实现alpha 101里的因子： (-1

由 jliang创建, 更新于 2025-01-22T11:49:41.580427+08:00

• 实现alpha 101里的因子： (-1 * Ts_Rank(rank(low), 9))
• 要实现Alpha 101中的因子 (-1 TsRank(rank(low), 9))，我们可以使用DAI的SQL函数来完成。这个因子的计算步骤如下：
  
  1. rank(low)：对每日的 low 价格进行截面排名。
  
  2. TsRank(rank(low), 9)：对 rank(low) 进行时间序列上的滚动排名，窗口大小为9。
  1. -1 TsRank(rank(low), 9)：将结果乘以-1。
  
  
  我们可以使用DAI的 crank 函数来计算截面排名，使用 mrollingrank 函数来计算时间序列上的滚动排名。
  
  以下是实现该因子的Python代码示例：
  
  

  import dai
  
  
  
  查询数据并计算因子
  
  
  df = dai.query(
  
      """
  
      SELECT 
  
          date, 
  
          instrument, 
  
          -1  mrollingrank(crank(low), 9) AS alpha101factor
  
      FROM cnstockbar1d
  
      """,
  
      filters={"date": ["2020-01-01", "2021-01-01"]}  
  根据需求调整时间范围
  
  
  ).df()
  
  
  
  打印结果
  
  
  print(df)
  
  

  
  
  

  代码解释：

  1. crank(low)：对每日的 low 价格进行截面排名。
  
  2. mrollingrank(crank(low), 9)：对 crank(low) 进行时间序列上的滚动排名，窗口大小为9。
  1. -1 mrollingrank(crank(low), 9)：将结果乘以-1，得到最终的因子值。
  
  
  

  注意事项：

  • 如果你需要计算特定股票或特定时间段的因子，可以在 filters 中添加相应的过滤条件。
  
  - 由于 mrollingrank 是一个窗口函数，因此它会在每个时间点上计算过去9天的滚动排名。
  
  验证结果：
  你可以通过检查输出结果来验证因子的计算是否正确。确保 alpha101_factor 列的值符合预期。
  
  如果你需要进一步优化或调整因子计算逻辑，请随时告诉我！