港股多因子选股
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技能介绍
要解决的问题
在港股做多因子选股，第一步就卡在数据：行情、估值、财报、资金流分散在不同接口，手动拼接容易出错；标的池也要从恒指成分股和港股通名单交叉筛选，88只股票逐只拉数据既慢又浪费限频。更麻烦的是港股和A股的数据特性差异——财务字段一次就能拿到，但资金流只有当日快照，PE 还可能是负的，一套照搬A股的脚本往往跑不通。
工作方式
这个技能把数据获取、存储、计算、回测和报告串成一条流水线。
数据源统一走 westock-mcp（腾讯自选股的 WorkBuddy 原生连接器），通过 DeferExecuteTool 批量调用：
data_kline拿前复权日 K 线（默认 520 根）data_quote拿估值、规模、52周高低和短期涨跌data_finance一次返回毛利率、加权 ROE、资产负债率、营收和净利同比等综合财务字段data_fund_flow拿当日主力、散户和总净流入- 基准用恒生指数
hkHSI的日 K 线
标的池由三份本地文件交叉得到：恒指成分股 93 只、港股通 615 只取交集后剩 88 只。
因子覆盖价值、规模、动量、波动、情绪、质量、成长、技术八个维度共 20 个，composite 是各因子截面 z 分数的带符号均值。数据存到 sqlite（data/stock.db），时间序列表用 INSERT OR REPLACE 增量 upsert，快照表每次全量覆盖。
主流程分两步：先按需补数据（python fetch.py 分批拉取，每批 15~20 只，两轮并发限频），然后一条命令 python run_all.py --top-pct 0.1 跑完 land→calc→backtest→report，自动生成 HTML 报告和 CSV 明细。
注意点
- 港股财务单次取足：不像 A 股要合并 income+balance，
data_finance(type=income)直接给全 - 资金流仅快照：只有当日值，没有 5 日/20 日均值和换手率细分，情绪因子是横截面当期值
- PE 可能为负：亏损股的
ep因子直接用现有数据计算，刷新数据是选做项，不浪费限频 - 快照因子不随时间重算：估值、规模、质量、成长、资金流在时间序列上恒为最新快照，回测据此评估
- 数据量过大时建议先取一二十只验证管线
使用场景
- 日常接收收盘后因子选股任务，用本地已有数据直接跑计算、回测和报告生成，无需重复取数。
- 需要把选股范围从恒指和港股通交叉得到 88 只标的批量拉取行情、财报和资金流并落盘。
- 量化研究员要评估 20 个因子的截面表现和 top 10% 组合的夏普、回撤等指标。
- 投资助理要把选股明细带到 Excel 里继续分析，需要导出不乱码且列完整的 CSV。
适合人员
- 量化研究员：需要在固定股票池上验证 20 个因子的组合效果和月度回测表现。
- 港股研究员：日常要从恒指与港股通交叉标的里筛选候选股并生成可复现报告。
- 数据工程师：要把行情、财报、资金流取数和 SQLite 增量更新做成可重跑的离线管线。
- 初级交易员：希望每天用统一流程拿到 top 10% 候选股和因子明细，减少手动拼表。
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