tick-stock-panel因子与策略四桥联动一键生成策略、Zap条件信号与因子归因【免费下载链接】tick-stock-panelTSP自托管、零运维的 A 股「选股 监控 回测」量化工作台 | LLM能力驱使策略定制个股分析复盘 | 自由接入第三方数据源与个性化扩展数据 | 个人开源项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/tick-stock-paneltick-stock-panel 是一款自托管、零运维的 A 股「选股 监控 回测」量化工作台。它最让新手省心的地方是把「因子」和「策略」之间原本割裂的最后一公里打通了内置 77 个因子库 公式 DSL 自定义因子再通过四条联动桥让你一键把因子变成可回测的策略、Zap 条件信号、AI 信号素材并在回测结束后看到因子归因报告——整个研究闭环在一个本地工作台里完成无需写一行代码。一、先搞懂「四桥」解决什么问题量化研究里有两条线研究线因子检验、挖掘回答什么特征能预测涨跌和交易线策略回测回答何时买卖、拿几只。过去两条线各自为战因子检验完就躺在结果表里策略还是策略因子还是因子。tick-stock-panel 用四条桥把研究线的产物直接灌进交易线桥一句话说明入口位置① Zap 条件信号因子 → 一条可监控的条件信号自动挂接策略触发器策略触发器编辑器 / 因子检验页② 一键生成策略因子 → 完整可回测的单因子排名策略因子库「生成策略」按钮③ AI 信号注入全部因子分组注入 AI 提示词对话式生成自定义信号自定义信号 AI 编辑器④ 因子归因回测成交单 × 入场日因子快照对比胜/败单因子均值策略回测结果第 4 个 tab整体设计思路可参考官方方案文档 docs/factor-platform-plan.md 与后端技术规格 docs/factor-system-design.md。二、桥①Zap 一键创建因子条件信号场景你在检验页发现RSI_6在超卖端IC 为负有明显预测力想让它在盘中真正触发提醒。不用手写规则在策略触发器编辑区点 ⚡ Zap 按钮SignalTriggerActions.tsx或在因子检验结果行直接点「加入信号条件」打开的对话框AddFactorSignalDialog.tsx会自动做三件事方向预填按检验出的 IC 符号自动选 高值或 低值阈值建议按因子族惯例给建议值——RSI 30/70、KDJ 20/80、z 分 ±2、有界位置 0.2/0.8、乖离 ±5%你只需微调自动挂接保存后生成csg_f_*自定义信号可立即作为当前策略的入场/卖出触发器选股、回测、盘后监控全部可用。 因子列走历史补算路径与检验同一条计算管线所以回测里信号完整可复现但盘中实时快照没有滚动窗口带窗口的因子信号盘中不触发——这是设计上的已知边界。三、桥②因子库一键生成可回测策略场景某个因子检验通过你想立刻知道只用它做排名选股能赚多少。在因子库 tab 点「生成策略」FactorLibrary.tsx弹出的对话框GenerateFactorStrategyDialog.tsx只需你确认两件事策略名称默认XX排名策略打分方向值大加分 / 值小加分拿不准就默认生成回测对比两个方向再定。点击「生成策略」后系统自动渲染 FactorRankResearchMatrixStrategy 模板并保存为custom_factor_*自定义策略按因子值全市场排名打分评分 ≥ 入场下限默认 70 分买入、跌破离场上限默认 40 分卖出每日最多入选 20 只止损 -8%、最长持仓 30 个交易日。生成的策略参数化程度很高——入场/离场评分、每日入选上限都是可调参数且走matrix_native矩阵内核评分口径与因子检验、自动挖掘是同一条计算管线不存在检验一套数、回测另一套数的问题。四、桥③AI 自定义信号自动注入因子分组场景你有一个偏口语化的想法RSI 低于 30 且 5 日量比放大就提示但懒得写条件表达式。打开自定义信号 AI 编辑器custom_signals_ai.py提示词构建时会把全部因子分组注入给模型_format_fields以行前缀「因子·」展开并用白名单allowed_fields()收口——AI 只能引用注册表里真实存在的因子不会产生幻觉字段。也就是说内置因子、你 DSL 手写的自定义因子、挖掘晋升的复合因子AI 全都看得见、用得上一句自然语言就能产出结构化的条件信号。 想自己写公式因子因子编辑器 tab 提供 25 个 DSL 算子面板时序/截面/工具三组、双语字段 chip 和 40 日试算编译器与防未来函数校验见 factors/dsl.py。五、桥④回测结束后的因子归因场景策略回测赚了钱但你想知道赢的单和亏的单入场那天到底差在哪些因子上——这决定策略是可持续还是碰运气。