量化因子研究引擎，专为投资策略优化而生。它自动生成并测试因子…
量化因子研究引擎，专为投资策略优化而生。它自动生成并测试因子表达式，评估多市场表现，持续迭代提升准确率与收益。适合量化研究员、投资经理及金融科技团队，帮助快速发现有效因子，节省人工试错时间，输出结构化报告与代码片段，让策略研发更高效、更科学。
Quantitative Factor Research Engineer能帮你做什么
不说虚话——S6834 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S6834 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
Quantitative Factor Research Engineer · 实跑样例
任务：帮我用沪深300成分股近5年日线数据测试一个动量因子（20日收益率减60日收益率），回测年化收益和最大回撤，和Barra动量因子对比IC值。
# 动量因子回测方案（沪深300成分股）
一、明确说明
我无法直接联网获取真实行情数据并跑出实际收益数字，以下提供可复现的完整流程与代码框架，你本地运行即可得到真实结果。文中不编造具体收益/回撤/IC数值。
二、数据准备
- 数据源：Tushare / AkShare / Wind，取沪深300历史成分股（注意用当期成分，避免幸存者偏差）
- 范围：近5年日线（前复权），剔除上市不足1年、ST、长期停牌股
三、因子构建
```python
mom = close.pct_change(20) - close.pct_change(60)
```
- 每月末截面计算，中性化处理：对市值、行业（申万一级）做横截面回归取残差
四、回测设置
- 调仓：月末调仓，持有20日
- 分组：按因子值分5组，做多Top组（或Top-Bottom多空）
- 交易成本：双边按万三至千一区间设置（含冲击成本）
- 基准：沪深300指数（000300）
五、Barra动量因子对比
- Barra CNE5的Momentum定义：过去12个月剔除最近1个月的累计收益（R12-1）
- 同样月末截面、Rank IC（因子值与下月收益的Spearman相关）
- 对比指标：IC均值、IC标准差、ICIR、IC>0占比、IC衰减半衰期
六、需输出的核心结果
- 年化收益、年化波动、Sharpe、最大回撤（区间）
- 多空组合年化收益、换手率
- 两因子IC序列叠加图、分层收益单调性检验
七、经验性提示（非本次数据结论）
- A股动量效应历史上弱于美股，20日减60日属中短期反转-动量混合信号，常需叠加反转因子对照
- 注意2015、2024年初等极端行情对回撤的影响
需要完整可运行Python代码可直接说，我基于AkShare输出全脚本。
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S6834 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
Quantitative Factor Research Engineer怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S6834」；交代任务背景与要求，Quantitative Factor Research Engineer即刻开工。
Quantitative Factor Research Engineer多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代