WorldQuant因子分析复现
WorldQuant因子分析复现
WorldQuant因子模拟简介
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。
- 实现平台:BigQuant—人工智能量化投资平台
- 源码地址:《WorldQuant因子分析复现》
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。
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