alphainspect 0.4.4

factor performance visualization

AlphaInspect

仿alphalens的单因子分析工具

安装

pip install -i https://pypi.org/simple --upgrade alphainspect  # 官方源
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade alphainspect  # 国内镜像源

使用

1. 准备数据。运行data/prepare_data.py
   1. date, asset。必需的两个字段
   2. factor因子值。放在因子发生时刻
   3. forward return远期收益率。计算收益率后需要回移到开始位置。为何是shift(-n)收益率，而不是shift(n)因子呢？
      1. 多期收期率。如果移动因子，会导致一个因子就要移动多次
      2. 因子一般成百上千，全移动要的工作量非常大，而收益率则少很多
   4. 推荐大家使用expr_codegen和polars_ta等项目
2. 运行examples/demo1.py示例弹出简易图表
3. 运行examples/demo2.py示例弹出完整图表
4. 运行examples/demo3.py示例多进程并行输出HTML网页报表
5. 运行examples/demo4.py示例事件图表

部分图示

累计收益的计算方法

参考 cum_returns.md

alphainspect与alphalens的不同

1. 不自动计算forward_returns。
   1. alphalens设periods=(1, 5, 10)，然后内部计算持有1、5、10期数的收益率
   2. alphainspect由用户外部生成，用户可以比较同因子，不同交易方式产生的差异。例如：
      • RETURN_OC_1: T+1开盘入场，T+1收盘出场
      • RETURN_CC_1: T+0收盘入场，T+1收盘出场
      • RETURN_OO_1: T+1开盘入场，T+2开盘出场
      • RETURN_OO_5: T+1开盘入场，T+6开盘出场
2. 不做去极值、标准化、行业中性化等操作
   1. alphalens的各参数要弄懂还是很麻烦的，初学者如绩效达不到要求就得深入研究源代码找原因
   2. alphainspect用户在外可以一次性全计算好，如F1_ORG, F1_ZS, F1_NEUT，然后在分别传不同因子进行比较即可
3. 资金分配只用等权
   1. alphalens有因子加权、多空等设置
   2. alphainspect只提供等权一种计算方法，实现简单
4. 收益率计算方法不同
   1. alphalens多期简单收益率几何平均成1期，然后+1累乘
   2. alphainspect由用户提供1期简单收益率，然后根据要求持有或调仓，得到新的权益，循环迭代下去。更精确
   3. alphainspect由用户提供每期收益率(也可以使用多期收益率的几何平均),然后累加。（分层计算速度提高1~1.5倍）

alphainspect与alphalens的相同

1. 数据组织方式相同。都是长表，都是因子不移动，收益率计算，然后后移到与因子产生时间对齐
2. 不考虑滑点和手续费。单因子是用来合成多因子的，因手续费和滑点而错过部分单因子就可惜了，应当在因子合成后的回测阶段才考虑手续费
3. 收益计算不求精确，只为能正确评价因子绩效

二次开发

git --clone https://github.com/wukan1986/alphainspect.git
cd alphainspect
pip install -e .