如何构建Halpha、wgt_return_Nm等动量因子
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一、问题
二、因子说明
本样例以Month=1为例，即22天
1、return_Nm 个股最近N个月的收益率
close / m_lag(close, 1*22) as return_1m,
2、wgt_return Nm 个股最近N个月内用每日换手率乘以每日收益率求算数平均值, N=1,3,6,12
m_avg(change_ratio*turn,1*22) as wgt_return_1m,
3、HAlpha 个股22天收益与上证综指回归的截距项
with index_ret as (
select
date,
change_ratio as index_return,
instrument as index_code
from cn_stock_index_bar1d
where instrument = '000001.SH'
)
SELECT
-- 上证综指收益率
index_return,
index_code,
m_regr_intercept(change_ratio,index_return,22*1) as HAlpha,
FROM cn_stock_bar1d d
join index_ret using (date)
4、exp_wgt_return_Nm
个股最近N个月内用每日换手率乘以函数exp(-x_i/N/4)再乘以每日收益率求算数平均值，x_i为该日距离截面日的交易日个数
采用Python动态生成SQL的方式实现，最终拼接成一个完整的SQL查询
m_lag(turn,0)*m_lag(change_ratio,0)*exp(-0/1/4)+m_lag(turn,1)*m_lag(change_ratio,1)*exp(-1/1/4)+...+m_lag(turn,21)*m_lag(change_ratio,21)*exp(-21/1/4) as exp_wgt_return_1m
三、新版策略源码
https://bigquant.com/codesharev2/55d02284-0e7d-451b-96f6-186acc58e5c3
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四、原版视频
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