# factorflow

**Repository Path**: yexf/factorflow

## Basic Information

- **Project Name**: factorflow
- **Description**: 专注于量化研究，包括规则、多因子研究、组合等，使用 dolphinDB 和多个数据源结合的方式进行开发回测。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-09-17
- **Last Updated**: 2025-09-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# factorflow

## 介绍
专注于量化研究，包括规则、多因子研究、组合等，使用 dolphinDB 和多个数据源结合的方式进行开发回测。

## 目录结构说明

1. data/ 目录

    * raw/：存储从不同数据源获取的原始数据，按数据源分类（DDB、API、SQL、本地文件）。
    * processed/：存储处理后的数据，如因子数据、特征工程数据。
    * models/：存储模型相关数据，包括训练好的模型和预测结果。

2. ddb_scripts/ 目录

   * 存放所有与 DolphinDB 相关的脚本，按功能分类（因子计算、工具函数、数据加载等）。
   * 支持模块化加载，便于在 Python 中调用。

3. notebooks/ 目录

   * 用于研究和实验的 Jupyter Notebooks，按研究流程分类（数据探索、因子生成、模型训练、回测分析）。

4. src/ 目录

   * data_loader/：数据加载模块，支持多数据源（DDB、API、SQL、本地文件）。
   * factor_generator/：因子生成模块，包括基础因子和机器学习因子。
   * models/：模型训练和评估模块。
   * utils/：工具模块，如数据预处理、日志工具。
   * main.py：项目主入口，用于整合各模块功能。

5. config/ 目录

   * 存放配置文件，如数据库连接信息、API 密钥、路径配置等。
   * 使用 yaml 文件格式，便于读取和修改。

6. tests/ 目录

   * 存放单元测试代码，确保各模块功能正确性。

7. 其他文件

   * requirements.txt：Python 依赖库列表。
   * README.md：项目说明文档，包括项目简介、目录结构、使用指南等。
   * gitignore：Git 忽略文件，避免将不必要的文件（如缓存数据）提交到版本控制。

8. 多数据源支持

   * DolphinDB：通过 ddb_loader.py 和 ddb_scripts/ 实现数据加载和计算。
   * API：通过 api_loader.py 实现数据加载，支持 RESTful API 或其他接口。
   * SQL：通过 sql_loader.py 实现数据加载，支持 MySQL、PostgreSQL 等数据库。
   * 本地文件：通过 local_loader.py 实现数据加载，支持 CSV、Excel、Parquet 等格式。