python怎么求因子之和_Python与量化多因子—

前言

不换个标题，感觉是没有人来读的。记得在学校那会，找实习，啥都不会，听到同学说到`因子库`这个词汇，觉得好高级！后来慢慢接触下来，每个做量化的团队应该都有这么个玩意，专门用来存因子的。我是不是直接说因子有点快了，我入门是从优矿开始的，如果有不太了解多因子模型的，可以去优矿网找找文章来看看。这里推荐几篇帖子供给大家。量化分析师的Python日记【第14天：如何在优矿上做Alpha对冲模型】uqer.io优矿uqer.io

主要就是这两个人的帖子，看下还是能收获不少的。

因子的来源

那么，既然我们要搭建因子，它本身还是要依赖一些原始数据的，我简单的列了一下可能需要的数据行情数据，这是必须的，价量因子的原材料。

财务数据，这也是必须的，基本面因子的原材料，还有些指标例如PE，PB等等既需要行情数据，也需要财务数据。

行业数据，这还是必须的，现在市场上主流的是申万的行业数据，各人觉得没有中信的行业划分的准确，而且14年还变了一次，用起来比较麻烦，有些场景下还要专门把14年前的数据进行处理，干脆就用中信的好一些。还有的可能是GICS的行业划分，也还可以，像Barra公司做风险模型的时候就用的它自家的GICS行业，Axioma的其实也是GICS的行业划分。

一致预期数据，这个不是必须的，但是构建一致预期因子会需要。

另类数据，这个就比较多了，看能力吧，数据源多当然是好的。

设计你的因子库结构

其实我也不知道我的理解是不是那么的正确，因子库本身是就是存储因子的，或者说是存储数据的。那么，存储数据的选择就太多了，我们可以用文件来存，也可以用关系型数据库，还可以是非关系型数据库，等等。

考虑到我们提取因子文件的需求，既有时间维度的，也有股票层面的，甚至是两者结合在一起的。例如我们可能会提取过去一段时间的因子来进行研究，也有可能需要某一天全A的所有数据，甚至也有可能我们的研究对象是某一个股票池历史的因子数据。

我刚刚说了一大堆，但其实我觉得还是要具体问题具体对待，用文件比如说csv来保存并不一定就不是合适的，有的数据比如市值这样的，又或者行业这种的，我们可能会频繁存取，这时候采用文件格式保存也不失为一种方法。

表的设计

言归正传，我们来考虑大多数因子的存取方案

首先，我们需要想的是，我们需要计算的因子会是有很多的，特别是我们后面如果要做一些AI模型的话，特征太少，效果估计也不会好到哪取。现在很多卖方，买方都在不断扩大他们的因子库，虽然真正核心的使用的因子估计就那么二三十个的样子。

那么问题来了，假设我们用的是关系型数据库。首先，我们不可能一个因子存一张表，这样维护起来很吃力。一般来说，我们可以把一类因子放到一个表里。这样其实也会有些问题，我们用宽表还是用窄表？宽表的话，扩充因子会比较麻烦，用窄表空间冗余又太多。该采取何种方案比较让人头疼。

那么有没有比较好的方案？这个感觉像是面试会问的问题啊。答案当然是有的，例如我们可以用非关系型的数据库Mongo这样的来做。

遗憾的是，因为我电脑内存比较小，而且自己的电脑是Windows系统，操作诸多不便，我还是用MySQL做成宽表来存因子

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