joinquant单因素分析仪
jqfactor-analyzer的Python项目详细描述
jqfactor_analyzer
聚宽单因子分析工具开源版
聚宽单因子分析工具开源版是提供给用户进行因子分析的工具，提供了包括计算因子IC值，因子收益，因子换手率等各种详细指标，用户可以按照自己的需求查看因子详情。
欢迎加入jqfactor_analyzer交流群，QQ 群聊号码：779882614
安装
pip install jqfactor_analyzer
升级
pip install -U jqfactor_analyzer
具体使用方法
analyze_factor: 因子分析函数
使用示例
示例：5日平均换手率因子分析
# 载入函数库importpandasaspdimportjqfactor_analyzerasja# 获取 jqdatasdk 授权，输入用户名、密码，申请地址：http://t.cn/EINDOxE# 聚宽官网及金融终端，使用方法参见：http://t.cn/EINcS4jimportjqdatasdkjqdatasdk.auth('username','password')# 获取5日平均换手率因子2018-01-01到2018-12-31之间的数据（示例用从库中直接调取）# 聚宽因子库数据获取方法在下方fromjqfactor_analyzer.sampleimportVOL5factor_data=VOL5# 对因子进行分析far=ja.analyze_factor(factor_data,# factor_data 为因子值的 pandas.DataFramequantiles=10,periods=(1,10),industry='jq_l1',weight_method='avg',max_loss=0.1)# 获取整理后的因子的IC值far.ic
结果展示：
# 生成统计图表far.create_full_tear_sheet(demeaned=False,group_adjust=False,by_group=False,turnover_periods=None,avgretplot=(5,15),std_bar=False)
结果展示：
获取聚宽因子库数据的方法
聚宽因子库包含数百个质量、情绪、风险等其他类目的因子
连接jqdatasdk获取数据包，数据接口需调用聚宽 ^{
} 接口获取金融数据(试用注册地址)# 获取因子数据：以5日平均换手率为例，该数据可以直接用于因子分析# 具体使用方法可以参照jqdatasdk的API文档importjqdatasdkjqdatasdk.auth('username','password')# 获取聚宽因子库中的VOL5数据factor_data=jqdatasdk.get_factor_values(securities=jqdatasdk.get_index_stocks('000300.XSHG'),factors=['VOL5'],start_date='2018-01-01',end_date='2018-12-31')['VOL5']
将自有因子值转换成 DataFrame 格式的数据
index 为日期，格式为 pandas 日期通用的 DatetimeIndex
columns 为股票代码，格式要求符合聚宽的代码定义规则（如：平安银行的股票代码为 000001.XSHE）
- 如果是深交所上市的股票，在股票代码后面需要加入.XSHE
- 如果是上交所上市的股票，在股票代码后面需要加入.XSHG
将 pandas.DataFrame 转换成满足格式要求数据格式
首先要保证 index 为
DatetimeIndex格式一般是通过 pandas 提供的 ^{
} 函数进行转换, 在转换前应确保 index 中的值都为合理的日期格式, 如'2018-01-01'/'20180101', 之后再调用pandas.to_datetime进行转换另外应确保 index 的日期是按照从小到大的顺序排列的, 可以通过 ^{
} 进行排序最后请检查 columns 中的股票代码是否都满足聚宽的代码定义
importpandasaspdsample_data=pd.DataFrame([[0.84,0.43,2.33,0.86,0.96],[1.06,0.51,2.60,0.90,1.09],[1.12,0.54,2.68,0.94,1.12],[1.07,0.64,2.65,1.33,1.15],[1.21,0.73,2.97,1.65,1.19]],index=['2018-01-02','2018-01-03','2018-01-04','2018-01-05','2018-01-08'],columns=['000001.XSHE','000002.XSHE','000063.XSHE','000069.XSHE','000100.XSHE'])print(sample_data)factor_data=sample_data.copy()# 将 index 转换为 DatetimeIndexfactor_data.index=pd.to_datetime(factor_data.index)# 将 DataFrame 按照日期顺序排列factor_data=factor_data.sort_index()# 检查 columns 是否满足聚宽股票代码格式ifnotsample_data.columns.astype(str).str.match('\d{6}\.XSH[EG]').all():print("有不满足聚宽股票代码格式的股票")print(sample_data.columns[~sample_data.columns.astype(str).str.match('\d{6}\.XSH[EG]')])print(factor_data)
将键为日期, 值为各股票因子值的
Series的dict转换成pandas.DataFrame可以直接利用
pandas.DataFrame生成sample_data= \ {'2018-01-02':pd.Seris([0.84,0.43,2.33,0.86,0.96],index=['000001.XSHE','000002.XSHE','000063.XSHE','000069.XSHE','000100.XSHE']),'2018-01-03':pd.Seris([1.06,0.51,2.60,0.90,1.09],index=['000001.XSHE','000002.XSHE','000063.XSHE','000069.XSHE','000100.XSHE']),'2018-01-04':pd.Seris([1.12,0.54,2.68,0.94,1.12],index=['000001.XSHE','000002.XSHE','000063.XSHE','000069.XSHE','000100.XSHE']),'2018-01-05':pd.Seris([1.07,0.64,2.65,1.33,1.15],index=['000001.XSHE','000002.XSHE','000063.XSHE','000069.XSHE','000100.XSHE']),'2018-01-08':pd.Seris([1.21,0.73,2.97,1.65,1.19],index=['000001.XSHE','000002.XSHE','000063.XSHE','000069.XSHE','000100.XSHE'])}importpandasaspd# 直接调用 pd.DataFrame 将 dict 转换为 DataFramefactor_data=pd.DataFrame(data).Tprint(factor_data)# 之后请按照 DataFrame 的方法转换成满足格式要求数据格式
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