aigroup-quant-mcp 1.0.34
AI Group Quantitative Analysis MCP Service - Enhanced ML Support & Factor Accuracy
Requires Python: >=3.8

# aigroup-quant-mcp - Roo-Code量化分析MCP服务

[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.8+-blue.svg)](https://www.python.org/)
[![MCP](https://img.shields.io/badge/MCP-1.0+-green.svg)](https://modelcontextprotocol.io/)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg)](LICENSE)
[![PyPI](https://img.shields.io/badge/PyPI-v1.0.28-blue.svg)](https://pypi.org/project/aigroup-quant-mcp/)

> 🎯 **专为Roo-Code设计的MCP量化分析服务** - 提供LightGBM/XGBoost/sklearn机器学习建模，无需torch依赖

---

## 🚀 快速开始（Roo-Code用户）

### 一键启动MCP服务

```bash
# 使用uvx快速启动（推荐，无需安装）
uvx aigroup-quant-mcp
```

**就这么简单！** MCP服务会自动：

- ✅ 下载最新版本
- ✅ 配置轻量级依赖（仅~100MB）
- ✅ 启动并连接到Roo-Code
- ✅ 提供8个专业量化工具

### 配置Roo-Code

#### 方式：手动配置

如果需要手动配置RooCode的MCP服务，请在RooCode的设置中添加以下配置：

```json
{
  "mcpServers": {
    "aigroup-quant-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "aigroup-quant-mcp"
      ],
      "env": {},
      "alwaysAllow": [
        "preprocess_data",
        "calculate_factor",
        "generate_alpha158",
        "merge_factor_data",
        "evaluate_factor_ic",
        "apply_processor_chain",
        "train_ml_model",
        "predict_ml_model",
        "list_factors"
      ]
    }
  }
}
```

**配置说明**：

- **command**: 使用uvx运行，无需本地安装
- **args**: 启动参数
- **alwaysAllow**: 允许访问的工具列表
- **env**: 环境变量（可留空）

配置完成后，RooCode将自动连接到aigroup-quant-mcp服务，您可以直接使用以下工具：

| 工具                      | 功能             | 用途                                    |
| ------------------------- | ---------------- | --------------------------------------- |
| `preprocess_data`       | 数据预处理       | 加载CSV数据并自动清洗                   |
| `generate_alpha158`     | Alpha158因子生成 | 生成158个技术指标因子                   |
| `merge_factor_data`     | 数据合并         | 合并因子数据和价格数据（新增v1.0.24）   |
| `calculate_factor`      | 单因子计算       | 计算动量、波动率等6种基础因子           |
| `evaluate_factor_ic`    | 因子评估         | 评估因子IC并生成报告                    |
| `apply_processor_chain` | 数据标准化       | 智能标准化处理（单商品/多商品自动适配） |
| `train_ml_model`        | 机器学习训练     | 训练LightGBM/XGBoost/sklearn模型        |
| `train_lstm_model`      | LSTM模型训练     | 训练LSTM深度学习模型                    |
| `train_gru_model`       | GRU模型训练      | 训练GRU深度学习模型                     |
| `train_transformer_model` | Transformer训练 | 训练Transformer深度学习模型             |
| `predict_with_model`    | 深度学习预测     | 使用深度学习模型进行预测                |
| `predict_ml_model`      | 模型预测         | 使用训练好的模型进行预测                |
| `list_factors`          | 查看因子         | 列出所有已加载的数据和因子              |

---

## 📦 安装方式

### 方式1：uvx（推荐，无需安装）

```bash
# 直接运行最新版本
uvx aigroup-quant-mcp

# 或指定版本
uvx aigroup-quant-mcp@1.0.17
```

**优点**：

- ⚡ 快速启动（几秒钟）
- 🔄 自动获取最新版本
- 💾 无需本地安装
- 🎯 轻量级依赖（~100MB，包含机器学习库）

### 方式2：pip安装

```bash
# 基础安装（包含机器学习功能，无torch）
pip install aigroup-quant-mcp

# 完整安装（包含深度学习）
pip install aigroup-quant-mcp[full]

# 或只安装深度学习依赖
pip install aigroup-quant-mcp[dl]

# 运行
aigroup-quant-mcp
```

### 依赖说明

- **核心依赖**（默认）：pandas, numpy, scipy, mcp, lightgbm, xgboost, scikit-learn
- `[dl]`：torch（深度学习，需要时再装）
- `[full]`：所有功能（适合完整开发）

