Quant Factor Strategy Framework

一个专业的多因子量化策略框架，采用分层架构设计。

🌐 在线演示

• 前端: https://gavin-op.github.io/multi-factor-strategy/
• API 文档: https://quant-factor-api.onrender.com/docs

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🏗️ 项目架构

src/
├── api/                    # API 层
│   ├── main.py             # FastAPI 入口
│   ├── router/v1/          # 路由定义
│   │   ├── factor_router.py
│   │   ├── backtest_router.py
│   │   └── data_router.py
│   ├── controller/         # 控制器
│   │   ├── factor_controller.py
│   │   ├── backtest_controller.py
│   │   └── data_controller.py
│   └── schema/             # 请求/响应格式
│       └── __init__.py
│
├── application/            # 应用层
│   ├── orchestrator/       # 编排器
│   │   ├── factor_research_orchestrator.py
│   │   └── strategy_backtest_orchestrator.py
│   ├── usecase/            # 用例
│   │   ├── factor/
│   │   │   ├── compute_factor.py
│   │   │   └── validate_factor.py
│   │   └── backtest/
│   │       └── run_backtest.py
│   └── workflow/           # 工作流
│
├── service/                # 服务层（核心业务逻辑）
│   ├── factor/
│   │   ├── factor_compute_service.py
│   │   ├── factor_validate_service.py
│   │   └── factor_analyze_service.py
│   ├── signal/
│   │   └── signal_generation_service.py
│   ├── backtest/
│   │   └── backtest_engine_service.py
│   └── data/
│       └── data_quality_service.py
│
├── model/                  # 模型层
│   ├── factor/
│   │   └── __init__.py     # FactorMeta, FactorValue, FactorResult
│   ├── signal/
│   │   └── __init__.py     # Signal, TradingSignal
│   ├── strategy/
│   │   └── __init__.py     # Strategy, Portfolio, Position, RebalancePlan
│   ├── backtest/
│   │   └── __init__.py     # BacktestResult, PerformanceMetric, TradeRecord
│   ├── risk/
│   │   └── __init__.py     # RiskMetric, Exposure
│   └── market/
│       └── __init__.py     # Stock, Price, Index
│
├── library/                # 因子库/信号库
│   ├── factor_library.py   # 因子注册、存储、查询
│   └── signal_library.py   # 信号注册、存储、查询
│
├── repository/             # 数据访问层
│   └── tushare_repository.py
│
├── config/                 # 配置
│   └── settings.py
│
└── utils/                  # 工具函数
    └── __init__.py

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📊 架构层级说明

层级	职责	示例
api/router	URL 路由定义	@router.post("/factors/test")
api/controller	处理 HTTP 请求/响应	调用 orchestrator，返回响应
application/orchestrator	编排多个 usecase	协调因子计算、验证、注册流程
application/usecase	单一业务场景	验证一个因子
service	核心业务逻辑	IC 计算、单调性检验
library	因子/信号管理	注册、存储、查询
repository	数据访问	从 Tushare 获取数据
model	数据结构	Stock, Factor, Portfolio

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🔄 数据流向

HTTP Request
    ↓
Router（路由定义）
    ↓
Controller（请求处理）
    ↓
Orchestrator（业务编排）
    ↓
UseCase（用例执行）
    ↓
Service（业务逻辑）
    ↓
Repository（数据访问）
    ↓
Tushare API

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🎯 核心流程

数据获取 → 因子挖掘 → 因子验证 → 因子注册 → 信号生成 → 组合构建 → 策略回测 → 风险管理

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🚀 快速开始

后端

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 设置环境变量
export TUSHARE_TOKEN=your_token_here

# 启动服务
uvicorn src.api.main:app --reload

前端

cd frontend
pnpm install
pnpm dev

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📦 部署

后端 (Render)

1. 连接 GitHub 仓库
2. 设置：
   • Build Command: pip install -r requirements.txt
   • Start Command: uvicorn src.api.main:app --host 0.0.0.0 --port $PORT
3. 添加环境变量：TUSHARE_TOKEN

前端 (GitHub Pages)

自动部署，更新 frontend/.env.production 中的 VITE_API_URL

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🔑 环境变量

变量名	说明	必需
TUSHARE_TOKEN	Tushare API Token	是

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📝 命名规范

操作	命名	职责
计算因子	compute_factor	计算因子值
验证因子	validate_factor	验证预测能力
分析因子	analyze_factor	IC/IR 分析
评估因子	evaluate_factor	综合评分
筛选因子	screen_factor	筛选有效因子
注册因子	register_factor	注册到因子库

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📄 License

MIT License