财务数据助手¶
🤖 自动化量化交易与财务报告中的因子提取¶
📖 背景¶
研究报告**是洞察的宝库，常常揭示潜在的**因子，这些因子可以推动成功的量化交易策略。然而，面对如此大量的报告，高效提取最有价值的洞察成为一项艰巨的任务。
此外，与其匆忙复制报告中的因子，不如深入探讨其构建的基本逻辑。该因子是否捕捉了市场的基本动态？与您库中已有的因子相比，它有多独特？
因此，迫切需要一种系统的方法来设计一个能够有效管理这一过程的框架。而这正是**财务数据助手**的作用所在。
🎥 演示¶
🌟 介绍¶
在这种情况下，RDAgent演示了从财务研究报告中提取因子的过程，实施这些因子，并通过Qlib回测分析其表现。这个过程不断扩展和完善因子库。
以下是步骤的增强大纲：
步骤 1 : 假设生成 🔍
根据财务报告中的洞察生成并提出初步假设，并进行全面的推理和财务论证。
步骤 2 : 因子创建 ✨
根据假设和财务报告，划分任务。
每个任务涉及开发、定义和实施一个新的金融因子，包括其名称、描述、公式和变量。
步骤 3 : 因子实施 👨💻
根据描述实施因子代码，像开发者一样不断演变。
对新创建的因子进行定量验证。
步骤 4 : 使用 Qlib 回测 📉
将完整数据集整合到因子实施代码中，并准备因子库。
使用 Alpha158 以及新开发的因子和 Qlib 中的 LGBModel 进行回测，以评估新因子的有效性和表现。
数据集 |
模型 |
因子 |
数据拆分 |
||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
CSI300 |
LGB模型 |
Alpha158 Plus |
|
步骤 5 : 反馈分析 🔍
分析回测结果以评估性能。
结合反馈来优化假设并改进模型。
步骤 6 : 假设优化 ♻️
根据回测反馈优化假设。
重复该过程以持续改进模型。
⚡ 快速开始¶
请参考 安装与配置 中的安装部分以准备您的系统依赖。
您可以通过运行以下命令尝试我们的演示：
🐍 创建一个 Conda 环境
创建一个新的conda环境，使用Python（3.10和3.11在我们的CI中经过良好测试）：
conda create -n rdagent python=3.10
激活环境：
conda activate rdagent
📦 安装RDAgent
您可以从PyPI安装RDAgent包：
pip install rdagent
🚀 运行应用程序
下载您希望提取因子的财务报告，并将其存储在您首选的文件夹中。
具体来说，您可以遵循这个示例，或使用您自己的方法：
wget https://github.com/SunsetWolf/rdagent_resource/releases/download/reports/all_reports.zip unzip all_reports.zip -d git_ignore_folder/reports
使用以下命令运行应用程序：
rdagent fin_factor_report --report_folder=git_ignore_folder/reports
或者，您可以将报告的路径存储在 report_result_json_file_path 中。格式应为：
[ "git_ignore_folder/report/fin_report1.pdf", "git_ignore_folder/report/fin_report2.pdf", "git_ignore_folder/report/fin_report3.pdf" ]
然后，使用以下命令运行应用程序：
rdagent fin_factor_report
🛠️ 模块的使用¶
环境配置
可以在`.env`文件中设置以下环境变量，以自定义应用程序的行为：
- pydantic settings rdagent.app.qlib_rd_loop.conf.FactorFromReportPropSetting¶
-
Show JSON schema
{ "title": "FactorFromReportPropSetting", "type": "object", "properties": { "scen": { "default": "rdagent.scenarios.qlib.experiment.factor_from_report_experiment.QlibFactorFromReportScenario", "title": "Scen", "type": "string" }, "knowledge_base": { "default": "", "title": "Knowledge Base", "type": "string" }, "knowledge_base_path": { "default": "", "title": "Knowledge Base Path", "type": "string" }, "hypothesis_gen": { "default": "rdagent.scenarios.qlib.proposal.factor_proposal.QlibFactorHypothesisGen", "title": "Hypothesis Gen", "type": "string" }, "hypothesis2experiment": { "default": "rdagent.scenarios.qlib.proposal.factor_proposal.QlibFactorHypothesis2Experiment", "title": "Hypothesis2Experiment", "type": "string" }, "coder": { "default": "rdagent.scenarios.qlib.developer.factor_coder.QlibFactorCoSTEER", "title": "Coder", "type": "string" }, "runner": { "default": "rdagent.scenarios.qlib.developer.factor_runner.QlibFactorRunner", "title": "Runner", "type": "string" }, "summarizer": { "default": "rdagent.scenarios.qlib.developer.feedback.QlibFactorExperiment2Feedback", "title": "Summarizer", "type": "string" }, "evolving_n": { "default": 10, "title": "Evolving N", "type": "integer" }, "report_result_json_file_path": { "default": "git_ignore_folder/report_list.json", "title": "Report Result Json File Path", "type": "string" }, "max_factors_per_exp": { "default": 10000, "title": "Max Factors Per Exp", "type": "integer" }, "is_report_limit_enabled": { "default": false, "title": "Is Report Limit Enabled", "type": "boolean" } }, "additionalProperties": false }
- 配置:
env_prefix: str = QLIB_FACTOR_
protected_namespaces: tuple = ()
- field is_report_limit_enabled: bool = False¶
