WorldQuant 101 Alpha因子构建及因子测试

本篇博客介绍了基于WorldQuant的101个alpha因子构建,阐述了如何在BigQuant平台上利用表达式引擎快速构建和测试因子,包括基本信息、量价、估值和财报因子等,并提供了数据标注和单因子测试的示例。

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背景介绍

根据WorldQuant发表的论文《101 Formulaic Alphas 》 ,其中公式化地给出了101个alpha因子。与传统方法不一样的是,他们根据数据挖掘的方法构建了101个alpha,据说里面80%的因子仍然还行之有效并被运用在实盘项目中。

在BigQuant策略研究平台上,可通过表达式快速进行因子构建和数据标注,再也不需要自己手动编写冗长代码。

表达式简介

因为在机器学习和深度学习中,因子是一个很重要的概念,也被称为特征,开发AI算法的关键在于特征选择。如果是简单的基础因子,比如近5日收益率: c l o s e 5 / c l o s e 0 − 1 close\\_5/close\\_0-1 close5/close01,因子构建比较简单,但是如果想构建近5日每日收益率和成交量的相关性这个因子就比较棘手,需要编写大量的代码来计算该因子。因此,我们设计了bigexpr表达式引擎

bigexpr是BigQuant开发的表达式计算引擎,通过编写简单的表达式,就可以对数据做任何运算,而无需编写代码。

bigexpr在平台上被广泛使用,M.advanced_auto_labeler 和 M.derived_feature_extractor 都已经由bigexpr驱动,您可以用表达式就可以定义标注目标和完成后特征抽取。

正如刚刚提到的近5日每日收益率和成交量的相关性因子可以这样定义:

c o r r e l a t i o n ( c l o s e 0 / s h i f t ( c l o s e 0 , 1 ) − 1 , v o l u m e 0 , 5 ) correlation(close\\_0/shift(close\\_0,1)-1,volume\\_0,5) correlation(close0/shift(close0,1)1

### 如何通过WorldQuant平台提交因子并实现盈利 #### 1. **理解WorldQuant BRAIN 平台的工作流程** 在WorldQuant平台上开发量化投资策略的核心在于设计有效的Alpha因子。整个过程通常分为以下几个部分: - 数据收集与整理:利用BRAIN平台获取市场数据和其他相关信息[^1]。 - 构思假设:基于金融理论或观察到的现象,提出可能影响资产价格变化的因素或模式[^1]。 - 数学建模:将提出的概念转化为具体的数学表达形式,以便计算机能够理解和执行[^1]。 ```python def alpha_factor(data): """ A simple example of an Alpha factor function. Args: data (DataFrame): Input dataset containing market information. Returns: Series: Calculated values representing potential predictive power over future returns. """ # Example calculation using moving averages as part of your strategy logic short_ma = data['price'].rolling(window=20).mean() long_ma = data['price'].rolling(window=50).mean() return short_ma - long_ma ``` #### 2. **测试因子的有效性和稳健性** 一旦创建了一个初步版本的alpha因子,就需要对其进行严格的检验来评估其表现以及可靠性。这一步骤主要包括两个方面: - 历史回测:使用历史数据运行模拟交易程序以查看该因子在过去的表现情况如何[^1]。 - 鲁棒性检查:确认当输入条件发生变化时(例如不同的时间段或者经济环境下),此因子仍然保持良好的预测能力[^1]。 对于某些特定类型的因子改进方法也有所提及,比如针对交易量加权后的市值排序再分组处理从而减少大市值股票带来的偏差效应[^2]。 #### 3. **实际应用中的注意事项——趋势追踪 vs 反转策略** 选择合适的入场时机非常重要,在实践中存在两种主要的投资风格可供考虑: - 趋势跟踪(Trend Following):如果发现某个证券的价格正在呈现上升轨迹,则买入;反之如果是下降通道则做空卖出。这是因为已经形成的走势往往倾向于延续下去而不是立即反转方向[^3]。 - 反向操作(Reversal Strategy):与此相反的是寻找那些近期跌幅较大但预计很快会反弹恢复正常的标的物来进行布局购买动作。这种方法依赖于认为超买/卖状态不会持久存在的信念之上。 无论采用哪种方式都需要密切监控风险水平,并适时调整持仓规模确保整体账户安全稳定增长。 --- ### 结论 综上所述,要成功地借助WorldQuant BRAIN系统赚取收益,不仅需要扎实掌握基础理论知识和技术手段的应用技巧,更重要的是持续不断地优化自己的思路并通过反复试验验证直至找到最适合自己的一套解决方案为止!
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