0%有效
6wvma_20ts_std(|r|·vol,20)/ts_mean(|r|·vol,20)alpha1580.0540.477.157.8%+12.4%10.6%有效
7alpha83-1·cs_rank(ts_cov(cs_rank(high),cs_rank(vol),5))alpha1010.0530.466.957.5%+11.9%13.7%有效
8vsumd_10量净上行占比 · 10日窗alpha158-0.050-0.44-6.643.1%-11.2%18.3%有效
9alpha6(-1)·ts_corr(open, volume, 10)alpha1010.0490.426.356.9%+10.7%14.9%观察
10rsv_10(close-ts_min(low,10))/(max-min)alpha158-0.046-0.40-6.043.6%-9.8%16.1%观察
11alpha44ts_corr(vwap·cs_rank…, 5) 条件结构alpha1010.0430.365.456.1%+8.9%21.5%观察
12return_1dts_delta(close,1) —— 一日反转内置-0.041-0.35-5.244.2%-8.6%34.2%观察
13alpha18-1·cs_rank(ts_std(|close-open|,5)+…)alpha1010.0380.334.955.4%+7.8%19.4%观察
14imxd_20ts_argmax(high,20)-ts_argmin(low,20)alpha1580.0360.314.654.8%+7.1%17.7%观察
15alpha9quesval 双层条件·极值差动量alpha1010.0330.284.154.0%+6.2%26.8%淘汰
16alpha65vwap 均值偏离 × 量能乘数alpha101-0.027-0.22-3.246.1%-4.9%23.9%淘汰
17ma20ts_mean(close,20)内置-0.021-0.17-2.547.0%-3.6%20.1%淘汰
18kmid(close-open)/openalpha158-0.018-0.14-2.147.6%-3.0%31.5%淘汰
+
+
+ 显示 18 / 258 · 按 |IC| 降序 + 口径：日频 RankIC · 红正绿负 · 多空=Q10−Q1 等权 · 未做行业中性化 +
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+ ← 返回排行榜 +
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因子详情 · alpha32

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批次 2026-08-24 · 全A 4,382 只 · 2018-01-01 ~ 2026-06-30

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+ alpha32 + alpha101 + 有效 + WorldQuant #32 · 量价相关性族 +
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cs_rank(ts_mean(close,7)/close) - 0.5 ++ cs_rank(ts_corr(cs_rank(close), cs_rank(volume), 5)) * -1
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IC 均值 (5D)
0.071
+
ICIR
0.61
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t 值
9.2
+
IC 胜率
61.8%
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多空年化
+18.4%
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日均换手
12.4%
+
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月度 IC 与累计 IC

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柱=月度 RankIC · 线=累计 IC · 102 个月
+ + + + + +0.10 + 0 + -0.10 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
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十分组平均收益（5 日）

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Q1=因子值最低组 · 单调性=区分度
+ + + + + + + + + + + + + + Q1Q2Q3 + Q4Q5Q6 + Q7Q8Q9 + Q10 + +0.42% + -0.38% + + +
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发起批量评估

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后台任务 · 完成后自动生成排行榜批次 · 建议先小样本冒烟

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01股票池

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与实盘可交易域一致 · 退市股保留（无幸存者偏差）
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02因子集

+
按类批量勾选 · 未就绪的因子集显示占位
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03时间窗与口径

