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高频数据获得新量 化目标”
2019-07-02 05:27

高频数据获得新量 化目标”

  由上述流程可知,正在修筑量化目标揣度流程时,何如获取初始量化目标揣度流程, 界说哪些量化揣度算子,用什么格式编写、纪录量化揣度流程的递归逻辑,是最主要的 三个题目。后文咱们将从这三点启程,先容差异类型的量化因子是何如修筑的。

  诈骗自愿因子天生器暴力开采因子是临盆有用因子的主要格式。诈骗自愿因子生 成器修筑的 226 个打破型因子,个中有 20%-30%正在截面上有较好的选股成效。 然而,经正交后,成效昭彰低重。这证明,暴力开采格式照旧能获取一个别守旧 因子修筑流程中没有开采到的音信,但真相两种格式具有相像的初始算根,有大 量音信被守旧因子所解说。

  上图显现了因子揣度的寻常递归流程,个中悉数实体都被界说为量化目标揣度流程。 这是以一个量化目标揣度流程为输入,得到新量化目标揣度流程的实体。量化目标揣度 流程的递归步调如下外所示。

  量化因子是修筑众因子组合的根基因素。跟着越来越众差异品种的有用因子被察觉, 何如迅疾高效地揣度因子,向前更新因子值,自愿存储史书数据与新数据,轻易火速地 访候因子值,看待量化组合料理来说,正变得越来越主要。本文生机从揣度机的角度, 修筑一个完好的从揣度到更新,再到料理的量化因子爱护框架。

  量 化因子的性子是股票的某种数目化特色,寻常需求通过对股票某些数目音信举行 揣度取得。与揣度机函数从“函数输入启程,输入函数揣度,取得函数输出”相 相仿,量化揣度流程也能够拆解为“从量化目标启程,输入量化揣度,取得新量 化目标”。由此可睹,揣度机函数组成的根基逻辑——递归流程也同样实用于因 子揣度架构。

  诈骗逐笔数据修筑的高频因子有着特别超过的成效。修筑买入大单成交额占比因 子,其截面阐扬特别优异。诈骗正交后的因子修筑等权组合,可得到亲切 20%的 众空年化收益与 9 操纵的收益回撤比。高频数据的执掌本钱特别高,目前只可进 行 15 年 8 月今后的短周期回测,因而,因子阐扬的安定性需求进一步跟踪。

  自愿修筑数据外是举行因子自愿化料理的闭节因素。按照因子机闭举行因子数据 库料理是因子揣度自愿化的主要步调,而自愿修筑 SQL 语句,对数据外举行增 删查改是达成这种自愿化料理的闭节本事。

  界说量化目标的揣度流程有揣度机讲话与 XML 文本两种格式。因为 λ 算子与图 灵机、递归函数等价,于是无论是基于 λ 算子的函数式编程讲话,照旧基于图灵 机的流程、下令范式讲话,都能够用来修筑量化揣度流程。正在界说逻辑机闭较为 繁杂的因子时,流程、下令范式讲话较为适宜。而当需求批量临盆因子时,能够 外达递归逻辑的 XML 文本也能够行为递归逻辑描画讲话来操纵。

 
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