🛡️ skill-quant-factor-risk-pattern-alpha

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风险状态与形态类因子库：288 个独立 OHLCV 因子 Skill，真实行情验证 288/288 全部通过。

skill-quant-factor-risk-pattern-alpha 是 QuantSkills 组织的风险状态与形态类因子 Skill 仓库，收录用于刻画波动率、K 线形态、震荡状态和回撤压力的 OHLCV 因子。

QuantSkills GitHub 组织：https://github.com/quantskills

这个仓库适合用于研究：

• 波动率状态
• K 线实体、影线和缺口形态
• RSI 与随机指标等震荡状态
• 回撤和风险压力

🧭 QuantSkills 因子库导航

QuantSkills 将这批 OHLCV 因子按研究用途拆分为三个公开 Skill 仓库：

flowchart LR
    D["🧭 directional-alpha<br/>方向类<br/>趋势 · 动量 · 反转 · 突破 · 通道"] ~~~ R["🛡️ risk-pattern-alpha<br/>风险与形态类（本仓库）<br/>波动率 · K线形态 · 震荡 · 回撤"] ~~~ V["📊 volume-stat-alpha<br/>量能与统计类<br/>成交量 · 量价 · 流动性 · 时序排名 · 收益分布"]

    style D fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2
    style R fill:#ffebee,stroke:#c62828
    style V fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c

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• skill-quant-factor-directional-alpha：方向类，包含趋势、动量、反转、突破和通道位置因子。
• skill-quant-factor-risk-pattern-alpha：风险与形态类，包含波动率、K 线形态、震荡和回撤因子。
• skill-quant-factor-volume-stat-alpha：量能与统计类，包含成交量、量价关系、流动性、时序排名和收益分布因子。

本仓库是其中的风险与形态类因子库，不代表 QuantSkills 因子库的全部内容。

📦 仓库内容

本仓库包含 288 个因子 Skill，保留原始因子编号。

pie showData
    title 288 个因子的类别分布
    "Volatility 波动率" : 96
    "Pattern 形态" : 96
    "Oscillator 震荡" : 72
    "Drawdown 回撤" : 24

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类别	数量	说明
Volatility	96	ATR 占比、振幅占比、实现波动率、下行波动率
Pattern	96	缺口、日内收益、上影线压力、下影线支撑
Oscillator	72	RSI 强度、RSI 反转、随机区间位置
Drawdown	24	距高点回撤等风险状态

🗂️ 单个因子结构

每个因子都是一个独立 Skill 文件夹，统一放在 factors/ 目录下，文件夹命名格式为 <factor_id>-<english_slug>：

factors/
  R014-5d-z-scored-atr-ratio/
    SKILL.md
    README.md
    scripts/
      factor.py
      validate.py
    validation_real/
      result.json
      report.md
    references/
      formula.md
    agents/
      openai.yaml

🗃️ 数据要求

因子代码只依赖标准 OHLCV 字段：

date, symbol, open, high, low, close, volume

推荐额外保留：

market

🧪 验证口径

本仓库因子已使用真实行情面板验证：

验证项	口径
🇨🇳 A股	98 个标的
🇺🇸 美股	50 个标的
📅 样本区间	2021-01-04 到 2026-06-10
✅ 验证结果	288 / 288 pass

验证指标包括覆盖率、5 日 Rank IC、5 日 ICIR、五分组 Q5-Q1 收益差、Top 组换手率和无未来函数检查。

🚀 使用方式

flowchart LR
    A["📂 进入任意因子目录<br/>factors/R014-.../"] --> B["🧪 validate.py 自检<br/>validation_real/result.json + report.md"]
    A --> C["🐍 compute_factor(df)<br/>scripts/factor.py"]
    C --> D["📈 因子值<br/>基于你自己的 OHLCV 数据"]

    style A fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2
    style B fill:#fff3e0,stroke:#f57c00
    style D fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c

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进入任意因子目录后，可以直接运行自检：

$env:PYTHONUTF8='1'
python .\scripts\validate.py

在代码中调用：

from scripts.factor import compute_factor

result = compute_factor(df)

其中 df 是用户自己的 OHLCV 数据。

🗂️ 索引文件

文件	内容
factor_index.json	本仓库全部因子的元数据索引
validation_summary_real.json	本仓库全部因子的真实行情验证汇总
repo_summary.json	仓库级别统计信息

📜 License

This repository is licensed under the GNU General Public License v3.0. See LICENSE.

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