什么是多因子量化选股模型？
》主要介绍了多因子模型产生的理论背景、基本原理和实现步骤，而《 》则对国内A股市场的三因子模型进行了实证分析。多因子量化模型研究的对象主要是因子，因此单因子的回测和有效性检验是整个多因子模型的重要组成部分。本文结合Python开源包Alphalens，以A股市场真实场景数据，手把手教你对单因子进行量化回测。Alphalens是Quantopian公司（美帝最大的量化回测平台之一，国内几个基本上都是仿他们家的）三大知名Python开源包之一，其他两个分别是Zipline（策略回测，一直没安装成功）和Pyfolio（策略分析）。Alphalens主要提供因子收益分析、因子IC分析、因子换手分析和事件研究等回测框架，由于简单易上手和科学稳定等优点，是量化分析师最常用的回测工具包之一。 数据预处理#还是使用tushare获取数据
import tushare as ts
token='输入token'
pro=ts.pro_api(token)
df=pro.daily_basic(ts_code=get_code()[0],start_date='20110101')
for code in get_code()[1:]:
df1=pro.daily_basic(ts_code=code,start_date='20110101')
df=pd.concat([df,df1])
df_new=df.loc[:,['ts_code','trade_date','close','pe_ttm']]
df_new.loc[:,'trade_date']=pd.to_datetime(df_new.trade_date)
#设定双重重索引的数据格式
df_new=df_new.set_index(['trade_date','ts_code'])
#根据第一索引排序
df_new=df_new.sort_index()
#查看数据前几行
df_new.head()df_new.describe().round(2)#对数据进行缩尾处理，并进行标准化factor=df_new['pe_ttm'].groupby('trade_date').apply(winsor_data)
factor_new=factor.groupby('trade_date').apply(MaxMinNormal)
factor_new.hist(figsize=(12,6),bins=20)
prices=df_new['close'].unstack()
prices.head()
alphalens库所用到是函数名称都非常长，其中数据预处理函数是get_clean_factor_and_forward_returns，要想了解函数的详细参数可以输入help(函数名)，这里不考虑分组（行业），其他参数均使用默认，factor_new为因子数据，prices为收盘价数据，quantiles=10表示将数据分成10个分位数进行考察，period是调仓周期，10,20,60，表示分布考察10、20、60日调仓情况。进行到这一步，表明数据清洗工作已完成，下面主要围绕单因子的收益率、信息比率和换手率进行回测和分析。 data=alphalens.utils.get_clean_factor_and_forward_returns(factor_new,prices,
quantiles=10,periods=(10,20,60))
data.head()
单因子的收益率分析主要围绕10、20、60日（可自己设定）调仓周期，将因子数据从小到大排列，分为10个分位数进行回测，一行代码便可实现，但函数名称实在太冗长了。第一张表报告了不同调仓期的alpha、beta、高分位（top quantile）和低分位（bottom quantile）的收益情况。柱状图清晰地显示出该因子（市盈率）随着分位的提高收益由正转负，可见市盈率因子与股票收益存在一定的反向关系，即市盈率越小，未来收益越高，与理论和直觉基本一致。小提琴图是多收益率的分布，60日调仓的收益更加集中，方差更小，收益率更加可信。 由于对因子进行了归一化化处理，因此可以以因子值为权重构建一个全市场的股票组合进行回测。对于cumulative return by quantile的评价标准是累计收益率是否发散，越发散越好，说明因子的区分度越高，60天调仓期出现了明显的发散。好的信号：波动小，在某一个方向的占比处于绝对地位，如大部分的Top minus bottom都是正的。
alphalens.tears.create_returns_tear_sheet(data)IR全称是Information Ratio，等于IC的多周期均值/IC的标准差，或等于超额收益均值/超额收益标准差，代表因子获取稳定Alpha的能力。 整个回测时段由多个调仓期组成，每一个周期都会计算出一根不同的IC值，IR等于多个调仓周期的IC均值除以IC的标准差。因此IR兼顾了因子的选股能力和因子选股能力的稳定性，IR值越大越好。
alphalens.tears.create_information_tear_sheet(data)热力图提供了不同时间段因子的预测能力表现，有利于进行因子的情景分析。通过热力图我们可以轻易识别哪些时间段IC值比较好，哪些时间段IC比较差，有没有突发的情况，然后可以对此进行情景分析。
ic=alphalens.performance.mean_information_coefficient(data,by_time='1y')
实际交易是有手续费的，因子对单因子的回测还需要考虑换手率的影响，换手率越高说明交易次数越多，可能产生的手续费越高。如果一个因子，今天给一个股票打了很高的分，明天就打很低的分，这将导致对该股频繁的买卖，从而造成很高的手续费。所以，因子的换手率分析也是很重要的一个部分。
还有一个角度可以查看因子造成的换手率高低，就是因子的自相关性。如果因子的自相关性低，那么就一会儿高，一会儿低，往往会造成很大的换手率。而因子的自相关性高，就不会有这样的问题。因子的截面换手率越低，因子的自相关性越高
alphalens.tears.create_turnover_tear_sheet(data)