利用聚宽JQFactor进行单因子分析的基本概念和分析结果详解

本文主要是介绍利用聚宽JQFactor进行单因子分析的基本概念和分析结果详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

JQFactor是聚宽提供的单因子分析Python包，限定在聚宽的研究环境中使用。另外聚宽还提供了一个可以在本地Python开发环境中使用的jqfactor_analyzer，在本地直接用pip安装即可。二者大同小异。这里以JQFactor为例介绍其单因子分析的基本概念和分析结果的详细说明。

这是本文用到的示范代码:https://download.csdn.net/download/u010302494/12031300

一、因子和单因子分析的概念

一个非常有趣的现象就是讲单因子的文章非常多，但什么是因子似乎很难找到一个规范的定义。这里给出我的理解：因子就是以投资对象（例如一只股票）、和交易日期为自变量的二元函数。即给定交易对象和交易日期——（日期，股票），我们能通过一种因子算法得到唯一确定的一个实数，这个实数就叫做交易对象在这个交易日的因子值。例如，股票的每日收盘价、市盈率、涨幅、市盈率等等都可以看做股票在该日的不同因子。理论上因子的种类是无穷多的。聚宽网站提供了大量经典单因子的定义、历史数据和历史表现：https://www.joinquant.com/view/factorlib/list。开发者也可以自己定义因子的算法。

所谓单因子分析就是分析我们感兴趣的因子的值是否对未来股价的走势有较好的预测作用。如果你找到了这样的因子，那么恭喜你，挖到金矿了。

二、单因子分析

  1 因子数据准备：

    单因子分析的第一步是要计算好所有考察对象在所有考察日期的因子值，保存在一个通常取名为factor的变量中。关于factor的格式说明如下：

pandas.DataFrame: 因子值, columns 为股票代码 (如 '000001.XSHE'), index 为 日期的 DatetimeIndex

或者 pandas.Series: 因子值, index 为日期和股票代码组成的 MultiIndex

或者 Factor 的子类: 因子算法，即通过定义一个Factor的子类来计算因子的值

JQFactor提供了get_factor_values函数可以直接调用很多现成的单因子数据，聚宽网站上有这些单因子数据的详细说明：https://www.joinquant.com/view/factorlib/list

此外，聚宽还提供了专门的本地数据获取模块JQData，可以从聚宽网站上下载量化分析需要用到的几乎所有的数据，其中就包括了许多高质量的因子数据，

这篇关于利用聚宽JQFactor进行单因子分析的基本概念和分析结果详解的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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