Alpla003经典的价量背离的因子在可转债列表里的因子分析(附python代码)
原创文章第605篇,专注“AI量化投资、世界运行的规律、个人成长与财富自由"。
遗传算法给出的因子五花八门,可解释性不高。
强化学习原理不同,但结果类似。
大模型之前咱们尝试过,Quantlab3.9代码:内置大模型LLM因子挖掘,全A股数据源以及自带GUI界面
大模型是通过LLM来生成因子,因子相对可解释,但可调优的空间未知。
我们使用:Alpha101的3号因子,做下回测:
(-1 * correlation(rank(open), rank(volume), 10))
这是一个经典的价量背离的因子:

不严格单调,但第5分位点收益很明显。我们也可以来回测试试:
IC值比较一般,不明显。




大家可以自行构建因子,然后评测看看效果。
代码都在examples下,按惯例明天早上统一更新代码:

大家感兴趣可以加入:AI量化实验室——2024量化投资的星辰大海
吾日三省吾身
01
心情低落或者状态不佳的时候,可以读一读一些普通人写人,苦难的日子。
于娟的《此生未完成》。
10几年前,BBS校园论坛时代的网红。这本书记录她生病,自救到离开的心路历程,感受。
用她的话说,绝大多数普通人不会有这样的遭遇——她突然可以放下一切名利权情,不再试图控制大局小局——能活着就挺好,能看着她的孩子长大,她愿意付出一切。
天不遂人愿,好的结果仍然没有发生。
蔡磊的《相信》。——他在书里说:“一个连电梯都不愿意等的人,现在只能等死”。
在生死面前,可能才真正有可能与内心灵魂对话,什么是最重要的,什么是更重要的。——如果真有机会,我相信他们真的会重生。
转念一想,这不与《10倍法则》里的十倍努力的奋斗原则相违背了嘛?
其实并没有。
十倍的目标,是让你心动的目标。那么十倍的努力,并是直接等同于十倍的时间付出。——而是提升十倍的认知,认知对了,有时候做减法,事情反而更少。然后结果导向,做出十倍的改进。
《一年顶十年》,巧干胜于苦干。
02
有些事情,没有想象中那么顺利,也没有想象中那么复杂。
现在的秩序还是比较明确的。
有时候,折腾的话,可能就是花点钱(不多),花点时间,花点心力。
当然,其实很多时间是在等待和内耗,如果你不内耗——“顺其自然,允许一切发生的话“,那么其实世界就简单。
纠结和折腾了几天的事情,今天算解决了,就剩下收尾的事情。
历史文章:
基于Deap遗传算法在全量可转债上做因子挖掘(附python代码及全量因子数据)
年化27.9%,最大回撤-13.6%的可转债因子策略,结合机器学习特征筛选(附python代码)
代码发布:quantlabv5.3,可转债所有数据及双低、动量因子策略,单因子分析框架
Quantlab3.9代码:内置大模型LLM因子挖掘,全A股数据源以及自带GUI界面
AI量化实验室——2024量化投资的星辰大海
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