aifinlab A股自相关/序列相关性分析
数据源
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [日期]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]
Workflow
Step 1: 获取K线收益率序列
Step 2: 计算自相关函数(ACF)
lag 1-20的自相关系数
Step 3: 偏自相关函数(PACF)
Step 4: Ljung-Box检验
检验序列是否存在显著自相关
Step 5: 输出
| 维度 | formal | brief |
|---|---|---|
| ACF/PACF | 完整图表 | 关键lag |
| 检验 | LB统计量+p值 | 有无自相关 |
| 含义 | 动量/反转判断 | 交易含义 |
| 默认风格：brief。 |
关键规则
- 正自相关=动量效应（涨了还会涨）
- 负自相关=反转效应（涨了会跌回）
- A股日频负自相关较明显（T+1导致的隔日反转）
- 周频/月频正自相关更显著（中期动量）
- 自相关结构是时间序列策略的基础
使用示例
示例 1: 基本使用
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
示例 2: 命令行使用
python scripts/run_skill.py --input data.json