大鱼金融在jaqs官方版本的基础上,重点改进和优化了股票多因子研究部分的功能,帮助使用者更方便的去设计/评估和分析因子表现,优化因子效果,进行因子组合研究.
主要包括:
- dataservice
对jaqs底层dataapi的一个高级封装,提供了一些常用数据的快捷查询方法——如K线、交易日历、指数成分信息、行业分类信息等。
- dataview
可视为一个基于pandas的针对因子场景的数据库,方便因子的设计实现.jaqs_fxdayu改进了官方版本,提供更便捷灵活的因子数据查询和操作功能
- digger
单因子分析及绩效可视化.改进官方版本
- performance
因子选股研究中常用的绩效计算方法.改进官方版本
- analysis
单因子多维度分析.从因子ic,因子收益,选股潜在收益空间三个维度给出因子评价.新增模块
- process
提供常用的因子处理操作,如去极值,中性化等.新增模块
- optimizer
提供因子参数优化功能.新增模块
- multi_factor
提供多因子处理和组合功能.新增模块
- dp
针对A股因子研究和交易分析场景,提供了常用的小工具,如查询历史的交易日,历史的行业分类表等.新增模块
该模块基于JAQS进行拓展,且只支持python3
,需要安装:jaqs>=0.6.11
jaqs的安装可以参考JAQS官方文档
- 如果未安装过jaqs,从pip安装:
$ pip install jaqs
- 如果已安装过jaqs,进行更新:
$ pip install -U --no-deps jaqs
$ pip install jaqs_fxdayu
当有新版本发布时,使用以下命令更新
$ pip uninstall jaqs_fxdayu
$ pip install jaqs_fxdayu
该模块主要分为两部分:
基于jaqs项目的原有模块进行替换和拓展。 支持monkey_patch或直接从jaqs_fxdayu中导入。
以使用Dataview为例:
- monkey_patch:
import jaqs_fxdayu
jaqs_fxdayu.patch_all() # 需要放在任何import jaqs.* 之前
from jaqs.data import DataView
dv = DataView()
...
!!! Note 该使用方法的好处是最大程度兼容原生JAQS的代码,方便迁移。
- 直接导入:
from jaqs_fxdayu.data import DataView
dv = DataView()
...
!!! Note 该使用方法的好处是更为直观,且支持IDE的静态代码提示功能。
主要为独立开发,提供一些因子分析中常用,而jaqs中未实现的拓展功能。 使用方法主要是从jaqs_fxdayu模块中导入: 例如:
from jaqs_fxdayu.research import Optimizer
新增multi_factor-get_factors_ret_df,用于获取因子收益序列矩阵.同时,combine_factors新增基于最近一段时间的因子收益进行多因子加权组合的方法.
新增dataview-refresh_data方法,可对数据集进行更新.
新增dataservice文档.dataservice是对jaqs底层dataapi的一个高级封装,提供了一些常用数据的快捷查询方法——如K线、交易日历、指数成分信息、行业分类信息等。
新增模块dp,针对A股因子研究和交易分析场景,提供了常用的小工具,如查询历史的交易日,历史的行业分类表等
添加对performance模块的说明文档 performance:因子选股研究中常用的绩效计算方法
作为单独模块发布,更新文档
新增dataview-fields可选字段查询方式,详见文档 dataview-fields可选字段查询方式
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