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# quant_engine
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> 量化研究引擎 —— alpha 因子库 + 执行仿真 + 技术指标 + 数据适配 + 回测工具
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**从 `research_results` 抽出的纯回测能力库**（v1.2.0 重构）。
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## 角色
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`quant_engine` 是 researchhub_workspace 的**引擎层**：
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| 仓库 | 角色 |
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| `quant_engine` | **纯研究核心**（alpha + execution + ledger + attribution + risk + metrics） |
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| `research_results` | 业务集成（47 个 proj 调度 + 注册 + 平台对接） |
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| `tushare2db_pro_aoge` | 数据层（行情 ELT） |
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| `research_platform` | 展示层（FastAPI + Next.js） |
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| `edb_data_core` | 数据层（经济数据） |
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## 模块
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- `alpha_factors` — 158 alpha 公式 + 24 基础算子（移植自 qlib alpha158）
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- `execution` — A 股长仓执行仿真（成本/滑点/现金约束）+ 稀疏调仓/完整交易日 Ledger + 可投影成交与 NAV 审计；T+1、涨跌停、成交量与价差提供独立约束函数
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- `indicators` — 50+ 技术指标（MACD / KDJ / 布林 / ATR / ADX / 等）
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- `data_adapter` — 桥接 qtdb_pro 长表与新模块（rename / long-wide / 复权 / vwap 代理）
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- `backtest` — weight-based 多日仿真（rebalance_table / compute_nav / compare_to_benchmark）
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- `portfolio_construction` — 多期因子分数 → Top-K → 等权目标权重表
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- `research_pipeline` — 因子日 → 下一真实交易日 → 显式执行价 → 日末估值 → 成本后绩效（防前视编排）
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- `governed_pipeline` — 数据快照 → 因子版本 → 策略版本 → 回测运行 → 目标组合 → 风险决策 → Paper 订单意图；全链路带确定性 ID，风险拒绝时禁止生成订单意图
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- `artifact` — 版本化、确定性、存储中立的完整 research run 事实表与 manifest
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- `attribution` — 基于实际成交后持仓的隔夜 / 日内 / 交易成本逐日收益归因与闭合审计
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- `metrics` — 绝对绩效 + 严格日期对齐的 TE / IR / alpha / beta 基准相对绩效
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- `factor_library` — 通用方法（turnover / winsorize / IC / OLS / jb_test）
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- `portfolio_decomp` — 组合分解（risk_parity / mean_variance / 因子归因）
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- `risk` — ndarray 低层风险公式 + 标签安全、可分组的 Euler 成分风险分解
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- `perf_stats` — 详细绩效（与 metrics 并存）
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- `logging` — 统一 logger（标准库 + 可选 loguru）
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## 依赖
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- 必需：numpy / pandas / scipy（标准量化栈）
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- 可选：loguru（logback，标准库 logging 兜底）
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**零重型依赖** —— 不引入 torch / lightgbm / hikyuu 等。
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## 安装
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```bash
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cd quant_engine
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pip install -e ".[dev]"
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```
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## 测试
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```bash
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pytest # 单元测试
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pytest --cov=src # 覆盖率
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mypy --strict src/ # 类型检查
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ruff check src/ tests/ # lint
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# 无网络、无数据库、无券商的架构烟测
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uv run python -m quant_engine.governed_pipeline
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```
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## 使用
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```python
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from quant_engine.alpha_factors import alpha_001, alpha_005, ALPHA158_REGISTRY
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from quant_engine.execution import (
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ExecutionConfig, simulate_daily_ledger_with_audit,
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simulate_multi_day_with_audit, simulate_with_daily_data,
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)
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from quant_engine.research_pipeline import (
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run_factor_backtest_research, run_factor_execution_research,
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)
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from quant_engine.backtest import run_weight_backtest
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from quant_engine.indicators import macd, bollinger, kdj
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from quant_engine.data_adapter import (
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long_to_wide, wide_to_long, rename_tushare_columns,
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add_vwap_proxy, apply_adj_factor,
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prepare_stock_series, prepare_execution_inputs,
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load_qtdb_daily,
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)
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# 端到端：qtdb_pro 长表 → 适配 → alpha158 → execution
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df = load_qtdb_daily(["000001.SZ"], "2024-01-01", with_adj=True)
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close_prices, volumes = prepare_execution_inputs(df)
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open_prices, _ = prepare_execution_inputs(df, price_col="open")
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result = simulate_with_daily_data(close_prices, initial_cash=1_000_000.0)
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# 已正确滞后的目标权重 → 现金约束执行 → 唯一来源的成交/拒绝/日末持仓/NAV
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execution = simulate_multi_day_with_audit(
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target_weights_history=[
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("2024-01-02", {"000001.SZ": 1.0}),
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||
("2024-01-03", {"000001.SZ": 1.0}),
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],
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price_history=[
|
||
("2024-01-02", {"000001.SZ": 10.0}),
|
||
("2024-01-03", {"000001.SZ": 10.5}),
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],
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initial_cash=1_000_000.0,
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config=ExecutionConfig(),
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)
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print(execution.nav_series)
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print(execution.daily_executions)
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# 多期因子分数（必须是 point-in-time 数据）→ Top-K → 下一交易日 open 执行
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factor_execution = run_factor_execution_research(
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factor_scores,
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top_k=20,
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execution_prices=open_prices,
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execution_price_field="open",
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initial_cash=1_000_000.0,
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)
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# 推荐研究入口：同一交易日历上显式区分 open 成交和 close 估值。
