JoinQuant single factor analyzer

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Project description

jqfactor_analyzer

聚宽单因子分析工具

Github

https://github.com/JoinQuant/jqfactor_analyzer

使用示例

示例一

#载入函数库
import pandas as pd
import jqfactor_analyzer as ja

# 获取 jqdatasdk 授权
# 输入用户名、密码，申请地址：http://t.cn/EINDOxE
# 聚宽官网及金融终端，使用方法参见：http://t.cn/EINcS4j
import jqdatasdk
jqdatasdk.auth('username', 'password')

# 对因子进行分析
factor_analyzer = ja.analyze_factor(
    factor_data,  # factor_data 为因子值的 pandas.DataFrame
    quantiles=10,
    periods=(1, 10),
    industry='jq_l1',
    weight_method='avg',
    max_loss=0.1
)

# 生成统计图表
factor_analyzer.create_full_tear_sheet(
    demeaned=False, group_adjust=False, by_group=False,
    turnover_periods=None, avgretplot=(5, 15), std_bar=False
)

示例二

# 载入函数库
import pandas as pd
import jqfactor_analyzer as ja

# 获取 jqdatasdk 授权
# 输入用户名、密码，申请地址：http://t.cn/EINDOxE
# 聚宽官网及金融终端，使用方法参见：http://t.cn/EINcS4j
import jqdatasdk
jqdatasdk.auth('username', 'password')

# 生成数据接口
dataapi = ja.DataApi(fq='post', industry='jq_l1', weight_method='avg')

# 对因子进行分析
factor_analyzer = ja.FactorAnalyzer(
    factor_data,  # factor_data 为因子值的 pandas.DataFrame
    price=dataapi.get_price,
    groupby=dataapi.get_groupby,
    weights=dataapi.get_weights,
    binning_by_group=False,
    quantiles=10,
    periods=(1, 10)
)

# 生成统计图表
factor_analyzer.create_full_tear_sheet(
    demeaned=False, group_adjust=False, by_group=False,
    turnover_periods=None, avgretplot=(5, 15), std_bar=False
)

函数说明

`jqfactor_analyzer.analyze_factor(factor, industry='jq_l1', quantiles=5, periods=(1, 5, 10), weight_method='avg', max_loss=0.25)`

单因子分析函数

参数

factor: 因子值

pandas.DataFrame

columns 为股票代码（如'000001.XSHE'）, index 为日期的 DatetimeIndex
industry: 行业分类, 默认为 'jq_l1'
- 'sw_l1': 申万一级行业
- 'sw_l2': 申万二级行业
- 'sw_l3': 申万三级行业
- 'jq_l1': 聚宽一级行业
- 'jq_l2': 聚宽二级行业
- 'zjw': 证监会行业
quantiles: 分位数数量, 默认为 5

int

在因子分组中按照因子值大小平均分组的组数.
periods: 调仓周期, 默认为 [1, 5, 10]

int or list[int]
weight_method: 基于分位数收益时的加权方法, 默认为 'avg'
- 'avg': 等权重
- 'mktcap'：按总市值加权
- 'ln_mktcap': 按总市值的对数加权
- 'cmktcap': 按流通市值加权
- 'ln_cmktcap': 按流通市值的对数加权
max_loss: 因重复值或nan值太多而无效的因子值的最大占比, 默认为 0.25

float

允许的丢弃因子数据的最大百分比 (0.00 到 1.00),

计算比较输入因子索引中的项目数和输出 DataFrame 索引中的项目数.

