FinHackCN/finhack

解决的问题

FinHack 是一个为简化整个投资研究工作流程而设计的定量金融框架。它提供了一个统一的系统，用于数据收集、因子计算和策略回测，降低了从零开始构建自定义定量交易系统的复杂性。

工作原理

该框架集成了定量流程的多个核心模块：

• 数据收集： 内置了 Tushare 等数据源的采集器。
• 因子引擎： 支持基于公式的因子集（如 Alpha101 和 Alpha191）计算的计算引擎。
• 机器学习： 支持多进程训练，以最大化服务器计算能力。
• 回测： 支持 A 股市场规则（如 T+1 限制和价格限制），并采用动态调整机制以保持价格准确性和速度。
• 执行： 提供与实盘交易集成的钩子。

适用人群

需要一个可扩展框架来在不同市场中开发、测试和挖掘新 alpha 因子的量化研究员（Quants）和金融研究人员。

主要亮点

• 可扩展架构： 用户可轻松添加自己的数据源、AI 模型和交易策略。
• 市场特定规则： 内置对 A 股交易约束的支持。
• 高性能： 回测和机器学习训练均使用多进程。
• 公式化因子： 原生支持通过公式计算复杂 alpha 因子。