alphalens教程2--基于return的因子分析

最新推荐文章于 2024-06-02 12:23:19 发布

钱塘小甲子

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分类专栏：量化投资文章标签： alphalens 量化投资 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qtlyx/article/details/73730598

这篇博客详细介绍了如何使用alphalens库对量化投资中的因子进行分析，包括获取因子平均收益率数据、绘制收益率直方图、计算收益率差值图、展示各层因子累计收益率图，以及探讨cash-netural方法和计算alpha/beta值。通过实例展示了如何使用相关函数进行多层因子的收益率分析，帮助理解因子的有效性。

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上次，我们利用get_clean_factor_and_forward_returns这个函数，可以获得alphalens能够接受的一种factor数据，接下来，我们就是利用这个函数返回给我们的数据去进行因子的分析。我们队这个函数的返回值命名为factor_data，即factor_date = get_clean_factor_and_forward_returns(......)。

今天我们主要基于return来分析，也就是说，是因子收益率分析。

1.获得因子平均收益率数据

因子收益率分析的第一个函数定义如下：

def mean_return_by_quantile(factor_data,
                            by_date=False,
                            by_group=False,
                            demeaned=True):

参数解释
factor_data : pd.DataFrame - MultiIndex
这个就是我们用整理好的数据产生的的factor_data。
by_date : bool
是否按天计算收益率
by_group : bool
是否按组别来计算收益率
demeaned : bool
是否是计算超额收益（或者说，是某种group后的中性收益）

返回值

mean_ret : pd.DataFrame
收益率的均值
std_error_ret : pd.DataFrame
收益率的方差

使用方法demo：
mean_return_by_q_daily, std_err = alphalens.performance.mean_return_by_quantile(factor_data, by_date=True)
factor_data是上次的那个函数整合的因子数据。

两个return的结果如下：