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Outil d'analyse amélioré basé sur le développement de la grammaire Alpha101

Auteur:La bonté, Créé: 2020-06-09 09:34:58, Mis à jour: 2023-11-01 20:27:17

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Résumé

La plateforme FMZ a lancé un outil d'analyse des facteurs de trading basé sur WorldQuant Alpha101, qui fournit une nouvelle arme pour les développeurs de stratégies de trading quantitatives.

Qu' est ce que Alpha101?

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Avant d'introduire Alpha101, comprenez d'abord ce qu'est Alpha? Alpha fait référence à des rendements excédentaires. Par exemple: achetez 1 million de fonds indiciels et gardez-le tout le temps. C'est une stratégie Beta pour gagner des rendements passifs sur le marché. Mais si vous utilisez 10 millions pour acheter 10 actions, et gagnez 10% de plus en achetant un fonds indiciel, alors ces 10% sont des rendements excédentaires Alpha. Ne sous-estimez pas ce rendement excédentaire Alpha. En fait, la plupart des traders sur le marché, y compris les gestionnaires de fonds, ne peuvent pas battre l'indice, donc beaucoup de gens se démenent pour améliorer le rendement Alpha. Bien sûr, il y a quelques excellents traders et sociétés de fonds.

  • Stratégie de négociation surplus de rendement = rendement passif (Béta) + rendement de négociation (Alpha)

En 2015, le fonds de couverture quantitatif de trading WorldQuant LLC, qui est bon dans l'exploration de données, a publié le rapport de recherche WorldQuant Formulaic 101 Alphas, qui a révélé les 101 expressions Alpha qu'ils utilisent ou ont utilisées, dont le but est de donner aux développeurs de stratégies de trading plus d'inspiration et d'idées.

Quels sont les facteurs dans Alpha101

Dans le rapport de recherche, Alpha est divisé en trois catégories: facteur de prix, facteur de volume et facteur de dichotomie.

  • Facteur de prix: la formule de calcul utilise uniquement le prix, y compris: prix d'ouverture, prix le plus élevé, prix le plus bas, prix de clôture, etc. La sortie est une valeur spécifique.

  • Volume et facteur de prix: la formule de calcul utilise le volume et le prix.

  • Facteur de dichotomie: la formule de calcul utilise le volume et le prix des transactions.

