其它 - 建立公式化alpha
Published on
简介
在量化交易实践中,设计能够解释并预测未来资产回报率的新因子对于策略的盈利能力是至关重要的。这些因子通常称为alpha因子或简称为alpha。公式化alpha,顾名思义,是指能够表示为公式或数学表达式的alpha。
例子
在Qlib中,用户可以方便地建立公式化alpha。例如,用户可以使用数据处理器建立MACD
这一常用公式化alpha:
>> from qlib.data.dataset.loader import QlibDataLoader
>> MACD_EXP = '(EMA($close, 12) - EMA($close, 26))/$close - EMA((EMA($close, 12) - EMA($close, 26))/$close, 9)/$close'
>> fields = [MACD_EXP] # MACD
>> names = ['MACD']
>> labels = ['Ref($close, -2)/Ref($close, -1) - 1'] # 标签
>> label_names = ['LABEL']
>> data_loader_config = {
.. "feature": (fields, names),
.. "label": (labels, label_names)
.. }
>> data_loader = QlibDataLoader(config=data_loader_config)
>> df = data_loader.load(instruments='csi300', start_time='2010-01-01', end_time='2017-12-31')
>> print(df)
feature label
MACD LABEL
datetime instrument
2010-01-04 SH600000 -0.011547 -0.019672
SH600004 0.002745 -0.014721
SH600006 0.010133 0.002911
SH600008 -0.001113 0.009818
SH600009 0.025878 -0.017758
... ... ...
2017-12-29 SZ300124 0.007306 -0.005074
SZ300136 -0.013492 0.056352
SZ300144 -0.000966 0.011853
SZ300251 0.004383 0.021739
SZ300315 -0.030557 0.012455