aszerW
908b28473f
## 架构设计 - 三层架构：core(抽象接口) → shared(通用实现) → tests(验证测试) - 5个核心抽象基类：StrategyBase, FactorBase, SignalGenerator, Executor, DataFetcher - 零侵入：与现有框架并行开发，不修改生产代码 ## 已完成 ✓ 核心接口层（5个ABC类） ✓ 通用因子层（MomentumFactor完全复制现有逻辑） ✓ 对比验证测试（新旧因子输出差异=0，测试通过） ## 验证结果 - 最大差异: 0.000000e+00 - 平均差异: 0.000000e+00 - 容差: < 1e-10 ## 下一步 - 阶段3: 信号层迁移（TopNSelector, DynamicThreshold, RebalanceController） - 阶段4: 执行层迁移（BacktestRunner） - 阶段5: 数据层迁移（DataFetcher实现） - 阶段6: 完整策略对比验证 ## 设计原则 - 按需抽象，不预先设计 - 职责分离，避免框架膨胀 - 测试驱动，每个组件必须有对比测试 - 渐进式迁移，验证通过再替换
60 lines
1.3 KiB
Python
60 lines
1.3 KiB
Python
"""
|
|
因子抽象基类
|
|
"""
|
|
|
|
from abc import ABC, abstractmethod
|
|
import pandas as pd
|
|
|
|
|
|
class FactorBase(ABC):
|
|
"""
|
|
因子抽象基类
|
|
|
|
所有因子必须实现 compute 方法
|
|
"""
|
|
|
|
name: str = "base"
|
|
category: str = "unknown"
|
|
|
|
def __init__(self, **params):
|
|
"""
|
|
初始化因子参数
|
|
|
|
Args:
|
|
**params: 因子参数（如 n_days, weighted 等）
|
|
"""
|
|
self._params = params
|
|
|
|
@abstractmethod
|
|
def compute(self, data: pd.DataFrame) -> pd.Series:
|
|
"""
|
|
计算因子值
|
|
|
|
Args:
|
|
data: OHLCV 数据，必须包含 'close' 列
|
|
|
|
Returns:
|
|
因子值序列（与 data 同索引）
|
|
"""
|
|
pass
|
|
|
|
def validate_data(self, data: pd.DataFrame) -> bool:
|
|
"""
|
|
验证数据是否满足计算要求
|
|
|
|
Args:
|
|
data: OHLCV 数据
|
|
|
|
Returns:
|
|
True 如果数据有效
|
|
"""
|
|
if 'close' not in data.columns:
|
|
return False
|
|
|
|
min_periods = self._params.get('min_periods', 20)
|
|
return len(data) >= min_periods
|
|
|
|
def __repr__(self) -> str:
|
|
params_str = ', '.join([f"{k}={v}" for k, v in self._params.items()])
|
|
return f"{self.__class__.__name__}({params_str})"
|