# skill-quant-factor-volume-stat-alpha **Repository Path**: quantskills/skill-quant-factor-volume-stat-alpha ## Basic Information - **Project Name**: skill-quant-factor-volume-stat-alpha - **Description**: 只读镜像,源仓库:https://github.com/quantskills/skill-quant-factor-volume-stat-alpha。提交与反馈请前往 GitHub。 QuantSkills factor Skill repository - **Primary Language**: Unknown - **License**: GPL-3.0 - **Default Branch**: main - **Homepage**: https://github.com/quantskills/skill-quant-factor-volume-stat-alpha - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-08-31 - **Last Updated**: 2026-08-31 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 📊 skill-quant-factor-volume-stat-alpha **简体中文** | [English](README.en.md) > 量能、量价和统计排序类因子库:216 个独立 OHLCV 因子 Skill,真实行情验证 216/216 全部通过。

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`skill-quant-factor-volume-stat-alpha` 是 QuantSkills 组织的量能、量价和统计排序类因子 Skill 仓库,收录用于刻画成交量、成交额、量价关系、时序排序和收益分布的 OHLCV 因子。 QuantSkills GitHub 组织:https://github.com/quantskills 这个仓库适合用于研究: - 成交量放大和成交量标准化 - 成交额活跃度和流动性状态 - 量价相关和 OBV 斜率 - 收盘价与成交量时序排名 - 收益偏度和收益峰度 ## 🧭 QuantSkills 因子库导航 QuantSkills 将这批 OHLCV 因子按研究用途拆分为三个公开 Skill 仓库: ```mermaid flowchart LR D["🧭 directional-alpha
方向类
趋势 · 动量 · 反转 · 突破 · 通道"] ~~~ R["🛡️ risk-pattern-alpha
风险与形态类
波动率 · K线形态 · 震荡 · 回撤"] ~~~ V["📊 volume-stat-alpha
量能与统计类(本仓库)
成交量 · 量价 · 流动性 · 时序排名 · 收益分布"] style D fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2 style R fill:#ffebee,stroke:#c62828 style V fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c ``` - [`skill-quant-factor-directional-alpha`](https://github.com/quantskills/skill-quant-factor-directional-alpha):方向类,包含趋势、动量、反转、突破和通道位置因子。 - [`skill-quant-factor-risk-pattern-alpha`](https://github.com/quantskills/skill-quant-factor-risk-pattern-alpha):风险与形态类,包含波动率、K 线形态、震荡和回撤因子。 - [`skill-quant-factor-volume-stat-alpha`](https://github.com/quantskills/skill-quant-factor-volume-stat-alpha):量能与统计类,包含成交量、量价关系、流动性、时序排名和收益分布因子。 本仓库是其中的量能与统计类因子库,不代表 QuantSkills 因子库的全部内容。 ## 📦 仓库内容 本仓库包含 `216` 个因子 Skill,保留原始因子编号。 ```mermaid pie showData title 216 个因子的类别分布 "Volume 成交量" : 48 "Price Volume 量价" : 48 "Time Series Rank 时序排名" : 48 "Distribution 收益分布" : 48 "Liquidity 流动性" : 24 ``` | 类别 | 数量 | 说明 | |---|---:|---| | Volume | 48 | 成交量放大、成交量标准分 | | Price Volume | 48 | 量价相关、OBV 斜率 | | Liquidity | 24 | 成交额活跃度 | | Time Series Rank | 48 | 收盘价和成交量的时序排名 | | Distribution | 48 | 收益偏度、收益峰度 | ## 🗂️ 单个因子结构 每个因子都是一个独立 Skill 文件夹,统一放在 `factors/` 目录下,文件夹命名格式为 `-`: ```text factors/ R020-5d-z-scored-volume-expansion/ SKILL.md README.md scripts/ factor.py validate.py validation_real/ result.json report.md references/ formula.md agents/ openai.yaml ``` ## 🗃️ 数据要求 因子代码只依赖标准 OHLCV 字段: ```text date, symbol, open, high, low, close, volume ``` 推荐额外保留: ```text market ``` ## 🧪 验证口径 本仓库因子已使用真实行情面板验证: | 验证项 | 口径 | |---|---| | 🇨🇳 A股 | 98 个标的 | | 🇺🇸 美股 | 50 个标的 | | 📅 样本区间 | 2021-01-04 到 2026-06-10 | | ✅ 验证结果 | 216 / 216 pass | 验证指标包括覆盖率、5 日 Rank IC、5 日 ICIR、五分组 Q5-Q1 收益差、Top 组换手率和无未来函数检查。 ## 🚀 使用方式 ```mermaid flowchart LR A["📂 进入任意因子目录
factors/R020-.../"] --> B["🧪 validate.py 自检
validation_real/result.json + report.md"] A --> C["🐍 compute_factor(df)
scripts/factor.py"] C --> D["📈 因子值
基于你自己的 OHLCV 数据"] style A fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2 style B fill:#fff3e0,stroke:#f57c00 style D fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c ``` 进入任意因子目录后,可以直接运行自检: ```powershell $env:PYTHONUTF8='1' python .\scripts\validate.py ``` 在代码中调用: ```python from scripts.factor import compute_factor result = compute_factor(df) ``` 其中 `df` 是用户自己的 OHLCV 数据。 ## 🗂️ 索引文件 | 文件 | 内容 | |---|---| | `factor_index.json` | 本仓库全部因子的元数据索引 | | `validation_summary_real.json` | 本仓库全部因子的真实行情验证汇总 | | `repo_summary.json` | 仓库级别统计信息 | ## 📜 License This repository is licensed under the GNU General Public License v3.0. See [LICENSE](LICENSE). Copyright (C) 2026 QuantSkills. ## 🐼 PandaAI / QUANTSKILLS 社群
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