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Herramienta de análisis mejorada basada en el desarrollo gramatical de Alpha101

El autor:La bondad, Creado: 2020-06-09 09:34:58, Actualizado: 2023-11-01 20:27:17

Resumen de las actividades

La plataforma FMZ lanzó una herramienta de análisis de factores comerciales basada en WorldQuant Alpha101, que proporciona un nuevo arma para los desarrolladores de estrategias comerciales cuantitativas.

¿Qué es Alpha101

Antes de introducir Alpha101, primero entienda qué es Alpha? Alpha se refiere a rendimientos excedentes. Por ejemplo: comprar 1 millón de fondos de índice y mantenerlo todo el tiempo. Esta es una estrategia Beta para obtener rendimientos pasivos en el mercado. Pero si usa 10 millones para comprar 10 acciones, y gana un 10% más comprando un fondo de índice, entonces este 10% es rendimiento excedente de Alpha. No subestime este rendimiento excedente de Alpha. De hecho, la mayoría de los operadores en el mercado, incluidos los administradores de fondos, no pueden superar el índice, por lo que muchas personas se esfuerzan por mejorar el rendimiento de Alpha. Por supuesto, hay algunos operadores y compañías de fondos excelentes.

Estrategia de negociación de rendimiento excesivo = rendimiento pasivo (Beta) + rendimiento de negociación (Alpha)

En 2015, el fondo de cobertura comercial cuantitativo WorldQuant LLC, que es bueno en la minería de datos, publicó el informe de investigación WorldQuant Formulaic 101 Alphas, que reveló las 101 expresiones Alpha que utilizan o han utilizado, cuyo propósito es dar a los desarrolladores de estrategias comerciales más inspiración e ideas. Muchas personas cuestionaron los factores revelados por WorldQuant, porque después de todo, el mercado de valores chino es diferente de los mercados de valores extranjeros.

¿Cuáles son los factores en Alpha101

En el informe de investigación, Alpha se divide en tres categorías: factor de precio, factor de volumen y factor de dicotomía.

Factor de precio: La fórmula de cálculo utiliza únicamente el precio, incluidos: precio de apertura, precio más alto, precio más bajo, precio de cierre, etc. La salida es un valor específico.
Volumen y factor de precio: La fórmula de cálculo utiliza volumen y precio. La idea de diseño es determinar la relación entre los cambios de precio y los cambios de volumen de negociación, y la salida es un valor específico.
Factor de dicotomía: La fórmula de cálculo utiliza el volumen de operaciones y el precio. Es el mismo que el factor de volumen y precio, excepto que la salida es 0 o 1.

