多因子投研框架

本部分开源自湖南大学金融科技协会 Quant Group 的研究内容。

框架概览

核心模块

1. 数据层

• 原始数据获取
• 另类数据处理
• 数据清洗与标准化

2. 因子层

• 基本面因子构建
• 技术因子计算
• 机器学习因子挖掘
• LLM 因子生成

3. 模型层

• 因子评估与筛选
• 因子组合优化
• 风险模型构建

4. 策略层

• 信号生成
• 组合优化
• 风险控制

5. 执行层

• 回测验证
• 实盘交易
• 绩效归因