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一段时间没写帖子#xff0c;其实一直在研究策略#xff0c;只是从不同的角度去思考而已。熟悉我的老板其实清楚#xff0c;我的炉子水平一般#xff0c;基本不太依托…本文来源于量化小论坛股票量化板块精华帖作者为z-coffee。
以下为精华帖正文
一段时间没写帖子其实一直在研究策略只是从不同的角度去思考而已。熟悉我的老板其实清楚我的炉子水平一般基本不太依托炉子去合成因子【主要是马力菜技能点没点这块】但对我来说其实一直没有太缺因子更多的时候只要凑齐基础的数据因子也就一连串的生成归根到底对我来说这些并不是什么特别的秘密这一篇不会有太多的代码更多是个人的思考这个帖子更多从一个构建的思路去整理这个帖子。
对于因子来说基本离不开基础数据的支撑没有基础数据的因子基本不存在。。但很多时候我觉得基础数据就是一个挺好的因子库最直接的原因是基础数据基本都有其金融数据作为背后的逻辑支撑很好解释一些常识及行为。
以股东户数数据为例 添加图片注释不超过 140 字可选
字段中有以上的基础信息总的来说这个数据是解释一个股票的户数有多少个啥时候公告的相对之前状态的变化至于户均市值【这个需要吐槽一下其实是冗余字段还不如合成后直接写公式相除。但这次有了总的来说是好的省的去到处找总股本的数据。】
稍微发散一下股东户数的增减可以推导出股东户数增减比例更直观解释下降的幅度户均持股数可以推导出持有者的集中程度户均市值可以推导出持有者的资金水平。
更进一步的以户均市值来思考如果叠加一个对总市值的中性化处理得到的就是持有者的集中程度和户均持股数就可以形成一个相互印证。
从状态去思考户数变动不一定是单次就完成到底分多少次会集中有效公告日期间的涨跌幅的变动和股东户数下降的幅度的相关系数
在这样的过程中其实不断的带着问题去构建因子就可以衍生出非常多有趣的因子。
归结思考基于基础数据去构造因子这里有个思维范式
1、描述特征的因子可以尝试挖掘状态变化的情况。
2、描述间歇的因子可以尝试挖掘标的特征变动和变动的关系。
另一个扩展因子的思路这是之前线下会中其实也提出过的常见的量价因子RPS/RSI/BOLL这些指标经典的指标中直接用有时候会面临失效的情况其实可以尝试将其中纯用价描述的指标用成交量成交额等常见的股票基础要素去平替比如Rps就是描述涨跌幅相对全市场的排序将其中的涨跌幅置换成区间累计成交量是没有任何毛病可以继续用的。
反之亦然纯用量的因子也可以用价去替代。这里就不赘述。
看到这里各位看官应该理解我为什么不太缺因子的原因了吧太多的因子可以替代生成挖是挖不完的。
结尾借用繁花的台词:
生命之树循环往复我们知道自己在每个春天会开出什么样的花也知道在秋天一定不会结出什么样的果。但我们依然会期待下一个冬去春来繁花似锦。
春华秋实本是常态潮起潮落亦是普遍也许明天远不及心中所期盼但坚持前行相信终有一个终点能够回应这一路的披荆斩棘共勉。