Facteur de prix

Nom du facteur Formule des facteurs Notes de la FMZ
Alpha numéro un. (rang ((ts*argmax ((signedpower ((((returne < 0)? stddev ((returne, 20) : près), 2.), 5)) - 0,5) La tendance
Alpha numéro quatre. (-1 * ts_rank ((rank ((faible), 9)) En arrière
Alpha # 5 (rangement) ouverte - (sum (vwap, 10) / 10))) * (-1 _ abs (rangement) fermée - vwap) En arrière
Alpha # 8 (-1 _ rang ((((sum ((ouvert, 5) _ somme ((retours, 5)) - retard (((sum ((ouvert, 5) * somme ((retours, 5)), 10)))))) En arrière
Alpha numéro 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)))) Retour ou tendance
Alpha #18 (-1 * rang (((((stddev ((abs (((close - ouvert)), 5) + (close - ouvert)) + corrélation ((close, ouvert, 10)))))) En arrière
Alpha # 19 ((-1 * signe ((((close - retard ((close, 7)) + delta ((close, 7)))))) _ (1 + rang (((1 + somme ((retours, 250))))))) Différence de tendance
Alpha # 20 (Ranking (Ranking) (Ranking) (Ranking) (Ranking) (Ranking) (Ranking) (Ranking) (Ranking) (Ranking) (Ranking) (Ranking) (Ranking) (Ranking) En arrière
Alpha numéro 23 (Sommée élevée, 20 / 20)? (-1 * delta élevée, 2)): 0 Régression à court terme sur la moyenne mobile à 20 périodes
Alpha # 24 ((((delta((sum ((close, 100) / 100), 100) / delay ((close, 100)) < 0.05) ou ((delta (((sum ((close, 100) / 100), 100) / delay ((close, 100)) == 0.05))? (-1 _ (close - ts_min ((close, 100))): (-1 _ delta ((close, 3))) En arrière
Alpha numéro 29 (min ((produit)) rang (rang)) échelle (log)) somme (ts)Il est nécessaire d'établir une liste des personnes qui ont obtenu le diplôme de l'établissement.Retour de rang (delay) (delay) En arrière
Alpha # 32 (échelle ((((sum ((close, 7) / 7) - près)) + (20 * échelle ((corrélation ((vwap, retard ((close, 5), 230)))) En arrière
Alpha #33 rang ((((-1 * ((1 - (ouvert / fermé)) ^ 1))) En arrière
Alpha # 34 Le classement est le classement suivant: 1 - le classement suivant: 2 / le classement suivant: 5 + 1 - le classement suivant: 1 En arrière
Alpha # 37 (rangement (corrélation) (délai) (ouverture - fermeture), 1), fermeture, 200) + rang (ouverture - fermeture) Les statistiques
Alpha # 38 (-1 _ rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) rang (ts) En arrière
Alpha #41 (((haut * bas) ^ 0,5) - vwap) En arrière
Alpha # 42 (rangement - près) / rangement + près) En arrière
Alpha #46 ((0,25 < (((retard(close, 20) - retard ((close, 10)) / 10) - ((retard(close, 10) - close) / 10)))? (-1 _ 1) : ((((retard(close, 20) - delay ((close, 10)) / 10) - ((retard(close, 10) - close) / 10)) < 0)? 1 : ((-1 _ 1) * (close - delay ((close, 1))))))) En arrière
Alpha # 48 Défaire Défaire
Alpha # 49 ((((delay(close, 20) - retard ((close, 10)) / 10) - ((delay(close, 10) - close) / 10)) < (-1 _ 0.1))? 1 : ((-1 _ 1) * (close - delay(close, 1)))) En arrière
Alpha # 51 (((((retard ((close, 20) - retard ((close, 10)) / 10) - ((retard ((close, 10) - close) / 10)) < (-1 _ 0.05))? 1 : ((-1 _ 1) * (close - delay ((close, 1)))) Aucune
Alpha # 53 (-1 * delta((((près - bas) - (haut - près)) / (près - bas)), 9)) En arrière
Alpha #54 (-1 _ ((faible - proche) _ (ouvert^5))) / ((faible - élevé) * (froid^5))) En arrière
Alpha #56 Défaire Défaire
Alpha #57 (0 - (1 * ((close - vwap) / décay*linéaire(rank(ts_argmax(close, 30)), 2)))) En arrière
Alpha # 60 (0 - (1 * ((2 _ échelle(rank(((((close - bas) - (haut - proche)) / (haut - bas)) * volume)))))) - échelle(rank(ts*argmax(close, 10)))))) Aucune
Alpha #66 (rang (decay) linéaire (delta) vwap, 3.51013), 7.23052)) + ts (rang (decay) linéaire (decay) + (low * 0.96633) - vwap / (open - ((high + low) / 2)), 11.4157), 6.72611) * -1) En arrière
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) En arrière
Alpha # 84 Signedpower ((ts_rank (((vwap - ts_max ((vwap, 15.3217)), 20.7127), delta ((close, 4.96796)) Aucune
Alpha # 101 (close - open) / ((high - low) +.001)) En arrière

