返回 Skill 列表
extension
分类: 数据与分析无需 API Key

消费板块量化研究员

把消费板块的因子落成可复现选股体系:单因子体检、因子相关性诊断、多因子组合回测与选股池生成,结论与公开文献数值可交叉校验

person作者: u_c89c5a8bhubenterprise

本地履约脚本说明(鉴权型 Pay Skill)

本目录脚本由 Agent 在 paid=truefulfillment=agent_local 后于本机执行,不参与支付。

入口:run_local.py

| 模式 | 命令示例 | 产物 | |------|---------|------| | fetch | python3 run_local.py fetch --out panel.csv [--beg 2019-01-01 --end 2026-06-30] | 真实消费板块宽面板(腾讯月线) | | check | python3 run_local.py check --input panel.csv --factor-col reversal --out dir | 单因子体检报告 + decile.svg | | corr | python3 run_local.py corr --input panel.csv --factors reversal,volatility,size --out dir | 因子相关性报告 | | combo | python3 run_local.py combo --input panel.csv --factors size,volatility,reversal --signs "size=-1,volatility=-1,reversal=-1" --top-n 30 --out dir | 组合回测报告 + nav.svg | | pool | python3 run_local.py pool --input panel.csv --factors size,volatility,reversal --signs "..." --top-n 20 --out dir | 选股池报告 | | demo | python3 run_local.py --demo | 合成数据自检(零依赖,不联网) |

参数:

  • --signsfactor=+1/-1,+1=因子越高越好,-1=越低越好(默认见 consumer_core.DEFAULT_SIGNS)。
  • --weightsfactor=w,缺省等权。
  • --scheme / --benchmarkequal(等权)/ cap(市值加权)。
  • --as-of:pool 指定截面日期 YYYYMMDD,缺省最新。

核心算法:consumer_core.py(零第三方依赖)

  • check_factor:RankIC / t / 胜率 / 多头超额 / 多空 / 截面溢价 / 分10组形态。
  • corr_matrix:因子多头超额时间序列相关性 + 冗余/互补诊断。
  • combo_backtest:横截面标准化 → 复合 → Top-N 组合 → 年化/波动/信息比/回撤/换手/分年度。
  • build_pool:指定截面 Top-N 复合得分股票池。
  • make_svg_decile / make_svg_nav:零依赖 SVG 图。

取数:fetch_consumer.py

拉取消费板块(7 个中信一级行业)样本月线(腾讯 web.ifzq.gtimg.cn 前复权),构造 date,ticker,name,industry,ret,reversal,volatility,momentum,illiquidity[,size]。 沙箱无全 A 列表,默认用内嵌代表性样本池;真实环境用 --universe codes.txt(每行 code name industry)替换。 取不到的行/列如实跳过,绝不编造。