因子学习笔记、问题汇总

1、多因子问题

 500、总问题，每个月要更新的数据有哪些？

一、各个因子数据，具体哪些？ pe pb等

二、return数据，全部A股return数据 ，沪深300、中证500return数据

三、

 

九、存储的csv格式数据结构是怎么样的呢？

应该是每月为一个因子或多个因子的数据，命名为0、一、二、3....，0是为2000年1月31日数据。每列为股票因子数据。

如何更新：每次更新一个因子数据命名为一个csv文件，保存到相应位置，每次更新与之前数据不冲突。

 

八、回测时股票价格数据该如何选择？

20180621新修改：

不须要取收盘价格数据，直接取pct_chg便可。向前复权和前后复权均可以，由于不是取的收盘价。

每月度数据新建一个表，更新的数据在新建的表中，一个月数据按照月顺序命名，以2000年1月份为0开始命名。

一、周期：日、周、月、季(报告期)、年

二、时间设置：固定日期---->,起始日期，截止日期；相对日期---->前推周期(日历日、交易日、周、月、季、年)，截止日期

三、日期类型：交易日、日历日、工做日

四、无交易数据处理：沿用以前数据、空值、自设数值(本身输入数值)

五、货币：原始货币、人民币、美圆、港币

六、价格修正：(!)、复权方式(适用于股票基金)：不复权、前复权、后复权、定点复权   (2)、价格类型(适用债券)：净价、全价、市价、收益率

设置汇总：一、周/月 二、相对日期-->周/月 三、日历日 四、空值 五、原始货币 六、复权方式-->前复权

注意：(1)、复权能够选择向后复权，这样收益率数据库能够(周/月)度更新，若是向前复权，每次向前时点不一致，致使数据不一致。

          (2)、频繁交易会加大交易成本，通常选取月度数据进行回测。全部数据在一张表中，须要数据时来表中取数据，可每个月更新一次收盘数据。

 

七、A股比较基准是什么？

沪深300指数  代码 000300.SH   中证500指数 代码 000905.SH

注意：沪深300指数数据是从2002年1月开始，中证500指数数据是从2005年1月开始。

 

六、在作多因子研究时，若是回测结果较好，把y换成随机数序列y1，用y1回归来看模型预测能力差，是否是说明模型预测能力较好？

 

五、在因子去极值处理后，因子数据所有变为0，是什么缘由？

解答：dividendyield2因子在2008年5月31日数据全为0，由于中位数数据为0，极大值和极小值均为0，最后结果都为0，影响应该不大，这样数据少，之后随着分成变得广泛，就不会有这种状况发生了。

四、数组标准化(变为均值为0，方差为1)后的数据惟一吗？

解答：是惟一的，两个标准化的差异是一个对每列标准化，一个对所有数据标准化。

data=pd.DataFrame(np.array([[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]]))
data
Out[53]: 
   0  1
0  0  0
1  0  0
2  1  1
3  1  1
scale_fun = lambda x: (x - x.mean()) / x.std()
data1=data.apply(scale_fun)
data1
Out[56]: 
          0         1
0 -0.866025 -0.866025
1 -0.866025 -0.866025
2  0.866025  0.866025
3  0.866025  0.866025
data1.mean()
Out[79]: 
0    0.0
1    0.0
dtype: float64
data1.std()
Out[80]: 
0    1.0
1    1.0
dtype: float64

from sklearn import preprocessing
scaler=preprocessing.StandardScaler()
scaler.fit(data)
Out[84]: StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)
data2=scaler.transform(data)
data2
Out[87]: 
array([[-1., -1.],
       [-1., -1.],
       [ 1.,  1.],
       [ 1.,  1.]])
data2.mean()
Out[88]: 0.0
data2.std()
Out[89]: 1.0
data3=DataFrame(data2)
data3
Out[91]: 
     0    1
0 -1.0 -1.0
1 -1.0 -1.0
2  1.0  1.0
3  1.0  1.0
data3.mean()
Out[92]: 
0    0.0
1    0.0
dtype: float64
data3.std()
Out[93]: 
0    1.154701
1    1.154701
dtype: float64

 

三、选取回报数据的时候，是否须要复权处理？价格修正方式(股票基金)有4种：不复权、前复权、后复权、定点复权(仅用于支持定点复权指标)

解答：选择前复权，若是不复权，价格不真实

 

二、有些股票当期不在交易标的中，好比ST、停牌、上市不满三个月等。在作因子数据预处理时是该先丢掉这些数据再作预处理，仍是所有因子数据数据预处理完，再丢掉？

解答：先所有预处理完，再丢，这样包含的信息更多。

 

一、若是当天股票停牌，不考虑后续是否停牌状况下，单个回测周期因子回测时该如何处理？实际交易时如何处理？

回测时：该股票不在投资标的中，全部因子值设置为nan，设置时间分为因子预处理前和预处理后两种状况。

实盘时：若是按照回测时状况来处理，该停牌股票必然会被调出股票持仓中，可能实际上该股票不该该调出，产生无效交易，加大交易成本。

这是一个问题。。。

 

兴业三叉戟量化选股策略

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二、3+2量化选股策略