A股多因子二号

信息 → 模型 → 目标 → 模拟验证

1. Python在云端采集Wind与聚源数据，检查重叠价格、身份、复权和缺失。
2. 保持两个12只ETF池的因子定义，构建41个特征；多资产在24只股票ETF范围合并排名。
3. 冻结模型计算，不自动训练或更改参数；黄金国债需高于MA200且满足流动性条件。
4. 多资产风险目标12%，单资产上限60%，不加杠杆。按月下一交易日开盘模拟执行。
5. 成本模型：单边3bp佣金＋10bp滑点，最低5元、100份整手、前一日成交容量约束。
6. 15:10决策前须取得完整输入。延迟调度的结果只展示研究计划，不能补记成及时信号。

云端运行记录

GitHub Actions负责取数、计算、保存私有账本和发布；Cloudflare Pages提供公开派生结果。原始数据、模型及凭证不公开。

查看运行入口（私有仓库需登录）