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  • 需要 4 分钟阅读时间

Alphalens 因子分析 - 以低换手率因子为例(1)

R50 因子分析是量化研究的基本技能之一。通过因子分析，找出有效的因子，通过相关性去重后，就可以通过机器学习、线性回归等方法把因子组合起来，构成交易策略。

这一篇笔记我们就介绍如何使用 Alphalens 来进行单因子分析。我们使用的因子是低换手率因子。

  • 需要 3 分钟阅读时间

KS Test, 广义双曲分布和抄底沪指

R50 上一篇笔记我们抛出一个问题，沪指大跌 4%时，能不能抄底？今天的笔记，我们就通过 KS 检验，找出沪指的概率分布，进而回答这个问题。在后面的笔记中，我们还将换一个方法继续回答这个问题。

  • 需要 2 分钟阅读时间

Z-score 因子的深入思考

R50

最新（2024 年 1 月）出版的 SC 技术分析（Techical Analysis of Stock & Commodities）的第 4 条文章给到了 Z-score，原文标题为《Z-score: How to use it in Trading》。今天的笔记，就借此机会，同步推出我们对通过Z-score来构建量化因子的一些观点。

  • 需要 3 分钟阅读时间

存了50TB！pyarrow + parquet

R50 在上一篇笔记中，我们指出，如果我们只在日线级别上存储行情数据和因子，HDF5 无论如何都是够用了。即使是在存储了 40 年分钟线的单个股数据集上，查询时间也只花了 0.2 秒 -- 这个速度已经足够快了，如果我们不需要在分钟级别上进行横截面数据查询的话。

  • 需要 4 分钟阅读时间

200倍速！基于 HDF5 的证券数据存储

R50

去年 15 日的笔记挖了个坑，给出了量化数据和因子的存储方案技术导图。这一篇笔记就开始填坑。

即使我们购买了在线数据服务，比如 tushare, 聚宽的账号，我们仍然要构建自己的本地存储，为什么？

  • 需要 4 分钟阅读时间

2024年，免费博客赚钱方案

几年前，我就推荐过用 Markdown 写作静态博客。静态博客几乎是零托管成本，比较适合个人博客起步。Markdown 便于本地搜索，也可当作是个人知识库方案。

现在有了新的进展。我不仅构建了一个视觉上相当不错的个人网站，还美化了 github、构建了个人出版系统 -- 将文章导出为排版精美的图片和 pdf 的能力。

  • 需要 2 分钟阅读时间

羊群效应及其因子化

R50

在之前的笔记中，我们多次将现代金融理论与A股中流行的股谚、规律和大V的经验之谈结合起来，我们戏称为现代金融理论的中国化。本篇笔记将继续沿着这一思路展开，介绍羊群效应，以及在A股中，它有哪些表现，如何实现因子化，等等。

今天我们要介绍的股谚，是养家心法里中的一条，得散户者得天下。它实际上讲的是要充分利用羊群效应。