因子分析数据
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使用场景
因子分析
输入端
- 输入因子-来自输入特征列表等模块:特征列表,必选。
- 用户自定义特征数据:自定义数据,可选。
输入参数
- 分析报告标题:默认为 因子分析: {factor_name},必填。
- 开始日期:数据的开始日期,必填。
- 结束日期:数据的结束时期,必填。
- 调仓周期(交易日):默认为22,必填。
- 延迟建仓天数:默认为 0,必填。
- 收益价格:默认为 close_0,必填。
- 股票池:必填。可选列表如下:
- 全市场;
- 沪深300;
- 中证500;
- 中证800;
- 分组数量:默认为5,
- 手续费及滑点:默认为 0.0016,必填。
- 收益计算方式:
- 累计;
- 累加;
- 收益率基准:必填。可选列表如下:
- 无;
- 沪深300;
- 中证500;
- 中证800;
- 移除新股:默认为 60,必填。
- 移除涨跌停股票:选填。
- 移除ST股票:选填。
- 移除停牌股票:选填。
- 因子去极值和:选填。
- 中性化风险因子:必填。可选如下:
- 行业;
- 市值;
- 指标:必填。可选如下:
- 因子表现概览、因子分布、因子行业分布、因子市值分布、IC分析、买入信号重合分析、因子估值分析、因子拥挤度分析、因子值最大/最小股票、表达式因子值、多因子相关性分析
- 原始因子值覆盖率:默认为 0.5,必填。
- 用户数据合并方式:
- left;
- rinner;
输出端
- 数据:数据。常用关联板块有衍生特征抽取等模块。
- 保存数据:保存数据。
运行结果
-
可以通过模块id.data.read()来查看模块的具体数据,能够看到具体的数据。
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案例模板
https://bigquant.com/experimentshare/4bcb07ec5a0347b691781642c175ee44
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