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日频因子值 · RankIC · 前瞻收益 1/5/10 日
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+ 2018-01-01 + → + 2026-06-30 + 全量预估 ~2.5h (NAS) · 建议晚间错峰 +
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+ +
+ + 提交后进入任务中心排队 · 完成自动生成「2026-08-25 批次」排行榜 +
+
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+ + + + diff --git a/docs/superpowers/specs/2026-08-24-factor-batch1-alpha101-158.md b/docs/superpowers/specs/2026-08-24-factor-batch1-alpha101-158.md new file mode 100644 index 0000000..0cdef8e --- /dev/null +++ b/docs/superpowers/specs/2026-08-24-factor-batch1-alpha101-158.md @@ -0,0 +1,64 @@ +# 因子研究第一批设计：Alpha101+Alpha158 全量挂载与全A重验 + +> 日期：2026-08-24 ｜ session：因子调研 ｜ 状态：设计已获用户确认 +> 前置调查：`docs/factor_research/2026-08-20-factor-library-survey.md`（因子库全景） +> 前端设计稿：`docs/factor_research/factor-workbench-mockup.html`（科幻终端风，用户已确认） + +## 背景与目标 + +用户拍板「C 起步」：先建评估能力和因子库，因子研究目的（舰队增强 vs 独立策略）后定。 + +第一批目标：把 vnpy 自带的 Alpha101(100)+Alpha158(158) 表达式挂进 sanguo_factor，用全A 8.5 年数据批量评估，产出 IC 排行榜筛选有效因子；同时建前端「因子研究工作台」三页面。 + +**⚠️ 部署要求（用户 2026-08-24 明确）：评估管线最终要部署到 VPS，不是仅跑 NAS。** +- 实现上：评估管线是平台代码（scripts + sanguo_factor + API + 前端），走标准 promote 链（push→NAS 自动验证→用户确认推 VPS） +- VPS 有 42.8G 权威 quant_trading.db（dbbardata），数据完全够；NAS 26G 副本用于验证 +- 资源策略：冒烟先测耗时；全量错峰；因子分批算控内存；VPS 上注意与 schtask 采集任务错峰 + +## 本地家底（已实证） + +- `sanguo_factor/`：registry/library/analyzer(alphalens IC+tears)/alpha_lab/data_adapter + web API（POST /factor/analyze、GET /factor/list）+ 5 测试文件；内置仅 7 个基础因子 +- vnpy 自带：`vnpy_v4.4.0/vnpy/alpha/dataset/datasets/alpha_101.py`（100 个表达式全实现）+ `alpha_158.py`（qlib 同款 39 定义×多窗口）；算子 46 个全覆盖 Alpha101 需求 +- 接入缺口：① dbbardata 无 vwap 列（Alpha101 用 59 次）② AlphaLabSession 缓存上限 50 只（横截面不够）③ 无批量评估入口 + +## 评估口径（已定） + +| 维度 | 选择 | +|------|------| +| 股票池 | 全A 主板+创业板，剔科创/北交、ST、上市<120日新股；退市股保留（无幸存者偏差）≈4,300-4,500 只 | +| 时间窗 | 2018-01-01 ~ 2026-06-30（8.5年完整牛熊） | +| 频率 | 日频因子值，日频 RankIC，前瞻收益 1/5/10 日 | +| 不做 | 行业中性化（行业数据缺口，先跑基线，IC 数据说话后再决策） | + +## 后端设计 + +1. **因子挂载**：新模块把 alpha_101.py/alpha_158.py 的表达式注册进注册表（category=alpha101/alpha158） +2. **vwap 派生列**：data_adapter 层补 `vwap = turnover/volume`（volume=0 置 null），不动生产库 +3. **批量评估脚本** `scripts/factor_research/`：全A清单(dbbardata distinct)→分批加载→因子分批算(15-20个/批，防内存爆)→逐因子 IC/ICIR/t统计/胜率/多空/换手汇总→结果落盘（SQLite 或 CSV+markdown，供 API 读） +4. **冒烟先行**：50 只 × 2024 年 × 10 因子验证管线+实测耗时，再全量 +5. **股票池缓存扩容**：AlphaLabSession 50 只上限改为可配置/批量路径 +6. **新 API**：GET /factor/leaderboard?batch=&category=&period=（读评估结果）、POST /factor/batch_eval（提交批量评估任务，走任务中心）；tears 按需 + +## 前端设计（mockup 已确认，科幻终端风 1:1 对齐 tokens.css） + +路由挂侧边栏「投研」组（现只有「因子分析」）： +1. **IC 排行榜** `/factor/leaderboard`：4 统计瓦片（参评/有效/观察/TOP1多空）+ 筛选栏（批次/类别chips/搜索/1D5D10D切换）+ 主表格（排名/因子名带公式缩略/类别chip/IC均值带色条/ICIR/t值/胜率/多空年化/换手/IC趋势sparkline/信号灯结论）+ 行点击进详情 +2. **因子详情** `/factor/leaderboard/:factor`：表达式卡片（青色mono）+ 6 格指标条 + 月度IC柱状&累计IC线（青线glow）+ 十分组收益柱状 + tears 入口 +3. **批量评估** `/factor/batch`：01股票池（3预设卡：全A/中证800/自定义）→ 02因子集（按类勾选，未就绪置灰占位）→ 03时间窗（显示预估耗时）→ 提交进任务中心 +- 视觉：深空黑 #05080d/荧光青 #00e5ff/琥珀 #ffb000/红涨绿跌/term-grid/信号灯结论（●绿有效/●琥珀观察/●灰淘汰）/近直角/mono数字/类别chip=青(alpha101)/紫 #b48cff(alpha158)/琥珀(内置) + +## 结果筛选（评估跑完后） + +|IC|+ICIR 初筛（阈值看数据分布定）→ 相关性聚类去重（同质合并）→ 产出第一批结论报告 + +## YAGNI（明确不做） + +行业中性化、因子合成/组合权重、Alpha360、GTJA191 移植（第二批）、聚宽财务因子（第三批）、动 web 既有页面 + +## 验收标准 + +1. `/factor/list` 列出 alpha101/alpha158 类目（258 因子） +2. 冒烟跑通，IC 量级合理（|IC|普遍<0.1） +3. 全量 IC 排行榜落盘，前端三页可用（NAS 验证） +4. 挂载+vwap 派生有单测；CI 绿 +5. **部署链走通：NAS 验证绿 → 用户确认 → 推 VPS 可跑**