Factor de precio

Nombre del factor	Formula de los factores	Notas de la FMZ
Alfa # 1	(rank ((ts*argmax ((signedpower ((((devuelve < 0)? stddev ((devuelve, 20)): cerrar), 2.), 5)) - 0,5)	Tendencia
Alfa # 4	(-1 * ts_rank(rank ((bajo), 9))	En el reverso
Alfa # 5	(Rango abierto - (Suma) Vwap, 10) / 10))) * (-1 _ abs (Rango abierto - Vwap)))))	En el reverso
Alfa # 8	(-1 _ rango ((((suma ((abierto, 5) _ suma ((retorna, 5)) - retraso (((suma ((abierto, 5) * suma ((retorna, 5)), 10))))))	En el reverso
Alfa #9	((0 < tsmin(delta(cerca, 1), 5))? delta(cerca, 1) : ((ts_max(delta(cerca, 1), 5) < 0)? delta(cerca, 1) : (-1 delta(cerca, 1))))	Reversión o tendencia
Alfa # 18	(-1 * rango (((((stddev ((abs ((((cerrado - abierto)), 5) + (cerrado - abierto)) + correlación ((cerrado, abierto, 10))))))	En el reverso
Alfa # 19	((-1 * signo ((((casi - retraso ((casi, 7)) + delta ((casi, 7)))))) _ (1 + rango ((((1 + suma ((retorna, 250)))))))	Divergencia de tendencia
Alfa # 20	(((-1 * rango((abierto - retraso(alto, 1)))) _ rango((abierto - retraso(cerrado, 1)))) * rango((abierto - retraso(bajo, 1))))	En el reverso
Alfa # 23	¿ (-1 * delta ((alto, 2))): 0)	Regresión a corto plazo sobre la media móvil de 20 períodos
Alfa # 24	((((delta((sum(close, 100) / 100), 100) / delay ((close, 100)) < 0.05) o ((delta((sum(close, 100) / 100), 100) / delay ((close, 100)) == 0.05))? (-1 _ (close - ts_min(close, 100))) : (-1 _ delta(close, 3)))	En el reverso
Alfa # 29	(min)) producto)) rango)) rango)) escala)) registro)) suma)) tMin (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango) (rango)rango ((retraso (((-1 * devuelve), 6), 5))	En el reverso
Alfa # 32	(escala(((suma(cerca, 7) / 7) - cerrar)) + (20 * escala ((correlación(vwap, retraso ((cerca, 5), 230))))	En el reverso
El número 33	rango (((-1 * ((1 - (abierto / cerrado)) ^ 1)))	En el reverso
Alfa # 34	rank (((((1 - rank (((stddev ((retorna, 2) / stddev ((retorna, 5)))))) + (1 - rank ((delta ((cercano, 1)))))))	En el reverso
Alfa # 37	(rango (correlación) (retraso) (apertura - cierre), 1), cierre, 200) + rango (apertura - cierre)	Las estadísticas
El Alfa # 38	((-1 _ rank(ts_rank(cerrado, 10))) _ rank((cerrado / abierto)))	En el reverso
El Alfa #41	(((alto * bajo) ^ 0.5) - vwap)	En el reverso
Alfa # 42	(rango - cerrar) / rango - cerrar + cerrar)	En el reverso
Alfa #46	((0.25 < (((retardo(cerca, 20) - retraso ((cerca, 10)) / 10) - ((retardo(cerca, 10) - cerca) / 10)))? (-1 _ 1) : ((((retardo(cerca, 20) - retraso ((cerca, 10)) / 10) - ((retardo(cerca, 10) - cerca) / 10)) < 0)? 1 : ((-1 _ 1) * (cerca - retraso ((cerca, 1)))))))))	En el reverso
Alfa # 48	Deshecho	Deshecho
Alfa # 49	((((delay(close, 20) - retraso ((close, 10)) / 10) - ((delay(close, 10) - cerrar) / 10)) < (-1 _ 0.1))? 1 : ((-1 _ 1) * (close - retraso ((close, 1))))	En el reverso
Alfa # 51	((((delay(close, 20) - retraso ((close, 10)) / 10) - ((delay(close, 10) - cerrar) / 10)) < (-1 _ 0.05))? 1 : ((-1 _ 1) * (close - retraso ((close, 1))))	No hay
Alfa # 53	(-1 * delta((((cerca - bajo) - (alto - cerca)) / (cerca - bajo)), 9))	En el reverso
Alfa # 54	(-1 _ ((bajo - cerrado) _ (abierto^5))) / ((bajo - alto) * (cerrado^5)))	En el reverso
Alfa #56	Deshecho	Deshecho
Alfa # 57	(0 - (1 * ((cerca - vwap) / decay*lineal(rank(ts_argmax(cerca, 30)), 2))))	En el reverso
Alfa # 60	(0 - (1 * ((2 _ escala(rango(((((cerca - baja) - (alta - cerca)) / (alta - baja)) * volumen)))))) - escala(rango(ts*argmax(cerca, 10))))))	No hay
Alfa #66	(clasificación (decay) lineal (delta) (vwap, 3.51013), 7.23052)) + clasificación (decay) lineal (ts) (decay) lineal (decay) (decay) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low) (low	En el reverso
Alfa # 73	(max(rank(decaylineal(delta(vwap, 4.72775), 2.91864)), ts_rank(decay_lineal(((delta(((open 0.147155) + (bajo _ (1 - 0.147155)), 2.03608) / ((abierto _ 0.147155) + (bajo _ (1 - 0.147155)))) _ -1), 3.33829), 16.7411)) _ -1)	En el reverso
Alfa # 84	Signedpower ((ts_rank (((vwap - ts_max ((vwap, 15.3217)), 20.7127), delta ((cerca, 4.96796))	No hay
El Alfa # 101	(Cerrado - abierto) / (Alto - Bajo) +.001)	En el reverso

