量化因子知识库 Skill,整合三大因子体系共 619 个因子,为 AI Agent 提供因子查询、推荐、计算指导和回测方案设计能力。
| 因子体系 | 因子数 | 来源 | 特点 |
|---|---|---|---|
| Qlib Alpha158 | 158 | microsoft/qlib | 可解释性强,Qlib DSL 原生支持 |
| Qlib Alpha360 | 360 | microsoft/qlib | 归一化时序特征,适合深度学习 |
| WorldQuant Alpha101 | 101 (82可用) | Alpha101论文 | 经典量化因子,含算子映射 |
所有因子按 8 个语义维度 统一分类:
- 🔵 动量 — 价格趋势与惯性信号
- 🟠 波动率 — 价格波动幅度与风险
- 🟢 量价关系 — 成交量与价格的联动
- 🔴 均值回复 — 价格偏离与回归信号
- 🟣 流动性 — 成交量水平与稳定性
- 🟡 微观结构 — K线形态与盘口特征
- ⚪ 形态 — 价格区间分布与极值特征
- 🔘 不可实现 — 需外部数据(行业/市值),已标注
| 工作流 | 说明 |
|---|---|
| 因子查询 | 按名称/分类/来源检索因子,返回标准因子卡片 |
| 因子推荐 | 根据策略需求(趋势跟踪/均值回复/选股等)推荐因子组合 |
| 因子计算指导 | 提供 Qlib DSL 表达式和 Python 代码模板 |
| 因子回测分析 | 设计回测方案和代码框架(不执行,交给调用方Agent) |
git clone https://github.com/seuzxh/quant-factor-skill.git ~/.agents/skills/quant-factor-skill下载仓库后,将整个目录复制到 skills 目录:
# macOS / Linux cp -r quant-factor-skill ~/.agents/skills/quant-factor-skill # Windows (PowerShell) Copy-Item -Recurse quant-factor-skill "$env:USERPROFILE\.agents\skills\quant-factor-skill"
重启 Claude Code / OpenCode 会话,skill 会自动被识别。
安装后直接对话即可触发:
> 有哪些动量因子?
→ 触发工作流1:因子查询
> 我做趋势跟踪策略,推荐哪些因子?
→ 触发工作流2:因子推荐
> Alpha101的012因子怎么用Qlib实现?
→ 触发工作流3:因子计算指导
> 帮我设计一个动量因子组合的回测方案
→ 触发工作流4:因子回测分析
task(category="...", load_skills=["quant-factor-agent"], prompt="推荐适合LightGBM选股的因子组合")
### ROC_5 - **来源**: Alpha158 - **分类**: 动量 - **表达式**: `Ref($close, 5) / $close` - **说明**: 5日前收盘价与当前收盘价的比值。大于1表示近期下跌,小于1表示近期上涨。 - **使用建议**: 经典动量因子,短窗口捕捉短期反转。常与波动率因子(如STD_5)组合使用。
quant-factor-skill/
├── README.md # 本文件
├── LICENSE # MIT 开源许可
├── SKILL.md # Skill 主文件(工作流 + 输出格式 + 约束)
└── references/
├── factor-index.md # 语义分类交叉引用索引(619因子总览)
├── alpha158-factors.md # Qlib Alpha158 因子库(158因子)
├── alpha360-factors.md # Qlib Alpha360 因子库(360因子)
└── alpha101-factors.md # WorldQuant Alpha101 因子库(101因子)
- Alpha158 / Alpha360: microsoft/qlib —
qlib/contrib/data/loader.py - Alpha101: Kakushadze, Z. (2016). 101 Formulaic Alphas. arXiv:1601.00991
- Alpha101 Python实现参考: yli188/WorldQuant_alpha101_code