Platform FMZ melancarkan alat analisis faktor perdagangan berdasarkan
Sebelum memperkenalkan Alpha101, pertama-tama faham apa itu Alpha? Alpha merujuk kepada pulangan yang berlebihan. Sebagai contoh: beli dana indeks 1 juta dan simpan sepanjang masa. Ini adalah strategi Beta untuk memperoleh pulangan pasif di pasaran. Tetapi jika anda menggunakan 10 juta untuk membeli 10 saham, dan memperoleh 10% lebih banyak dengan membeli dana indeks, maka 10% ini adalah pulangan yang berlebihan Alpha. Jangan meremehkan pulangan yang berlebihan Alpha ini. Sebenarnya, kebanyakan peniaga di pasaran, termasuk pengurus dana, tidak dapat mengalahkan indeks, jadi ramai orang menggerakkan otak mereka untuk meningkatkan pulangan Alpha. Sudah tentu, terdapat beberapa peniaga dan syarikat dana yang sangat baik.
Pada tahun 2015, dana lindung nilai perdagangan kuantitatif
Dalam laporan penyelidikan, Alpha dibahagikan kepada tiga kategori: faktor harga, faktor jumlah, dan faktor dikotomi.
Faktor harga: Formula pengiraan hanya menggunakan harga, termasuk: harga pembukaan, harga tertinggi, harga terendah, harga penutupan, dll. Keluaran adalah nilai tertentu.
Volume dan faktor harga: Formula pengiraan menggunakan jumlah dan harga. Idea reka bentuk adalah untuk menentukan hubungan antara perubahan harga dan perubahan jumlah dagangan, dan output adalah nilai tertentu.
Faktor dikotomi: Formula pengiraan menggunakan jumlah dagangan dan harga. Ia sama dengan faktor jumlah dan harga, kecuali output adalah 0 atau 1.
Faktor harga
Nama faktor | Rumus faktor | Nota FMZ |
---|---|---|
Alpha # 1 | (rank ((ts*argmax ((signedpower ((((kembali < 0)? stddev ((kembali, 20): dekat), 2.), 5)) - 0.5) | Trend |
Alpha # 4 | (-1 * ts_rank(rank(low), 9)) | Kembali |
Alpha # 5 | (rank((buka - (sum(vwap, 10) / 10))) * (-1 _ abs(rank((close - vwap))))) | Kembali |
Alpha #8 | (-1 _ rank(((sum(buka, 5) _ jumlah ((kembali, 5)) - kelewatan (((jumlah(buka, 5) * jumlah ((kembali, 5)), 10)))))) | Kembali |
Alpha #9 | ((0 < ts*min(delta(close, 1), 5))? delta(close, 1) : ((ts_max(delta(close, 1), 5) < 0)? delta(close, 1) : (-1 * delta(close, 1)))) | Kebalikan atau Trend |
Alpha#18 | (-1 * rank((((stddev(abs(((close - terbuka)), 5) + (close - terbuka)) + korelasi ((close, terbuka, 10)))))) | Kembali |
Alpha#19 | ((-1 * tanda(((dekat - kelewatan ((dekat, 7)) + delta ((dekat, 7)))))) _ (1 + pangkat((1 + jumlah ((kembali, 250))))))) | Perbezaan Trend |
Alpha#20 | (((-1 * rank((open - delay(high, 1)))) _ rank((open - delay(close, 1)))) * rank((open - delay(low, 1)))) | Kembali |
Alpha#23 | (((jumlah ((tinggi, 20) / 20) < tinggi)? (-1 * delta ((tinggi, 2))): 0) | Regresi jangka pendek pada purata bergerak 20 tempoh |
Alpha#24 | ((((delta((sum(close, 100) / 100), 100) / delay ((close, 100)) < 0.05) atau ((delta((sum(close, 100) / 100), 100) / delay ((close, 100)) == 0.05))? (-1 _ (close - ts_min(close, 100))) : (-1 _ delta ((close, 3))) | Kembali |
Alpha#29 | (min(produk(peringkat(peringkat(skala(log ((jumlah))min(rank(rank(((-1 * rank(delta((close - 1), 5))))), 2), 1))))), 1), 5) + tsrank ((delay (((-1 * kembali), 6), 5)) | Kembali |
Alpha #32 | (skala(((jumlah(dekat, 7) / 7) - dekat)) + (20 * skala(korrelasi(vwap, kelewatan(dekat, 5), 230)))) | Kembali |
Alpha#33 | rank((-1 * ((1 - (buka / tutup)) ^ 1))) | Kembali |
Alpha#34 | rank(((1 - rank((stddev(kembali, 2) / stddev(kembali, 5)))) + (1 - rank(delta(dekat, 1))))))) | Kembali |
