Metadata-Version: 2.4
Name: ag_quant
Version: 2026.2.22.4
Summary: 简易量化框架
License-Expression: MIT
Classifier: Operating System :: OS Independent
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Requires-Python: >=3.9
Description-Content-Type: text/markdown

数据分为两种, <市场价格数据>和<因子构造基础数据>，要求这两种数据在上传时命名一样。
这两种数据缺一不可，因为没有<市场价格数据>就无法进行横截面分析和回测，没有<因子构造基础数据>因子就无法生成具体值
举个例子：我们现在有大豆的<CBOT连续合约的市场价格数据>和<大连期货交易所的持仓数据>,我们想用持仓数据构建一个“持仓波动率”因子，然后测试这个因子的表现（也就是横截面分析）。那么此时<CBOT连续合约的市场价格数据>就是<市场价格数据>，<大连期货交易所的持仓数据>就是<因子构造基础数据>。

因子和策略，分为构造和具体值，千万不能搞混。
同一个因子构造，在不同交易品种数据下会有不同的因子值。比如我们构造了一个因子叫<价格动量>，那么具体到大豆还是菜籽，会得到完全不同的因子具体值，但是他们都在用共同的一个因子构造叫<价格动量>策略同理，同一个策略构造，在不同市场环境下会产生完全不同的策略具体值（或者换一个熟悉的名字叫做交易信号）。
因子构造需要<因子构造基础数据>生成具体值，然后在<市场价格数据>下进行横截面分析。策略构造需要结合因子具体值生成策略具体值（交易信号），然后在<市场价格数据>下进行回测。横截面分析和回测的主体千万不能搞混。