Factor volumen-precio

Nombre del factor	Formula de los factores	Notas de la FMZ
Alfa # 2	(-1 * correlación ((rango ((delta ((log ((volumen), 2)), rango ((((cerrado - abierto) / abierto)), 6))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa # 3	(-1 * correlación (grado), rango (volumen), 10))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa #6	(-1 * correlación ((abierto, volumen, 10))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa #7	((adv20 < volumen)? ((-1 _ ts_rank ((abs(delta(cerca, 7)), 60)) _ signo ((delta(cerca, 7))) : (-1 * 1))	No hay
Alfa # 11	(clasificación (tsmax (ts) - cerrar), 3)) + calificación (ts_min (ts) - cerrar, 3))) calificación (delta (volumen, 3)))	Reversión de la contracción
Alfa # 12	(signo delta) (volumen, 1)	Divergencia de volumen y de precios
Alfa # 13	(-1 * rango ((covarianza)) rango ((cercano), rango ((volumen), 5)))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa #14	((-1 _ rango ((delta ((retorna, 3))) _ correlación ((abierto, volumen, 10))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa # 15	(-1 * suma ((rango ((correlación)) rango ((alto), rango ((volumen), 3)), 3))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa # 16	(-1 * rango ((covarianza)) rango ((alto), rango ((volumen), 5)))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa # 17	(((-1 _ rank(ts_rank(cerca de 10))) _ rank(delta(delta(cerca de 1), 1))) * rank(ts*rank((volumen / adv20), 5)))	Reversión de la contracción
Alfa # 22	(-1 * (delta ((correlación ((alto, volumen, 5), 5) _ rango ((estddev ((cerca, 20))))))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa # 25	rango ((((((-1 _ devuelve) _ adv20) _ vwap) _ (alto - cerrado)))	No hay
Alfa #26	(-1 * ts*max ((correlación)) ts_rank ((volumen, 5), ts_rank ((alto, 5), 5), 3))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa # 28	Escala ((((correlación ((adv20, bajo, 5) + ((alto + bajo) / 2)) - cercano))	Apártate de la marcha atrás
El número 30 de Alfa	(((1.0 - rango(((signo((cerrar - retraso(cerrar, 1))) + signo((retraso(cerrar, 1) - retraso(cerrar, 2)))) + signo((retraso(cerrar, 2) - retraso(cerrar, 3)))))))) * suma(volumen, 5)) / suma(volumen, 20))	En el reverso
Alfa # 31	((rank(rank(rank(decay_linear((-1 * rank(rank(delta(cerca de 10)))), 10)))))) + rango (((-1 _ delta(cerca de 3)))) + signo ((escala(correlación ((adv20, bajo, 12))))))))	Divergencia de volumen y de precios
El número 35	(es)rango (volumen, 32) (1 - tsrango ((((cerca + alto) - bajo), 16))) (1 - ts*rank ((retorna, 32)))	No hay
Alfa # 36	((((((2.21 * rango(correlación(((cerrado - abierto), retraso(volumen, 1), 15))) + (0.7 _ rango((abierto - cerrado)))) + (0.73 _ rango(tsrango(retraso(((-1 devuelve), 6), 5)))))) + rango((abscorrelación(vwap, adv20, 6)))))) + (0.6 _ rango((((suma(cerrado, 200) / 200) - abierto) _ (cerrado - abierto)))))	Tendencia
El Alfa #39	((-1 _ rango((delta(cerca, 7) _ (1 - rango(decaylineal((volumen / adv20), 9)))))))))) (1 + rango ((suma)) devuelve 250))))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa # 40	((-1 * rango ((stddev ((alto, 10))) _ correlación ((alto, volumen, 10))	Divergencia de volumen y de precios
El número 43 de Alfa	(s)rango (((volumen / adv20), 20) rango (((-1 delta ((cerca, 7)), 8))	Divergencia inversa