Alpha#37 | (peringkat(korrelasi(penundaan(buka - tutup), 1), tutup, 200)) + pangkat(buka - tutup))) | Statistik |
Alpha#38 | ((-1 _ rank(ts_rank(dekat, 10))) _ rank((dekat / terbuka))) | Kembali |
Alpha#41 | (((tinggi * rendah) ^ 0.5) - vwap) | Kembali |
Alpha#42 | (rank((vwap - dekat)) / rank((vwap + dekat))) | Kembali |
Alpha#46 | ((0.25 < (((penundaan(dekat, 20) - kelewatan ((dekat, 10)) / 10) - ((penundaan(dekat, 10) - dekat) / 10)))? (-1 _ 1) : ((((penundaan(dekat, 20) - kelewatan(dekat, 10)) / 10) - ((penundaan(dekat, 10) - dekat) / 10)) < 0)? 1 : ((-1 _ 1) * (dekat - kelewatan(dekat, 1))))))) | Kembali |
Alpha#48 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha#49 | ((((menunda(dekat, 20) - penundaan ((dekat, 10)) / 10) - ((menunda(dekat, 10) - dekat) / 10)) < (-1 _ 0.1))? 1 : ((-1 _ 1) * (dekat - penundaan ((dekat, 1)))) | Kembali |
Alpha # 51 | ((((menunda(dekat, 20) - penundaan ((dekat, 10)) / 10) - ((menunda(dekat, 10) - dekat) / 10)) < (-1 _ 0.05))? 1 : ((-1 _ 1) * (dekat - penundaan ((dekat, 1)))) | Tiada |
Alpha #53 | (-1 * delta((((dekat - rendah) - (tinggi - dekat)) / (dekat - rendah)), 9)) | Kembali |
Alpha #54 | ((-1 _ ((low - close) _ (open^5))) / ((low - high) * (close^5))) | Kembali |
Alpha#56 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha#57 | (0 - (1 * ((close - vwap) / decay*linear(rank(ts_argmax(close, 30)), 2)))) | Kembali |
Alpha#60 | (0 - (1 * ((2 _ skala(peringkat(((((dekat - rendah) - (tinggi - dekat)) / (tinggi - rendah)) * jumlah)))))) - skala(peringkat(ts*argmax(dekat, 10)))))) | Tiada |
Alpha#66 | ((rank ((decay_linear(delta ((vwap, 3.51013), 7.23052)) + ts_rank ((decay_linear((((((low * 0.96633) + (low _ (1 - 0.96633))) - vwap) / (open - ((high + low) / 2))), 11.4157), 6.72611)) * -1) | Kembali |
Alpha#73 | (max(rank(decay*linear(delta(vwap, 4.72775), 2.91864)), ts_rank(decay_linear(((delta(((open * 0.147155) + (low _ (1 - 0.147155)), 2.03608) / ((open _ 0.147155) + (low _ (1 - 0.147155)))) _ -1), 3.33829), 16.7411)) _ -1) | Kembali |
Alpha # 84 | signedpower ((ts_rank (((vwap - ts_max ((vwap, 15.3217)), 20.7127), delta ((close, 4.96796)) | Tiada |
Alpha#101 | ((tutup - terbuka) / ((tinggi - rendah) +.001)) | Kembali |
Faktor Harga Jumlah
Nama faktor | Rumus faktor | Nota FMZ |
---|---|---|
Alpha # 2 | (-1 * korelasi ((rank ((delta ((log ((volume), 2)), rank ((((close - terbuka) / terbuka)), 6)) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha # 3 | (-1 * hubungan ((peringkat ((terbuka), pangkat ((volume), 10)) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha #6 | (-1 * korelasi ((buka, jumlah, 10)) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha #7 | ((adv20 < volume)? ((-1 _ ts_rank ((abs(delta(close, 7)), 60)) _ tanda ((delta(close, 7))) : (-1 * 1)) | Tiada |
Alpha # 11 | ((rank ((ts*max((vwap - dekat), 3)) + rank ((ts_min((vwap - dekat), 3))) * rank ((delta(volume, 3))) | Pengurangan Berbalik |
Alpha #12 | (tanda ((delta(volume, 1)) * (-1 _ delta(close, 1))) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha # 13 | (-1 * pangkat(covariance(rank(close), pangkat ((volume), 5))) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha#14 | ((-1 _ rank(delta(kembali, 3))) _ korelasi ((terbuka, jilid, 10)) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha # 15 | (-1 * jumlah ((peringkat)) korelasi ((peringkat)) tinggi), pangkat ((volume), 3)), 3)) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha # 16 | (-1 * pangkat(covariance(peringkat(tinggi), pangkat ((volume), 5))) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha#17 | (((-1 _ rank(ts_rank(dekat, 10))) _ rank(delta(delta(dekat, 1), 1))) * rank(ts*rank((volume / adv20), 5))) | Pengurangan Berbalik |
