从零搭建个人量化研究框架:利用AI工具构建A股多因子研究基础设施

对于个人量化研究者而言，最大的限制到底是什么？

很多时候，并不是缺少策略想法。

相反，市场上关于价值、成长、动量、质量、技术指标等投资逻辑已经非常丰富。

真正限制研究效率的，是从一个投资想法到可靠验证之间存在大量工程工作：

数据整理；

历史股票池构建；

财务数据处理；

回测系统开发；

交易规则模拟；

绩效分析。

如果每研究一个因子，都重新搭建一套流程，那么大量时间会消耗在重复性的基础工作中。特别是在AI时代，每次利用大模型的回测都会消耗大量的token，因此可能每次测试完一到两个因子，自己的额度就已然见底。

因此，我开始尝试搭建一套属于自己的量化研究框架。

目标不是开发一个简单的回测脚本，而是建立一个能够长期支持因子研究和策略验证的研究基础设施。

一、为什么需要自己的量化研究框架？

在初期进行因子研究时，一个常见方式是：

获取数据 → 计算指标 → 排序选股 → 回测收益。

这种方式可以快速验证想法，但随着研究深入，会逐渐暴露几个问题。

1. 数据处理难以复用

不同策略可能需要：

行情数据；

财务数据；

市值数据；

行业数据；

股票状态数据。

如果每次研究都重新处理数据，研究效率会越来越低。

2. 容易产生未来函数

量化回测中，一个非常重要的问题是：

回测时使用的信息，是否真的在当时已经公开？

例如：

某公司年度财报发布日期晚于交易日期。

如果直接使用该年度财务数据进行历史回测，本质上使用了未来信息。

最终得到的收益可能并不真实。

3. 策略无法标准化比较

如果每个策略都有不同的：

数据处理方式；

调仓规则；

交易模拟方式；

那么不同策略之间很难公平比较。

因此，一个稳定的研究框架非常重要。

二、框架设计思路

整个系统采用模块化设计，将量化研究流程拆分为几个独立部分。

整体结构：

数据层

↓

研究层

↓

组合构建

↓

交易模拟

↓

绩效分析

1. 数据层

数据层负责提供标准化研究数据。

主要包括：

行情数据

包括：

股票价格；

成交量；

成交额；

换手率。

用于：

动量；

反转；

波动率；

流动性等因子研究。

股票池数据

用于解决历史股票范围问题。

包括：

上市状态；

退市状态；

ST状态；

可交易状态。

避免回测过程中出现：

当前仍存续股票偏差；

忽略退市股票；

使用未来股票名单。

财务数据

财务数据是基本面研究的重要基础。

框架中引入Point-in-Time（PIT）思想：

即：

股票在某个交易日能够获得的信息，只来自该交易日前已经公开的数据。

例如：

财务指标需要满足：

公告日期 ≤ 交易日期

而不是简单按照报告期匹配。

三、为什么采用模块化设计？

传统回测代码往往把：

数据读取；

因子计算；

选股；

交易；

收益计算；

全部写在一个脚本中。

这种方式的问题是：

当策略复杂后，任何修改都会影响整个系统。

因此，将不同环节拆分：

Strategy负责：投资逻辑。

例如：价值因子：EP + FCF Yield

输出：股票评分。

Portfolio负责：将评分转换成组合。

例如：选择排名前50股票：

股票A 2%

股票B 2%

……

Execution负责：模拟真实交易过程。

包括：

委托；

成交；

持仓变化。

未来可以进一步加入：

手续费；

印花税；

滑点；

成交限制。

Performance负责：评价策略表现。

包括：

年化收益；

夏普比率；

最大回撤；

收益波动。

四、AI工具在量化研究中的作用

这次搭建框架过程中，AI工具最大的价值并不是替代研究。

而是提升工程效率。过去，一个研究者可能需要花费大量时间：

编写基础模块；

调试数据接口；

检查代码逻辑。

而利用AI辅助，可以更高效地完成：

系统设计；

模块开发；

测试验证；

文档整理。

但需要注意：AI并不能替代量化研究中的核心判断。

例如：

哪些因子具有经济逻辑；

如何避免数据偏差；

如何设计合理回测；

如何判断Alpha是否真实。

这些仍然需要研究者自己完成。

五、搭建框架后的研究方式变化

框架建立之后，研究流程会发生变化。

过去 be like：

提出想法

↓

重新整理数据

↓

重新写回测

↓

验证策略

未来：

提出投资假设

↓

编写策略逻辑

↓

调用统一研究框架

↓

快速验证

研究重点从：“如何实现回测” 转向 “这个投资逻辑是否有效”。

六、下一阶段研究方向

完成基础框架后，下一阶段重点将放在：

1. 多因子研究

包括价值：

EP；

BP；

FCF Yield；

EV/EBIT。

质量：

ROE；

ROIC；

盈利稳定性。

成长：

收入增长；

利润增长。

技术：

动量；

反转；

波动率。

2. 因子组合研究

进一步研究：

单因子有效性；

因子相关性；

多因子组合；

风险暴露。

3. 更接近真实投资环境

逐步加入：

交易成本；

滑点；

换手约束；

流动性限制。

使回测结果更加接近实际投资。

结语

搭建量化研究框架的过程，让我重新认识到：

量化投资并不是寻找一个简单有效的公式。

真正可靠的研究体系，需要建立在：

高质量数据；

严谨回测；

合理交易模拟；

清晰投资逻辑之上。

对于个人研究者而言，AI工具正在降低工程门槛，使更多人能够建立接近专业机构研究流程的基础设施。

但最终决定研究价值的，仍然是：

对市场的理解，以及对投资逻辑的持续验证。

后续会继续记录：

因子研究过程；

多因子组合构建；

A股量化策略验证。

后续这个回测框架在完善后也会开源，欢迎大家来测试自己的想法和提出意见和检验！