跑完策略回测结果区多出一个因子归因tabstrategy.py 的_factor_attribution_summary回测在入场候选确定时对当日因子值做快照meta.scoring非空即自动产出无需额外配置快照按信号日与成交单关联对比盈利单 vs 亏损单在入场信号日的因子均值哪些因子在胜单上系统性偏高/偏低一目了然帮你判断评分权重该往哪边调。实现上是 fail-open 的归因计算失败只记日志不影响回测主结果。已知边界矩阵单因子排名类策略如桥②生成的custom_factor_*因META.scoring设计上为空暂不产出归因。六、新手推荐的完整工作流把四桥串起来一条从零到一的路径步骤动作产出1因子检验页选预设快速体检 10 / 全面体检 61跑批量检验有效因子清单 方向2对达标因子点 Zap ⚡条件信号挂上策略触发器3因子库对最强因子「生成策略」可回测的排名策略4回测 → 看因子归因 tab胜/败单因子差异5归因不理想让 AI 用因子组合作出新信号再回一轮迭代后的策略涉及的核心模块路径因子注册表77 因子单一事实源backend/app/factors/registry.py一键生成策略模板backend/app/strategy/builtin/factor_rank_research.pyZap 信号对话框frontend/src/pages/backtest/AddFactorSignalDialog.tsx回测因子归因backend/app/backtest/strategy.py七、最后四桥联动的本质是一句话因子不再只是检验报告里的一行数字而是随时能变成触发器、策略和归因证据的活性资产。对于刚开始接触 A 股量化的朋友建议先从「快速体检 生成策略 看归因」这条最短路径跑起来再逐步加入自定义因子与 AI 信号整个闭环全程本地自托管数据与策略都在自己手里。【免费下载链接】tick-stock-panelTSP自托管、零运维的 A 股「选股 监控 回测」量化工作台 | LLM能力驱使策略定制个股分析复盘 | 自由接入第三方数据源与个性化扩展数据 | 个人开源项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/tick-stock-panel创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
tick-stock-panel因子与策略四桥联动：一键生成策略、Zap条件信号与因子归因
tick-stock-panel因子与策略四桥联动一键生成策略、Zap条件信号与因子归因【免费下载链接】tick-stock-panelTSP自托管、零运维的 A 股「选股 监控 回测」量化工作台 | LLM能力驱使策略定制个股分析复盘 | 自由接入第三方数据源与个性化扩展数据 | 个人开源项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/tick-stock-paneltick-stock-panel 是一款自托管、零运维的 A 股「选股 监控 回测」量化工作台。它最让新手省心的地方是把「因子」和「策略」之间原本割裂的最后一公里打通了内置 77 个因子库 公式 DSL 自定义因子再通过四条联动桥让你一键把因子变成可回测的策略、Zap 条件信号、AI 信号素材并在回测结束后看到因子归因报告——整个研究闭环在一个本地工作台里完成无需写一行代码。一、先搞懂「四桥」解决什么问题量化研究里有两条线研究线因子检验、挖掘回答什么特征能预测涨跌和交易线策略回测回答何时买卖、拿几只。过去两条线各自为战因子检验完就躺在结果表里策略还是策略因子还是因子。tick-stock-panel 用四条桥把研究线的产物直接灌进交易线桥一句话说明入口位置① Zap 条件信号因子 → 一条可监控的条件信号自动挂接策略触发器策略触发器编辑器 / 因子检验页② 一键生成策略因子 → 完整可回测的单因子排名策略因子库「生成策略」按钮③ AI 信号注入全部因子分组注入 AI 提示词对话式生成自定义信号自定义信号 AI 编辑器④ 因子归因回测成交单 × 入场日因子快照对比胜/败单因子均值策略回测结果第 4 个 tab整体设计思路可参考官方方案文档 docs/factor-platform-plan.md 与后端技术规格 docs/factor-system-design.md。二、桥①Zap 一键创建因子条件信号场景你在检验页发现RSI_6在超卖端IC 为负有明显预测力想让它在盘中真正触发提醒。不用手写规则在策略触发器编辑区点 ⚡ Zap 按钮SignalTriggerActions.tsx或在因子检验结果行直接点「加入信号条件」打开的对话框AddFactorSignalDialog.tsx会自动做三件事方向预填按检验出的 IC 符号自动选 高值或 低值阈值建议按因子族惯例给建议值——RSI 30/70、KDJ 20/80、z 分 ±2、有界位置 0.2/0.8、乖离 ±5%你只需微调自动挂接保存后生成csg_f_*自定义信号可立即作为当前策略的入场/卖出触发器选股、回测、盘后监控全部可用。 