從一個研究想法到一個真正可以提交的因子需要多久比如你發現某類數據可能和未來收益存在關系想進一步驗證這個規律是否有效。但從想法到因子中間還需要完成數據準備、因子設計、效果分析等多個環節。對于剛接觸量化的人來說難點往往不是沒有想法而是不知道如何把想法變成一個可以驗證的因子。而隨著 AI 工具的發展因子研究也開始有了新的輔助方式。在第四屆 AI 量化因子大賽賽前培訓中PandaAI 首席推薦官曹鑫老師演示了如何利用 AI 完成一次完整的因子挖掘流程。通過 AI 因子挖掘 Skill用戶可以讓 AI 參與因子生成和篩選流程。下面就是一套從創建因子池到生成、分析、篩選因子的完整流程。第一步創建因子池開始挖因子之前需要先有一個存放和管理因子的地方。進入PandaAI第四屆因子大賽頁面后完成報名并創建自己的因子池。創建因子池因子池可以理解成你的“因子實驗室”。后續 AI 生成的因子、因子分析結果以及最終準備提交比賽的因子都會在這里管理。因子池創建因子池時需要設置一些基礎信息比如因子池名稱因子風格調倉周期。其中調倉周期比較重要。因為不同周期對應不同研究邏輯比如日頻、周頻、月頻后續因子測試結果也會不同。準備好因子池之后就可以開始進入 AI 挖因子的環節。第二步安裝因子挖掘 Skill很多人會有一個疑問“我直接打開 ChatGPT讓它幫我生成一個因子不行嗎”可以嘗試但效果通常有限。因為普通 AI 并不了解你的量化研究環境。它不知道有哪些金融數據可以使用哪些因子算子可以組合一個因子應該如何表達生成之后應該如何分析。所以在真正開始挖因子之前需要先給 AI 增加一個“量化研究能力”。方法很簡單在第四屆因子大賽頁面復制本地挖因子入口的“一句話安裝”指令然后粘貼到Claude Code、Cursor、Codex 等任一AI 工具中。本地挖因子入口復制口令AI 會自動完成因子挖掘 Skill 的安裝。安裝完成后AI 就擁有了一套因子研究能力。它知道如何調用相關數據、使用算子并根據你的需求生成因子。簡單理解以前你需要告訴 AI“應該怎么做量化研究。”現在你先給 AI 一個量化研究助手再讓它幫你探索。第三步讓 AI 生成候選因子Skill 安裝完成后就可以開始挖因子了。這里有一個關鍵點不要直接問 AI“幫我找一個賺錢因子。”因為量化研究不是尋找一個萬能公式。真正的方法是先提出一個研究假設。比如你想研究趨勢可以告訴 AI“我想研究股票過去一段時間的價格變化是否能夠預測未來收益請生成相關因子。”如果你想研究成交量可以告訴 AI“我想研究成交量變化和未來收益之間的關系。”如果你想研究市場波動可以告訴 AI“請基于波動率方向設計一些候選因子。”AI 會根據你的研究方向結合已有的數據字段和算子生成對應的因子表達式。例如價格漲跌幅成交量變化率均線偏離程度波動率指標不同變量組合后的復合因子。這一步的重點不是得到一個最終答案而是快速獲得一批可以測試的候選因子。第四步加入因子池查看因子表現AI 生成因子之后并不是直接提交、參賽。而是需要把生成的因子添加到自己的因子池中查看對應的數據表現。在因子池中可以看到每個因子的 ICIR 等指標通過這些數據判斷哪些因子值得保留。表現較好的因子可以繼續保留效果較差的因子則可以刪除再繼續嘗試新的方向。因子研究本身就是一個不斷篩選和優化的過程。AI 可以幫助你快速生成大量候選因子但最終仍然需要通過數據驗證找到表現更穩定的因子。如果篩選后發現當前因子的表現并不理想可以繼續調整研究方向和提示詞讓 AI 探索新的可能。比如如果當前生成的是偏價格趨勢方向的因子可以修改提示詞讓 AI 嘗試加入成交量、波動率等不同維度如果某類因子的表現不理想也可以調整研究目標讓 AI 嘗試新的組合方式。需要注意的是AI 挖因子并不是簡單地生成一次公式。同一個 Skill在不同的問題設定下也可能產生不同的結果。因此如何提出研究問題、如何引導 AI 探索也是因子研究中的重要環節第五步篩選因子模擬提交當你從因子池中篩選出表現較好的因子后可以先進行模擬提交提前查看因子的模擬運行效果。需要注意的是8 月份的模擬提交僅用于測試和觀察不會計入正式比賽成績。9 月 1 日正式比賽開啟后即可提交自己的參賽因子。比賽期間每月 1-3 日開放因子調整支持對因子池中的因子進行新增或刪減。由于PandaAI第四屆因子大賽總共能提交五十個因子建議大家在提交前結合因子的歷史表現、穩定性等指標進行篩選保留更具競爭力的因子參與比賽。所以用AI挖因子的整個流程可以簡單理解為報名比賽創建因子池↓復制本地挖因子指令安裝因子挖掘 Skill↓讓 AI 根據研究方向生成因子↓查看因子指標篩選合適因子↓提交比賽。按照這套流程量化小白也能完成從因子生成、數據分析到最終提交的一次完整因子研究實踐。如果你想進一步了解 AI 挖因子的完整過程可以掃碼下方二維碼查看曹鑫老師的賽前培訓回放此外曹鑫老師還分享了很多在不同場景下使用不同 AI 工具的使用去挖因子的方法。寫在最后...因子研究的核心是不斷提出問題并通過數據驗證問題。AI 并不會直接給出一個確定有效的因子但它可以幫助你更快完成從想法到因子的過程。第四屆 AI 量化因子大賽已正式開啟這一次不管你是否有量化研究經驗都可以借助 AI 開始自己的第一次因子探索。從一個研究想法開始用 AI 跑通一次完整的因子挖掘流程。期待在第四屆 AI 量化因子大賽中看到你的因子。