自定义函数构建因子

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

   $$\begin{gathered} (avg{ \\ }_{a}mount{ \\ }_5)\ast 5 \end{gathered}$$

2. 运算符构建因子
   $$\begin{gathered} amount{ \\ }_0+amount{ \\ }_1+amount{ \\ }_2+amount{ \\ }_3+amount{ \\ }_4 \end{gathered}$$

3. 表达式引擎构建因子
   表达式引擎构建因子比较灵活，下列三种方式效果相同。
   $$\begin{gathered} sum(amount{ \\ }_0,5) \end{gathered}$$
   $$\begin{gathered} amount{ \\ }_0+shift(amount{ \\ }_0,1)+shift(amount{ \\ }_0,2)+shift(amount{ \\ }_0,3)+shift(amount{ \\ }_0,4) \end{gathered}$$
   $$\begin{gathered} amount{ \\ }_0+delay(amount{ \\ }_0,1)+delay(amount{ \\ }_0,2)+delay(amount{ \\ }_0,3)+delay(amount{ \\ }_0,4) \end{gathered}$$

但是在策略开发过程中，有些因子比较难以构建，比如个股相对于上证50、或者中证800的超额收益率，这样的因子用刚刚提到的方式很难实现，因此今天又必要介绍如何通过自定义函数构建因子。本文以个股相对于中证800的超额收益率为例。

流程

1. 拖入证券代码列表模块
   

   这里我们时间跨度为1年左右，为了减少运行时间，只输入了10只股票。

2. 拖入 输入特征列表模块，并输入特征
   

3. 拖入 基础特征抽取模块，并连线。
   

基础特征抽取结果如下：

4. 拖入 输入特征列表模块，并输入个股相对中证800的超额收益率的特征名称
   

5. 拖入衍生特征抽取模块，计算出个股相对中证800的超额收益率的特征名称
   
   这里是全文最主要的地方，理解清楚就能非常自由灵活地构建因子。
   这里详细讲解下：

bigquant_run = {
    'relative_ret':  relative_ret
}

代码解释：
在这里自定义表达式函数，为字典格式，例:{‘user_rank’:user_rank}，字典的key是方法名称，字符串类型，字典的value是方法的引用，更多文档参考：衍生特征抽取

def relative_ret(df, close_0):
    return df.groupby('instrument', group_keys=False).apply(calcu_relative_ret)

代码解释：
计算特征需要先按股票代码进行groupby然后单独计算每只股票的特征数据。

def calcu_relative_ret(df):
    # 先获取中证800指数数据
    start_date = min(m7.data.read_df().date).strftime('%Y-%m-%d')
    end_date = max(m7.data.read_df().date).strftime('%Y-%m-%d')
    hs800_df = D.history_data(
    '000906.SHA',
    start_date=(pd.to_datetime(start_date) - datetime.timedelta(days=10)).strftime('%Y-%m-%d'),  # 多取几天的数据
    end_date=end_date)[['date', 'close']].rename(columns={'close': 'hs800_close'})
    
    # 与个股数据合并
    df = df[['date', 'close_0']].reset_index().merge(hs800_df, on='date', how='left').set_index('index')
    
    # 返回超额收益率
    return df['close_0'].pct_change() - df['hs800_close'].pct_change()

代码解释：
先根据开始日期和结束日期，通过平台的数据接口获取中证800的指数数据，然后将按股票代码groupby后的数据（个股数据）与中证800数据合并，最后在一个数据框中计算出超额收益率。

查看个股超额收益率特征：
p7|690x189

6. 拖入衍生特征抽取模块，继续抽取其他特征
   p8|690x382
   查看最终的特征数据，该特征数据可直接和标注数据合并，训练模型。
   

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• 源码地址：《自定义函数构建因子》

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