实现alpha 101因子 Alpha#
由 jliang创建,
- 实现alpha 101因子 Alpha#14: ((-1 * rank(delta(returns, 3))) * correlation(open, volume, 10)) 。 其中 returns 可用通过close计算
- 要实现 Alpha#14 因子，我们可以按照以下步骤进行计算： 1. **计算收益率 (returns)**：使用 `close` 价格计算收益率，公式为 `close / m_lag(close, 1) - 1`。 2. **计算收益率的 3 期差分 (delta(returns, 3))**：使用 `m_delta` 函数计算收益率的 3 期差分。 3. **对差分结果进行排名 (rank(delta(returns, 3)))**：使用 `c_rank` 函数对差分结果进行截面排名。 4. **计算开盘价与成交量的 10 期相关性 (correlation(open, volume, 10))**：使用 `m_corr` 函数计算开盘价与成交量的 10 期相关性。 5. **组合计算结果**：将排名结果与相关性结果相乘，并乘以 -1。 以下是实现该因子的 SQL 查询代码： ```python import dai # 查询 Alpha#14 因子 df = dai.query(""" SELECT date, instrument, (-1 * c_rank(m_delta(close / m_lag(close, 1) - 1, 3))) * m_corr(open, volume, 10) AS alpha_14 FROM cn_stock_bar1d WHERE date BETWEEN '2020-01-01' AND '2021-01-01' """, filters={"date": ["2020-01-01", "2021-01-01"]}).df() print(df) ``` ### 代码解释： - `close / m_lag(close, 1) - 1`：计算每日收益率。 - `m_delta(close / m_lag(close, 1) - 1, 3)`：计算收益率的 3 期差分。 - `c_rank(m_delta(close / m_lag(close, 1) - 1, 3))`：对差分结果进行截面排名。 - `m_corr(open, volume, 10)`：计算开盘价与成交量的 10 期相关性。 - `(-1 * c_rank(m_delta(close / m_lag(close, 1) - 1, 3))) * m_corr(open, volume, 10)`：组合计算结果，得到 Alpha#14 因子。 ### 注意事项： - 该查询会返回 2020 年 1 月 1 日至 2021 年 1 月 1 日期间的 Alpha#14 因子值。 - 如果需要计算其他时间段的数据，可以调整 `date BETWEEN` 条件。 - 如果需要计算特定股票的数据，可以在 `WHERE` 子句中添加 `instrument` 过滤条件。 运行该代码后，`df` 将包含每个交易日每支股票的 Alpha#14 因子值。