因子数据本身存在缺陷 (例如 NaN),

没有提供足够的价格数据来计算所有因子值的远期收益,

或者因为分组失败, 因此可以部分地丢弃因子数据

`jqfactor_analyzer.DataApi(price='close', fq='post', industry='jq_l1', weight_method='avg')`

数据接口, 用于因子分析获取数据

注册方法

数据接口需调用聚宽 jqdatasdk 接口获取金融数据(试用注册地址)

参数

price: 用开盘价/收盘价计算收益 (请注意避免未来函数), 默认为 'close'
- 'close': 使用当日收盘价和次日收盘价计算当日因子的远期收益
- 'open'：使用当日开盘价和次日开盘价计算当日因子的远期收益
fq: 价格数据的复权方式, 默认为 'post'
- 'post': 后复权
- 'pre'：前复权
- None: 不复权
industry: 行业分类, 默认为 'jq_l1'
- 'sw_l1': 申万一级行业
- 'sw_l2': 申万二级行业
- 'sw_l3': 申万三级行业
- 'jq_l1': 聚宽一级行业
- 'jq_l2': 聚宽二级行业
- 'zjw': 证监会行业
weight_method: 基于分位数收益时的加权方法, 默认为 'avg'
- 'avg': 等权重
- 'mktcap'：按总市值加权
- 'ln_mktcap': 按总市值的对数加权
- 'cmktcap': 按流通市值加权
- 'ln_cmktcap': 按流通市值的对数加权

支持的接口

get_prices: 获取价格数据
get_groupby: 获取行业分类信息
get_weights: 获取加权方法

`jqfactor_analyzer.FactorAnalyzer(factor, prices, groupby=None, weights=1.0, quantiles=5, bins=None, periods=(1, 5, 10), binning_by_group=False, max_loss=0.25, zero_aware=False)`

参数

factor: 因子值

pandas.DataFrame

columns 为股票代码（如'000001.XSHE'）, index 为日期的 DatetimeIndex
prices: 用于计算因子远期收益的价格数据

pandas.DataFrame

columns 为股票代码（如'000001.XSHE'）, index 为日期的 DatetimeIndex

价格数据必须覆盖因子分析时间段以及额外远期收益计算中的最大预期期数.

或可执行函数 function

输入参数为 securities, start_date, end_date, count

返回值为价格数据的 pandas.DataFrame
groupby: 分组数据, 默认为 None

pandas.DataFrame

index 为日期, columns 为资产, 为每个资产每天的分组.

或 dict

资产-分组映射的字典. 如果传递了dict, 则假定分组映射在整个时间段内保持不变.

或可执行函数 function

输入参数为 securities, start_date, end_date

返回值为分组数据的 DataFrame 或 dict
weights: 权重数据, 默认为 1

pandas.DataFrame

index 为日期, columns 为资产, 为每个资产每天的权重.

或 dict

资产-权重映射的字典. 如果传递了dict, 则假定权重映射在整个时间段内保持不变.

或可执行函数 function

输入参数为 securities, start_date, end_date

返回值为权重数据的 DataFrame 或 dict
binning_by_group: 默认为 False

bool

如果为 True, 则对每个组分别计算分位数.

适用于因子值范围在各个组上变化很大的情况.

如果要分析分组(行业)中性的组合, 您最好设置为 True
quantiles: 分位数数量, 默认为 None

int or list[float]

在因子分组中按照因子值大小平均分组的组数.

或分位数序列, 允许不均匀分组

例如 [0, .10, .5, .90, 1.] 或 [.05, .5, .95]

quantiles 和 bins 有且只能有一个不为 None
bins: 分组边界, 默认为 None

list[float]

在因子分组中使用的等宽 (按照因子值) 区间的数量.

或边界值序列, 允许不均匀的区间宽度

例如 [-4, -2, -0.5, 0, 10]

quantiles 和 bins 有且只能有一个不为 None
periods: 调仓周期, 默认为[1, 5, 10]

int or list[int]
max_loss: 因重复值或nan值太多而无效的因子值的最大占比, 默认为 0.25

float

允许的丢弃因子数据的最大百分比 (0.00 到 1.00),

计算比较输入因子索引中的项目数和输出 DataFrame 索引中的项目数.

因子数据本身存在缺陷 (例如 NaN),

没有提供足够的价格数据来计算所有因子值的远期收益,

或者因为分组失败, 因此可以部分地丢弃因子数据

设置 max_loss = 0 以停止异常捕获.
zero_aware:

bool

如果为True, 则分别为正负因子值计算分位数.

适用于您的信号聚集并且零是正值和负值的分界线的情况.

