实战演示：如何用「Prana」构建并回测多因子共振策略
在量化研究中，一个想法的价值在于其能否被系统性地验证。本文将以「永创智能」为案例，完整展示如何借助 「Prana」AI量化研究平台，实战化地完成一次多因子共振策略的完整闭环研究——从数据到因子，从模型到回测。
一、课题定义与数据准备：一切研究的起点
我们首先在Prana中明确研究目标：分析永创智能（603901.SH）的历史股价受哪些因子驱动，并构建一个多因子共振的量化观察框架。
Prana完成的工作：
自动获取数据：输入标的与时间范围（如2021-2025年），平台自动从Tushare等合规数据源获取日线行情、财务指标等原始数据。
自动化预处理：完成数据清洗、缺失值处理、异常值处理及字段对齐，为分析提供高质量、标准化的数据基础。
二、因子挖掘与有效性分析：寻找Alpha的来源
核心问题是：哪些因子对这只股票有效？我们借助Prana进行科学的因子筛选。
Prana完成的工作：
批量构建因子池：从数十个预设的技术与基本面因子中初选，或快速自定义新因子。
自动化因子检验：平台自动计算各因子的信息系数（IC）、Rank IC、ICIR 等统计指标，并进行显著性分析。
生成量化报告：自动输出因子贡献度分析报告，直观展示有效因子的排序、历史稳定性及具体贡献度，将经验转化为数据结论。
三、策略构建：从有效因子到“共振”信号
我们基于上一步的发现，在Prana中构建可执行的策略逻辑。
Prana完成的工作：
一键生成综合评分：根据因子IC值或自定义权重，平台自动合成多因子综合得分，形成对股票的每日量化评估。
可视化定义信号：在策略编辑器中，通过拖拽或条件设置，定义“共振”信号。例如：当综合得分突破上轨 且 动量因子同时发出看涨信号时，记为买入观察点。
内置风控规则：在策略逻辑中直接加入硬性止损、动态止盈等风险管理模块，确保策略框架的完整性。
四、历史回测与深度评估：用数据验证逻辑
策略逻辑是否自洽？我们通过Prana的回测引擎进行全周期模拟验证。
Prana完成的工作：
全自动回测：指定回测区间和初始资金后，平台自动执行交易模拟，考虑滑点、手续费等现实因素。
生成专业报告：一键生成包含年化收益、夏普比率、最大回撤、胜率、盈亏比、交易次数等数十项指标的完整绩效报告。
输出分析图表：自动输出净值曲线图、回撤图、月度收益热力图、信号分布图、持仓周期图等，用于深度归因与复盘。
五、核心结论与工具价值
本次研究闭环展示了 Prana 作为一款AI驱动的量化研究平台的核心价值：
流程标准化：它将“想法→数据→因子→策略→回测→报告”这一复杂且专业的流程，整合为一个连贯、可视化、可交互的操作界面。
能力赋能：让不具备深厚编程背景的投资者，也能快速实践多因子模型、共振策略等专业方法，将精力专注于逻辑本身，而非数据工程。
严谨性保障：所有分析基于可追溯的合规数据，所有结论均有量化指标支撑，有助于培养系统化、纪律化的研究习惯。
重要声明：本文所有内容，包括标的、数据、参数及回测结果，仅用于演示Prana平台的研究功能与分析流程，不构成任何投资建议。历史表现不代表未来，金融市场风险巨大。
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