Facteur volume-prix

Nom du facteur Formule des facteurs Notes de la FMZ
Alpha numéro deux. (-1 * corrélation ((rang ((delta ((log ((volume), 2)), rang ((((close - ouvert) / ouvert)), 6)) Différence de volume et de prix
Alpha numéro trois. (-1 * corrélation (rang (ouvert), rang (volume), 10)) Différence de volume et de prix
Alpha #6 (-1 * corrélation ((ouvert, volume, 10)) Différence de volume et de prix
Alpha #7 (adv20 < volume)? ((-1 _ ts_rank ((abs(delta(close, 7)), 60)) _ signe ((delta(close, 7))) : (-1 * 1)) Aucune
Alpha numéro 11 (rangement (ts*max (ts) vwap - près), 3)) + rang (ts_min (ts) vwap - près, 3))) * rang (delta (volume, 3))) Rétrécissement inverse
Alpha numéro 12 (signe (delta) (volume, 1)) * (-1 _ delta (près de 1))) Différence de volume et de prix
Alpha numéro 13 (-1 * rang (covariance) rang (près), rang (volume), 5)) Différence de volume et de prix
Alpha numéro 14 ((-1 _ rang ((delta ((retours, 3))) _ corrélation ((ouvert, volume, 10)) Différence de volume et de prix
Alpha # 15 (-1 * somme ((rang)) corrélation ((rang)) haut), rang ((volume), 3)), 3)) Différence de volume et de prix
Alpha # 16 (-1 * rang (covariance) rang (haut), rang (volume), 5)) Différence de volume et de prix
Alpha #17 Il s'agit d'un groupe de personnes qui se trouvent dans une situation similaire. Rétrécissement inverse
Alpha # 22 (-1 * (corrélation delta, haut, volume, 5), 5) _ rang, près de 20)))) Différence de volume et de prix
Alpha # 25 Le classement est le suivant: Aucune
Alpha numéro 26 (-1 * ts*max ((corrélation ((ts_rank ((volume, 5), ts_rank ((haut, 5), 5), 3)) Différence de volume et de prix
Alpha # 28 l'échelle ((((corrélation ((adv20, bas, 5) + ((haut + bas) / 2)) - proche)) Départ de l' arrière
Alpha # 30 (((1.0 - rang ((((signe (((close - retard ((close, 1))) + signe (((retard ((close, 1) - retard ((close, 2)))) + signe (((retard ((close, 2) - retard ((close, 3)))))))) * somme ((volume, 5)) / somme ((volume, 20)) En arrière
Alpha #31 (rangement (rangement) (rangement) (décalage) (ligne) (-1) * rang (rangement) (delta) (près de 10), 10)))))) + rang (près de 3))) + signe (échelle) (corrélation) (adv20, bas, 12))) Différence de volume et de prix
Alpha # 35 (trang (volume, 32) * (1 - tsle rang (c'est-à-dire près + haut) - bas), 16))) * (1 - ts*rank (c'est-à-dire retour, 32) Aucune
Alpha # 36 (((((2.21 * rang ((corrélation (((close - ouverte), retard ((volume, 1), 15))) + (0,7 _ rang (((ouvert - fermé)))) + (0,73 _ rang ((ts*rank ((retard ((((-1 * renvoie), 6), 5)))))) + rang (((abscorrélation ((vwap, adv20, 6)))))) + (0,6 _ rang (((((sum ((close, 200) / 200) - ouvert) _ (close - open))))) La tendance
Alpha # 39 ((-1 _ rang((delta(close, 7) _ (1 - rang(décalage*linéaire((volume / adv20), 9)))))))))) * (1 + rang(sum ((retourne, 250))))) Différence de volume et de prix
Alpha # 40 (-1 * rang (stddev) élevé, 10)) Différence de volume et de prix
Alpha # 43 (s)le nombre de personnes concernées par l'étudele rang (((-1 * delta ((close, 7)), 8)) Divergence inverse
Alpha # 44 (-1 * corrélation ((haute, rang ((volume), 5)) Différence de volume et de prix