属性列表

clean_factor_data: 去除 nan/inf, 整理后的因子值、forward_return 和分位数
- 类型： pandas.DataFrame
- index：为日期和股票代码的 MultiIndex
- columns：根据period选择后的forward_return(如果调仓周期为1天, 那么forward_return为[第二天的收盘价-今天的收盘价]/今天的收盘价)、因子值、行业分组、分位数数组、权重
mean_return_by_quantile: 按分位数分组加权平均因子收益
- 类型：pandas.DataFrame
- index：分位数分组
- columns：调仓周期
mean_return_std_by_quantile: 按分位数分组加权因子收益标准差
- 类型：pandas.DataFrame
- index：分位数分组
- columns：调仓周期
mean_return_by_date: 按分位数及日期分组加权平均因子收益
- 类型：pandas.DataFrame
- index：为日期和分位数的MultiIndex
- columns：调仓周期
mean_return_std_by_date: 按分位数及日期分组加权因子收益标准差
- 类型：pandas.DataFrame
- index：为日期和分位数的MultiIndex
- columns：调仓周期
mean_return_by_group: 按分位数及行业分组加权平均因子收益
- 类型：pandas.DataFrame
- index：为行业和分位数的MultiIndex
- columns：调仓周期
mean_return_std_by_group: 按分位数及行业分组加权因子收益标准差
- 类型：pandas.DataFrame
- index：为行业和分位数的MultiIndex
- columns：调仓周期
mean_return_spread_by_quantile: 最高分位数因子收益减最低分位数因子收益每日均值
- 类型：pandas.DataFrame
- index：日期
- columns：调仓周期
mean_return_spread_std_by_quantile: 最高分位数因子收益减最低分位数因子收益每日标准差
- 类型：pandas.DataFrame
- index：日期
- columns：调仓周期
ic: 信息比率
- 类型：pandas.DataFrame
- index：日期
- columns：调仓周期
ic_by_group: 分行业信息比率
- 类型：pandas.DataFrame
- index：行业
- columns：调仓周期
ic_monthly: 月度信息比率
- 类型：pandas.DataFrame
- index：月度
- columns：调仓周期表
quantile_turnover: 换手率
- 键：调仓周期
- 值: pandas.DataFrame 换手率
- index：日期
- columns：分位数分组

方法列表

计算按分位数分组加权因子收益和标准差

mean, std = FactorAnalyzer.calc_mean_return_by_quantile(by_date=True, by_group=False, demeaned=False, group_adjust=False)

参数
- by_date:
  - True: 在分位数分组下, 得到每天的因子收益和标准差
  - False: 按分位数分组加权因子收益和标准差
- by_group:
  - True: 在分位数分组下, 得到每个行业的因子收益和标准差
  - False: 按分位数分组加权因子收益和标准差
- demeaned:
  - True: 对每天的因子收益和标准差去均值
  - False: 按分位数分组加权因子收益和标准差
- group_adjust:
  - True: 每天的因子收益和标准差按行业去均值
  - False: 按分位数分组加权因子收益和标准差

计算按因子值加权多空组合每日收益

FactorAnalyzer.calc_factor_returns(demeaned=True, group_adjust=False)

参数
- demeaned:
  - True: 对每天的因子收益去均值
  - False: 每日因子收益
- group_adjust:
  - True: 对每天的因子收益去均值按行业去均值
  - False: 计算按因子值加权多空组合每日收益

计算两个分位数相减的因子收益和标准差

mean, std = FactorAnalyzer.compute_mean_returns_spread (by_date=False, by_group=False, demeaned=False, group_adjust=False, upper_quant=1, lower_quant=8)

参数
- by_date:
  - True: 每天的两个分位数相减的因子收益和标准差
  - False: 两个分位数相减的因子收益和标准差
- by_group:
  - True: 每个行业的两个分位数相减的因子收益和标准差
  - False: 两个分位数相减的因子收益和标准差
- demeaned:
  - True: 两个分位数相减去均值后的每天的因子收益和标准差
  - False: 两个分位数相减的因子收益和标准差
- group_adjust:
  - True: 两个分位数相减按行业去均值后的因子收益和标准差
  - False: 两个分位数相减的因子收益和标准差
- upper_quant: 用upper_quant选择的分位数减去lower_quant选择的分位数, 只能在已有的范围内选择
- lower_quant: 用upper_quant选择的分位数减去lower_quant选择的分位数, 只能在已有的范围内选择

