saqds · 序衍量化核心工具库

面向量化投研的一站式底层工具集：A 股 / 美股 / 港股行情（SAOIDC 密钥鉴权 + 直连 ClickHouse）、 因子运行与测评、数学 / 统计指标、公式可视化绘图、CLI 工具。

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安装

pip install saqds

需要 Python >= 3.10。

快速上手

行情数据

import saqds

# 配置 SAOIDC Access Key（二选一：代码内初始化，或设置环境变量 SAQDS_ACCESS_KEY）
saqds.init(key="saoidc_你的Key")

# A 股日线（纯数字代码，不带 .SH / .SZ）
df = saqds.get_stock_hist("600519", "20260101", "20260716")

# 批量 A 股 / 指数全成分 / 美股 / ETF
df = saqds.get_stock_hist_batch(["600519", "000001"], "20260101", "20260716")
df = saqds.get_index_hist("hs300", "20260101", "20260716")
df = saqds.get_us_stock_hist("AAPL", "20260101", "20260716")
df = saqds.get_etf_hist("510300", "20260101", "20260716")

数值工具

import saqds
from saqds.stats import mean

saqds.sum_of_squares([1, 2, 3])  # 14.0
mean([2, 4, 6])                  # 4.0

因子运行与测评

import saqds

# 运行因子脚本（safactor_factor_version 的 generate(df) 契约）
fv = saqds.compute_factor_value("ma_bias", "20260101", "20260716", codes=["600519"])

# 因子 IC / IR 测评
metrics = saqds.evaluate_factor("ma_bias", "20260101", "20260716", codes=["600519"])

公式绘图

from saqds.formula_plot import plot_custom_formula

img = plot_custom_formula("x**2 - 4*x", save_path="curve.png")

命令行

saqds 1 2 3 4      # Sum of squares: 30.0
saqds -- -1 2.5    # 负数需用 -- 分隔

主要模块

配置

用户侧仅需配置 SAOIDC Access Key，其余参数（鉴权中心地址、ClickHouse 连接等）由数据提供方维护：

export SAQDS_ACCESS_KEY=saoidc_你的Key

或代码内初始化：

saqds.init(key="saoidc_你的Key")

开发

uv sync --group dev                     # 安装开发依赖
uv run pytest                           # 单元测试（覆盖率门禁 80%）
uv run ruff check src tests --fix       # 静态检查
uv run ty check src                     # 类型检查

版权

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