实现alpha 101里的因子： (-1
由 jliang创建,
- 实现alpha 101里的因子： (-1 * Ts_Rank(rank(low), 9))
- 要实现Alpha 101中的因子 `(-1 * Ts_Rank(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. **Ts_Rank(rank(low), 9)**：对 `rank(low)` 进行时间序列上的滚动排名，窗口大小为9。 3. **-1 * Ts_Rank(rank(low), 9)**：将结果乘以-1。 我们可以使用DAI的 `c_rank` 函数来计算截面排名，使用 `m_rolling_rank` 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： ```python import dai # 查询数据并计算因子 df = dai.query( """ SELECT date, instrument, -1 * m_rolling_rank(c_rank(low), 9) AS alpha_101_factor FROM cn_stock_bar1d """, 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. **c_rank(low)**：对每日的 `low` 价格进行截面排名。 2. **m_rolling_rank(c_rank(low), 9)**：对 `c_rank(low)` 进行时间序列上的滚动排名，窗口大小为9。 3. **-1 * m_rolling_rank(c_rank(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 `m_rolling_rank` 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 `alpha_101_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！