factor-prune

因子筛选（Factor Prune）技能 —— 在 stock-factor 技能产出初始因子清单（IC/IR 评估结果）后，对有效因子做贪心前向选择 + 去相关筛选，精选出一组高有效性、低冗余的因子集合。

算法概要

汇总所有因子 → 按 |IR|/IC/time_potential 筛选有效 → 按有效性降序 → 贪心提取最优因子 → 与剩余因子做相关性评估 → 移除高相关冗余 → 提取下一个 → 如此反复直到收敛或达到上限。

主实现

1. 文件驱动六步法 scripts/prune_flow.py（推荐）—— 脚本直连 QuantAll 自己跑完整个循环，临时文件统一在内存外的 state 目录。
2. 缓存矩阵法 scripts/prune.py —— 保留相关性矩阵缓存，适合换阈值重放（replay）。
3. 分侧筛选 scripts/window_opt.py / scripts/window_prune.py —— 以因子分位窗口为优化对象、coverage 分侧门限 + 联合评分。

依赖

• QuantAll（全A解析）MCP 计算引擎
• stock-factor 技能的输出数据

详见 requirements.txt。完整使用说明见 SKILL.md。