aifinlab A股质量因子/盈利质量量化分析
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: 获取财务数据
Step 2: 构建质量因子
- 盈利能力: ROE/ROIC/毛利率
- 盈利稳定性: ROE标准差(过去5年)
- 应计质量: (净利润-经营现金流)/总资产
- 资产负债质量: 负债率/流动比率
Step 3: 因子检验
IC/IR分析、分组回测
Step 4: 输出
| 维度 | formal | brief |
|---|---|---|
| 因子值 | 多维度质量评分 | 综合质量分 |
| 因子效果 | IC/IR+分组收益 | 因子有效性 |
| 默认风格：brief。 |
关键规则
- 质量因子在熊市表现更突出（防御性）
- 低应计比例=高盈利质量（现金利润占比高）
- ROE高但自由现金流差→质量存疑
- 质量因子与价值因子结合效果更好
- A股财务造假风险需特别关注应计异常
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