今日花了一天时间,好好检查了一下数据和程序逻辑,重点检查是否使用了未来数据;接着将目前为止所做的工作写了一份报告提交给带教,真够折腾的。 尽管做策略的时候已经很小心了,但是果然还是在不经意间引入了未来数据。而罪魁祸首就是 pandas.DataFrame.resample() 这一方法。 pandas 的 resample() 之谜使用这一方法的场景是,由于...
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今天仍旧在处理期限结构因子,但是大部分时间在做另一件事儿:优化回测框架的 Position 类的性能。 起因是在研究策略的时候,发现用自己开发的回测框架运行常常耗费大量时间,一次回测甚至要 3 秒。究其原因,发现性能瓶颈主要出现在 Position 类生成持仓数据的过程。这个过程会在一个 for 循环中处理每一日的持仓,而且仅使用 pandas 的方法来处理...
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上午向带教确认了一下,才搞明白我需要做的不是买近卖远或者卖近买远,而是根据远近合约的价差来交易主力合约。因此尽管因子的构造方式可能与近远月合约有关,但是交易和它们没有关系。 盯了半天数据,实在没有什么思路。于是决定上网找找研报,发挥一下我查找资料能力的比较优势。好不容易寻得海通证券的两篇量化研报,一篇来自 2014 年,一篇来自 2015 年,都相当古老了。...
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今日本想在有色金属的基本面研究上大展宏图,结果带教又甩出一份数据,是另一个实习生做的月差数据,用来做跨期套利策略。看了半天,感觉数据有点问题,而且网上也没有很多有用的资料,挠头。 至于有色金属的基本面,神奇的是,之前黑色板块的众多因子似乎大部分也还能一用,虽然效果好像也不是特别好。也许有色金属最终的策略可以多用一些指标,这样的结果可能会更加稳健。
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上午花时间补上了昨天的日记,结果今天就啥也不想干了,陷入一种奇怪的懒得工作的虚无中。 仓单因子做到这里,我感觉也没有啥非得做下去的内容了。尝试了一些不同的数据,发现能赚钱的只有有色金属和白银;探索一下其他的因子表达式,基本还是研报给的最有用;寻找一下最优参数,大概是 10,很快就找到了。 下周的任务应该围绕有色金属的基本面分析展开,这部分工作大概就跟黑色金属...
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居然连续两天没有写日记了,至少补上昨天的吧。 这两天实际上在折腾一个新的小玩意,叫仓单因子。 什么是仓单 期货标准仓单是指现货商将手头上符合交易所交割标准的现货存放在交易所指定的交割仓库,并经检验合格后由交易所给现货商签发的一种实物提货凭证。 当市场供给过剩,现货商认为期货价格比现货更有利时,会倾向于把现货注册成仓单,用于在期货市场中交割。反之当市场...
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今天读了一下带教给的处理期货数据的代码,完全被雷到了。 先说代码风格,其中一个文件 TradeDay.py 还是不错的,像模像样,但是另一个文件 data_update_handler2.py 就堪称乱七八糟,和前者肯定不是一个人写的。长得快要溢出 24 寸屏幕的语句、几十上百行的函数、30 个字符以上的变量名、冗余没啥用的逻辑充斥着整个文件,令人不忍直视。...
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上午又来了两位实习生,终于可以凑一桌麻将了。 一问带教才知道,原来有色数据还没开始弄😓,白等了两三天。不过既然没数据用不如自己捣鼓一下,复现了一下领导之前发在群里的仓单因子研报。 这篇研报非常神奇,它用的仓单数据是交易所每日公开发布的,用 WIND 或者 iFind 都很容易获取。而交易逻辑非常直白,仓单增加就做空,仓单减少就做多。实际测试一下,效果惊人。...
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今天带教好像有点忙,似乎还没有处理完我的数据,而明天我又请了个假,也就是说我这周的工作就差不多是这样了。 在摸鱼的间隙还是决定继续构建一下回测框架。Position 这个类其实写起来挺麻烦的,我上次遗留的进度是将未赋权的持仓数据转换成赋权后的持仓数据。我预想了好几种权重计算方法,但是由于懒惰,仅实现了等权的计算函数,之后如果有其他需求再说。 接着,我又稍微写...
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上午提交了下载的数据,接下来就等待带教处理数据没啥事可干了。 下午打算继续开干回测框架,但是不知道为何动力熄火,看见代码就烦,写了二三十行就动不下去了,昏昏沉沉的,摸一会儿键盘就想看手机,真没意思。 有时候也挺怀疑自己对于这一行的热情是否足够支撑将来的事业,也许有一天会厌烦也说不定。下午想了想,自己天天做基本面数据的处理、按照自己的想法做策略,但是这样的工作...
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