计算因子的 alpha 和 beta

FactorAnalyzer.calc_factor_alpha_beta(demeaned=True, group_adjust=False)

参数
- demeaned:
  - True: 去均值后的因子收益计算得到的alpha和beta
  - False: 计算因子的 alpha 和 beta
- group_adjust:
  - True: 按行业去均值后的因子收益计算得到的alpha和beta
  - False: 计算因子的 alpha 和 beta

计算每日因子信息比率（IC值）

FactorAnalyzer.calc_factor_information_coefficient(group_adjust=False, by_group=False, method='rank')

参数
- group_adjust:
  - True: 按行业去均值后的因子收益计算得到的IC值
  - False: IC值
- by_group:
  - True: 得到每日因子信息比率的各行业IC值
  - False: IC值
- method:
  - 'rank': 用秩相关系数计算IC值
  - 'normal': 用普通相关系数计算IC值

计算因子信息比率均值（IC值均值）

FactorAnalyzer.calc_mean_information_coefficient(group_adjust=False, by_group=False, by_time=None, method='rank')

参数
- group_adjust:
  - True: 按行业去均值后的因子收益计算得到的IC值均值
  - False: IC值均值
- by_group:
  - True: 各行业IC值均值
  - False: IC值均值
- by_time:
  - 'Y': 按年求均值
  - 'M': 按月求均值
  - None: 对所有日期求均值
- method:
  - 'rank': 用秩相关系数计算IC值
  - 'normal': 用普通相关系数计算IC值

按照当天的分位数算分位数未来和过去的收益均值和标准差

FactorAnalyzer.calc_average_cumulative_return_by_quantile(periods_before=5, periods_after=15, demeaned=False, group_adjust=False)

参数
- periods_before: 计算过去的天数
- periods_after: 计算未来的天数
- demeaned: 对每日因子收益去均值后计算未来和过去的收益均值和标准差
- group_adjust: 按行业对因子收益去均值后计算未来和过去的收益均值和标准差

计算指定调仓周期的各分位数每日累积收益

FactorAnalyzer.calc_cumulative_return_by_quantile(period=5)

参数
- period: 指定调仓周期

计算指定调仓周期的按因子值加权多空组合每日累积收益

FactorAnalyzer.calc_cumulative_returns(period=5, demeaned=False, group_adjust=False)

参数
- period: 指定调仓周期
- demeaned:
  - True: 对每日因子收益去均值后按因子值加权多空组合每日累积收益
  - False: 按因子值加权多空组合每日累积收益
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后按因子值加权多空组合每日累积收益
  - False: 按因子值加权多空组合每日累积收益

计算指定调仓周期和前面定义好的加权方式计算多空组合每日累计收益

FactorAnalyzer.calc_top_down_cumulative_returns(period=5, demeaned=False, group_adjust=False)

参数
- period: 指定调仓周期
- demeaned:
  - True: 对每日因子收益去均值后按因子值加权多空组合每日累积收益
  - False: 按因子值加权多空组合每日累积收益
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后按因子值加权多空组合每日累积收益
  - False: 按因子值加权多空组合每日累积收益

根据调仓周期确定滞后期的每天计算因子自相关性

FactorAnalyzer.calc_autocorrelation(rank=True)

参数
- rank:
  - True: 秩相关系数
  - False: 普通相关系数

滞后n天因子值自相关性

FactorAnalyzer.calc_autocorrelation_n_days_lag(n=9, rank=True)

参数
- n: 滞后 n 天到 1 天的因子值自相关性
- rank:
  - True: 秩相关系数
  - False: 普通相关系数

各分位数换手率n天的移动平均

FactorAnalyzer.calc_quantile_turnover_mean_n_days_lag(n=10)

