自定义函数构建因子

最新推荐文章于 2025-05-06 16:01:09 发布
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#因子 #量化投资 #量化策略

本文介绍了在量化投资策略开发中，如何通过自定义函数构建复杂因子，如个股相对于中证800的超额收益率。流程包括拖入证券代码模块、输入特征列表、基础特征抽取、衍生特征抽取等步骤，利用平台的自定义表达式函数，计算出每个股票的超额收益率特征，用于后续的模型训练。

我们先来回顾一下，当我们构建因子时，目前有几种方式。

这里以过去5日成交总额因子举例说明：

  1. 根据因子库默认因子构建

    ( a v g a m o u n t 5 ) ∗ 5 (avg\\_amount\\_5)*5 (avga​mount5​)∗5

  2. 运算符构建因子
    a m o u n t 0 + a m o u n t 1 + a m o u n t 2 + a m o u n t 3 + a m o u n t 4 amount\\_0+amount\\_1+amount\\_2+amount\\_3+amount\\_4 amount0​+amount1​+amount

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C++函数入门二（自定义函数）
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小前日记
05-06 1027
函数：为了完成某个任务而组合在一起的一组语句。比如说我们生活中，我们想要有“人”帮我们洗衣服，所以发明了洗衣机。而洗衣机就是了为了完成洗衣服这个任务，然后用电机，塑料，按钮等等组合在一起的工具。假设把“洗衣服”这个问题放到计算机中，污渍用数字表示，数字越大则表示衣服就越脏。那我们是否就可以通过循环减一的方式来模拟洗衣服呢？然后把读取衣服数据和输出衣服数据的代码语句放在一起，此时是否就构成了我们代码版的“洗衣机”？恭喜你，发明了”洗衣机“函数！那么问题来了，为什么要自定义函数呢？
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【Matlab自定义函数】：构建高效VMD模块的最佳实践指南
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Barra模型因子的构建及应用系列二之Beta因子
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在前期的Barra模型系列文章中，我们初步讲解并构建了Size因子。在Size因子基础上构建的单因子策略也获得了不错的绝对收益。而本期内容，我们在该系列下进一步构建Beta因子，其中基于Beta因子构建的策略在2022年实现了5.70%年化收益，大幅跑赢大盘指数。
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自己做量化交易软件(40)小白量化实战13–Alpha101及自编因子公式 2015年底World Quant发表了论文《101 Formulaic Alpha》。论文中给出了101个现实中的alpha。初期因子数据挖掘量化投资取得了不错的收益，后来实战效果并不理想。不过我们可以根据因子公式原理来设计自己的自编因子公式。 首先我们要实现Alpha101因子公式的计算。 Alpha101因子公式的函数的定义和解释： rank(x) 排名函数 abs(x) ,log(x) 取绝对值，对数 sign(x) 信号函
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python；因子；秩相关；信息比率；信息系数
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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
反转因子与流动性因子的构建，参照Fama-French五因子方法
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流动性因子： 流动性因子构建过程为：首先根据t年6月底上市公司的流通市值进行排序，分为大公司（B）和小公司（S）两组，然后再根据t-1年年底上市公司的流动性比率进行排序，非流动性（Amihud指标,前面有计算方法）最高的前30%记为I组，流动性比率中间40%记为M组，非流动性最低的前30%记为L组，每一年分一次组。最后计算出非流动性因子IML。 setwd("e:/R/tail risk/day/sp") setwd("e:/R/tail risk/month") r1<-read_excel("
多因模建方
长亭路
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如何做出一个优秀的多因子策略
纸上得来终觉浅
09-18 9857
from：https://guorn.com/forum/post/p.76943.78949722606344?tag=share 一、因子那么多，怎么用才有效？（剔除多重共线性）             1、因子分类：将因子按照风格或经济学含义不同分为收入因子、规模因子、技术因子、估值因子、统计因子等大类；           2、相关系数法：计算所有因子的相关系数在高度相关的因子...
2.自定义函数简单举例
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### 创建和使用自定义函数 #### 自定义函数的概念 自定义函数是由开发者自行编写的函数，用于实现特定的功能需求。这些函数可以根据不同的编程环境和语言来定制化开发。以下是几种常见场景下的自定义函数示例及其用法。 --- #### Flink Table API 和 SQL 中的自定义函数 在 Apache Flink 的 Table API 和 SQL 中，可以通过 Java 或 Scala 编写自定义函数，并将其集成到查询逻辑中。以下是一个简单的 POJO 类型作为输入参数的表值函数示例： ```java // 定义一个POJO类 public class MyPojo { public String name; public int value; public MyPojo(String name, int value) { this.name = name; this.value = value; } } // 表值函数实现 @FunctionHint(output = @DataTypeHint("ROW<name STRING, value INT>")) public class MyTableFunction extends TableFunction<MyPojo> { public void eval(int factor) { collect(new MyPojo("A", factor * 1)); collect(new MyPojo("B", factor * 2)); } } ``` 通过上述代码，`MyTableFunction` 是一个接受整数并返回多个 `MyPojo` 实例的表值函数[^1]。可以在 SQL 查询中调用它如下所示： ```sql SELECT t.* FROM ( SELECT my_table_function(10) AS (t) ) WHERE t.value > 15; ``` 此查询会生成一系列基于输入因子的结果集，并筛选出符合条件的数据项。 --- #### PHP 用户自定义函数 PHP 支持用户定义自己的函数以便于重用代码片段或封装复杂操作。下面提供了一个基本的例子演示如何声明以及调用这样的函数： ```php <?php // 声明一个计算两个数字之和的函数 function addNumbers($num1, $num2) { return $num1 + $num2; } // 调用该函数并将结果赋给变量$result $result = addNumbers(5, 7); echo "The sum is: " . $result; // 输出"The sum is: 12" ?> ``` 这里展示了最基础的形式——指定名称、形参列表还有主体部分；之后就可以像内置命令一样随时重复利用这个新建立起来的方法了[^2]。 --- #### PostgreSQL 中创建自定义函数 PostgreSQL 提供强大的支持让用户能够轻松构建复杂的业务逻辑处理流程。比如我们可以这样去新建一个存储过程或者常规意义上的标量/聚合类型的UDF(user-defined function): ```sql -- 创建一个新的SQL函数叫做multiply_numbers接收两个integer类型参数然后相乘再返回结果 CREATE OR REPLACE FUNCTION multiply_numbers(a integer, b integer) RETURNS integer AS $$ BEGIN RETURN a*b ; END; $$ LANGUAGE plpgsql VOLATILE COST 100; -- 使用刚才创建好的函数来进行实际运算测试看看效果怎么样吧？ SELECT multiply_numbers(3 ,4); -- 应该得到12作为最终答案哦~ ``` 这段脚本首先定义了一种新的行为模式即把传入数值做简单算术运算后再反馈回去，接着验证其有效性[^3]。 --- ### 总结 不同平台和技术栈下都有各自特色的机制允许程序员扩展核心库之外的能力范围。无论是大数据流式分析框架还是Web后端服务亦或是关系数据库管理系统都提供了灵活多样的接口让使用者自由发挥创意解决问题。
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