构建公式化Alpha因子

简介

在量化交易实践中，设计能够解释和预测未来资产收益的新因子对策略盈利能力至关重要。这类因子通常被称为alpha因子，简称alphas。

顾名思义，公式化alpha是一种可以表示为公式或数学表达式的alpha因子。

在 Qlib 中构建公式化Alpha因子

在 Qlib 中，用户可以轻松构建公式化阿尔法因子。

示例

`MACD`（移动平均收敛/发散指标）是用于股票价格技术分析的公式化阿尔法因子。它旨在揭示股票价格趋势的强度、方向、动量和持续时间的变化。

MACD 可以表示为以下公式：

\[MACD = 2\times (DIF-DEA)\]

备注

DIF 表示差值指标，即12周期EMA减去26周期EMA。

\[DIF = \frac{EMA(CLOSE, 12) - EMA(CLOSE, 26)}{CLOSE}\]

DEA 表示DIF的9周期EMA。

\[DEA = \frac{EMA(DIF, 9)}{CLOSE}\]

用户可以使用 Data Handler 在qlib中构建公式化阿尔法因子 MACD：

备注

用户需要先用 qlib.init 初始化 Qlib。请参阅 初始化。

>> 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'] # label
>> 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

参考

要了解更多关于 Data Loader 的信息，请参阅 数据加载器

要了解更多关于 Data API 的信息，请参阅 数据API