Factor validation suite: port cross-sectional IC robustness tests (QuantGPT anti_overfit / adversarial_validator)
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
- 領域
- data, testing-qa
調査の方向性
Start by reading the statistical-testing skill and the two linked QuantGPT files, quantgpt/anti_overfit.py and quantgpt/adversarial_validator.py, to map the proposed tests and differences. The issue calls for a separate capability for cross-sectional factor panels, with deduplicated tests, translated scoring bands, configurable randomness, and faster permutation loops. Done means defining that capability and covering the listed tests; the issue does not name target files or tests in this repository.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Context
While porting robustness-test ideas from QuantGPT (quantgpt/anti_overfit.py, quantgpt/adversarial_validator.py) into the statistical-testing skill, several tests could not be ported because they fundamentally require cross-sectional factor panel data (trade_date, stock_code, factor_value, daily_ret), not a single strategy return series (date + returns).
This issue tracks the unported remainder as a future factor-validation capability.
Unported tests
| Test | Why it doesn't port | What it needs |
|---|---|---|
IC half-life estimation (fit IC(t) = a·exp(-b·t) across forward periods 1/2/5/10/20/40d; pass: half-life > 5d) |
IC decay across horizons is a cross-sectional construct; no returns-series analog | Factor panel data; scipy.optimize.curve_fit |
Absolute IC thresholds (|IC| ≥ 0.02) |
Factor-magnitude-specific; meaningless for strategy returns | If ever ported, use effect-size-relative criteria instead of absolute thresholds |
| Label permutation / random universe / noise injection on factor values (full-strength versions) | Ported versions (sign-flip, block-bootstrap, parameter-plateau) are weaker analogs | Factor panel data |
Proposed design
- New standalone capability (separate skill or module), NOT folded into
statistical-testing(different data model, different routing intent). - Merge both QuantGPT files but dedupe: label permutation ≈ factor permutation (symmetric for Spearman IC) → ~7 distinct tests: IC stability, regime stress, permutation/placebo, time-shift decay, half-life, random universe, noise injection.
- Fixes needed vs upstream: translate Chinese strings, unify the two scoring bands (通过/基本通过/存疑/高风险 vs 推荐/谨慎/需改进/不推荐), parameterize
RandomState(42), vectorizegroupby().apply()permutation loops (slow on large panels). - Scoring bands (translated): ≥80 PASS / 60–79 CAUTION / 40–59 DOUBTFUL / <40 HIGH-RISK.
Sources
- 主要言語
- Python
- スター
- 28
- フォーク
- 17
- 平均マージ
- 8時間 50分
- マージ済み PR（30日）
- 2
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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