# akg-factor-bridge astock-kg(知识图谱基座)↔ `quant_factor_service`(通用因子平台)之间的**因子导出桥**。 把基座的四路产出(分析师预期空间 / 热度 / 利好利空事件 / 板块传导)做成符合平台规范的 子因子,写进平台因子库,供平台合成为选股因子。 > 设计与决策依据见 astock-kg `docs/量化因子导出与合成设计.md`。本工程**不 import** > 基座或平台任何代码,只靠 `.env` 里三处数据库连接工作,可单独部署于任意能连通三库的服务器。 ## 架构(基座出视图,桥算变换,平台算合成) ``` astock-kg 基座 PG ── 只读视图(sql/astock_kg_slot_views.sql) v_factor_universe / v_factor_consensus / v_factor_events / v_factor_transmission │ (热度不经基座:桥直连 153 读 stock_fund_heat_scores) ▼ akg-factor-bridge:读视图+热度 → 算四路日截面(极性/衰减/打分) → 转前缀码 SH600000 → 写平台 t_factor_akg_* + 注册 factor_metadata ▼ 平台 quant_factor_service:把四子因子当普通 single 因子 → 合成/回测/调度 ``` - **基座只暴露数据、不算因子**;桥承载因子建模(极性表、衰减、打分——见 `factors.py`); 跨信号 alpha 组合在平台侧。 - universe = KG 覆盖池(`v_factor_universe` = 全部 `industry_pools` 成员并集),四路都限制其内。 ## 四个子因子 | factor_code | 表 | 口径 | 缺失 | |---|---|---|---| | `akg_upside` | t_factor_akg_upside | 目标价中枢/现价−1(as-of) | NaN(无覆盖不出行) | | `akg_heat` | t_factor_akg_heat | 热度分 0~1(最新批次) | NaN | | `akg_event` | t_factor_akg_event | Σ 事件极性×时间衰减 | 0(无事件=中性) | | `akg_transmission` | t_factor_akg_transmission | 路径数×(1−已动比例) | 0 | ## 用法 ```bash # 0) 先把基座视图建好(在 astock-kg 的 PG 上执行一次) psql "postgresql://@:5432/akg" -f sql/astock_kg_slot_views.sql # 1) 配置连接 cp .env.example .env && vim .env # 填三处连接 + gp_day_data 代码列 # 2) 连通性自检(四视图 / 热度 / gp_day_data / factor_metadata 行数) pip install -r requirements.txt python run.py views # 3) 注册四子因子 python run.py register # 4) 历史回填 / 每日增量(幂等,可重跑) python run.py build all --mode history --start 2024-01-01 --end 2026-07-24 python run.py build all --mode daily --date 2026-07-24 ``` 容器化:`docker compose up -d`(常驻),宿主 cron/平台 XXL-JOB 以 `docker exec akg_factor_bridge python run.py build all --mode daily` 触发。 ## ⚠️ 待实机核实项(本工程 DB 细节以线上为准,跑不通按此排查) 1. **三库连通性**:`python run.py views` 六项全 ✅ 才算通。任一 ❌ 先解决网络/账号 (尤其桥所在服务器到基座 PG、153、平台 MySQL 的可达性)。 2. **`gp_day_data` 代码列与形态**:`upside` 现价来自它。列名可能是 `ts_code` 或 `symbol`(`.env` 的 `PRICE_CODE_COL`);代码形态(`600000.SH` / `SH600000` / `600000`) 两边已统一折前缀式再 join——若 `upside` 出行为 0,多半是形态没对上,在此调 join 口径。 3. **`factor_metadata` 列**:`register` 自适应实际列写入;若无 `factor_type` 列,平台 `/mining/factors/all` 可能查不到本因子(会打印告警),需与平台侧确认。 4. **事件极性/方向(§8-3 开放问题)**:`factors.EVENT_POLARITY / EVENT_DIR` 是草案; `增减持` 的增/减方向若 `qualifiers.direction` 里没有(当前视图取 direction),会落 0, 需确认基座 EVENT 的方向到底存在哪个 qualifier 键。半衰期 10 交易日 / 窗口 60 交易日可调。 5. **事件交易日龄近似**:v1 用自然日×(5/7) 折算交易日龄,非精确交易日历——够用,后续可 换真实交易日历向量化。 6. **universe 覆盖面(F0 前置)**:先用 astock-kg 的 `factor_coverage_probe.py` 确认池内 四信号日截面覆盖数(尤其热度 ≥30~50/日),再决定是否放量。