参数
- n: 滞后 n 天到 1 天的换手率

滞后 0 - n 天因子收益信息比率(IC)的移动平均

FactorAnalyzer.calc_ic_mean_n_days_lag(n=10, group_adjust=False, by_group=False, method=None)

参数
- n: 滞后 0 - n 天因子收益的信息比率(IC)的移动平均
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后滞后0-n天因子收益的信息比率(IC)的移动平均
  - False: 滞后 0 - n 天因子收益信息比率(IC)的移动平均
- by_group:
  - True: 滞后 0 - n 天各行业的因子收益信息比率(IC)的移动平均
  - False: 滞后 0 - n 天因子收益信息比率(IC)的移动平均
- method:
  - 'rank': 用秩相关系数计算IC值
  - 'normal': 用普通相关系数计算IC值

绘制结果

展示全部分析

FactorAnalyzer.create_full_tear_sheet(demeaned=False, group_adjust=False, by_group=False,
turnover_periods=None, avgretplot=(5, 15), std_bar=False)

参数
- demeaned:
  - True: 对每天的因子收益和标准差去均值
  - False: 按分位数分组加权因子收益和标准差
- group_adjust:
  - True: 每天的因子收益和标准差按行业去均值
  - False: 按分位数分组加权因子收益和标准差
- by_group:
  - True: 按行业展示
  - False: 不按行业展示
- turnover_periods: 调仓周期
- avgretplot: tuple 因子预测的天数-(计算过去的天数, 计算未来的天数)
- std_bar:
  - True: 显示标准差
  - False: 不显示标准差

因子值特征分析

FactorAnalyzer.create_summary_tear_sheet(demeaned=False, group_adjust=False)

参数
- demeaned:
  - True: 对每日因子收益去均值求得因子收益表
  - False: 因子收益表
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后求得因子收益表
  - False: 因子收益表

因子收益分析

FactorAnalyzer.create_returns_tear_sheet(demeaned=False, group_adjust=False, by_group=False)

参数
- demeaned:
  - True: 对每日因子收益去均值求得因子收益表
  - False: 因子收益表
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后求得因子收益表
  - False: 因子收益表
- by_group:
  - True: 画各行业的各分位数平均收益图
  - False: 不画各行业的各分位数平均收益图

因子 IC 分析

FactorAnalyzer.create_information_tear_sheet(group_adjust=False, by_group=False)

参数
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后求得因子收益表
  - False: 因子收益表
- by_group:
  - True: 画按行业分组信息比率(IC)图
  - False: 画月度信息比率(IC)图

因子换手率分析

FactorAnalyzer.create_turnover_tear_sheet(turnover_periods=None)

参数
- turnover_periods: 调仓周期

因子预测能力分析

FactorAnalyzer.create_event_returns_tear_sheet(avgretplot=(5, 15), demeaned=False, group_adjust=False, std_bar=False)

参数
- avgretplot: tuple 因子预测的天数-(计算过去的天数, 计算未来的天数)
- demeaned:
  - True: 对每天的因子收益和标准差去均值
  - False: 按分位数分组加权因子收益和标准差
- group_adjust:
  - True: 每天的因子收益和标准差按行业去均值
  - False: 按分位数分组加权因子收益和标准差
- std_bar:
  - True: 显示标准差
  - False: 不显示标准差

打印因子收益表

FactorAnalyzer.plot_returns_table(demeaned=False, group_adjust=False)

参数
- demeaned:
  - True: 对每日因子收益去均值求得因子收益表
  - False: 因子收益表
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后求得因子收益表
  - False: 因子收益表

打印换手率表

FactorAnalyzer.plot_turnover_table()

打印信息比率（IC）相关表

FactorAnalyzer.plot_information_table(group_adjust=False, method='rank')

参数
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后求得因子收益用于计算IC
  - False: 因子收益用于计算IC
- method:
  - 'rank': 用秩相关系数计算IC值
  - 'normal': 用相关系数计算IC值

打印个分位数统计表

FactorAnalyzer.plot_quantile_statistics_table()

画信息比率(IC)时间序列图

FactorAnalyzer.plot_ic_ts(group_adjust=False, method='rank')

