Python中股票的秩分析

Question

我想在python中使用秩分析来执行一些因素回溯测试，即根据某个因素（比如市盈率、CEO的吸引力等）对某个月的所有股票进行排序，然后报告一个总的百分位业绩（如前10%的平均回报率为x%等）。在R中有一个包正好做到了这一点：

https://cran.r-project.org/web/packages/backtest/vignettes/backtest.pdf

python中的bt包提供的是整体性能，而不是单个bucket的性能。你知道吗

重申一下，我的主要目标是获得桶的性能。许多针对python的回溯测试包只提供整体性能。你知道吗

Answer 1

这个问题有点离题，但我有一些bt的经验，所以我将分享我的想法。你知道吗

bt是一个漂亮的库，它对您要实现的目标做了很多假设。正因为如此，它不像其他回溯测试库那样健壮，但它仍然有自己的优势。IMO认为，最重要的是定义strategies as trees的能力。你知道吗

为了完成你所描述的：使用秩分析的因子回溯测试，我建议如下。你知道吗

1. 执行所有排名计算
2. 创建分隔证券的桶，例如10%桶
3. 使用树结构的算法，建立一个策略，长的顶部桶和短的底部
4. 比较不同因素的总体战略绩效

如果您真的需要确定单个bucket的性能，只需将证券拆分为bucket，并为每个bucket运行一个单独的backtest。你知道吗