**💡 推荐**：直接使用基础安装，包含所有机器学习功能，无需额外安装torch！

---

## ✨ 核心特性

### 1️⃣ 智能数据预处理

- ✅ **自动清洗**：自动处理缺失值和异常值
- ✅ **智能导出**：清洗后数据自动保存
- ✅ **质量评估**：自动生成数据质量报告

### 2️⃣ Alpha158因子库

- 📊 **158个技术指标**：Qlib级专业因子库
- 🎯 **分类清晰**：K线(9) + 价格(5) + 成交量(5) + 滚动统计(139)
- 🔧 **灵活配置**：支持自定义窗口和因子组合
- 💾 **导出支持**：可导出CSV/JSON便于查看

### 3️⃣ 因子评估

- 📈 **IC分析**：Spearman/Pearson相关性分析
- 📊 **ICIR计算**：信息比率评估因子稳定性
- 📝 **报告生成**：自动生成Markdown评估报告
- 🎯 **质量评级**：智能评估因子有效性

### 4️⃣ 智能标准化

- 🤖 **自动识别**：单商品/多商品自动适配
- 🔄 **智能切换**：CSZScoreNorm自动优化
- ✅ **避免NaN**：单商品自动使用ZScoreNorm
- 📊 **透明化**：明确告知调整原因

### 5️⃣ 机器学习建模

- 🤖 **三模型支持**：LightGBM/XGBoost/sklearn
- ⚡ **无需torch**：轻量级机器学习解决方案
- 📊 **完整评估**：MSE/MAE/R²/IC等指标
- 🎯 **特征分析**：自动特征重要性分析
- 🔮 **批量预测**：支持导出预测结果

### 6️⃣ 深度学习建模

- 🧠 **三模型支持**：LSTM/GRU/Transformer
- 📈 **序列建模**：专门处理时间序列数据
- 🔧 **灵活配置**：序列长度、隐藏层、层数可调
- 💾 **内存优化**：自动GPU/CPU切换
- 📊 **专业评估**：损失曲线、预测精度分析

---

## 📋 工具详细说明

### preprocess_data

加载CSV数据并自动清洗

**参数**：

- `file_path`：CSV文件路径
- `data_id`：数据唯一标识
- `auto_clean`：是否自动清洗（默认true）
- `export_path`：导出路径（可选）

**返回**：

- 数据摘要（行数、列数、日期范围）
- 数据质量评估
- 清洗详情
- 导出信息

### generate_alpha158

生成Alpha158因子集

**参数**：

- `data_id`：数据源ID
- `result_id`：结果ID
- `kbar`：是否生成K线因子（默认true）
- `price`：是否生成价格因子（默认true）
- `volume`：是否生成成交量因子（默认true）
- `rolling`：是否生成滚动统计因子（默认true）
- `rolling_windows`：窗口大小列表
- `export_path`：导出路径（可选）

**返回**：

- 因子数量和分类统计
- 数据质量评估
- 导出信息

### merge_factor_data

⭐ **新增于v1.0.24** - 合并因子数据和价格数据

**功能说明**：

解决了因子数据无法直接用于 `train_ml_model`的问题。将Alpha158等因子数据与原始价格数据合并，生成包含所有因子列和close列的完整数据集。

**参数**：

- `factor_data_id`：因子数据ID（如alpha158_normalized）
- `price_data_id`：原始价格数据ID（必须包含close列）
- `result_id`：合并后数据的唯一标识
- `export_path`：导出路径（可选）
- `export_format`：导出格式csv/json（可选）

**返回**：

- 合并数据信息（因子数+close列）
- 数据质量评估
- 导出信息（如果指定）

**典型用法**：

```json
{
  "factor_data_id": "alpha158_normalized",
  "price_data_id": "stock_data_2023",
  "result_id": "merged_for_training"
}
```

**详细文档**：[docs/MERGE_FACTOR_DATA_GUIDE.md](docs/MERGE_FACTOR_DATA_GUIDE.md)

### evaluate_factor_ic

评估因子IC并生成报告

**参数**：

- `factor_name`：因子名称
- `data_id`：数据源ID
- `method`：计算方法（spearman/pearson）
- `report_path`：报告保存路径（可选，新增于v1.0.16）

