Factor Zoo專題報告：“逐鹿”Alpha專題報告（十九）.pdf
- 上傳者：U****
- 時間：2024/03/11
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Factor Zoo專題報告：“逐鹿”Alpha專題報告（十九）本文是 Factor Zoo 系列報告的開篇之作。Factor Zoo 旨在深入剖 析各類投資因子的表現特征，繼承并擴展了我們先前 Model Zoo 系列的研究范疇。在這兩大系列的研討中，我們致力于對廣泛的 模型與因子進行細致的考察與大規模的檢驗，力求提煉出寶貴的 經驗規律，從而為未來因子與模型的創新發展奠定堅實的基礎。 框架 為了與 Model Zoo 框架保持一致，確保后續模型運行的連貫性， Factor Zoo 底層框架同樣基于 QLIB 實現，并進行了一系列的拓 展，結合我們之前系列因子挖掘的算法，能夠在單機上實現靈活 高效的大批量因子挖掘以及檢驗。 算子 為了高效率地構建大量因子，本研究采取了算子化的策略。通過 將算子與數據相結合，我們可以基于精細化的邏輯來構建因子， 從而提高了因子生成的自動化和靈活性。為了進一步提升因子計 算的靈活性和適應性，我們引入了一系列元算子。這些元算子是 更高層次的抽象，它們可以對基礎算子進行組合和封裝，從而創 造出更加復雜和定制化的計算邏輯。 因子 為了方便理解因子含義，我們將因子分為以下幾類：振幅、標準 差、高階矩、成交占比、流動性、動量、量價相關性、極值位置。 因子計算采用 2016 年至 2023 年全市場 A 股分鐘量價數據，所有 因子均降頻為日頻，滾動計算周頻 IC 均值，IC 的 t 值，sign(IC) 大于 0 占比，sign(IC)大于 0.04 占比，ICIR，分組收益率以及首 尾組收益率差。
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