59th Meetup

由small_q创建，最终由small_q更新于2024-06-07 10:55 被浏览 146 用户

本期提问者：bq22fw19、bq61ym2n、1855680***、bqhz06vb

因子挖掘

如何利用市场信息？

利用市场信息进行量化投资主要涉及以下步骤：

1. 数据收集：首先，需要收集和整理市场数据，包括股票价格、交易量、基本面数据、新闻、宏观经济数据等。这些信息可以从各种数据供应商或公开数据源获取。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，处理缺失值、异常值、重复值等，保证数据的准确性和完整性。
3. 特征工程：根据投资策略和模型需求，进行特征工程，提取有价值的特征和信号。
4. 模型构建：选择合适的模型（如回归模型、机器学习模型、深度学习模型等）对数据进行训练，生成预测模型。
5. 策略回测：将生成的预测模型应用于历史数据，进行策略回测，检验模型的有效性和稳定性。
6. 实盘交易和策略优化：在确认模型有效后，可以将其用于实盘交易。在交易过程中，需要不断监控模型的表现，定期进行策略优化和模型更新。

利用市场信息进行量化投资，需要对金融市场有深入的理解，同时也需要一定的数据分析和模型构建能力。

视频及源码：利用市场信息挖掘因子

除了量价信息之外有什么信息可以挖掘？

在量化投资中，除了量价信息外，还可以挖掘以下类型的信息：

1. 基本面数据：这包括公司的财务报告，盈利预测，行业排名，市场份额等。通过对这些信息的深度分析，投资者可以评估公司的经济健康状况和未来增长潜力。
2. 宏观经济数据：这包括GDP增长率，失业率，通货膨胀率，货币政策等。这些数据可以帮助投资者了解整体经济情况和市场走势。
3. 新闻和社交媒体数据：新闻事件和社交媒体可以影响市场情绪，因此它们对股票价格的影响也可以被量化模型捕捉。
4. 另类数据：这包括从卫星图像，天气预报，网页浏览数据，消费者信心指数等非传统数据源获取的信息。这些数据可以为投资者提供独特的市场洞察。
5. 衍生品市场数据：期权，期货，互换等衍生品的数据也可以为投资者提供有价值的信息，例如市场预期，风险定价等。

在使用这些数据时，关键是要找到对股票价格具有预测性的特征，并将其纳入量化模型中。

数据获取地址：数据平台

rps有什么替代的好用指标？

RPS（Relative Price Strength）是衡量股票相对强度的常用指标，通常用于评估股票的市场表现相对于其他股票或者指数的优劣。但是，如果你想要寻找替代的指标，以下是一些可能的选择：

1. RS（Relative Strength）：相对强度指标是比较股票价格在一定期间内的变化率与基准变化率的比值，以此来判断个股的强弱。
2. Alpha：Alpha指标用于衡量一个投资组合相对于其基准的表现。一个正的Alpha表示投资组合的表现超过其基准。
3. Beta：Beta是衡量股票或者投资组合系统性风险的指标，可以用于比较其与市场的相对波动性。
4. Sharp Ratio：夏普比率是评估投资组合的风险调整后的表现，通过比较投资组合的超额回报和其风险来进行。
5. Sortino Ratio：索提诺比率与夏普比率类似，但它只考虑下行风险，更加注重风险的对称性。

这些只是一些基本的可能的替代指标，你可以根据自己的投资策略和风险承受能力来选择适合的指标。

制作策略时如何给因子赋权重？

在量化策略中，因子赋权是一个核心步骤，主要决定了策略的投资风格和性能。以下是几种常用的因子赋权方法：

1. 等权重法：这是最简单的赋权方法，所有因子都被赋予相同的权重。这种方法易于理解和实施，但可能无法充利用因子间的信息差异。
2. 历史回测法：在历史数据上进行回测，根据每个因子的历史表现来赋予权重。这种方法需要大量的历史数据和计算资源。
3. 机器学习法：通过机器学习算法（如线性回归、决策树、神经网络等）来确定因子权重。这种方法能够处理大量因子，且可以自动学习和调整权重，但需要一定的器学习知识和技能。
4. 优化法：通过优化算法（如遗传算法、模拟退火等）来寻找最优的因子权重组合。这种方法可以找到全局最优解，但计算复杂度较高。
5. 经验法：根据投资者的经验和对市场的理解来手动设定因子权重。这种方法需要大量的投资经验和专业知识。