**返回**：

- IC指标（IC均值、IC标准差、ICIR、IC正值占比）
- 因子质量评级
- 预测方向和预测能力分析
- 使用建议

**新增功能（v1.0.16）**：

- ✨ 自动生成Markdown格式评估报告
- 📊 包含详细的指标解读
- 💡 提供后续步骤指引

### apply_processor_chain

智能数据标准化

**参数**：

- `data_id`：数据源ID
- `result_id`：结果ID
- `processors`：处理器配置列表

**特点**：

- 🤖 自动识别单商品/多商品
- 🔄 CSZScoreNorm自动优化
- ✅ 避免单商品100% NaN问题

**推荐用法**：

```json
{
  "processors": [
    {"name": "CSZScoreNorm"}
  ]
}
```

系统会自动判断并选择最佳标准化方法。

### list_factors

列出所有已加载的数据和因子

**参数**：无

**返回**：

- 数据列表
- 因子列表
- 每个因子的类型和形状

### train_ml_model

训练机器学习模型

**参数**：

- `data_id`：数据源ID（必须包含close列）
- `model_id`：模型唯一标识
- `model_type`：模型类型（lightgbm/xgboost/linear）
- `train_start`：训练开始日期
- `train_end`：训练结束日期
- `test_start`：测试开始日期
- `test_end`：测试结束日期
- `params`：模型参数（可选）

**返回**：

- 训练和测试性能指标（MSE/MAE/R²/IC）
- 特征重要性分析
- 模型质量评估

### train_lstm_model

训练LSTM深度学习模型

**参数**：

- `data_id`：数据源ID
- `model_id`：模型唯一标识
- `sequence_length`：序列长度（默认60）
- `hidden_size`：隐藏层大小（默认64）
- `num_layers`：LSTM层数（默认2）
- `learning_rate`：学习率（默认0.001）
- `epochs`：训练轮数（默认100）
- `batch_size`：批次大小（默认32）
- `train_start`：训练开始日期
- `train_end`：训练结束日期
- `test_start`：测试开始日期
- `test_end`：测试结束日期

**返回**：

- 训练和测试损失曲线
- 预测精度评估
- 模型配置信息
- 训练时间统计

### train_gru_model

训练GRU深度学习模型

**参数**：

- `data_id`：数据源ID
- `model_id`：模型唯一标识
- `sequence_length`：序列长度（默认60）
- `hidden_size`：隐藏层大小（默认64）
- `num_layers`：GRU层数（默认2）
- `learning_rate`：学习率（默认0.001）
- `epochs`：训练轮数（默认100）
- `batch_size`：批次大小（默认32）
- `train_start`：训练开始日期
- `train_end`：训练结束日期
- `test_start`：测试开始日期
- `test_end`：测试结束日期

**返回**：

- 训练和测试损失曲线
- 预测精度评估
- 模型配置信息
- 训练时间统计

### train_transformer_model

训练Transformer深度学习模型

**参数**：

- `data_id`：数据源ID
- `model_id`：模型唯一标识
- `sequence_length`：序列长度（默认60）
- `d_model`：模型维度（默认64）
- `nhead`：注意力头数（默认4）
- `num_layers`：编码器层数（默认2）
- `learning_rate`：学习率（默认0.001）
- `epochs`：训练轮数（默认100）
- `batch_size`：批次大小（默认32）
- `train_start`：训练开始日期
- `train_end`：训练结束日期
- `test_start`：测试开始日期
- `test_end`：测试结束日期

**返回**：

- 训练和测试损失曲线
- 预测精度评估
- 模型配置信息
- 训练时间统计

### predict_with_model

使用深度学习模型进行预测

**参数**：

- `model_id`：模型ID
- `data_id`：预测数据ID
- `export_path`：导出路径（可选）

**返回**：

- 预测结果统计
- 预测值预览
- 导出信息（如果指定）

### predict_ml_model

使用训练好的模型进行预测

**参数**：

- `model_id`：模型ID
- `data_id`：预测数据ID
- `export_path`：导出路径（可选）

**返回**：

- 预测结果统计
- 预测值预览
- 导出信息（如果指定）

---

## 📚 高级使用（Python API）

如果您需要在Python脚本中使用，可以直接导入：

```python
from quantanalyzer.data import DataLoader
from quantanalyzer.factor import Alpha158Generator, FactorEvaluator

# 加载数据
loader = DataLoader()
data = loader.load_from_csv("stock_data.csv")

# 生成因子
generator = Alpha158Generator(data)
factors = generator.generate_all(rolling_windows=[5, 10, 20])

# 评估因子
returns = data['close'].groupby(level=1).pct_change().shift(-1)
evaluator = FactorEvaluator(factors, returns)
ic_metrics = evaluator.calculate_ic(method='spearman')

print(f"IC均值: {ic_metrics['ic_mean']:.4f}")
print(f"ICIR: {ic_metrics['icir']:.4f}")
```

