qlib-factor-zoo

KO | EN

gitlite — search

#python #react #ai #go #golang #machine-learning #rust #docker #macos #java #cli #awesome-list #openai #open-source

qlib-factor-zoo

(★ 12)

基于 Microsoft Qlib 扩展的六大因子库，专为中国A股市场优化的量化因子工程。含 Alpha360/158/101、GTJA191、TDXGS、JQ110 共 1000+ 因子

qlib-factor-zoo Latest Version Download

Download Latest Version (.zip)

// repository documentation

Was this content helpful?

★ 0 (0 ratings)

# Qlib Factor Zoo

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://raw.githubusercontent.com/JustinF8/qlib-factor-zoo/main/LICENSE)
[![Python 3.8+](https://img.shields.io/badge/python-3.8+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)

基于 **Microsoft Qlib** 扩展的**六大因子库**，专为中国 A 股市场优化的量化因子工程。

> 本项目 Fork 自 [Microsoft Qlib](https://github.com/microsoft/qlib)，在其基础上新增了聚宽(JQ110)、通达信(TDXGS)等 A 股特色因子库，并提供通达信数据源接入工具。

---

## 六大因子库

| 因子库 | 因子数 | 来源 | 说明 |
|--------|--------|------|------|
| **Alpha360** | 360 | Qlib 原生 | 原始量价回溯60日，适合深度学习端到端 |
| **Alpha158** | 158 | Qlib 原生 | 经典量价统计特征（K线形态+滚动统计） |
| **Alpha101** | 101 | WorldQuant | 101 公式化 Alpha 因子 |
| **GTJA191** | 191 | 国泰君安 | 191 短周期交易 Alpha 因子 |
| **TDXGS** | ~90 | 通达信/同花顺 | 经典技术指标（MACD/KDJ/RSI/BOLL 等） |
| **JQ110** | ~113 | 聚宽 | 动量/情绪/技术/风险/风格多维度因子 |

**总计约 1013 个因子**，覆盖价格、成交量、技术指标、统计特征、截面排名等维度。

---

## 项目结构

```
qlib-factor-zoo/
├── qlib/                    # Qlib 核心库（含六大因子库实现）
│   ├── contrib/data/        # ★ 因子库核心代码
│   │   ├── handler.py       # 六大 DataHandler 类
│   │   ├── custom_ops.py    # 50+ 自定义算子
│   │   ├── loader.py        # Alpha158/Alpha360 表达式生成
│   │   ├── loader_alpha101.py  # Alpha101 表达式
│   │   └── loader_gtja191.py   # GTJA191 表达式
│   ├── data/                # 数据层
│   ├── model/               # 模型层
│   ├── backtest/            # 回测引擎
│   └── ...
├── tools/                   # 实用工具
│   ├── tdx_data_to_qlib.py  # 通达信数据 → Qlib 格式转换
│   └── check_six_handlers.py # 六大因子库健康检查
├── examples/                # 策略示例
│   ├── multi_factor_strategy_30.py       # 30因子 LightGBM 策略
│   └── multi_factor_strategy_30_fast.py  # 向量化加速版
├── docs/                    # 文档
│   ├── 六大因子库使用说明.md
│   └── 五因子库调用流程详解.md
├── LICENSE                  # MIT License (Microsoft)
└── README.md                # 本文件
```

---

## 快速开始

本项目提供**两种使用方式**，可根据场景灵活选择：

---

### 方式一：桥接模块（无需安装，快速验证）

直接 import 桥接模块，不安装 qlib，适合本地开发、调试因子公式：

```python
import sys
sys.path.insert(0, 'qlib-factor-zoo')

from examples.factor_compute import get_factor_computer, get_available_factors

# 查看可用因子库
print(get_available_factors())

# 直接调用因子计算
computer = get_factor_computer("Alpha158")
factors = computer.compute(dataframe)

# 也可使用其他因子库
computer_101 = get_factor_computer("Alpha101")
factors_101 = computer_101.compute(dataframe)
```

| 优点 | 适用场景 |
|------|----------|
| 不需要安装 | 本地开发、调试因子公式 |
| 直接引用源码，灵活修改 | 快速验证、定制开发 |