在实际操作中，可以根策略的具体需求和条件，结合上述多种方法来进行因子赋权。例如，可以先用机器学习法得到一个初步的权重分配，然后用优化法进行细化调整

如何使用平台做因子挖掘和上传自己的因子？

在BigQuant平台上进行因子挖掘的步骤如下：

1. 数据准备：首先，你需要确定你想要分析的数据集。BigQuant提供丰富的金融数据资源，包括股票价格、基本面数据、技术指标等。
2. 因子构造：然后，你需要定义你的因子。因子是对投资标的未来收益的预测，通常由一种或多种金融数据计算得出。例如，你可以使用PE（市盈率）、PB（市净率）等基本面数据，或者RSI、MACD等技术指标构建你的因子。
3. 因子测试：定义好因子后，你需要对其进行测试，检查它在历史数据上的表现。BigQuant提供了因子测试工具，可以帮助你快速进行因子的收益分析、IC分析、回测等。
4. 因子优化：通过因子测试，你可能会发现你的因子在某些方面表现不佳，需要进一步优化。优化可以通过改变因子的计算方式、添加或删除其他因子等方式进行。

这就是在BigQuant平台上进行因子挖掘的基本流程。

视频讲解及源码：

1. 因子挖掘和因子管理
2. 分布式集群加工高频因子

量化策略

cta在未来是否往高频转更好？

CTA（Commodity Trading Advisor）策略在未来是否转向高频交易主要取决于几个因素：

1. 技术能力：高频交易需要极高的数据处理和交易执行速度，以及精密的时间管理。如果你的系统无法在毫秒级的时间内做出决策并执行交易，那么高频交易可能并不适合你。
2. 市场环境：高频交易在流动性充足、交易成本低的市场中通常效果更好。如果你的交易市场流动性较差、交易成本较高，那么高频交易可能会受到影响。
3. 监管环境：许多监管机构对高频交易有特殊的规定和限制。在决定是否转向高频交易之前，你需要理解并遵守这些规则。
4. 策略适应性：并非所有的交易策略都适合高频交易。在决定转向高频交易之前，你需要确保你的策略在高频环境中仍然有效。

因此，CTA在未来是否转向高频交易并不是一个一定的趋势，而是取决于上述因素的综合考虑。在适合的环境和条件下，高频交易可能会带来更好的回报，但在不适合的环境

视频讲解及源码：CTA和高频

在机器学习或深度学习上如何通过构造模型来弥补因子上的简单性

在量化投资中，因子是指可以解释资产回报的变量。它们可以是基本面的（例如，PE比率，销售增长率），也可以是技术的（例如，价格趋势，交易量）。然而，这些因子往往是简单的，无法捕捉到市场的所有信息。在这种情况下，我们可以通过以下方法使用机器学习或深度学习构造模型来弥补因子的简单性：

1. 特征工程：这是一个创新的过程，涉及到将原始数据转化为更有用的特征，以改善模型的性能。例如，我们可以通过计算因子之间的交互效应，或者创建非线性和/或时间依赖的变量，来创建更复杂的因子。
2. 模型集成：我们可以通过组合多个模型的预测来提高预测的准确性。例如，我们可以使用bagging，boosting，stacking等技术来组合多个模型的预测。
3. 深度学习：深度学习模型，如神经网络，可以自动从数据中学习复杂的表示。这使得它们可以捕捉到更复杂的模式，而无需手动设计复杂的因子。
4. 迁移学习：我们可以使用在一个任务（例如，预测大盘指数）上训练的模型，来帮助我们在另一个任务（例如，预测个股回报）上进行预测。这种方法可以帮助我们把在一个任务上学到的知识转移到另一个任务上。
5. 强化学习：强化学习是一种通过试错学习和延迟奖励来进行决策的方法。在量化投资中，我们可以使用强化学习来学习交易策略，而无需依赖于预定义的因子。

参考课程：机器学习与深度学习

ETF轮动策略

我发现了一个ETF的轮动策略，首先组建一个ETF组合，并用20天涨幅这个参数控制着策略的交易信号。每个交易日开盘前，依据上一个交易日和(20+1)天前的收盘价计算涨幅，并依此发出交易提醒。\n1.涨幅为正，全仓买入涨幅最高的ETF。\n2.涨幅被超越，清仓并全仓买入涨幅最高的ETF。\n3.涨幅全部为负，清仓。\n这个策略需要进行模拟和回测才行，目前回测受益年化最高接近50%，但也要控制好回撤。

视频讲解及源码：ETF轮动策略

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