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# 因子日保持现金，下一交易日成交后的真实持仓才参与当日收盘收益。
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factor_backtest = run_factor_backtest_research(
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factor_scores,
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||
top_k=20,
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||
execution_prices=open_prices,
|
||
valuation_prices=close_prices,
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||
execution_price_field="open",
|
||
valuation_price_field="close",
|
||
initial_cash=1_000_000.0,
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||
config=ExecutionConfig(),
|
||
)
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print(factor_backtest.nav)
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print(factor_backtest.returns)
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print(factor_backtest.stats())
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print(factor_backtest.execution.ledger_frame)
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print(factor_backtest.execution.trades_frame)
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print(factor_backtest.position_weights) # 实际日末资产权重
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print(factor_backtest.cash_weights)
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# 所有分析都以实际成交后的 Ledger 为事实源，不直接使用目标权重伪造结果。
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attribution = factor_backtest.return_attribution()
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print(attribution.asset_contributions)
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print(attribution.transaction_cost)
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print(attribution.residual) # 应接近 0；否则说明贡献未闭合到账本收益
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# benchmark_returns 必须与成本后 factor_backtest.returns 使用完全相同的日期索引。
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print(factor_backtest.benchmark_stats(benchmark_returns))
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# 下游稳定交付：显式提供代码版本、数据快照和时区，不在核心层写数据库。
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from quant_engine.artifact import build_research_run_artifact
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from quant_engine.data_adapter import prepare_asset_return_snapshot
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from quant_engine.risk import estimate_covariance_snapshot
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risk_date = factor_backtest.position_weights.index[-1].date()
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market_snapshot = prepare_asset_return_snapshot(
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qtdb_daily_long,
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source="qtdb_pro.hq_daily",
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source_snapshot_id="<upstream-ingestion-snapshot-id>",
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adjustment="qfq",
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)
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risk_snapshot = estimate_covariance_snapshot(
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market_snapshot.returns,
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as_of_date=risk_date,
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lookback_sessions=252,
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min_observations=120,
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data_snapshot_id=market_snapshot.data_snapshot_id,
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)
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artifact = build_research_run_artifact(
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factor_backtest,
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run_id="research-run-001",
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strategy_id="alpha-top20",
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strategy_name="Alpha Top 20",
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strategy_version="1.0.0",
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engine_version="1.2.0",
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code_revision="<git-sha>",
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data_snapshot_id=market_snapshot.data_snapshot_id,
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calendar="CN-A",
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timezone="Asia/Shanghai",
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||
started_at="2026-08-21T10:00:00+08:00",
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finished_at="2026-08-21T10:01:00+08:00",
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||
parameters={"top_k": 20, "lag_sessions": 1},
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||
benchmark_id="000300.SH",
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benchmark_returns=benchmark_returns,
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risk_snapshots={risk_date: risk_snapshot},
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||
)
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print(artifact.manifest())
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# run_weight_backtest 是低层算子：只接受收益区间开始前已经生效的持仓权重。
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# 不要把 signal-date 的 factor_scores/decision_weights 直接传给它。
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backtest = run_weight_backtest(
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weights=effective_holding_weights,
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stock_returns=daily_returns,
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initial_capital=1_000_000.0,
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||
benchmark_nav=benchmark_nav,
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||
)
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print(factor_execution.schedule.signal_to_execution)
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print(factor_execution.execution.daily_executions)
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print(backtest.stats())
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print(backtest.benchmark_report())
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```
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## 治理垂直切片
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`governed_pipeline` 不复制因子、回测、组合或执行算法，只编排现有能力并补充版本与风险契约。
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调用方必须显式提供 `DatasetSnapshot`、`FactorVersion`、`StrategyVersion`、代码提交和
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`RiskPolicy`。模块只会生成 `environment="paper"` 的订单意图，不连接数据库、数据供应商或
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券商；风险决策为拒绝时，订单意图固定为空，直接调用创建函数也会失败关闭。
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该切片对应 ResearchHub 架构的首个可执行验收链路：
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```text
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DatasetSnapshot → FactorVersion → StrategyVersion → BacktestRun
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→ PortfolioTarget → RiskDecision → PaperOrderIntent
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```
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平台总架构、五仓职责和十二层能力映射仍以 `research_platform/docs/architecture/` 为权威；
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本仓只拥有纯计算与离线模拟合同。
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## 与 research_results 的关系
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`research_results` 依赖 `quant_engine`（通过 re-export 保持向后兼容）：
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```python
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# research_results/src/shared/alpha_factors.py 现在是：
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from quant_engine.alpha_factors import * # re-export
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```
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47 个 proj 的 import 路径**暂时不变**（`from src.shared.alpha_factors import ...` 仍可用）——后续逐步迁移到 `from quant_engine.alpha_factors import ...`。
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