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Darüber hinaus bietet das Material keine Meinung in Bezug auf die Eignung von Sicherheit oder spezifische Investitionen. Die Ansichten sind freibleibend und können aus verschiedenen Gründen, einschließlich Änderungen der Marktbedingungen oder wirtschaftliche Umstände unzuverlässig geworden. Prüfung 16 Jahre erstrecken, so gibt es nicht wenige Aktien, die auf dem Weg aussteigen, und ich denke, dass ist der Grund dafür des ICS und Grafiken, um einige seltsame Sprünge, Stöße und sogar Lücken in ihnen haben zurück. Die Factor Serie Index enthält ein Datum für jeden Faktorwert.
sehen Sie, wie Alphalens im Beispiel NB verwendet wird Die Preise DataFrame Index enthält ein Datum zu, so muss es enthält für jedes Datum, die Wertpapiere, die Preise zum Zeitpunkt der Faktorwerte berechnet werden bekannt. Also sollten wir welche Art von Preis Preise einfügen? Der Faktor Serie wird die Pipelineausgabe entzogen. Alphalens braucht die Preise bekannt zum Zeitpunkt jeder Faktorwert berechnet wird. Also im Idealfall geben Sie Ihre Bestellungen am offenen Markt. Christen, wenn Sie viel Geld investieren können Ihre Bestellungen dauern Stunden vor dem Befüllen. Geben Sie die Aufträge am offenen Markt sowieso, um die fehlenden stellen zu besetzen. Das spart Transaktionen const. freue mich auf Tränen. Da die Werte, bevor der Markt offen berechnet werden, wir offene Marktpreise verwenden, um Preise, bauen, wie die Preise sind könnten wir, wenn wir diesen Tag nach Berechnung des Faktors dieser Wertpapiere gekauft hatte. Also, wenn Sie, Ihres Portfolios berechnen Sie die Differenz zwischen Ihrer aktuellen Positionen und die neuen ausgleichen, dann geben Sie die Aufträge für diesen Unterschied. und versuchen zu verstehen, was sie eigentlich zeichnen. Meine Intuition ist, dass Alphalens versuchen sollten, schneller zu emulieren, was tut eine Algo mit Null Kommission und Schlupf. Schließen Sie alle Ihre Positionen am Markt schließen, und geben Sie die neue übermorgen am Markt offen, weil Sie zum Teil schon die neuen Positionen halten könnte. In diesen 2 Methoden jedoch habe ich das Gefühl, dass das kumulative, das was sie tun ist nicht das, was ein Algorithmus tut. Die oben genannten Methoden, wenn ich richtig verstehe behandle jeden Tag als einen Start in eine Reihe und die Renditen dieser Serien zusammengefasst. Das richtige für Alphalens tun sollen die kumulative Handlung der Retouren-Serie hinzufügen, nur wenn ein Symbol seiner Faktor Quantil ändert. verkauft, und die nächsten Tage keine Änderungen auftreten, wenn das Quantil unverändert ist. Interpretiert ich den Code richtig? Dies entspricht einem trading Algorithmus, der jeden Tag eine Aktie, die er prospektive kauft hält, ignoriert die Tatsache, dass es bereits den bestand aus den vorangegangenen Tagen besitzt. Hoffe, das hilft, aber wenn Sie immer noch verwirrt haben einen Blick auf diese Funktion, die die Faktor vorwärts Renditen berechnet, die deutlich machen wie man Lookahead Verzerrungen zu vermeiden sollte. Derzeit fügt Alphalens Renditen Serie jeden Tag ist das Symbol in der gleichen Quantil. PH Quam, Ihre Intuition ist meist richtig. Rolle, da die Transaktionskosten nicht berücksichtigt werden. Das Problem ist in der Leistung. Ergebnis ist schwer zu interpretieren. Ist Alphalens oder Quantopian eine Event Study-Implementierung haben? Diese Grundstücke zeigen was die Renditen gewesen wäre, wenn ein Algorithmus eine spezifische Quantil jeden Tag gehalten hatte jede Aktie das Quantil gleiches Gewicht verleihen. täglich, computing durchschnittlich die Summe von die Rückkehr der einzelnen Aktien in das Quantil für diesen Tag berechnet. PH Quam, betrachtet man Ihre NB jetzt verstehe ich deine Zweifel. Event-Studie Umsetzung siehe dieses und jenes. Luca, danke für die Links. Sie melden sich Quantil 2 nur in den Tagen, die Sie erwarten, dass Ereignisse eingeben und nicht in den nächsten Tagen zu. Jeden Tag gekennzeichnet als Quantile 2 in der Statistik gilt als Ereignis der zweiten und dritten Tage nach die Veranstaltung sind Teil des Durchschnitts zurückkehrt. ist nicht korrekt für die aktuelle Implementierung. Die Quantile werden durch Alphalens erzeugt und es sollten darauf achten, um nicht Ticker zu kaufen, die sie bereits besitzt. Q1 ist in der Probe Polsterung, aber in einer realen Umgebung wollen wir alle Quantile fair zu bewerten. Nachdem das Ranking berechnet wird. Die Plot-Zeit bewegt sich Ziel, jeden Tag das Referenzdatum wird erhöht. Tag Null ist eigentlich jeden Tag in der Zeit vorwärts. nur eine Frage zu verstehen, warum Alphalens berechnet die Forward kehrt die Art und Weise, wie, die es funktioniert. Indem man die kumulierten Erträge durch Faktor Quantil bekommen wir eine Intuition für die Quantile am meisten auf den Faktor und zu welchem Zeitpunkt einen Beitrag leisten. Dies macht Sinn, denn wir wollen die Faktor Qualität zu testen, jedes Mal, wenn der Faktor berechnet wird. Faktor kann nur montags Werte generieren. Überprüfen Sie das Ranking-System, Alphalens Gruppen die Bestände der Quantile und berechnet der Durchschnitt der Stürmer der Bestände in den gleichen Quantil Renditen. In diesem Fall würde Alphalens Statistiken nur für die Tage berechnen, wo der Faktor Werte hat. aktualisiert die NB um zu zeigen, wie Sie q1 und q2 berechnen können, als wären sie zwei Veranstaltungen.