因子列走历史补算路径与检验同一条计算管线所以回测里信号完整可复现但盘中实时快照没有滚动窗口带窗口的因子信号盘中不触发——这是设计上的已知边界。三、桥②因子库一键生成可回测策略场景某个因子检验通过你想立刻知道只用它做排名选股能赚多少。在因子库 tab 点「生成策略」FactorLibrary.tsx弹出的对话框GenerateFactorStrategyDialog.tsx只需你确认两件事策略名称默认XX排名策略打分方向值大加分 / 值小加分拿不准就默认生成回测对比两个方向再定。点击「生成策略」后系统自动渲染 FactorRankResearchMatrixStrategy 模板并保存为custom_factor_*自定义策略按因子值全市场排名打分评分 ≥ 入场下限默认 70 分买入、跌破离场上限默认 40 分卖出每日最多入选 20 只止损 -8%、最长持仓 30 个交易日。生成的策略参数化程度很高——入场/离场评分、每日入选上限都是可调参数且走matrix_native矩阵内核评分口径与因子检验、自动挖掘是同一条计算管线不存在检验一套数、回测另一套数的问题。四、桥③AI 自定义信号自动注入因子分组场景你有一个偏口语化的想法RSI 低于 30 且 5 日量比放大就提示但懒得写条件表达式。打开自定义信号 AI 编辑器custom_signals_ai.py提示词构建时会把全部因子分组注入给模型_format_fields以行前缀「因子·」展开并用白名单allowed_fields()收口——AI 只能引用注册表里真实存在的因子不会产生幻觉字段。也就是说内置因子、你 DSL 手写的自定义因子、挖掘晋升的复合因子AI 全都看得见、用得上一句自然语言就能产出结构化的条件信号。 想自己写公式因子因子编辑器 tab 提供 25 个 DSL 算子面板时序/截面/工具三组、双语字段 chip 和 40 日试算编译器与防未来函数校验见 factors/dsl.py。五、桥④回测结束后的因子归因场景策略回测赚了钱但你想知道赢的单和亏的单入场那天到底差在哪些因子上——这决定策略是可持续还是碰运气。跑完策略回测结果区多出一个因子归因tabstrategy.py 的_factor_attribution_summary回测在入场候选确定时对当日因子值做快照meta.scoring非空即自动产出无需额外配置快照按信号日与成交单关联对比盈利单 vs 亏损单在入场信号日的因子均值哪些因子在胜单上系统性偏高/偏低一目了然帮你判断评分权重该往哪边调。实现上是 fail-open 的归因计算失败只记日志不影响回测主结果。已知边界矩阵单因子排名类策略如桥②生成的custom_factor_*因META.scoring设计上为空暂不产出归因。六、新手推荐的完整工作流把四桥串起来一条从零到一的路径步骤动作产出1因子检验页选预设快速体检 10 / 全面体检 61跑批量检验有效因子清单 方向2对达标因子点 Zap ⚡条件信号挂上策略触发器3因子库对最强因子「生成策略」可回测的排名策略4回测 → 看因子归因 tab胜/败单因子差异5归因不理想让 AI 用因子组合作出新信号再回一轮迭代后的策略涉及的核心模块路径因子注册表77 因子单一事实源backend/app/factors/registry.py一键生成策略模板backend/app/strategy/builtin/factor_rank_research.pyZap 信号对话框frontend/src/pages/backtest/AddFactorSignalDialog.tsx回测因子归因backend/app/backtest/strategy.py七、最后四桥联动的本质是一句话因子不再只是检验报告里的一行数字而是随时能变成触发器、策略和归因证据的活性资产。对于刚开始接触 A 股量化的朋友建议先从「快速体检 生成策略 看归因」这条最短路径跑起来再逐步加入自定义因子与 AI 信号整个闭环全程本地自托管数据与策略都在自己手里。【免费下载链接】tick-stock-panelTSP自托管、零运维的 A 股「选股 监控 回测」量化工作台 | LLM能力驱使策略定制个股分析复盘 | 自由接入第三方数据源与个性化扩展数据 | 个人开源项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/tick-stock-panel创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