Alpha#22 | (-1 * (delta(korrelasi ((tinggi, jumlah, 5), 5) _ rank ((stddev ((dekat, 20)))))) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha#25 | rank ((((((-1 _ kembali) _ adv20) _ vwap) _ (tinggi - dekat))) | Tiada |
Alpha#26 | (-1 * ts*max(korrelasi(ts_rank ((volume, 5), ts_rank ((high, 5), 5), 3)) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha#28 | skala ((((korrelasi ((adv20, rendah, 5) + ((tinggi + rendah) / 2)) - dekat)) | Pergi dari belakang |
Alpha#30 | (((1.0 - pangkat(((tanda(((pendek - kelewatan(pendek, 1))) + tanda((penangguhan(pendek, 1) - kelewatan(pendek, 2)))) + tanda((penangguhan(pendek, 2) - kelewatan(pendek, 3)))))) * jumlah(volume, 5)) / jumlah(volume, 20)) | Kembali |
Alpha#31 | ((rank(rank(rank(decay_linear((-1 * rank(rank(delta(dekat, 10)))), 10)))))) + rank (((-1 _ delta(dekat, 3)))) + tanda ((skala(korrelasi ((adv20, rendah, 12)))))) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha#35 | (trank ((volume, 32) * (1 - tsrank ((((dekat + tinggi) - rendah), 16))) * (1 - ts*rank ((kembali, 32))) | Tiada |
Alpha#36 | ((((((2.21 * rank(correlation(((close - open), delay ((volume, 1), 15))) + (0.7 _ rank((open - close)))) + (0.73 _ rank(ts*rank(delay(((-1 * retur), 6), 5)))))))) + rank (((abscorrelation(vwap, adv20, 6)))))) + (0.6 _ rank (((((sum(close, 200) / 200) - open) _ (close - open)))))) | Trend |
Alpha#39 | ((-1 _ rank((delta(close, 7) _ (1 - rank(decay*linear((volume / adv20), 9)))))))))) * (1 + rank(sum(kembali, 250)))) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha#40 | ((-1 * pangkat ((stddev ((tinggi, 10))) _ korelasi ((tinggi, jumlah, 10)) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha#43 | (t)rank (((volume / adv20), 20) * tspangkat (((-1 * delta ((dekat, 7)), 8)) | Divergensi Kebalikan |
Alpha#44 | (-1 * korelasi ((tinggi, pangkat ((volume), 5)) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha#45 | (-1 _ ((peringkat (((jumlah ((penundaan ((dekat, 5), 20) / 20)) _ korelasi ((dekat, jumlah, 2)) * pangkat ((korrelasi)) jumlah ((dekat, 5), jumlah ((dekat, 20), 2)))) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha#47 | ((((rank((1 / close)) _ jumlah) / adv20) _ ((tinggi * pangkat((tinggi - dekat))) / (jumlah(tinggi, 5) / 5))) - pangkat((vwap - kelewatan(vwap, 5)))))) | Tiada |
Alpha#50 | (-1 * ts*max ((rank ((correlation ((rank ((volume), rank ((vwap), 5)), 5)) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha #52 | ((((-1 * tsmin ((rendah, 5)) + kelewatan ((ts_min(rendah, 5)) * pangkat ((((jumlah(kembali, 240) - jumlah ((kembali, 20)) / 220))) * tspangkat ((volume, 5)) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha#55 | (-1 * korelasi(ranking(((dekat - ts_min(rendah, 12)) / (ts_max(tinggi, 12) - ts_min(rendah, 12)))), pangkat(volume), 6)) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha #58 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha#59 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha#63 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha#67 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha#69 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha#70 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha#71 | max(ts_rank(decay_linear(correlation(ts_rank ((close, 3.43976), ts_rank ((adv180, 12.0647), 18.0175), 4.20501), 15.6948), ts_rank ((decay_linear((rank(((low + terbuka) - (vwap + vwap))) ^2), 16.4662), 4.4388)) | Tiada |
