探讨因子的本质与检验方法 1.1探究的原因 因子、标签、特征是什么关系，我们买的到底是什么？ 因子到底是什么，研究因子如何区别民科还是具备科学的方法？ 因子如此重要如何正确的科学检验？因子分布如何看等等 GPlean到底该学什么因子？最后产出什么因子？ 论坛都有各种复现和生成因子，不仅有中金的因子手册还有阿尔法101等等，但是归根结底因子到底是什么，其检验和实战意义暂时还没人讨论，在此我讲下我的一些理解，希望大家纠错，共同进步。 1.2因子、标签、特征的关系 1.首先是按照我们做机器学...

背景 最近在小安老师建议下做端到端阿尔法模型的构建复现，踩了不少坑，也有一些收获。这篇文章是结合招商证券那篇《端到端的动态Alpha模型》研报的第一部分，以及我自己的实践经验整理出来的，顺便附了我画的图来梳理结构。 一、线性因子模型逐渐失效了？ 研报里其实讲得很清楚，线性模型的问题并不只是过时这么简单，而是它在理论假设上就有点站不住脚。比如APT模型假设资产收益率和因子之间是线性关系，而且残差是独立同分布的、无异方差的。但现实中的金融市场，残差往往具有强烈的异方差性和截面相关性。 这也...

<fontcolor="brown"一、背景</font Alpha101 <br Verycoarsely,onecanthinkofalphasignalsasbasedonmean-reversionormomentum. <fontcolor="red"大致来说，Alpha信号可基于均值回归或动量来理解。</font  量化交易作为金融市场的重要组成部分，在过去几十年中经历了显著的发展与演变。在这一领域，Alph...

<fontcolor="firebrick"一、背景</font Alpha101 <br Weemphasizethatthe101alphaswepresentherearenot‘toy’alphasbutreal-lifetradingalphasusedinproduction. <fontcolor="red"101个阿尔法因子并非用于理论研究的“玩具”因子，而是在实际交易中使用的真实因子。</font  此前，在《Alp...

上一篇文章我们介绍了高频因子的动量反转类因子，这一篇继续介绍波动率因子，并在因子分析的基础上加入策略回测。 研究环境利用聚宽因子分析API，构建因子函数类；研究在日内高频分钟级数据中挖掘构建高频因子，对该因子进行有效性检验，并利用回测平台进行回测。 一波动率因子 1.1波动率因子构建 第二大类因子为波动率因子。波动率因子刻画了股票价格或股票收益在过去一段时间的不确定性程度，高波动率通常反映其不确定性程度较高，未来收益表现可能相对较弱。  将传统的收益波动、振...

1.1背景 这几天踩了不少数据的坑，趁热打铁总结一下，也希望能帮大家少走点弯路。数据清洗这块，很多人觉得是琐事，其实它对最终策略效果的影响非常大。模型的好坏，很多时候不是算法决定的，而是你喂进去的数据质量决定的。下面我举几个例子，大家就懂了： 1.数据不清洗，就像你要做个火爆肥肠结果菜都没洗，味道能对吗？哈哈哈。 2.第一次拿到因子数据，乍一看数值有点大，就想着直接log一下压缩，结果模型训练完发现还是在学风格因子，整段预测方向跑偏。 3.有些字段比如ROE、净利润增长率，值是0或者极端异常，模...

<br $\rmWe\,\,define\,\,a\,\,function\,\,{\mathcal{O}(k)}\,\,similar\,\,to\,\,the\,\,Riemann\,\,Zeta\,\,function\,\,\zeta(s)$ $$\mathcal{O(k)}=\displaystyle\lim_{n\to+\infty}\sum_{\tau=2}^n\frac1{\tau^{k}}\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\forall\,s\in\mathbb{...

一引言 本文基于下述研究框架撰写： [基于机器学习的多因子选股策略](https://www.joinquant.com/view/community/detail/7a63b350815f79bfd4d83ab22d0f291a?type=4) 1.1研究背景 当前市场处于经济弱复苏、流动性宽松与高波动并存的复杂环境之下。投资者对收益的需求与对风险的规避形成张力，使得策略分化格局愈加明显。在这样的市场背景下，小市值股票凭借其高弹性在反弹行情中具备出色的表现潜力，而红利低波股票则依靠其高分红特...

上一篇文章我们介绍了高频因子的波动率类因子，这一篇继续介绍高阶特征因子，并在因子分析的基础上加入策略回测。 研究环境利用聚宽因子分析API，构建因子函数类；研究在日内高频分钟级数据中挖掘构建高频因子，对该因子进行有效性检验，并利用回测平台进行回测。 一高阶特征因子 1.1构建方法 第三大类因子为高阶特征因子。高阶特征利用股票高阶矩与其未来收益建立联系，刻画日内价格分布以及快速变化的特征，能够有效反映价格的除动量和波动率这样一阶和二阶特征外更高阶的特征。  将分...

<fontcolor="firebrick"一、背景</font <fontcolor="red"Alpha101的核心是通过特征工程优化因子，以此简化模型构建并提升训练效率与效果。</font  Alpha101因子体系如同量化投资领域的一座宝藏，其中101个因子构成了众多投资策略的"地基"，始终备受关注。 此前的两篇文章已深入拆解这些因子的设计逻辑及其预测市场走势的底层原理，可参考以下链接获取深度解析： [<fontcolor="pu...

一概述 市场对日频及以上频率的量价因子研究由来已久，也比较成熟。相对而言，高频因子研究较为新颖，拥挤度较低，有效性也较高。中金公司的研报《量化多因子系列12：高频因子手册》比较系统的介绍了高频因子的构建及表现，对于我们挖掘高频因子有较好的指导作用。 1.1高频因子的优势 高频因子主要是以股票日内交易价量、逐笔成交、逐笔委托以及分钟k线等数据为基础构建的。捕捉日内交易行为，维度更高，能刻画更精细的市场行为。相对中低频因子，高频因子的优势在于（1）信息含量更为丰富。高频数据量比低频数据大几个量...