基于alphalens对qlib的alpha158做单因子分析

本次百天计划第32篇，“AI+量化投资”系列。

这个本次100天小目标，要基于qlib打造一个AI量化投研平台基础。

今天的重点是“因子分析”。

因子就是机器学习里的特征。

有人说，回测不重要，因子分析更有意义。

回测只能证伪，而不能证实。

什么意思，就是回测结果不行，那实盘肯定不行，因为过往历史数据告诉你，你这个策略结果不好；但回测结果很好，实盘不一定行，为什么呢？

这里本质大家要想清楚，即便你的策略的确不包含“未来函数”，没有错误，但很有可能包括了”隐性“未来函数，比如2016年以来，价值因子明显有收益，像消费行业起飞，若你的策略使用的是价值因子，那超额收益一定不错，但这个一定可以持久的嘛？未必。

因子分析简单说就是看因子与结果之间在统计意义上的相关性，尽管是线性的相关性，但至少有统计学意义的数学基础保证，当然更进一步，我们可以对因子进行非线性的归因分析。

tips1：加载alpha158需要的时间比较长，使用jupyter notebook来测试会大幅度提升效率，尤其是需要频繁试验自己的想法。

tip2: xgboost相比lightGBM，无论是CPU还是内存，还是训练时间，都大得多。机器学习量化相对传统量化，对于机器的要求高很多。

01 因子分析神器 alphalens

alphalens是量化平台鼻祖quantopian的三大开源包之一。

使用pip直接安装即可。

pip install alphalens

def get_clean_factor_and_forward_returns(factor,prices,groupby=None,binning_by_group=False,quantiles=5,bins=None,periods=(1, 5, 10),filter_zscore=20,groupby_labels=None,max_loss=0.35,zero_aware=False,cumulative_returns=True)

重点关注两个参数，一个是因子factor，二是价格prices。

alphalens使用简单，难在于数据格式整理，

factor的格式与qlib的比较像，它叫asset，qlib叫instrument。

价格就是每支股票，每天的收盘价：

从alpha158里直接读出来一个因子：KMID

通过修改index.names：

从qlib数据库里读出的数据格式如下：

使用pandas的处理功能，把它变成alphalens的格式：

而后调用就非常简单了：

因子的收益分析：

累计收益分析：

还有好多图就不全贴出来了。

明天结合qlib以及alphalens的代码一并来解读。

小结：

1、当下的模型其实都差不多，核心还是特征工程。

2、对于量化而言，数据预处理都差不多，一则就找更好的数据源，二则找更好的特征。

3、就特征挖掘而言，有两种，一是通过经验，实证，有逻辑的去构建因子，还有一种就是纯粹大数据挖掘。后者更像黑盒，但更符合机器学习的玩法。worldquant的alpha101，一看公式很难想象那是人工设计出来的，应该有机器参与的部分。

4、qlib肯定有不完善的地方，但目前来看，还是值得坚守，自己造一个平台，一开始看似爽，但后面到了大数据，算法阶段，该踩的坑一个不少，都得踩，毕竟微软还是有它的实力在，没有必要从头造轮子。

5、我们今天引入的alphalens就是因子分析很好的补充。

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