WorldQuant功能在平台的实现
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更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
新版量化开发IDE（AIStudio）：
https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW
新版模版策略：
https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU
新版数据平台：
https://bigquant.com/data/home
https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX
新版表达式算子：
https://bigquant.com/wiki/doc/dai-sql-Rceb2JQBdS
新版因子平台：
https://bigquant.com/wiki/doc/bigalpha-EOVmVtJMS5
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导语
本文旨在向读者介绍Alpha的相关基本概念，以及寻找和检验Alpha的主要流程和方法。在上篇中我们梳理了 WorldQuant经典读本FindingAlphas的概要以及WebSim的使用。作为下篇，我们演示如何通过BigQuant平台可以复现WebSim的因子分析功能，用户可以只输入因子表达式以及一些相关参数，便能够获取因子分析的相关结果。
模拟步骤流程
1、 输入测试的alpha表达式：在左上方m6输入特征列表模块中输入表达式。 2、 选择市场标的范围 ：
- topN：代表选取流动性排名前N的股票作为证券池，在m4自定义模块中设置股票池范围，默认2000
3、 设置Delay： 延迟1（默认设置）表示alpha将使用昨天的数据（价格等）。延迟0意味着alpha将使用今天的数据。本例中默认会输出close_0/close_1和close_0/open_0两类Alpha，对应着延迟0和延迟1，因此无需设置。
4、 设置Decay： 代表因子平滑的参数，decay其实就是下面表达式中的n，默认是4 Decay_linear (x, n) = (x[date] * n x[date - 1] * (n - 1)… X[date - N - 1]) / (n (n - 1)… 1) 可以在m5模块中设置此参数：
5、 设置中性化：
- neuralized_type：代表中性化的方式，分别有market和industry两种方式 可以在自定义模块m8中设置中性化方式
6 设置最大权重限制 :
- max_stock_weight：代表组合中的单个股票最大权重，默认0.1 也是在自定义模块m8中设置，见上图。
7、 设置本金:
- Booksize：代表本金，默认本金1千万，2倍杠杠的话就是2千万，在m16模块中设置
8、设置回测起止时间 回测起止时间通过证券代码列表m1模块设置。
评价指标介绍
- Long/Short Count: 多空头寸数量
- PnL: 当期头寸损益（金额）
- Sharpe: 夏普比
- Fitness: 定义为Sharpe * abs(Returns) / Turnover
- Returns: 年化收益率
- Drawdown: 最大回撤
- Turnover: 换手率
- Margin: 定义为PnL / 总交易额
- Alpha0: 权重是当天因子值，收益率定义：close_0/open_0-1
- Alpha1: 权重是前一天因子值，收益率定义：close_0/close_1-1
- Alpha2：权重是前一天因子值，收益率定义：close_0/open_0-1
策略案例
我们以市值因子作为示例，因子表达式为：-1*market_cap_0。我们在模块m6中输入因子表达式，选择默认参数，点击运行全部。
https://bigquant.com/experimentshare/3f7e6896126b4e1585fb9ffb063327d3
结语 ： 本文在Bigquant平台上复现了WorldQuant因子分析功能，通过此功能可以快速挖掘有效因子并评估效果。
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