{"repo":"khakhasshi/LLM_QUANT_FACTORY","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/khakhasshi/LLM_QUANT_FACTORY","clone":"git clone https://github.com/khakhasshi/LLM_QUANT_FACTORY.git","description":"Auditable multi-agent A-share factor research, knowledge base, long-only backtesting, AutoCombine and QuantCombine.","language":"Python","stars":53,"topics":["a-shares","backtesting","factor-research","llm","multi-agent","portfolio-optimization","python","quantitative-finance"],"license":null,"category":"ai-agents","readme_excerpt":"LLM QUANT FACTORY 可审计的多智能体 A 股因子研究与组合发现平台 一个面向 A 股截面多因子研究的源码可用工作台：从数据治理、LLM 辅助因子发现、因子知识库， 到受约束组合搜索、选股、回测、审计和策略版本管理。 快速开始 · 系统架构 · 研究样例 · 微信交流群 · 贡献指南 · 路线图 · English --- LLM QUANT FACTORY 的目标不是让大语言模型直接“决定买什么”，而是把模型放在一个可审计、可证伪、 受确定性协议约束的研究系统里。LLM 负责提出机制假设、生成受控表达式和形成结构化研究意见； 数据时点检查、回测、统计检验、组合权重、风险门禁和策略交付由确定性组件执行。 [!IMPORTANT] 当前随项目验证的本地 A 股面板是 non-PIT 研究代理数据 。截图中的历史绩效、排名和选股 结果仅用于展示研究流程，不代表生产资格、未来收益或投资建议。真实交易前仍需补齐 PIT 股票状态、复权与未复权成交口径、涨跌停、停牌、退市、费用、容量和独立盲测。 项目导览 1. AutoAlpha：连续因子研究 为每个研究任务冻结市场、数据可见范围、探索区、滚动验证区和隐藏测试区。系统持续运行 “机制诊断 → 候选生成 → 时序校验 → 纯多评价 → 组合增删 → 审计落库”，并展示实时指标曲线、 研究流程、连续记忆与四类日志。 2. AutoCombine：LLM 辅助组合研究 从因子知识库冻结候选快照，在最大因子数、权重步长、目标函数和时间协议内探索组合。LLM 可以提出组合假设和解释边际贡献，但不能越过确定性门禁、直接批准策略或读取隐藏测试指标。 3. QuantCombine：确定性组合优化 不调用 LLM，使用 SFFS、NSGA-II、自适应采样和 Pareto 排序完成因子筛选、子集搜索与非负权重 优化。每个候选都保留因子构成、权重、成本后纯多表现、最差折表现、相关性、有效下注与失败门禁。 4. 结构化 LLM 研究团队 研究员、数据官、风控官、组合经理、审计员和交易员分别输出结构化制品。独立复核、证伪设计、 失败归因和交易可执行性分析会进入同一证据链；最终裁决仍属于确定性引擎和人工风险审批。 5. 因子知识库 因子库不仅是排行榜。它保存公式与 AST、机制类型、来源任务、行为簇、同质簇、生命周期、 统一纯多指标、年度表现、失效标签和组合边际贡献，帮助研究者识别“新机制”与“换皮参数”。 6. 截面选股器 选择一个或多个因子、设置权重和信号日期，快速生成截面候选股票。选股结果明确标注信号在 日收盘后形成，页面本身不生成交易订单，也不会污染自动研究记忆或隐藏测试。 7. 手动纯多回测 手动回测支持因子与权重、时间区间、初始资金、目标仓位、持有期、调仓日历、费用预设、 事件账本或向量引擎、收藏与交割单。评价默认以 A 股纯多资金曲线为主，多空 IC 仅作为诊断。 系统架构 本仓库采用单体仓库结构，包含两个主要层次： 层次 路径 职责 --- --- --- 数据工程 src/multifactor ashare/ 审计不可变日频快照，并构建按年分区的标准 DuckDB/Parquet 面板 研究平台 AutoAlpha/ 因子发现、知识管理、组合优化、回测、治理与 Web 服务 研究平台使用统一的实验谱系： 每个阶段都携带稳定 ID、协议指纹、数据快照、评价指标、失败门禁与证据链接。 已实现能力 领域 当前能力 --- --- 研究编排 多个相互隔离的 AutoAlpha 任务，分别拥有数据可见范围","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/khakhasshi","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/khakhasshi/LLM_QUANT_FACTORY/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}