[收录申请] skill-factor-mining-pandaai — 论文因子挖掘与回测分析

[TerribleCookie]

申请收录 Skill：factor-mining-pandaai

基本信息

项目	内容
仓库	TerribleCookie/skill-factor-mining-pandaai
名称	factor-mining-pandaai
类型	skill
申请分类	02 因子研发工具箱

功能描述

从本地研报/论文 PDF 中自动提取量化因子表达式，并通过 pandaai-cli 完成创建、回测、分析的全流程。

适用场景：

• 用户上传研报/论文/文档，要求从中挖掘量化因子
• 将文档中的数学公式/表达式转换为可执行的量化因子
• 对提取的因子进行回测/分析/提交参赛

核心指标（测试论文实例）

以 Cross Impact in Derivative Markets（SSRN-3779461）为测试论文，默认回测窗口回测结果：

指标	数值
IC_mean	0.0316
多空组合年化	44.04%
多空组合夏普	1.57
最大回撤	11.50%
月度胜率	100%
单调性	0.67

文件结构

skill-factor-mining-pandaai/
├── SKILL.md                    # 核心定义（含 quantSkills frontmatter）
├── README.md
├── factor-mining-pandaai.skill # 打包后的 skill 文件
├── references/
│   └── pandaai_cli_reference.md
└── scripts/
    └── pandaai_cli_wrapper.py

技术栈

• Python >= 3.10
• pandaai-cli（PandaAI 因子分析平台）
• pdfplumber（PDF 文本提取）

数据来源

PandaAI 平台提供的 A 股日频行情数据（open/high/low/close/volume）

已知限制

1. 平台公式语法不支持行业中性化、截面标准化（需线下处理）
2. Python 代码因子（--code）存在兼容性问题，建议优先使用 --formula
3. Windows 环境需加 --json 参数避免编码错误
4. 默认回测期较短（约 2 个月），建议手动指定 --start-date 延长

风险声明

本项目仅供研究和教育目的，不构成投资建议。因子回测表现取决于论文内容与 A 股市场的匹配度，不同论文效果差异较大。

元数据

quantSkills:
  category: factor
  tags: [factor-mining, pandaai, paper-extraction, backtest, quantitative]
  platforms: [claude-code, codex, openclaw, cursor, workbuddy]
  status: active
  validation_level: L1
  maintainer_type: community
  summary_zh: 从研报/论文中自动提取量化因子，并通过 PandaAI 完成回测分析
  summary_en: Auto-extract quantitative factors from research papers and backtest via PandaAI

请求

请审核并收录到 02 因子研发工具箱 分类下。如需修改或补充材料，请告知。

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