量化因子中心

量化因子中心集中管理平台内置的行情、财务与经典量价因子，并为每个因子预置好预测能力与分组绩效指标——你不需要自己跑一遍回测，就能在页面里完成评估。按分类、股票池与时间区间筛出候选，逐个看指标与 AI 解读，把留下的因子放进「我的因子池」，再接到策略或工作流里去用。

平台没有覆盖的因子，可以用 AI 工作流自己做，验证通过后同样入池，见 因子开发。入口在 量化因子中心。

#一、能做什么

• 因子检索：按分类、名称、股票池与回测区间筛选，直接读因子的核心预测指标。
• 因子评估：每个因子都有完整绩效指标与图表看板，另可生成 AI 分析报告，覆盖预测能力、稳定性、适用范围与局限。
• 因子管理：把关注的因子加入「我的因子池」，形成个人研究清单并跟踪最新表现。
• 因子自建：用公式或 Python 写自定义因子，经工作流产出后按同一套指标体系验证。
• 自然语言交互：右侧的 AI 因子助手支持检索、对比、Top-N 排行、池子诊断与每日简报。

#二、四步上手

1. 筛因子：按分类或名称检索，用股票池与回测区间限定范围。
2. 看指标：读卡片上的 IC_MEAN、Rank_IC、IC_IR、IC_STD，初步判断预测能力。
3. 做分析：点【因子分析】打开看板，看完整指标、分组收益与 IC 系列图；需要文字结论就点【AI分析】。
4. 入池：把选定的因子【加入因子池】，随后接入策略或工作流。

每一步展开的说明见 因子筛选与评估 与 因子分析怎么读。

#三、界面构成

区域	内容
左栏	【量化因子中心】与【我的因子池】两个页签，底部显示因子总数、因子池数量与数据更新日期
中间	搜索框、筛选下拉（股票池 / 回测周期 / 排序字段 / 排序方向）、分类标签、卡片 / 表格视图切换、因子列表与分页
右栏	AI 因子助手，常驻对话，可折叠；窄屏下收成浮层

因子列表每页 30 条。进入「我的因子池」时会自动切到表格视图。

#四、AI 因子助手

右栏的助手可以直接用自然语言提问，也可以点下方的快捷标签发起任务：

快捷标签	用途
因子检索	按分类 / 名称 / 标签快速定位因子
因子对比	多个因子的指标并排比较
因子详情	单因子的完整档案与排名
Top-N排行	按指定指标排序生成榜单
市场适配	结合当前行情推荐适配的因子
池子诊断	对「我的因子池」做多维度健康评估
每日简报	当日全量因子的表现摘要

助手会带上你当前选的股票池与回测周期作为上下文，所以换了筛选条件再问，结论也会跟着变。使用需登录并消耗算力。

#五、两种「分析」的区别

因子卡片与表格行上有两个按钮，容易混淆：

按钮	给你什么	是否消耗算力
因子分析	打开图表看板：核心指标卡、最新因子值、分组收益表，以及 IC / Rank IC 的序列、衰减、分布、自相关与分组收益 3D 图	否；因子需已有分析数据
AI分析	由模型流式生成一份结构化文字报告，结合当前筛选口径解读这个因子	是

看板是数据，报告是结论。判断一个因子值不值得入池，建议先看板、后报告——先有自己的判断，再看模型怎么说。

#六、算力与会员

项目	规则
AI分析报告、AI 因子助手	消耗算力，余额过低会提示充值或升级，规则见 算力规则
因子池容量	免费版 / Lite 20 个，Pro 50 个，MAX 100 个；自建与从因子中心加入的因子都计入额度，删除可释放
机器学习因子	含机器学习节点（LightGBM / XGBoost 等）的工作流，需 MAX 会员才能提交进因子池

档位差异见 个人套餐 与 账号与会员。

#七、指标口径

表格视图顶部有一句口径说明，值得记住：

指标口径：IC 类指标基于样本截面计算；绩效指标取自该因子分组回测中表现最优分组的结果。

也就是说，列表里的年化收益、最大回撤、夏普比率不是「这个因子能赚多少」，而是它最优分组的历史表现。筛选条件（股票池、回测区间）一变，所有因子按同一口径重算，因此横向可比；但跨口径比较没有意义。

#八、限制与注意事项

• 预置指标按固定窗口每日更新，短窗口下的统计显著性有限，不宜据此判断长期有效性。
• 同一个因子在不同股票池里的表现可能完全不同，结论不要跨池套用。
• 换手率 100% 这类高频调仓特征，在实际使用中要把交易成本算进去。

#九、下一步

• 怎么筛、怎么读列表：因子筛选与评估
• 看板与各类图表怎么读：因子分析怎么读
• 因子池的管理与自建：我的因子池
• 平台有哪些因子：因子库构成
• 自己写因子：因子开发、因子函数参考