Factor Zoo专题报告：“逐鹿”Alpha专题报告（十九）.pdf

上传者：U****
时间：2024/03/11
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Factor Zoo专题报告：“逐鹿”Alpha专题报告（十九）本文是 Factor Zoo 系列报告的开篇之作。Factor Zoo 旨在深入剖析各类投资因子的表现特征，继承并扩展了我们先前 Model Zoo 系列的研究范畴。在这两大系列的研讨中，我们致力于对广泛的模型与因子进行细致的考察与大规模的检验，力求提炼出宝贵的经验规律，从而为未来因子与模型的创新发展奠定坚实的基础。框架为了与 Model Zoo 框架保持一致，确保后续模型运行的连贯性， Factor Zoo 底层框架同样基于 QLIB 实现，并进行了一系列的拓展，结合我们之前系列因子挖掘的算法，能够在单机上实现灵活高效的大批量因子挖掘以及检验。算子为了高效率地构建大量因子，本研究采取了算子化的策略。通过将算子与数据相结合，我们可以基于精细化的逻辑来构建因子，从而提高了因子生成的自动化和灵活性。为了进一步提升因子计算的灵活性和适应性，我们引入了一系列元算子。这些元算子是更高层次的抽象，它们可以对基础算子进行组合和封装，从而创造出更加复杂和定制化的计算逻辑。因子为了方便理解因子含义，我们将因子分为以下几类：振幅、标准差、高阶矩、成交占比、流动性、动量、量价相关性、极值位置。因子计算采用 2016 年至 2023 年全市场 A 股分钟量价数据，所有因子均降频为日频，滚动计算周频 IC 均值，IC 的 t 值，sign(IC) 大于 0 占比，sign(IC)大于 0.04 占比，ICIR，分组收益率以及首尾组收益率差。