Alpha # 45 (-1 _ ((ranc (((sum ((retard ((close, 5), 20) / 20)) _ corrélation ((close, volume, 2)) * rang ((corrélation ((sum ((close, 5), somme ((close, 20), 2)))) Différence de volume et de prix
Alpha # 47 ((((rang((1 / close)) _ volume) / adv20) _ ((haut * rang (((haut - close))) / (somme(haut, 5) / 5))) - rang (((vwap - retard ((vwap, 5)))))) Aucune
Alpha # 50 (-1 * ts*max ((rang ((corrélation ((rang ((volume), rang ((vap), 5)), 5)) Différence de volume et de prix
Alpha #52 (le nombre de personnes concernées)Le nombre de fois où les données sont collectées est le nombre de fois où les données sont collectées.classement (volume, 5)) Différence de volume et de prix
Alpha # 55 (-1 * corrélation (rang) (près - ts_min (faible, 12)) / (ts_max (haut, 12) - ts_min (faible, 12))), rang (volume), 6)) Différence de volume et de prix
Alpha #58 Défaire Défaire
Alpha #59 Défaire Défaire
Alpha # 63 Défaire Défaire
Alpha # 67 Défaire Défaire
Alpha # 69 Défaire Défaire
Alpha # 70 Défaire Défaire
Alpha #71 max(ts_rank(decay_linear(corrélation(ts_rank ((près de 3,43976), ts_rank ((adv180, 12,0647), 18,0175), 4,20501), 15,6948), ts_rank ((decay_linear((rank((basse + ouverte) - (vwap + vwap))) ^2), 16,4662), 4.4388)) Aucune
Alpha # 72 (rang ((decay_linear(corrélation (((high + low) / 2), adv40, 8.93345), 10.1519)) / rang ((decay_linear(corrélation ((ts_rank ((vwap, 3.72469), ts_rank ((volume, 18.5188), 6.86671), 2.95011))) Aucune
Alpha # 76 Défaire Défaire
Alpha # 77 Il est également possible d'établir une corrélation entre les taux d'intérêt et les taux d'intérêt. Aucune
Alpha # 78 (rang (corrélation) (sum (sum)) (baisse * 0,352233) + (vap _ (1 - 0,352233)), 19,7428), somme (adv40, 19,7428), 6,83313)) Aucune
Alpha # 80 Défaire Défaire
Alpha # 82 Défaire Défaire
Alpha # 83 (Rank (délai) / (Total (close, 5) / 5)), 2)) * Rank (Total (volume)) / (Total (close, 5) / 5)) / (Total (close, 5) / 5)) Aucune
Alpha # 85 (corrélation entre le rang et le niveau élevé) + (près de 1 - 0,876703)), adv30, 9.61331)) ^corrélation entre le rang et le niveau bas / 2), 3.70596), ts_rank (volume, 10.1595), 7.11408))) Aucune
Alpha # 87 Défaire Défaire
Alpha # 88 Le nombre total d'étudiants est estimé en moyenne par le personnel de l'établissement. Aucune
Alpha # 89 Défaire Défaire
Alpha # 90 Défaire Défaire
Alpha # 91 Défaire Défaire
Alpha # 92 Les résultats de l'enquête sont les suivants: Aucune
Alpha #93 Défaire Défaire
Alpha # 94 (rangement - ts_min, 11.5783) (corrélation entre le rang et le rang, 19.6462), ts_rank (adv60, 4.02992), 18.0926), 2.70756) * -1) Aucune
Alpha # 96 (max(ts_rank(decay_linear(corrélation(rank(vwap), rang ((volume), 3.83878), 4.16783), 8.38151), ts_rank ((decay_linear(ts_argmax(corrélation(ts_rank(close, 7.45404), ts_rank ((adv60, 4.13242), 3.65459), 12.6556), 14.0365), 13.4143)) * -1) Aucune
Alpha # 97 Défaire Défaire
Alpha #98 (rang ((décalage_linéaire ((corrélation ((vwap, somme ((adv5, 26.4719), 4.58418), 7.18088)) - rang ((décalage_linéaire ((ts_rank ((ts_argmin)) corrélation ((rang ((ouvert), rang ((adv15), 20.8187), 8.62571), 6.95668), 8.07206))) Aucune
Alpha # 100 Défaire Défaire

