101 Alphas的IC等着有空跑一下,简单测试的时候发现有的因子确实有点东西。
alpha = pd.read_csv('alphas/{}/{}/alpha{:03d}.csv'.format(alpha_name, year, alpha_num)) # 筛选出今年的数据,需与股票收盘日期区间一致 alpha = alpha[(alpha['date'] >= f'{year}-01-01') & (alpha['date'] <= f'{year+1}-01-01')] # 因子矩阵转换为一维数据(alphalens需要的格式...
alpha=pd.read_csv('alphas/{}/{}/alpha{:03d}.csv'.format(alpha_name,year,alpha_num))# 筛选出今年的数据,需与股票收盘日期区间一致 alpha=alpha[(alpha['date']>=f'{year}-01-01')&(alpha['date']<=f'{year+1}-01-01')]#因子矩阵转换为一维数据(alphalens需要的格式)alpha=alpha.melt(id_...
<WorldQuant Formulaic 101 Alphas> 这份报告，WorldQuant 的阿尔法表达式实际上是如何得到的，我们在这里只...
WorldQuant发表的论文《101 Formulaic Alphas》中，详细介绍了构建了101个alpha因子的公式。这些因子在实盘项目中仍然保持高效率，显示了数据挖掘在金融领域的重要应用。BigQuant策略研究平台提供了一个高效工具，只需通过编写简单表达式，就能快速构建因子和进行数据标注，避免了冗长代码的编写。在机器学习和深度...
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。 改一两行就能换alpha哦~~ 网页链接 原文pdf: 网页链接 ——We emphasize that the 101 alphas we present here are not “toy” alphas but real-life trading alphas used in production. In fact, 80 of these alph...
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。论文地址在这:https://arxiv.org/pdf/1601.00991.pdf他们根据数据挖掘的方法发掘了101个alpha,据说里面80%的因子仍然还行之有效并运行在他们的producation中。 本策略中对其中前60个因子进行了编写,运用了第二个alpha进行测试,...
官网上找的图，就是上面那样，自己输入公式，下面给回测结果。一般会有world quant challenge比赛，找一...
class Alphas101(Alphas): def __init__(self, df_data): self.open = df_data['open'] # 开盘价 self.high = df_data['high'] # 最高价 self.low = df_data['low'] # 最低价 self.close = df_data['close'] # 收盘价 self.volume = df_data['volume'] # 成交量 self.ret...
class Alphas(object): def __init__(self, pn_data): """ :type pn_data: pandas.Panel """ self.open = pn_data.minor_xs('Open') self.high = pn_data.minor_xs('High') self.low = pn_data.minor_xs('Low') self.close = pn_data.minor_xs('Close') ...