如果为真，则限制报告处理计数；如果为假，则处理所有
- field max_factors_per_exp: int = 10000¶
每个实验中实现的最大因子数量
- field report_result_json_file_path: str = 'git_ignore_folder/report_list.json'¶
列出因子提取研究报告的JSON文件路径
- field scen: str = 'rdagent.scenarios.qlib.experiment.factor_from_report_experiment.QlibFactorFromReportScenario'¶
来自报告的Qlib因子场景类
- pydantic settings rdagent.components.coder.factor_coder.config.FactorCoSTEERSettings
Show JSON schema
{ "title": "FactorCoSTEERSettings", "type": "object", "properties": { "coder_use_cache": { "default": false, "title": "Coder Use Cache", "type": "boolean" }, "max_loop": { "default": 10, "title": "Max Loop", "type": "integer" }, "fail_task_trial_limit": { "default": 20, "title": "Fail Task Trial Limit", "type": "integer" }, "v1_query_former_trace_limit": { "default": 5, "title": "V1 Query Former Trace Limit", "type": "integer" }, "v1_query_similar_success_limit": { "default": 5, "title": "V1 Query Similar Success Limit", "type": "integer" }, "v2_query_component_limit": { "default": 1, "title": "V2 Query Component Limit", "type": "integer" }, "v2_query_error_limit": { "default": 1, "title": "V2 Query Error Limit", "type": "integer" }, "v2_query_former_trace_limit": { "default": 1, "title": "V2 Query Former Trace Limit", "type": "integer" }, "v2_add_fail_attempt_to_latest_successful_execution": { "default": false, "title": "V2 Add Fail Attempt To Latest Successful Execution", "type": "boolean" }, "v2_error_summary": { "default": false, "title": "V2 Error Summary", "type": "boolean" }, "v2_knowledge_sampler": { "default": 1.0, "title": "V2 Knowledge Sampler", "type": "number" }, "knowledge_base_path": { "anyOf": [ { "type": "string" }, { "type": "null" } ], "default": null, "title": "Knowledge Base Path" }, "new_knowledge_base_path": { "anyOf": [ { "type": "string" }, { "type": "null" } ], "default": null, "title": "New Knowledge Base Path" }, "max_seconds": { "default": 1000000, "title": "Max Seconds", "type": "integer" }, "data_folder": { "default": "git_ignore_folder/factor_implementation_source_data", "title": "Data Folder", "type": "string" }, "data_folder_debug": { "default": "git_ignore_folder/factor_implementation_source_data_debug", "title": "Data Folder Debug", "type": "string" }, "simple_background": { "default": false, "title": "Simple Background", "type": "boolean" }, "file_based_execution_timeout": { "default": 120, "title": "File Based Execution Timeout", "type": "integer" }, "select_method": { "default": "random", "title": "Select Method", "type": "string" }, "python_bin": { "default": "python", "title": "Python Bin", "type": "string" } }, "additionalProperties": false }
- 配置:
env_prefix: str = FACTOR_CoSTEER_
- field coder_use_cache: bool = False
指示是否为编码器使用缓存
- field data_folder: str = 'git_ignore_folder/factor_implementation_source_data'
包含金融数据的文件夹路径（默认是Qlib中的基本数据）
- field data_folder_debug: str = 'git_ignore_folder/factor_implementation_source_data_debug'
包含部分财务数据的文件夹路径（用于调试）
- field file_based_execution_timeout: int = 120
每个因子实现执行的超时时间（秒）
- field knowledge_base_path: str | None = None
知识库的路径
- field max_loop: int = 10
任务实现循环的最大数量
- field max_seconds: int = 1000000
- field new_knowledge_base_path: str | None = None
新知识库的路径
- field select_method: str = 'random'
因子实现选择的方法
- field simple_background: bool = False
是否使用简单的背景信息进行代码反馈
- field v2_add_fail_attempt_to_latest_successful_execution: bool = False
