AArcher / Quant ResearchEN

RESEARCH SYSTEM / 03

研究系统

核心设计不是把所有逻辑塞进一个脚本，而是让每一层只回答一种问题。

ARCHITECTURE

六层职责边界

01

数据层

历史成分、OHLCV、停牌、ST、上市日期与缓存

02

研究层

因子计算、未来收益、IC、分组收益与指标

03

信号层

排序、筛选、调仓周期、执行延迟与 weight_df

04

执行层

RQAlpha 账户、订单、成本、滑点与失败重试

05

证据层

配置、净值、持仓、成交、摘要与版本报告

06

展示层

README、更新报告和双语研究网站

REPOSITORY MAP

代码如何对应研究流程

data/ + cache/
research/
  momentum_20d_forward_5d.py
  download_hs300_dynamic_20y.py

src/archer_factor_analyzer/
  calculate_factors.py
  calculate_returns.py
  signal.py
  backtest/
    run_backtest_rqalpha.py
    rqalpha_weight_df_executor.py
    rqalpha_result_saver.py

result/ + docs/ + website/

研究 ≠ 执行

因子研究判断信号是否有信息，执行器判断订单能否成交。

目标 ≠ 持仓

weight_df 是意图，账户持仓才是执行后的事实。

数据边界可追溯

动态资格条件分别保存，再组合成 eligible_mask。

结果必须可复现

配置与每类输出一起保存，避免只保留一张图。