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RMA FACTOR ENGINE

RMA 与 Brain 如何把研报做成因子

研究引擎按“吸收证据、规划假设、生成因子、回测反馈”运行,让每个信号都能追溯到原始研报和明确的市场机制。

01

REPORT → MEMORY

RMA

读取本地研报、CF40、东方财富等来源,把文本切成证据片段。先用 A 层判断日频 OHLCV 是否足以表达,再映射到 B 层机制家族与 C 层研究类型,写入可追溯记忆。

  • 输入:研究报告与来源信息
  • 输出:A1/A0、B 类、C 类及证据位置
  • 边界:不把宏观叙述直接伪装成可交易因子
02

MEMORY → PLAN

Macro Brain

结合 RMA 覆盖量与 Cross Brain 的 GOOD/BAD 经验,为 16 个 B 类机制和 48 个 C 类研究类型评分,选出一个主机制、3—4 个辅助机制与 3—5 个研究代理。

  • 输入:RMA 记忆与历史回测经验
  • 输出:周期主题、研究假设与 Agent 任务
  • 路由:自动探索、粗方向引导或固定主题
03

PLAN → FACTOR

Micro Brain

把每个 C 类假设转成白名单算子的 Python 因子,可执行种子生成、变异、交叉、精炼和新颖性注入。因子必须通过代码、机制、数值、未来数据扰动与经济稳健性检查。

  • 输入:Macro Agent 的假设与机制约束
  • 输出:因子代码、质量报告与修复建议
  • 去向:父代池、精英池或退回修复

运行方式:把研报交给 RMA 做 A/B/C 分类 → Macro Brain 从证据与历史成败中提出可证伪假设 → Micro Brain 生成只使用获准字段的因子代码并通过质量门 → 因子进入多指数、扣费后回测。Rank IC、超额收益、回撤和换手再写回 Cross Brain,影响下一轮选题。

POSITIVE RETURN FACTORS

当前正收益因子

筛选口径为扣费后年化绝对收益大于 0。旧回测 HTML 中满足该条件的因子只有 C801;下表合并其四个股票池结果。

C801

Downside Volatility Bias

下行波动偏置

以收益波动相对均值的偏离识别下行冲击更强的股票,并对截面信号反向排序。v2 结果区间为 2021-01-04 至 2026-08-12,Top 50、每 5 日调仓,已计佣金、印花税和滑点。

NET ASSET VALUE

C801 扣费后净值

起点归一为 1.00;展示四个股票池的实际回测路径。

DRAWDOWN

回撤路径

曲线越低表示从此前净值高点回落越深。

正在读取既有回测序列…

因子股票池成分口径年化收益年化 Alpha最大回撤Rank IC回测状态
C801 v2沪深300逐时点历史成分+8.19%+10.32%−14.54%0.0462正收益 · 正超额
C801 v2中证500逐时点历史成分+5.38%+0.91%−11.53%0.0498正收益 · 正超额
C801 v2中证1000逐时点历史成分+6.98%+3.62%−9.77%0.0522正收益 · 正超额
C801 v2微盘400当前静态成分回填+8.38%+4.98%−39.80%0.0803正收益 · 敏感性测试

数据摘自既有多指数回测报告。微盘400存在静态成分回填带来的生存偏差风险,不能与三个逐时点指数结果等同解读。C101、C102 虽在沪深300相对基准为正超额,但绝对年化收益为负,因此未列入“正收益”表。

XALPHA · TABLE 1

RMA 使用的 A/B/C 分类

按论文原表,三层分类把研报证据依次转换为 OHLCV 准入判断、机制家族和可检索的 Research Archetype。C 层是研究提示,不是因子公式。

层级输入单元输出在 XALPHA 中的作用
A-layer研报片段或证据块KEEP/DROP 判断及 OHLCV 可行性理由按照日频 OHLCV 因子契约筛选证据。
B-layer经 A 层批准的研究路径原子宽泛的机制家族归属和可复用研究路径把保留证据归入粗粒度金融机制,供 Macro Brain 路由。
C-layerB 层研究路径包含机制角色和研报依据路径的 Research Archetype 记录为假设规划构造可执行的原型记忆;它本身不是因子公式。

来源:XALPHA,Table 1 — Definition of the A/B/C taxonomy used by RMA。阅读论文原文 ↗

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