研究与项目
从公开的市场与因子研究出发，切换条件比较结果，再进入完整专题查看方法与证据。
选取两项已公开的汇总结果，连同样本定义和证据范围一起展示。完整方法与研究记录见各专题。
解读文字核阅于 2026年10月30日，样本日期见各项说明。
01 · 历史回顾性比较
历史研究每月按因子得分分五组，图中展示多空合成收益。各因子的得分方向需要分别核对。
正在读取公开结果……
竖线表示零点。* 表示不完整年度，缺失年份不补零。各因子独立缩放，请按数值比较。
| 年份 | 数值 | 观察区间 | 交易日数 |
|---|
因子覆盖期各异。历史公式与当时的数据可得性尚未完全核实，今天的收益差还需后续样本检验。
逐年收益采用来源的 period_return 字段，首尾年度可能不完整。完整研究保留各因子的方向、定义核验和原始来源。图中的多空合成收益与实际账户的收益口径不同。
02 · 历史回顾性比较
PB 是市净率，ROE 是净资产收益率。五种排序使用同一候选池，仅用 PB 的对照也要求 ROE 可计算。
正在读取公开结果……
| 对照 | 数值 |
|---|
全区间参与过探索。历史财报可见时间和实际执行尚待核验，今天是否仍适用需看后续样本。
历史财报修订与公告可见时间尚未逐份独立核验。执行采用日线近似，缺少完整市场冲击模型与真实成交回放。
策略细节和完整实验记录保留在私有研究中。公开页面说明各自的样本、方法与限制。演示数据、历史回测和实际运行结果需分别看待。
数据与回测
quant-market-data-platform
采集、标准化与检查市场数据，按约定格式和版本发布，供研究与回测使用。目前主要关注中国内地市场。
数据与回测
quant-platform
提供组合构建、回测、风险分析与交易执行模拟，并定义研究结果的交换格式。
数据与回测
quant-backtest-runtime
执行提交的回测任务，跟踪任务状态并发布版本化结果。
因子与模型
quant-factor-observatory
浏览因子定义、数据质量、研究进展和审核后的汇总结果。部分展示使用演示样本，具体范围见各研究页面。
因子与模型
money-trees
围绕 Alpha101、Alpha191、Alpha158 和 Alpha360，提供因子计算、校验、挖掘与滚动回测工具。
因子与模型
quant-deep-learning
研究订单簿、分钟数据和 L2 事件流上的深度学习模型，当前关注 A 股次日横截面预测。
研究与报告
quant-market-research
研究指数与 ETF、流动性、交易容量、微盘股和风格因子，公开方法与审核后的结果。
研究与报告
quant-intel-pages
阅读每日与每周市场报告，查看来源证据、数据完整性和发布时间。
研究与报告
quant-intel-platform
采集市场数据与新闻、校验研究产物并生成和投递报告。公开报告由市场日报网站呈现。
交易与实验
global-market-research
研究跨市场策略与因子，提供离线示例和历史实验报告。模拟交易和比赛策略仍需独立验证。
交易与实验
quant-trading-workbench
通过网页看板查看 A 股、港股和美股研究快照，检验日内思路和模拟组合。静态演示数据可能滞后，使用范围见项目说明。
交易与实验
a-share-zoo-garden
按公司历史名称中的动植物词语构建主题指数，公开成分、计算方法及与沪深 300 的比较。
交易与实验
ai-stock-picker
用语言模型对已有候选名单排序，检查输出范围，并保存输入、结果和模型调用记录。
更多代码与实验见 GitHub 仓库列表 ↗