WorldQuant因子分析复现

WorldQuant 101 Alpha因子构建及因子测试 WorldQuant 101alpha因子构建及因子测试 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 阅读详情
AI摘要

本文介绍了在BigQuant人工智能量化投资平台复现WorldQuant因子分析的方法。用户输入因子表达式及相关参数,就能获取因子分析结果。还介绍了模拟参数,如本金、证券池选取等,以及模拟指标,如多空头寸数量、夏普比等,并给出市值因子的案例展示。

WorldQuant因子分析复现

WorldQuant因子模拟简介

在这里插入图片描述

WorldQuant发布了WebSim后,本着全世界给它当矿工的精神,大大降低了普通人因子挖掘的门槛。用户只需要输入因子表达式,便能得到这个因子的alpha收益。

本文在BigQuant人工智能量化投资平台进行复现,复现方式和WebSim也有异曲同工之处,用户可以只输入因子表达式以及一些相关参数,便能够获取因子分析的相关结果。文末给出源码链接,感兴趣朋友可以直接前往原文,一键克隆源码进行复现。

模拟参数介绍

  • Booksize:代表本金,默认本金1千万,2倍杠杠的话就是2千万
  • topN:代表选取流动性排名前N的股票作为证券池,默认1000
  • decay:代表因子平滑的参数,decay其实就是下面表达式中的n,
    x [ d a t e ] ∗ n + x [ d a t e − 1 ] ∗ ( n − 1 ) + ⋯ + x [ d a t e − n − 1 ] n + ( n − 1 ) + ⋯ + 1 \frac{x[date]*n+x[date-1]*(n-1)+\cdots+x[date-n-1]}{n+(n-1)+\cdots+1} n+(n−1)+⋯+1x[date]∗n+x[date−1]∗(n−1)+⋯+x[date−n−1]​,默认是4
  • max_stock_weight:代表组合中的单个股票最大权重,默认0.1
  • neuralized_type:代表中性化的方式,分别有market和industry两种方式

模拟指标介绍

  • Long/Short Count: 多空头寸数量
  • PnL: 当年头寸损益(金额)
  • Sharpe: 夏普比
  • Fitness: 定义为Sharpe * abs(Returns) / Turnover
  • Returns: 年华收益率
  • Drawdown: 最大回撤
  • Turnover: 换手率
  • Margin: 定义为PnL / 总交易额
  • Alpha0: 权重是当天因子值,收益率定义:close_0/open_0-1
  • Alpha1: 权重是前一天因子值,收益率定义:close_0/close_1-1
  • Alpha2:权重是前一天因子值,收益率定义:close_0/open_0-1

案例展示

我们以市值因子作为示例,因子表达式为:-1*market_cap_0。我们在模块m6中输入因子表达式,选择默认参数,点击运行全部。


本文由BigQuant人工智能量化投资平台原创推出,版权归BigQuant所有,转载请注明出处。

不懂就学之挑战成为WorldQuant Brain顾问的第1天 WorldQuant Brain 是由 WorldQuant 公司开发的一个基于人工智能和机器学习的量化研究平台,旨在帮助量化研究员发现和构建有效的投资策略。WorldQuant 是一家全球领先的量化投资公司,专注于利用数据科学、技术和金融工程开发量化交易策略。 阅读详情

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