参数
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后求得因子收益用于计算IC
  - False: 因子收益用于计算IC
- method:
  - 'rank': 用秩相关系数计算IC值
  - 'normal': 用相关系数计算IC值

画信息比率分布直方图

FactorAnalyzer.plot_ic_hist(group_adjust=False, method='rank')

参数
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后求得因子收益用于计算IC
  - False: 因子收益用于计算IC
- method:
  - 'rank': 用秩相关系数计算IC值
  - 'normal': 用相关系数计算IC值

画信息比率 qq 图

FactorAnalyzer.plot_ic_qq(group_adjust=False, method='rank', theoretical_dist='norm')

参数
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后求得因子收益用于计算IC
  - False: 因子收益用于计算IC
- method:
  - 'rank': 用秩相关系数计算IC值
  - 'normal': 用相关系数计算IC值
- theoretical_dist:
  - 'norm': 正态分布
  - 't': t分布

画各分位数平均收益图

FactorAnalyzer.plot_quantile_returns_bar(by_group=False, demeaned=False, group_adjust=False)

参数
- by_group:
  - True: 各行业的各分位数平均收益图
  - False: 各分位数平均收益图
- demeaned:
  - True: 对每日因子收益去均值后的各分位数平均收益图
  - False: 各分位数平均收益图
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后的各分位数平均收益图
  - False: 各分位数平均收益图

画最高分位减最低分位收益图

FactorAnalyzer.plot_mean_quantile_returns_spread_time_series(demeaned=False, group_adjust=False, bandwidth=1)

参数
- demeaned:
  - True: 对每日因子收益去均值后的最高分位减最低分位收益图
  - False: 最高分位减最低分位收益图
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后的最高分位减最低分位收益图图
  - False: 最高分位减最低分位收益图
- bandwidth: n, 加减n倍当日标准差

画按行业分组信息比率(IC)图

FactorAnalyzer.plot_ic_by_group(group_adjust=False, method='rank')

参数
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后的行业分组信息比率图
  - False: 行业分组信息比率图
- method:
  - 'rank': 用秩相关系数计算IC值
  - 'normal': 用相关系数计算IC值

画因子自相关图

FactorAnalyzer.plot_factor_auto_correlation(rank=True)

参数
- rank:
  - True: 用秩相关系数
  - False: 用相关系数

画最高最低分位换手率图

FactorAnalyzer.plot_top_bottom_quantile_turnover(periods=(1, 3, 9))

参数
- periods: 调仓周期

画月度信息比率(IC)图

FactorAnalyzer.plot_monthly_ic_heatmap(group_adjust=False)

参数
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后的月度信息比率图
  - False: 月度信息比率图

画按因子值加权多空组合每日累积收益图

FactorAnalyzer.plot_cumulative_returns(period=1, demeaned=False, group_adjust=False)

参数
- periods: 调仓周期
- demeaned:
  - True: 对每日因子收益去均值后的按因子值加权多空组合每日累积收益图
  - False: 按因子值加权多空组合每日累积收益图
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后的按因子值加权多空组合每日累积收益图
  - False: 按因子值加权多空组合每日累积收益图

画做多最高分位做空最低分位多空组合每日累计收益图

FactorAnalyzer.plot_cumulative_returns_by_quantile(period=(1, 3, 9), demeaned=False, group_adjust=False)

参数
- periods: 调仓周期
- demeaned:
  - True: 对每日因子收益去均值后的多空组合每日累计收益图
  - False: 多空组合每日累计收益图
- group_adjust:
  - True: 按行业对因子收益去均值后的多空组合每日累计收益图
  - False: 多空组合每日累计收益图

因子预测能力平均累计收益图

FactorAnalyzer.plot_quantile_average_cumulative_return(by_quantile=False, std_bar=False)

参数
- by_quantile:
  - True: 各分位数分别显示因子预测能力平均累计收益图
  - False: 因子预测能力平均累计收益图
- std_bar:
  - True: 显示标准差
  - False: 不显示标准差

画有效因子数量统计图

FactorAnalyzer.plot_events_distribution(num_days=1)

