# 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。
`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.
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