Alpha#72 | (rank ((decay_linear(correlation(((high + low) / 2), adv40, 8.93345), 10.1519)) / rank ((decay_linear(correlation(ts_rank(vwap, 3.72469), ts_rank ((volume, 18.5188), 6.86671), 2.95011))) | Tiada |
Alpha#76 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha#77 | min(rank(decay_linear(((((tinggi + rendah) / 2) + tinggi) - (vwap + tinggi)), 20.0451)), rank(decay_linear(korrelasi(((tinggi + rendah) / 2), adv40, 3.1614), 5.64125))) | Tiada |
Alpha#78 | (rank ((korrelasi)) sum ((((low * 0.352233) + (vwap _ (1 - 0.352233)), 19.7428), jumlah ((adv40, 19.7428), 6.83313)) ^ rank ((korrelasi)) rank ((vwap), rank ((volume), 5.77492))) | Tiada |
Alpha#80 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha #82 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha #83 | ((rank(delay(((high - low) / (sum ((close, 5) / 5)), 2)) * rank ((rank(volume))) / (((high - low) / (sum ((close, 5) / 5)) / (vwap - close))) | Tiada |
Alpha # 85 | (rank ((correlation)) (((high _ 0.876703) + (close _ (1 - 0.876703))), adv30, 9.61331)) ^rank ((ts_correlation)) (high + low) / 2), 3.70596), ts_rank ((volume, 10.1595), 7.11408))) | Tiada |
Alpha #87 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha#88 | min(rank(decay_linear(((rank(open) + rank(low)) - (rank(high) + rank ((close))), 8.06882)), ts_rank(decay_linear(correlation(ts_rank(close, 8.44728), ts_rank ((adv60, 20.6966), 8.01266), 6.65053), 2.61957)) | Tiada |
Alpha#89 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha#90 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha#91 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha#92 | min(ts_rank(decay_linear(((((high + low) / 2) + close) < (low + open)), 14.7221), 18.8683), ts_rank(decay_linear(correlation(rank(low), rank ((adv30), 7.58555), 6.94024), 6.80584)) | Tiada |
Alpha #93 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha # 94 | ((rank((vwap - ts_min(vwap, 11.5783))) ^ts_rank(korrelasi(ts_rank(vwap, 19.6462), ts_rank ((adv60, 4.02992), 18.0926), 2.70756)) * -1) | Tiada |
Alpha#96 | (max(ts_rank(decay_linear(correlation(rank(vwap), rank ((volume), 3.83878), 4.16783), 8.38151), ts_rank(decay_linear(ts_argmax(correlation(ts_rank(close, 7.45404), ts_rank ((adv60, 4.13242), 3.65459), 12.6556), 14.0365), 13.4143)) * -1) | Tiada |
Alpha#97 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha#98 | (rank ((decay_linear(correlation(vwap, sum ((adv5, 26.4719), 4.58418), 7.18088)) - rank ((decay_linear(ts_rank(ts_argmin(correlation(rank(open), rank ((adv15), 20.8187), 8.62571), 6.95668), 8.07206))) | Tiada |
Alpha#100 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Faktor Dikotomi
Nama faktor | Rumus faktor | Nota FMZ |
---|---|---|
Alpha#22 | (-1 _ (delta ((korrelasi ((tinggi, jumlah, 5), 5) _ rank ((stddev ((dekat, 20)))))) | Kembali |
Alpha#27 | ((0.5 < rank (((sum ((korrelasi ((rank ((volume), rank ((vwap), 6), 2) / 2.0)))? (-1 * 1) : 1) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha#61 | (rank((vwap - ts*min(vwap, 16.1219))) < rank(correlation(vwap, adv180, 17.9282))) | Perbezaan jumlah dan harga |
Alpha #62 | ((rank ((correlation ((vwap, sum ((adv20, 22.4101), 9.91009)) < rank (((rank ((open) + rank ((open)) < (rank ((((high + low) / 2)) + rank ((high))))) * -1) | Tiada |
