Skill: jiadong0723/jiadong-quant-tools (version 1.0.0)

--- name: quant-tools description: 学术导向量化研究工具集。包含7大核心库（因子分析、组合优化、AI增强、因果验证、衍生品定价、回测引擎、情感分析）和5大投研工具（VeighNa交易框架、Qlib AI投研、WTP高性能框架、AkShare数据接口、JupyterHub研究环境）。适用于策略研发、因子挖掘、论文复现、资产配置、API服务化等投研任务。触发词：量化、quant、因子、组合优化、因子分析、回测、交易框架、数据接口、学术研究。 --- # 量化投研工具集 (Quant Tools) ## 概述 本 skill 提供完整的量化投研工具链，覆盖： - **学术研究库** (7个): 算法创新、数学模型验证、理论实现 - **投研工具** (5个): 交易执行、AI研究、数据获取、团队协作 --- ## 学术研究库 ### 1. AlphaLens - 因子分析 - **定位**: Quantopian 开源，经典因子评估框架 - **功能**: 因子 IC、IR、分层回测指标 - **用途**: 因子有效性检验、多因子模型评估 - **GitHub**: https://github.com/quantopian/alphalens - **API化**: ⭐⭐⭐⭐ 极易封装为报告生成 API ### 2. VectorBT - 高性能回测 - **定位**: 基于 NumPy/Pandas 向量化计算 - **功能**: 参数网格搜索、敏感性分析 - **用途**: 大规模因子测试、快速验证 - **GitHub**: https://github.com/polakowo/vectorbt - **API化**: ⭐⭐⭐⭐ 可封装回测引擎 API - **注意**: 内存占用大，需计算优化型实例 ### 3. PyPortfolioOpt - 组合优化 - **定位**: 现代投资组合理论 (MPT) - **功能**: Black-Litterman、风险平价、权重优化 - **用途**: 资产配置研究、权重优化服务 - **GitHub**: https://github.com/robertmartin8/PyPortfolioOpt - **API化**: ⭐⭐⭐⭐ 极易封装为计算 API ### 4. FinRL - 强化学习交易 - **定位**: 斯坦福/CMU 等多校联合 - **功能**: PPO、A2C 等 RL 算法，环境丰富 - **用途**: AI策略生成、强化学习论文复现 - **GitHub**: https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL - **API化**: ⭐⭐⭐ 需封装训练/推理接口 - **注意**: 训练不稳定，超参敏感 ### 5. FinBERT - 金融情感分析 - **定位**: 基于 BERT 的金融领域微调 - **功能**: 金融语境情感分析 - **用途**: 舆情监控、新闻因子挖掘 - **GitHub**: https://github.com/ProsusAI/finBERT - **API化**: ⭐⭐⭐ 需封装模型推理 API - **注意**: 需要 GPU，推理延迟较高 ### 6. EconML - 因果推断 - **定位**: 微软研究院 - **功能**: 因果效应分析、策略归因 - **用途**: 验证策略是否真的有效、避免过拟合 - **GitHub**: https://github.com/microsoft/EconML - **API化**: ⭐⭐⭐⭐ 适合封装为分析 API - **重要性**: **必须使用以验证策略有效性** ### 7. QuantLib - 衍生品定价 - **定位**: 经典量化金融数学 - **功能**: 期权、利率、信用定价 - **用途**: 复杂结构化产品研究、风险模型验证 - **GitHub**: https://github.com/lballabio/QuantLib - **API化**: ⭐⭐⭐ PyQL 封装后可提供 API - **注意**: 学习曲线极陡 --- ## 投研工具 ### 1. VeighNa (vn.py) - 综合交易框架 - **定位**: 社区最活跃的综合交易与投研框架 - **功能**: 期货/股票/crypto接口、插件丰富 - **用途**: 实盘交易、策略回测、云端交易网关 - **GitHub**: https://github.com/vnpy/vnpy - **部署**: ⭐⭐⭐⭐⭐ 官方 Docker/K8s - **API**: ⭐⭐⭐⭐ 内置 RpcService，可封装 REST ### 2. Microsoft Qlib - AI量化投研 - **定位**: 微软开源 AI 量化平台 - **功能**: Transformer/LSTM、因子挖掘、流程标准化 - **用途**: 机器学习模型训练、Alpha研究 - **GitHub**: https://github.com/microsoft/qlib - **部署**: ⭐⭐⭐⭐⭐ 支持分布式训练 - **API**: ⭐⭐⭐ 库形式，需自行封装 FastAPI ### 3. WonderTrader (WTP) - 高性能框架 - **定位**: C++核心高性能量化框架 - **功能**: Tick级回测、低延迟 - **用途**: 高频策略、对性能要求高的回测 - **GitHub**: https://github.com/wondertrader/wondertrader - **部署**: ⭐⭐⭐⭐ Docker支持，资源占用低 - **API**: ⭐⭐⭐⭐ HTTP监控，易扩展微服务 ### 4. AkShare - 金融数据接口 - **定位**: 完全免费的金融数据接口库 - **功能**: 宏观/基金/股票数据源覆盖极广 - **用途**: 数据获取、基本面数据清洗、统一数据源 - **GitHub**: https://github.com/akfamily/akshare - **部署**: ⭐⭐⭐⭐ 无状态，极易容器化 - **API**: ⭐⭐⭐ 库形式，建议封装为数据网关 API - **注意**: 依赖第三方网站稳定性 ### 5. JupyterHub - 交互式研究环境 - **定位**: 分析师零成本上手 - **功能**: Notebook、团队协作 - **用途**: 数据探索、研究报告生成、团队协作开发 - **GitHub**: https://github.com/jupyterhub/jupyterhub - **部署**: ⭐⭐⭐⭐⭐ 原生支持 K8s 多用户 - **API**: ⭐⭐⭐⭐ 可通过 Papermill/Voila 转 API --- ## 推荐组合方案 | 需求场景 | 推荐组合 | |---------|---------| | 实盘交易 + 基础回测 | VeighNa | | AI选股/因子研究 | Qlib + FastAPI | | 资产配置优化 | PyPortfolioOpt | | 因果验证(防过拟合) | EconML | | 高频策略 | WonderTrader | | 数据中台 | AkShare + ClickHouse | | 团队协作研究 | JupyterHub + VeighNa/Qlib | | 完整投研平台 | 学术库组合 + FastAPI封装 | --- ## 完整投研架构 ``` 数据层: AkShare ↓ 因子分析层: AlphaLens + VectorBT ↓ 策略优化层: PyPortfolioOpt ↓ AI增强层: FinRL / FinBERT ↓ 因果验证层: EconML (必须!) ↓ 服务封装: FastAPI + Docker ↓ 可选: VeighNa (实盘) / Qlib (AI研究) ``` --- ## 使用示例 ### 因子有效性分析 ``` 使用 AlphaLens 分析 [因子名称] 的 IC、IR 表现 ``` ### 组合优化 ``` 使用 PyPortfolioOpt 基于 [风险偏好] 优化 [资产列表] 的权重 ``` ### 因果验证 ``` 使用 EconML 验证 [策略] 是否真的有效，用因果推断排除过拟合 ``` ### 回测验证 ``` 使用 VectorBT 对 [策略] 进行大规模参数扫描和敏感性分析 ``` ### 舆情因子 ``` 使用 FinBERT 分析 [公司/行业] 的新闻情感作为因子 ``` ### 强化学习策略 ``` 使用 FinRL 训练 [市场环境] 下的强化学习交易策略 ``` ### 数据获取 ``` 使用 AkShare 获取 [股票/宏观/基金] 的 [数据类型] ``` --- ## 注意事项 ### 过拟合风险 - 学术库易在历史数据上完美表现，实盘失效 - **务必使用 EconML 或出样本测试验证** ### 计算资源 - VectorBT 和 FinBERT 对资源要求高 - 建议计算优化型实例 ### 依赖管理 - QuantLib/PyQL 环境复杂 - 建议用 Conda 管理环境并打包 Docker ### 合规风险 - 仅用于内部投研 - 避免涉及公开荐股或非法经营证券业务 ### API 封装 - 大多数工具是 Library 而非 Service - 需要用 FastAPI 进行封装 - 网络安全：Nginx反向代理 + HTTPS + API Key认证


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