Alfa # 44	(-1 * correlación ((alto, rango ((volumen), 5))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa # 45	(-1 _ ((rango (((suma)) retraso ((cerca de 5), 20) / 20)) _ correlación ((cerca de volumen, 2)) * rango ((correlación)) suma ((cerca de 5), suma ((cerca de 20), 2))))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa #47	((((rango ((((1 / cerrar)) _ volumen) / adv20) _ ((alto * rango (((alto - cerrar))) / (suma ((alto, 5) / 5))) - rango (((vwap - retraso ((vwap, 5))))))))	No hay
Alfa # 50	(-1 * ts*max ((clasificación)) correlación)) rango (volumen), rango (peso), 5)), 5))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa # 52	El número de unidades de producción es:Min (bajo, 5)) + retraso (bajo, 5), 5)) rango (bajo, 240) - suma (bajo, 20)) / 220))) * ts*rango ((volumen, 5))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa # 55	(-1 * correlación(clasificación(casi - ts_min(bajo, 12)) / (ts_max(alto, 12) - ts_min(bajo, 12)))), rango (volumen), 6))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa # 58	Deshecho	Deshecho
El Alfa #59	Deshecho	Deshecho
Alfa # 63	Deshecho	Deshecho
Alfa # 67	Deshecho	Deshecho
Alfa # 69	Deshecho	Deshecho
El número 70 de Alfa	Deshecho	Deshecho
El Alfa # 71	max(ts_rank(decay_linear(correlación(ts_rank(cerca, 3.43976), ts_rank ((adv180, 12.0647), 18.0175), 4.20501), 15.6948), ts_rank ((decay_linear((rank((bajo + abierto) - (vwap + vwap))) ^2), 16.4662), 4.4388))	No hay
El Alfa # 72	(rank ((decay_linear(correlación ((((alto + bajo) / 2), adv40, 8.93345), 10.1519)) / rank ((decay_linear(correlación ((ts_rank ((vwap, 3.72469), ts_rank ((volumen, 18.5188), 6.86671), 2.95011)))	No hay
Alfa # 76	Deshecho	Deshecho
Alfa # 77	min(rank(decay_linear(((((alto + bajo) / 2) + alto) - (vwap + alto)), 20.0451)), rango ((decay_linear(correlación(((alto + bajo) / 2), adv40, 3.1614), 5.64125)))	No hay
Alfa # 78	(rango (correlación) suma (bajo * 0,352233)), 19,7428), suma (adv40, 19,7428), 6,83313) rango (correlación), rango (volumen), 5,77492)	No hay
Alfa # 80	Deshecho	Deshecho
Alfa # 82	Deshecho	Deshecho
Alfa # 83	((rango ((retraso ((((alto - bajo) / (suma ((cerca de 5) / 5)), 2)) * rango ((rango ((volumen))) / (((alto - bajo) / (suma ((cerca de 5) / 5)) / (vwap - cerca)))	No hay
El Alfa # 85	(corolación de rango (corolación de rango) / 2), 3.70596), rango (volumen, 10.1595), 7.11408)	No hay
El Alfa # 87	Deshecho	Deshecho
El Alfa # 88	min(rank(decay_linear(((rank(open) + rank(low)) - (rank(high) + rank ((close))), 8.06882)), ts_rank(decay_linear(correlación(ts_rank(close, 8.44728), ts_rank ((adv60, 20.6966), 8.01266), 6.65053), 2.61957))	No hay
El Alfa # 89	Deshecho	Deshecho
Alfa # 90	Deshecho	Deshecho
Alfa # 91	Deshecho	Deshecho
Alfa # 92	min(ts_rank(decay_linear(((((high + low) / 2) + close) < (low + open)), 14.7221), 18.8683), ts_rank(decay_linear(correlación(rank(low), rank ((adv30), 7.58555), 6.94024), 6.80584))	No hay
Alfa #93	Deshecho	Deshecho
Alfa # 94	(clasificación de los miembros de la Junta de Directores de la Junta de Directores de Directores de Directores de Directores de Directores de Directores de Directores de Directores de Directores de Directores de Directores)	No hay
Alfa # 96	(max(ts_rank(decay_linear(correlación(rank(vwap), rank ((volumen), 3.83878), 4.16783), 8.38151), ts_rank ((decay_linear(ts_argmax(correlación(ts_rank(cerca, 7.45404), ts_rank ((adv60, 4.13242), 3.65459), 12.6556), 14.0365), 13.4143)) * -1)	No hay
Alfa # 97	Deshecho	Deshecho
El Alfa #98	(rank ((decay_linear(correlación ((vwap, suma ((adv5, 26.4719), 4.58418), 7.18088)) - rango ((decay_linear(ts_rank(ts_argmin(correlación ((rank(abierto), rango ((adv15), 20.8187), 8.62571), 6.95668), 8.07206)))	No hay
Alfa # 100	Deshecho	Deshecho

