xqfactor

xqfactor 是数据源无关、统一使用 pandas.DataFrame 传递因子值的因子表达式、 执行缓存和检验规范框架。

核心包不依赖 xqdata、RQData、数据库或本地数据仓库。应用项目通过 LeafFactor 的 resolver 实现实际取数；xqfactor 负责表达式组合、历史窗口需求、 轴对齐、递归求值和相同执行上下文下的缓存复用。

安装

uv add xqfactor

需要内置统计检验时：

uv add "xqfactor[analysis]"

基本用法

import pandas as pd

from xqfactor import EvaluationContext, LeafFactor, LeafRequest, MemoryCache, RANK


def load_close(request: LeafRequest) -> pd.DataFrame:
    """由应用负责从 API、数据库或本地文件读取数据。"""
    return pd.DataFrame(
        [[1.0, 2.0], [2.0, 1.0]],
        index=request.context.time_index,
        columns=request.context.universe,
    )


CLOSE = LeafFactor("close", load_close)
factor = RANK(CLOSE)
context = EvaluationContext(
    time_index=("2025-01-01", "2025-01-02"),
    universe=("000001.SZ", "000002.SZ"),
    frequency="D",
)
cache = MemoryCache(maxsize=256)
result = factor.evaluate(context, cache)

自定义算子

自定义算子分为“与因子无关的 DataFrame 计算函数”和“表达式构造函数”两层：

import pandas as pd

from xqfactor import AbstractFactor, CombinedFactor


def cross_sectional_demean(frame: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    """将每个时间截面的值减去截面均值。"""
    return frame.sub(frame.mean(axis=1), axis=0)


def DEMEAN(factor: AbstractFactor) -> CombinedFactor:
    """把横截面去均值逻辑应用到任意因子。"""
    return CombinedFactor(cross_sectional_demean, factor)

职责边界

• 本项目负责因子表达式图、Pandas/NumPy 基础算子、显式执行上下文和内存执行缓存。
• 具体基础因子、在线 API、DolphinDB、Parquet、DuckDB 和全量市场数据由应用项目负责。
• 执行缓存只复用完全相同上下文下的叶子数据和中间因子，不是本地数据仓库。
• Polars、PyTorch 等库可在某个自定义算子内部按需使用，但不形成独立计算后端。
• 标准化、去极值和中性化等预处理使用因子算子表达；检验器只负责统计分析。

代码阅读路径

从应用创建 LeafFactor 开始，resolver 根据 LeafRequest 返回二维 DataFrame； operators.py 和应用自定义构造函数把基础因子组合成表达式图； factor.evaluate() 递归查询 MemoryCache、计算子节点并统一对齐时间轴和资产轴， 最后按 EvaluationContext 截取输出区间。检验流程从 analysis/base.py 的 AbstractAnalyzer.analyze() 开始，将因子表达式和检验器附加输入 统一求值后，交给 ic.py、quantile_return.py 或 regression.py 中的具体检验器统计。