参数
- num_days: 统计间隔天数

关闭中文图例显示

FactorAnalyzer.plot_disable_chinese_label()

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Source Distribution

jqfactor_analyzer-1.0.0.tar.gz (39.7 kB view hashes)

Uploaded Mar 6, 2019 Source

Built Distribution

jqfactor_analyzer-1.0.0-py3-none-any.whl (38.7 kB view hashes)

Uploaded Mar 6, 2019 Python 3

Hashes for jqfactor_analyzer-1.0.0.tar.gz

Hashes for jqfactor_analyzer-1.0.0.tar.gz
Algorithm	Hash digest
SHA256	`95d283b2db10ef20a4cf348c57d3b9e772349cb8ccd03126426826e2ad3454dc`
MD5	`9b8dc80bf82788033dab2fc5ad975553`
BLAKE2b-256	`a22faa15bed398861f0b5bb2e5ffc6f79996bb1d55ed9c49ed2c4f03c95a7d40`

Hashes for jqfactor_analyzer-1.0.0-py3-none-any.whl

Hashes for jqfactor_analyzer-1.0.0-py3-none-any.whl
Algorithm	Hash digest
SHA256	`c0c82f0bf315aa5477e73c429e7a5006a541e8b654b0e1d588024b198d41b48c`
MD5	`4935eff188d8e273c3f0a0b8e3bbf7d4`
BLAKE2b-256	`0f7bc22a51172a83cea1585071b552664bb8a0803c7707eb0d53e461f37c291b`

jqfactor-analyzer 1.0.0

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jqfactor_analyzer

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示例一

示例二

函数说明

jqfactor_analyzer.analyze_factor(factor, industry='jq_l1', quantiles=5, periods=(1, 5, 10), weight_method='avg', max_loss=0.25)

参数

jqfactor_analyzer.DataApi(price='close', fq='post', industry='jq_l1', weight_method='avg')

注册方法

参数

支持的接口

jqfactor_analyzer.FactorAnalyzer(factor, prices, groupby=None, weights=1.0, quantiles=5, bins=None, periods=(1, 5, 10), binning_by_group=False, max_loss=0.25, zero_aware=False)

参数

属性列表

方法列表

计算按分位数分组加权因子收益和标准差

计算按因子值加权多空组合每日收益

计算两个分位数相减的因子收益和标准差

计算因子的 alpha 和 beta

计算每日因子信息比率（IC值）

计算因子信息比率均值（IC值均值）

按照当天的分位数算分位数未来和过去的收益均值和标准差

计算指定调仓周期的各分位数每日累积收益

计算指定调仓周期的按因子值加权多空组合每日累积收益

计算指定调仓周期和前面定义好的加权方式计算多空组合每日累计收益

根据调仓周期确定滞后期的每天计算因子自相关性

滞后n天因子值自相关性

各分位数换手率n天的移动平均

滞后 0 - n 天因子收益信息比率(IC)的移动平均

绘制结果

展示全部分析

因子值特征分析

因子收益分析

因子 IC 分析

因子换手率分析

因子预测能力分析

打印因子收益表

打印换手率表

打印信息比率（IC）相关表

打印个分位数统计表

画信息比率(IC)时间序列图

画信息比率分布直方图

画信息比率 qq 图

画各分位数平均收益图

画最高分位减最低分位收益图

画按行业分组信息比率(IC)图

画因子自相关图

画最高最低分位换手率图

画月度信息比率(IC)图

画按因子值加权多空组合每日累积收益图

画做多最高分位做空最低分位多空组合每日累计收益图

因子预测能力平均累计收益图

画有效因子数量统计图

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`jqfactor_analyzer.analyze_factor(factor, industry='jq_l1', quantiles=5, periods=(1, 5, 10), weight_method='avg', max_loss=0.25)`

`jqfactor_analyzer.DataApi(price='close', fq='post', industry='jq_l1', weight_method='avg')`

`jqfactor_analyzer.FactorAnalyzer(factor, prices, groupby=None, weights=1.0, quantiles=5, bins=None, periods=(1, 5, 10), binning_by_group=False, max_loss=0.25, zero_aware=False)`