更多Python API示例请查看 [examples/](examples/) 目录。

---

## 📂 项目结构

```
aigroup-quant-mcp/
├── quantanalyzer/              # 核心包
│   ├── mcp/                    # MCP服务
│   │   ├── server.py          # MCP服务器
│   │   ├── handlers.py        # 工具处理函数
│   │   ├── schemas.py         # 工具Schema定义
│   │   └── ...
│   ├── data/                   # 数据层
│   ├── factor/                 # 因子层
│   │   ├── alpha158.py        # Alpha158因子
│   │   ├── evaluator.py       # 因子评估
│   │   └── library.py         # 基础因子
│   ├── model/                  # 模型层
│   └── backtest/               # 回测层
├── examples/                   # 示例脚本
├── exports/                    # 导出数据目录
├── reports/                    # 评估报告目录
├── .roo/                       # RooCode配置
│   └── mcp.json               # MCP服务配置示例
├── pyproject.toml             # 项目配置
├── CHANGELOG.md               # 更新日志
└── README.md                  # 本文档
```

---

## 🔧 故障排除

### uvx安装卡住

**问题**：`uvx aigroup-quant-mcp` 卡住不动

**解决**：

1. 确保使用v1.0.17或更高版本
2. 检查网络连接
3. 尝试清除缓存：`uvx --no-cache aigroup-quant-mcp`

### 因子评估返回错误

**问题**：evaluate_factor_ic返回NoneType

**解决**：

1. 升级到v1.0.16或更高版本
2. 确保因子已正确生成
3. 使用list_factors查看可用因子

### 单商品数据标准化后全是NaN

**问题**：使用CSZScoreNorm后数据全是NaN

**解决**：

1. 升级到v1.0.14或更高版本
2. 系统会自动切换为ZScoreNorm
3. 或手动使用ZScoreNorm处理器

### 机器学习模型训练失败

**问题**：train_ml_model返回错误

**解决**：

1. 确保数据包含close列用于生成标签
2. 检查时间范围参数是否正确
3. 确认数据格式与训练时一致
4. 查看详细错误信息和建议

### 模型预测结果异常

**问题**：predict_ml_model返回异常值

**解决**：

1. 确保预测数据特征与训练时一致
2. 检查数据是否正确标准化
3. 确认模型已正确训练
4. 查看模型评估指标判断质量

### RooCode中无法使用MCP工具

**问题**：在RooCode中看不到aigroup-quant-mcp工具

**解决**：

1. 确保配置了正确的MCP服务配置
2. 检查uvx是否正常工作：`uvx --version`
3. 重启RooCode
4. 查看RooCode的MCP服务日志

### MCP服务连接失败

**问题**：MCP服务启动失败或连接超时

**解决**：

1. 检查网络连接
2. 尝试使用 `uvx --no-cache aigroup-quant-mcp`清除缓存
3. 确保Python版本>=3.8
4. 查看详细错误日志

---

## 🤝 贡献

欢迎提交Issue和Pull Request！

1. Fork项目
2. 创建功能分支
3. 提交更改
4. 开启Pull Request

---

## 📄 许可证

MIT License - 查看 [LICENSE](LICENSE) 了解详情

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## 🙏 鸣谢

- [Qlib](https://github.com/microsoft/qlib) - 量化分析框架
- [MCP](https://modelcontextprotocol.io/) - 模型上下文协议
- [Roo-Code](https://roo.cline.bot/) - AI编程助手

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## 📞 支持

- 💬 提交  [jackdark425/aigroup-quant-mcp: Quant Analyzer package with Alpha158 factors and deep learning models](https://github.com/jackdark425/aigroup-quant-mcp)
- 📧 邮件：jackdark425@gmail.com
- 📚 文档：查看项目文档和示例

---

**立即开始**: `uvx aigroup-quant-mcp` 🚀