Facteur de dichotomie

Nom du facteur Formule des facteurs Notes de la FMZ
Alpha # 22 (-1 _ (corrélation delta, volume, 5), 5) _ rang, près de 20)))) En arrière
Alpha numéro 27 ((0,5 < rang (((sum ((corrélation ((rang ((volume), rang ((vap), 6), 2) / 2,0)))? (-1 * 1) : 1) Différence de volume et de prix
Alpha #61 (rangement - ts*min)) (rangement, 16.1219)) (rangement, 17.9282) Différence de volume et de prix
Alpha # 62 (rangement (corrélation) (valeur, somme (adv20, 22.4101), 9.91009)) < rang (rang) (rang) (ouvert) + rang (ouvert)) < (rang) (haut + bas) / 2)) + rang (haut))))) * -1) Aucune
Alpha # 64 (rangement (corrélation) (sum (sum)) (open * 0.178404) + (low _ (1 - 0.178404)), 12.7054), somme (adv120, 12.7054), 16.6208)) (rangement (delta) (high + low) / 2) _ 0.178404) + (vwap _ (1 - 0.178404)), 3.69741)) * -1) Aucune
Alpha # 65 (rangement (corrélation) (ouverture = 0,00817205) + (valeur = 1 = 0,00817205)), somme (adv60, 8,6911), 6,40374)) (rangement (ouverture = ts*min (ouverture = 13,635))) * -1) Aucune
Alpha #68 (ts_rank ((corrélation ((rank ((haut), rang ((adv15), 8.91644), 13.9333) < rang ((delta ((((close * 0.518371) + (faible _ (1 - 0.518371)), 1.06157))) * -1) Aucune
Alpha # 74 (rang (corrélation) proche, somme (adv30, 37.4843), 15.1365)) < rang (corrélation) haut (supérieur _ 0.0261661) + (vap _ (1 - 0.0261661)), rang (volume), 11.4791))) * -1) Aucune
Alpha # 75 (rang ((corrélation ((vwap, volume, 4.24304)) < rang ((corrélation ((rang ((faible), rang ((adv50), 12.4413))) Relation entre le volume et le prix
Alpha # 79 Défaire Défaire
Alpha # 81 (rang (log (produit (rang (produit)) (rang (rang)) (corrélation (valeur, somme)) (adv10, 49.6054), 8.47743) (^4)), 14.9655))) (Rank (corrélation (valeur), volume), 5.07914))) * -1) Aucune
Alpha # 86 ((ts_rank(corrélation ((close, somme ((adv20, 14.7444), 6.00049), 20.4195) < rang ((((ouvert + fermé) - (vwap + ouvert)))) * -1) Aucune
Alpha # 95 (rangement (ouvert - ts_min (ouvert, 12.4105))) < rang (ouvert, 12.4105))) (corrélation (somme) (haute + basse) / 2), 19.1351), somme (adv40, 19.1351), 12.8742) (^5), 11.7584)) Aucune
Alpha # 99 (rang (corrélation) (sum (high + low) / 2), 19,8975), somme (adv60, 19,8975), 8,8136)) (rang (low, volume, 6,28259)) * -1) Aucune

Mise en œuvre sur la plateforme FMZ

Site officiel de la FMZ (FMZ.COMPour vous inscrire et vous connecter, cliquez sur le tableau de bord en haut à gauche et sélectionnez l'outil d'analyse dans la liste de gauche, comme indiqué sur la figure suivante:

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Sur la page de l'outil d'analyse, le haut est la barre de paramètres, qui peut être réglée de gauche à droite: variété, heure de début et de fin, période, type d'image. Sous la barre de paramètres se trouve la zone d'édition de formules. Si vous ne pouvez pas écrire de formules, vous pouvez cliquer sur le menu déroulant ci-dessous et sélectionner la formule que vous avez modifiée. Il existe de nombreux exemples de formules pris en charge ici. En outre, les outils d'analyse de la plate-forme FMZ prennent déjà en charge la plupart des formules officielles Alpha101, il suffit de cliquer et d'utiliser. Cliquez sur la formule de calcul pour afficher les résultats de calcul en bas, elle prend en charge plusieurs méthodes d'exportation de données: images, tableaux (CSV), JSON, etc.

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Il faut faire attention à

Les traders peuvent choisir les paramètres les plus appropriés en fonction du symbole, de la période et de leur propre expérience.

Les facteurs sont indépendants les uns des autres, et la superposition de plusieurs facteurs les uns sur les autres peut ne pas nécessairement donner de meilleurs résultats.

Les facteurs sont illimités, Alpha101 n'est qu'un tour, je crois que tout le monde peut s'en inspirer et créer plus de facteurs et de meilleures stratégies de trading quantitatives.

Pour résumer

Dans de nombreuses formules de facteurs de trading, la surface semble déraisonnable, mais il y a certaines idées et raisons derrière la formule. Mais la seule constante sur le marché est qu'il est en constante évolution, de sorte que l'efficacité de ces facteurs a des caractéristiques non linéaires dans les applications pratiques. En d'autres termes, il n'y a pas de facteur efficace et toujours efficace, il n'y a pas de méthode de trading universelle.

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