분석 공식은 시장 코팅 계산 방법을 가리킨다.alpha101의worldquant: http://q.fmz.com/chart/doc/101_Formulaic_Alphas.pdf, 이는 기본적으로 문법과 호환 (시행되지 않은 특징에 대한 설명과 함께), 향상되었습니다. 시간 시리즈에 대한 계산을 신속하게 수행하고 아이디어를 검증하는 데 사용됩니다.알파 인자 분석 도구 페이지.
아래의 "{}"는
abs(x), log(x), sign(x)말 그대로 절대값, 로그리듬, 그리고 기호 함수를 의미합니다.다음 사업자+, -, *, /, >, <, 또한 그들의 표준의 의미를 충족;==||x? y: z세차 연산자를 나타냅니다.
rank(x): 위치는 위치의 비율을 반환하는 가로 절단 순위; 단일 시장에 대해 계산할 수 없으며 원래 결과를 직접 반환하는 여러 후보 타겟 풀을 지정해야합니다.delay(x, d): d 계열의 기간 전의 값.sma(x, d): 순서 d 기간의 단순한 이동 평균.correlation(x, y, d): 지난 d 기간 동안의 시간 계열 x와 y의 상관 계수.covariance(x, y, d): 지난 d 기간 동안의 시간 계열 x 및 y의 covariance.scale(x, a): 데이터를 정상화하여sum(abs(x)) = a(delta(x, d): 시간 계열의 현재 값 x 빼기 d 기간 전 값signedpower(x, a): x^a.decay_linear(x, d): 시간 계열 x의 가중된 d 기간 이동 평균, 무게는 d, d-1, d-2... 1 (정상화) 이다.indneutralize(x, g): 산업 분류를 위한 중립 처리 ts_{O}(x, d): 지난 d 기간에 시간 계열 x에 ts_min(x, d): 지난 d 기간의 최소 값.ts_max(x, d): 지난 d 기간의 최대 값.ts_argmax(x, d): ts_max(x, d) position.ts_argmin(x, d): ts_min(x, d) position.ts_rank(x, d): 지난 d 기간의 시간 시리즈 x 값의 분류 (퍼센트 분류).min(x, d): ts_min(x, d).max(x, d): ts_max(x, d).sum(x, d): 지난 d 기간의 합.product(x, d): 지난 d 기간의 곱.stddev(x, d): 지난 d 기간의 표준편차.입력 데이터는 대문자 민감하지 않습니다. 기본 데이터는 웹 페이지에서 선택한 기호 또는 직접 지정 할 수 있습니다.binance.ada_bnb
returns: 종료 가격의 반환.open, close, high, low, volume: 개시 가격, 폐쇄 가격, 최고 가격, 최저 가격 및 거래량vwap: 아직 실행되지 않은 부피 가중된 실행 가격, 현재 종료 가격입니다.cap: 아직 적용되지 않은 전체 시장 가치.IndClass: 산업 분류, 아직 적용되지 않았습니다.한 번에 여러 결과를 출력하는 것이 지원됩니다. 예를 들어,[sma(close, 10), sma(high, 30)]그래프에 두 줄을 그리겠습니다. 시간 시리즈 데이터를 입력하는 것 외에도 간단한 계산기로 사용할 수 있습니다.