Alpha #64 | ((rank(korrelasi(jumlah(((buka * 0.178404) + (rendah _ (1 - 0.178404))), 12.7054), jumlah ((adv120, 12.7054), 16.6208)) < rank(delta(((((tinggi + rendah) / 2) _ 0.178404) + (vwap _ (1 - 0.178404)), 3.69741))) * -1) | Tiada |
Alpha # 65 | ((rank(korrelasi(((open _ 0.00817205) + (vwap _ (1 - 0.00817205)), jumlah ((adv60, 8.6911), 6.40374)) < rank((open - ts*min(open, 13.635)))) * -1) | Tiada |
Alpha #68 | ((ts_rank(korrelasi ((rank(tinggi), rank ((adv15), 8.91644), 13.9333) < rank ((delta((((dekat * 0.518371) + (rendah _ (1 - 0.518371)), 1.06157))) * -1) | Tiada |
Alpha#74 | ((rank ((korrelasi ((dekat, jumlah ((adv30, 37.4843), 15.1365))) < rank ((korrelasi(rank (((high _ 0.0261661) + (vwap _ (1 - 0.0261661)))), rank ((volume), 11.4791))) * -1) | Tiada |
Alpha#75 | (peringkat ((korrelasi ((vwap, jilid, 4.24304)) < rank ((korrelasi ((peringkat ((rendah), rank ((adv50), 12.4413))) | Hubungan harga-volume |
Alpha#79 | Dihapuskan | Dihapuskan |
Alpha # 81 | ((rank(log(produk(rank(rank(correlation ((vwap, jumlah ((adv10, 49.6054), 8.47743)) ^ 4)), 14.9655))) < rank ((correlation ((rank(vwap), rank ((volume), 5.07914))) * -1) | Tiada |
Alpha #86 | ((ts_rank(korrelasi ((dekat, jumlah ((adv20, 14.7444), 6.00049), 20.4195) < pangkat ((((buka + dekat) - (vwap + terbuka)))) * -1) | Tiada |
Alpha #95 | (rank((buka - ts_min(buka, 12.4105))) < ts_rank((rank(korrelasi ((jumlah(((tinggi + rendah) / 2), 19.1351), jumlah ((adv40, 19.1351), 12.8742)) ^5), 11.7584)) | Tiada |
Alpha#99 | ((ranking ((korrelasi ((jumlah, jumlah tinggi + rendah) / 2), 19.8975), jumlah ((adv60, 19.8975), 8.8136)) * -1) | Tiada |
Laman web rasmi FMZ (FMZ.COMUntuk mendaftar dan log masuk, klik
Pada halaman alat analisis, bahagian atas adalah bar tetapan, yang boleh ditetapkan mengikut susunan dari kiri ke kanan: pelbagai, waktu permulaan dan akhir, tempoh, jenis gambar. Di bawah bar tetapan adalah kawasan penyuntingan formula. Jika anda tidak dapat menulis formula, anda boleh mengklik menu drop-down di bawah dan memilih formula yang anda edit. Terdapat banyak contoh formula yang disokong di sini. Di samping itu, alat analisis platform FMZ sudah menyokong kebanyakan formula Alpha101 rasmi, hanya klik dan gunakan. Klik formula pengiraan untuk memaparkan hasil pengiraan di bahagian bawah, ia menyokong pelbagai kaedah eksport data: gambar, jadual (CSV), JSON, dll.
Parameter dalam formula faktor adalah lalai dan bukan parameter optimum. Pedagang boleh memilih parameter yang lebih sesuai mengikut simbol, tempoh, dan pengalaman mereka sendiri.
Faktor-faktor adalah bebas antara satu sama lain, dan meletakkan beberapa faktor di atas satu sama lain mungkin tidak semestinya menghasilkan hasil yang lebih baik.
Faktor tidak terhad, Alpha101 hanya satu helah, saya percaya semua orang boleh mendapat inspirasi daripadanya dan membuat lebih banyak dan lebih baik faktor dan kuantitatif strategi perdagangan.
Dalam banyak formula faktor perdagangan, permukaan kelihatan tidak munasabah, tetapi terdapat idea dan sebab tertentu di sebalik formula. Tetapi satu-satunya konstanta di pasaran adalah bahawa ia sentiasa berubah, jadi keberkesanan faktor-faktor ini mempunyai ciri-ciri bukan linear dalam aplikasi praktikal. Dengan kata lain, tidak ada faktor yang berkesan dan selalu berkesan, tidak ada kaedah perdagangan sejagat. Sebagai peniaga kuantitatif, anda harus mempunyai minda yang terbuka, pandai meringkaskan, dan menggunakannya untuk mencuba dan berinovasi untuk membuat keuntungan di pasaran yang sentiasa berubah.