---

### 方式二：安装替代原生 qlib（完整回测工作流）

安装 qlib-factor-zoo 替代原生 qlib，与 qlib 回测框架完全兼容：

```bash
cd qlib-factor-zoo
pip install -e .
```

然后在策略中直接使用 `qlib` 命名空间，实际加载的是 factor-zoo 的增强版本：

```python
import qlib
from qlib.config import C

# 初始化 Qlib
qlib.init(provider_uri="your_data_path")

# 使用 Alpha158 因子库（factor-zoo 增强版）
from qlib.contrib.data.handler import Alpha158
handler = Alpha158(instruments="csi300", start_time="2023-01-01", end_time="2024-01-01")
features = handler.fetch()

# 使用 TDXGS 通达信因子库
from qlib.contrib.data.handler import TDXGS
handler = TDXGS(instruments="csi300", start_time="2023-01-01", end_time="2024-01-01")
features = handler.fetch()

# 模型训练与回测
from qlib.contrib.model.pytorch_alstm import ALSTM
from qlib.contrib.strategy import TopkDropoutStrategy
```

| 优点 | 适用场景 |
|------|----------|
| 与原生 qlib API 完全兼容 | 生产环境 |
| 可使用 qlib 完整回测框架、数据处理器 | 完整策略回测 |

---

### 两种方式对比

| 对比维度 | 方式一 (桥接) | 方式二 (安装替代) |
|----------|-------------|-----------------|
| 安装 | 不需要 | `pip install -e .` |
| 使用方式 | `from factor_compute import ...` | `from qlib.contrib.data.handler import ...` |
| 回测框架 | 手动调用 | 可用 qlib 完整回测 |
| 灵活性 | 高，直接改源码 | 中，需要重装生效 |
| 适合场景 | 快速验证、定制开发 | 完整策略、生产回测 |

> **核心价值**：本项目在原生 qlib 基础上增加了**六大因子库**（Alpha360、Alpha158、Alpha101、GTJA191、TDXGS、JQ110），安装后可以无缝替换原生 qlib，所有策略代码不需要改动就能用上这些因子。

### 通达信数据转换

```bash
# 一键导出+转换
python tools/tdx_data_to_qlib.py all --pool csi300 --qlib_dir ./tdx_qlib_data

# 分步操作
python tools/tdx_data_to_qlib.py export --pool csi300 --start 20230101 --end 20240628
python tools/tdx_data_to_qlib.py dump --csv_dir ./tdx_csv_data --qlib_dir ./tdx_qlib_data
```

### 运行示例策略

```bash
# 30因子 LightGBM 多因子策略
python examples/multi_factor_strategy_30.py

# 向量化加速版
python examples/multi_factor_strategy_30_fast.py
```

### 健康检查

```bash
python tools/check_six_handlers.py
```

---

## 自定义算子

`qlib/contrib/data/custom_ops.py` 提供了 50+ 个自定义算子，包括：

- **趋势类**: SMA, MTM, ROC, BIAS
- **波动类**: ATR, STD_TDX
- **超买超卖**: RSI, CCI, WR
- **量价关系**: OBV, VR, EMV, MASS
- **人气指标**: AR, BR, CR
- **通道类**: KTN_UP/DN/MID, TAQ_UP/DN/MID
- **其他**: TsArgmax, TsArgmin, DFMA_DIF, Amount 等

---

## 致谢

- 本项目基于 **[Microsoft Qlib](https://github.com/microsoft/qlib)** (MIT License)
- Alpha101 因子公式来自 Kakushadze "101 Formulaic Alphas"
- GTJA191 因子来自国泰君安 "191 Short-period Trading Alpha Factors"
- 通达信技术指标参考通达信/同花顺公式体系
- 聚宽因子参考 JoinQuant 因子文档

---

## 许可证

本项目基于 MIT 许可证开源，原始 Qlib 代码版权归 **Microsoft Corporation** 所有。

详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。

qlib-factor-zoo

qlib-factor-zoo Latest Version Download

Today's picks

Was this content helpful?

Recent Feedback

qlib-factor-zoo

qlib-factor-zoo Latest Version Download

Today's picks

Was this content helpful?

Recent Feedback

Download README