GitHub网址：https://github.com/PandaAI-Tech/panda_factor?tab=readme-ov-file 一、环境准备 1.Python3.9及以上 2.从GitHub上克隆项目到本地 gitclonehttps://github.com/your_org/panda_factor.git cdpanda_factor 二、MongoDB数据库安装 1.安装MongoDB8.x 数据库网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1q...

概述 PandaQAuantFlow开源之后，社区很多小伙伴去下载也本地部署了，但是本地的行情数据只到2025-05-15，没法使用最新的数据进行回测。好在panda_factor里面提供了自动更新数据库的功能，以下笔者将简单介绍如何进行手动更新。 1.更新之前 在更新之前，需要按照github上的说明部署好本地环境，部署跟着这个https://github.com/PandaAI-Tech/panda_quantflow里面的readme来，B站上还有[保姆级别安装视频](https://...

因子积累的探索与踩坑 1.1探究的原因 因为XGB或者MLP等等吧，模型如果需要有好的效果，最核心的不是模型参数或复杂度，而是因子的非线性复杂度要高。核心还是因子。一般作为普通投资者来说，最简单的就是研报复现以及公共平台的因子获取，虽然已经没什么超额了，但也属于“没得选的选择”，所以先试试看吧。本次记录的就是研报复现和平台获取因子的过程。 1.2研报复现的过程 找了上个月最新的一篇研报，叫《20250602-东北证券-盈利偏度和估值偏度因子》，这篇研报主要讲的是：传统偏度研究多聚焦在收...

因子积累的探索与踩坑 1.1探究的原因 因为XGB或者MLP等等吧，模型如果需要有好的效果，最核心的不是模型参数或复杂度，而是因子的非线性复杂度要高。核心还是因子。一般作为普通投资者来说，最简单的就是研报复现以及公共平台的因子获取，虽然已经没什么超额了，但也属于“没得选的选择”，所以先试试看吧。本次记录的就是研报复现和平台获取因子的过程。 1.2研报复现的过程 找了上个月最新的一篇研报，叫《20250602-东北证券-盈利偏度和估值偏度因子》，这篇研报主要讲的是：传统偏度研究多聚焦在收...

因子积累的探索与踩坑 1.1探究的原因 因为XGB或者MLP等等吧，模型如果需要有好的效果，最核心的不是模型参数或复杂度，而是因子的非线性复杂度要高。核心还是因子。一般作为普通投资者来说，最简单的就是研报复现以及公共平台的因子获取，虽然已经没什么超额了，但也属于“没得选的选择”，所以先试试看吧。本次记录的就是研报复现和平台获取因子的过程。 1.2研报复现的过程 找了上个月最新的一篇研报，叫《20250602-东北证券-盈利偏度和估值偏度因子》，这篇研报主要讲的是：传统偏度研究多聚焦在收...

一、引言 在量化分析领域，因子库的有效构建与管理是实现精准投资决策的核心环节。为满足因子数据存储与高效分析的需求，选择合适的数据库至关重要。本文专注于本地MongoDB数据库的搭建，以及Python在该数据库配置与因子数据处理中的应用，旨在为量化分析过程中因子库的本地化配置提供系统性的解决方案。  二、MongoDB用于多因子分析的优势 传统的关系型数据库就像一个个整齐排列的小格子房间，每个房间的大小、形状都得提前规定好，东西得规规矩矩地放进去。而Mongo...

1.概述 平时大家搭建自己的因子库，肯定要会涉及到行情数据的下载，因子库的计算入库等工作，股票数据相对来说数量比较大，更新一次需要不少时间，本文将分享如何通过多线程的方式加快数据的下载，以此为例，也可以扩展到其他大数据任务的计算中。 本文使用Tushare作为数据源，下载A股市场所有股票的日线数据（open,high,low,close,vol），我们将分析串行跟并行两种方法在时间效率上的表现。 2.串行下载 串行下载是最直观的实现方式，按顺序逐个处理每只股票的数据下载请求。注册好tushar...