史上最强，建议收藏！
尝试用ChatGPT完成量化测试中的常用功能，包括因子构建、因子改进、测试框架，毕竟如果ChatGPT都会算会改进的因子，如果还不会，就只能去搬砖了，就问你慌不慌
除了这里展示的这些，还尝试了一些其他的，包括询问特定基金、股票的信息、求导、积分，甚至解偏微分方程，都能实现。测下来的整体感觉是，除了不能保证准确度，其他都挺好的，但毕竟只是3.5，4已经有了相当程度的提升，以后可能还会有5、6...，相信这会是一个新时代的起点
因子定义及改进
动量因子，代码太长截不下，完整代码放后面了
完整代码如下，有点问题，但问题不大
import datetime
import pandas as pd
from WindPy import w# 初始化Wind API
w.start()# 设置起始日期和结束日期
start_date = datetime.date(2022, 3, 1)
end_date = datetime.date(2023, 3, 21)# 获取股票数据
code = "000001.SZ"
data = w.wsd(code, "close", start_date, end_date, "Fill=Previous")# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data.Data[0], index=data.Times, columns=["close"])# 计算Momentum指标
df["Mom12_1"] = df["close"].pct_change(periods=12)# 输出结果
print(df.tail())
反转因子
完整代码附在下面，可以测试一下，甚至会帮忙把因子调整成正向
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from WindPy import w# 连接Wind API
w.start()# 设置计算参数
start_date = datetime.now() - timedelta(days=30) # 计算过去一个月的数据
end_date = datetime.now()
stock_code = '600000.SH'
freq = 'M'
field = 'close'# 获取股票收盘价数据
raw_data = w.wsd(stock_code, field, start_date, end_date, "")# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(raw_data.Data[0], index=raw_data.Times, columns=[stock_code])
df = df.resample(freq).last().ffill()# 计算收益率并标准化
returns = df.pct_change().dropna()
z_scores = (returns - returns.mean()) / returns.std()# 计算反转因子并排序
rev_factor = -z_scores
rev_factor = rev_factor.dropna().sort_values()# 输出结果
print(rev_factor)
超预期因子
完整代码如下，不能说完全错误，至少也是毫不相干吧
import datetime
import pandas as pd
from WindPy import w# 初始化Wind API
w.start()# 设置起始日期和结束日期
start_date = datetime.date(2022, 3, 1)
end_date = datetime.date(2023, 3, 21)# 获取股票数据
code = "000001.SZ"
fields = ["eps_basic", "eps_diluted", "oper_rev", "net_profit"]
data = w.wsd(code, fields, start_date, end_date, "Fill=Previous")# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data.Data, index=fields, columns=data.Times).T# 计算预期收益
df["expected_eps"] = df["oper_rev"] * df["eps_basic"] / df["net_profit"]# 计算非预期收益
df["unexpected_eps"] = df["eps_basic"] - df["expected_eps"]# 计算标准化非预期收益（SUE）
df["SUE"] = df["unexpected_eps"].rolling(window=4).std() / df["eps_basic"].rolling(window=4).std()# 输出结果
print(df.tail())
测试框架
计算IC的函数
分层测试的函数
完整代码如下
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as smdef factor_test(factor_data, ret_data, num_groups=5):"""进行因子分层测试参数：factor_data : pandas.DataFrame包含因子值的数据框ret_data : pandas.DataFrame包含股票收益率的数据框num_groups : int, 可选（默认值为5）分层的组数返回：dict包含每个组的平均收益率和t值的字典"""# 确保因子和收益率数据的列名一致factor_data.columns = ret_data.columns# 将因子值标准化为z-scorefactor_data = (factor_data - factor_data.mean()) / factor_data.std()# 按因子值大小将股票分为不同的组groupings = pd.qcut(factor_data, num_groups, labels=False)# 计算每个组的平均收益率和t值group_ret = ret_data.groupby(groupings)means = group_ret.mean()stds = group_ret.std()t_values = means / (stds / np.sqrt(group_ret.count()))# 返回结果return {"mean_returns": means, "t_values": t_values}事件测试的函数
组合优化的函数
代码如下
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import minimizedef optimize_portfolio(stocks, start_date, end_date):# 获取股票数据data = get_stock_data(stocks, start_date, end_date)# 计算日收益率和协方差矩阵returns = data.pct_change().mean()cov_matrix = data.pct_change().cov()# 定义优化函数def portfolio_variance(weights):return np.dot(weights.T, np.dot(cov_matrix, weights))# 定义约束条件constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1})# 设置初始权重num_stocks = len(stocks)init_weights = np.array([1.0 / num_stocks] * num_stocks)# 最小化方差result = minimize(portfolio_variance, init_weights, method='SLSQP',constraints=constraints)# 返回最优权重return result.x