Factor de dicotomía

Nombre del factor	Formula de los factores	Notas de la FMZ
Alfa # 22	(-1 _ (delta(correlación ((alto, volumen, 5), 5) _ rango ((estddev ((cerca, 20))))))	En el reverso
Alfa # 27	((0,5 < rango (((suma ((correlación)) rango ((volumen), rango ((vápido), 6), 2) / 2,0)))? (-1 * 1) : 1)	Divergencia de volumen y de precios
Alfa #61	(grado (grado) - ts*min (grado), 16.1219))) < grado (grado) correlación (grado), adv180, 17.9282)))	Divergencia de volumen y de precios
Alfa # 62	((rank ((correlación ((vwap, suma ((adv20, 22.4101), 9.91009)) < rank (((rank ((abierto) + rank ((abierto)) < (rank ((((high + low) / 2)) + rank ((high))))) * -1)	No hay
Alfa # 64	((rank ((correlación)) suma)) * 0.178404) + (bajo _ (1 - 0.178404))), 12.7054), suma ((adv120, 12.7054), 16.6208)) < rank ((delta))	No hay
Alfa # 65	((rank ((correlación)) ((open _ 0.00817205) + (vwap _ (1 - 0.00817205))), suma ((adv60, 8.6911), 6.40374)) < rank ((open - tsmin ((open, 13.635)))) -1)	No hay
Alfa # 68	(t_rank ((correlación)) rango ((alto), rango ((adv15), 8.91644), 13.9333) < rango ((delta)) (cerca de * 0.518371) + (bajo _ (1 - 0.518371)), 1.06157))) * -1)	No hay
Alfa # 74	(rango (correlación) cerca, suma (adv30, 37.4843), 15.1365)) < rango (correlación) rango (rango) alto _ 0.0261661) + (vwap _ (1 - 0.0261661)), rango (volumen), 11.4791))) * -1)	No hay
Alfa # 75	(rango ((correlación ((vwap, volumen, 4.24304)) < rango ((correlación ((rango)) bajo, rango ((adv50), 12.4413)))	Relación volumen-precio
Alfa # 79	Deshecho	Deshecho
Alfa # 81	(rango (log) de producto (rango (producto) de rango (rango) de correlación (rango (correlación) de ventas, suma (adv10, 49.6054), 8.47743)) ^ 4)), 14.9655)))	No hay
Alfa # 86	((ts_rank(correlación ((cerrado, suma ((adv20, 14.7444), 6.00049), 20.4195) < rango ((((abre + cierra) - (vwap + abierto)))) * -1)	No hay
Alfa # 95	(rank (((abre - ts_min ((abre, 12.4105))) < ts_rank (((rank ((correlación)) suma ((((alto + bajo) / 2), 19.1351), suma ((adv40, 19.1351), 12.8742)) ^5), 11.7584))	No hay
Alfa # 99	(rango (correlación) suma (alto + bajo) / 2), 19.8975), suma (adv60, 19.8975), 8.8136))	No hay

Implementado en la plataforma FMZ

Página web oficial de la FMZ abierta (FMZ.COM) para registrarse y iniciar sesión, haga clic en Dashboard en la parte superior izquierda y seleccione Analysis Tool en la lista de la izquierda, como se muestra en la siguiente figura:

En la página de la herramienta de análisis, la parte superior es la barra de configuración, que se puede configurar en orden de izquierda a derecha: variedad, tiempo de inicio y final, período, tipo de imagen. Debajo de la barra de configuración está el área de edición de fórmulas. Si no puede escribir fórmulas, puede hacer clic en el menú desplegable de abajo y seleccionar la fórmula que ha editado. Hay muchos ejemplos de fórmulas compatibles aquí. Además, las herramientas de análisis de la plataforma FMZ ya admiten la mayoría de las fórmulas oficiales de Alpha101, solo haga clic y utilice. Haga clic en la fórmula de cálculo para mostrar los resultados del cálculo en la parte inferior, admite múltiples métodos de exportación de datos: imágenes, tablas (CSV), JSON, etc.

Necesita prestar atención a

Los operadores pueden elegir los parámetros más apropiados de acuerdo con el símbolo, el período y su propia experiencia.

Los factores son independientes entre sí, y la superposición de múltiples factores entre sí puede no necesariamente resultar en mejores resultados.

Los factores son ilimitados, Alpha101 es sólo un truco, creo que todo el mundo puede inspirarse en él y crear más y mejores factores y estrategias comerciales cuantitativas.

En resumen

En muchas fórmulas de factores de negociación, la superficie parece irrazonable, pero hay ciertas ideas y razones detrás de la fórmula. Pero la única constante en el mercado es que está cambiando constantemente, por lo que la efectividad de estos factores tiene características no lineales en aplicaciones prácticas. En otras palabras, no hay un factor efectivo y siempre efectivo, no hay un método de negociación universal. Como comerciante cuantitativo, debe tener una mente abierta, ser bueno en resumir y usarlo para intentar e innovar para obtener ganancias en un mercado en constante cambio.

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