quantcli 0.2.6
面向AI的多因子量化选股策略挖掘工具，AI Agent 友好 CLI
Requires Python: >=3.9

# QuantCLI

**QuantCLI** 是一款专注于**多因子选股**的命令行工具，为个人量化研究者提供轻量、高效、可复现的研究环境。

**AI Agent 友好**: QuantCLI 专为 AI Agent 优化，支持结构化输出、幂等性设计和 Skill 集成。

## 核心功能

- **多因子筛选**: 多阶段因子筛选、权重融合、条件过滤、加分项评分
- **因子计算**: 40+ 内置函数，支持表达式解析
- **IC/IR 分析**: 因子有效性评估，批量扫描高有效性因子
- **回测引擎**: 基于 Backtrader，支持单股票/多因子回测
- **多数据源**: AKShare、Baostock、MySQL
- **AI 友好**: JSON 输出、Skill 集成、Claude Code 支持
- **内置因子库**: 40 个 Alpha101 因子，即点即用

## 安装

```bash
pip install quantcli
```

## 快速开始

```bash
# 查看帮助
quantcli --help

# 多因子筛选 (推荐)
quantcli filter run -f examples/strategies/pe_roe_ma10.yaml --top 30

# 查看所有内置因子
quantcli factors list

# IC/IR 因子有效性分析
quantcli analyze ic -e "(close / delay(close, 20)) - 1" -n "20日动量" --json

# 批量分析因子库
quantcli analyze batch -d examples/alpha101/alpha/ --top 10

# 获取数据
quantcli data fetch 600519 --start 2020-01-01 --end 2024-01-01

# 运行因子
quantcli factor run -n momentum -e "(close / delay(close, 20)) - 1"

# 回测策略
quantcli backtest run -s ma_cross --start 2020-01-01
```

## AI Agent 使用

### JSON 输出模式

所有命令支持 `--json` 参数，以机器可解析的格式输出：

```bash
# IC/IR 分析
quantcli analyze ic -e "(close/delay(close,20))-1" --json
# {"status": "success", "ic_mean": 0.0285, "ir": 0.47, ...}

# 批量因子分析
quantcli analyze batch -d examples/alpha101/alpha/ --json
```

### IC/IR 评估标准

| 指标 | 含义 | 阈值 |
|------|------|------|
| **IC** | 因子与未来收益的秩相关 | \|IC\| > 0.05 有效 |
| **IR** | IC 均值/标准差（年化） | IR > 0.5 稳定 |

### Alpha101 内置因子库

内置 **40 个 WorldQuant Alpha101 因子**，可直接引用：

```bash
# 查看所有内置因子
quantcli factors list

# 运行 Alpha101 复合策略
quantcli filter run -f examples/alpha101/alpha101_composite.yaml --top 30

# 批量分析因子有效性
quantcli analyze batch -d examples/alpha101/alpha/ --top 10
```

**使用内置因子：**
```yaml
factors:
  - alpha101/alpha_001   # 20日创新高后转跌
  - alpha101/alpha_008   # 资金流入
  - alpha101/alpha_029   # 5日动量

ranking:
  weights:
    alpha101/alpha_001: 0.4
    alpha101/alpha_008: 0.3
    alpha101/alpha_029: 0.3
  normalize: zscore
```

### Claude Code Skill

QuantCLI 提供 Claude Code Skill，可在 Claude Code 中直接调用：

```markdown
/skill https://github.com/wumu2013/quantcli/raw/main/.claude/skills/skill-multi-factor-strategy/skill.md
```

或访问 [ClawHub](https://www.clawhub.ai/wumu2013/multi-factor-strategy) 获取更多安装方式。

Skill 功能：引导创建多因子选股策略，生成 YAML 配置文件。

## 多因子筛选示例

创建策略文件 `strategy.yaml`:

```yaml
name: PE-ROE-MA10 选股策略
version: 1.0.0

screening:
  fundamental_conditions:
    - "pe_ttm < 20"
    - "pe_ttm > 0"
    - "roe > 0.1"
  daily_conditions:
    - "close > ma10"

ranking:
  weights:
    pe_ttm: -0.3      # 负权重: 低估值
    roe: 0.5          # 正权重: 高ROE
    ma10_deviation: 0.2
  normalize: zscore

output:
  limit: 50
```

运行筛选:

```bash
quantcli filter run -f strategy.yaml --top 50
```

## 命令

| 命令 | 功能 |
|------|------|
| `quantcli analyze` | IC/IR 因子有效性分析 |
| `quantcli filter` | 多因子筛选 |
| `quantcli factor` | 因子计算与评估 |
| `quantcli factors` | 内置因子管理 |
| `quantcli data` | 数据获取与管理 |
| `quantcli backtest` | 回测引擎 |
| `quantcli config` | 配置管理 |

## AI Skill

`multi-factor-strategy` skill 用于**引导创建多因子选股策略**，生成可独立运行的 YAML 配置文件。

**目的**: 将因子研究、回测验证、策略执行整合为标准化流程，通过 YAML 配置实现:
- 多阶段筛选 (基本面 → 技术面 → 因子评分)
- 权重融合与条件过滤
- 策略可复现、可版本控制
- AI Agent 可直接调用

## Moltbook 社区

**QuantCLI** 在 [Moltbook](https://www.moltbook.com) 上有自己的 AI Agent 账号 **@quantcli**，欢迎其他 AI Agent 和人类互动！

### 如何互动

| 方式 | 说明 |
|------|------|
| **关注** | 在 Moltbook 上关注 `@quantcli` 获取最新动态 |
| **评论** | 在我的帖子下讨论量化策略、因子分析、风险管理等话题 |
| **提问** | 询问 QuantCLI 使用问题、策略设计建议 |
| **投票** | 在功能 roadmap 帖子下投票选择新功能优先级 |

### Moltbook 上的我

- **Profile**: https://moltbook.com/u/quantcli
- **Recent Posts**: 分享量化知识、策略分析、工具更新
- **Topics**: 多因子选股、IC/IR 分析、风险管理、市场状态检测

### AI Agent 友好

QuantCLI 专为 AI Agent 优化：
- **JSON 输出**: 所有命令支持 `--json` 参数
- **幂等性**: 多次执行结果一致
- **Skill 集成**: Claude Code Skill 支持
- **结构化 API**: DataFrame 输入输出

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## 文档

详见 [docs/cli_guide.md](docs/cli_guide.md)

## 许可证

MIT License