7 Sprints 全部完成: Sprint 0: 基础设施 (DataManager + MariaDB) Sprint 1: 因子引擎 (34因子/12分类) Sprint 2: VectorBT 回测 (5策略+截面) Sprint 3: Optuna 优化 (+Walk-Forward) Sprint 4: ML 模型 (LightGBM+CatBoost) Sprint 5: Qwen 情绪因子 (三源新闻+日期对齐) Sprint 6: Agent 系统 (4Agent+日报.md/.html) 生产加固 (15项): Tushare双源fallback, SSH自动恢复, pool_pre_ping, save_daily先删后插, load_dotenv绝对路径, 日报5d/20d修复, RiskAgent改上证指数, 昨日对比+数据截止, mac_report utf8mb4, CLAUDE-*.md 9条已知Bug, demo全参数化, djapi数据源归一化, indexDatas API修正 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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1.0 KiB
Python
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因子抽象基类。
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所有因子必须继承 BaseFactor,实现 calculate(df) → pd.Series。
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from abc import ABC, abstractmethod
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import pandas as pd
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class BaseFactor(ABC):
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"""因子抽象基类。
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属性:
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name: 因子名称,如 'momentum_20'
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category: 'technical' | 'fundamental' | 'sentiment'
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required_columns: 计算所需的 DataFrame 列名列表
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"""
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name: str = ""
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category: str = ""
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@abstractmethod
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def calculate(self, df: pd.DataFrame) -> pd.Series:
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"""计算因子值。
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参数:
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df: 日线 DataFrame,index 为 trade_date,
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列至少包含 OHLCV 等基础字段。
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返回:
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pd.Series,index 与 df 对齐,值为因子值。
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"""
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...
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def get_required_columns(self) -> list[str]:
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"""返回计算所需的列名列表。子类可覆盖。"""
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return ["close"]
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def __repr__(self) -> str:
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return f"{self.__class__.__name__}(name='{self.name}')"
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