a-share-factor-library

name a-share-factor-library description A股量化因子库/因子速查/因子计算公式查询。当用户说"因子库"、"有哪些因子"、"factor library"、"怎么算XX因子"、"价值因子"、"动量因子"、"质量因子"、"波动率因子"、"因子定义"、"因子公式"、"查因子"、"因子速查"、"列出所有因子"、"EP怎么算"、"BP公式"、"因子字段"时触发。MUST USE when user asks for factor definitions, formulas, or wants to look up how a specific quantitative factor is calculated. 提供A股常用量化因子的完整定义、计算公式、数据字段映射，覆盖价值/成长/质量/动量/波动率/规模/流动性七大类50+因子。支持研报风格（formal）和快速查询风格（brief）。 A股常用因子库速查 (a-share-factor-library) 核心能力 因子目录 : 7大类 50+ 因子的完整定义、公式、数据字段映射 因子计算 : 给定股票代码，实际计算因子值（调用 cn-stock-data） 因子速查 : 按类别/名称/英文缩写快速定位因子 因子对比 : 同类因子横向比较，解释差异与适用场景 数据来源 财务因子 : cn-stock-data finance （adata 43字段: basic_eps, roe_wtd, roa_wtd, gross_margin, net_margin, total_rev, net_profit_attr_sh, total_rev_yoy_gr, net_profit_yoy_gr 等） 行情因子 : cn-stock-data kline （date, open, close, high, low, volume, amount, turnover_rate, pct_change） 实时数据 : cn-stock-data quote （price, pe_ttm, market_cap, float_market_cap, volume_ratio） CLI 用法 SCRIPTS_DIR= " $SKILLS_ROOT /a-share-factor-library/scripts" CN_STOCK= " $SKILLS_ROOT /cn-stock-data/scripts" # 计算单个因子 python " $SCRIPTS_DIR /factor_calculator.py" -- factor ep --codes SH600519,SZ000858 # 动量因子 python " $SCRIPTS_DIR /factor_calculator.py" -- factor momentum_6m --codes SH600519 # 批量计算一类因子 python " $SCRIPTS_DIR /factor_calculator.py" --category value --codes SH600519,SZ000858 # 列出所有因子 python " $SCRIPTS_DIR /factor_calculator.py" --list # 查看某个因子定义 python " $SCRIPTS_DIR /factor_calculator.py" --info ep 因子参考目录 详见 references/factor-library-catalog.md ，包含全部 7 大类因子的： 中英文名称 计算公式 cn-stock-data 字段映射 因子方向（正/负） 适用行业说明 Workflow (5 steps) Step 1: 识别因子类别 根据用户请求判断： 具体因子查询 → 定位到 catalog 中的因子卡片 因子类别浏览 → 列出该类别全部因子 因子计算 → 进入 Step 3-4 因子对比 → 列出多个因子的公式与差异 Step 2: 查找因子定义与公式 从 references/factor-library-catalog.md 查找： 因子名称（中/英） 计算公式（数学表达式） 所需数据字段 因子方向与适用说明 Step 3: 映射到 cn-stock-data 字段 将因子公式中的变量映射到实际数据接口： 财务类 → cn-stock-data finance --code XXX 行情类 → cn-stock-data kline --code XXX --freq daily --start YYYY-MM-DD 估值类 → cn-stock-data quote --code XXX Step 4: 计算因子值 调用 scripts/factor_calculator.py 或手动计算： python " $SCRIPTS_DIR /factor_calculator.py" -- factor <factor_name> --codes <code1,code2,...> Step 5: 输出因子卡片 formal（研报风格） : ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 因子名称: EP（盈利收益率） 英文全称: Earnings-to-Price Ratio 类别: 价值因子 | 方向: 正向（越大越便宜） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 公式: EP = EPS_TTM / Price = 1 / PE_TTM 数据源: cn-stock-data quote → pe_ttm 适用行业: 全行业（金融/周期股慎用） 计算结果: | 股票 | EPS_TTM | Price | EP | 排名 | |------|---------|-------|----|------| | 贵州茅台 | 66.3 | 1895.5 | 0.035 | 1 | | 五粮液 | 7.2 | 168.0 | 0.043 | 2 | 因子解读: EP 值越大说明股票越"便宜"，是经典价值因子。 建议与 BP、CFP 等因子组合使用，避免单一因子陷阱。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ brief（快速查询风格） : EP = 1/PE_TTM | 方向:正 | 数据:quote.pe_ttm SH600519: EP=0.035 | SZ000858: EP=0.043 注意事项 财务因子使用最近一期报告期数据，注意时效性 动量/波动率因子需要足够长度的历史 K 线（至少 1 年） 行业中性化处理不在本 skill 范围内，如需请参考 a-share-stock-screen 因子方向说明：正向=值越大越好（如 ROE），负向=值越小越好（如 PE）