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【系统更新】单因子分析功能上线
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雪球
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zzzyb
@SQL1 是一天
2018-03-27
VIP-Chan
@zzzyb啊啊，急需啊！能按季度来，就能按年来。这样好很多，不然这些财务数据价值不大。
2018-03-27
zzzyb
@VIP-Chan 已经上线了， 文档还没来得及更新， 可以通过加"_1" 的方式获取前一季的数据。 举例， ttm 的营业利润可以这么算： ttm = data['operating_revenue'] + data['operating_revenue_1'] + data['operating_revenue_2'] + data['operating_revenue_3']
2018-04-02
VIP-Chan
@zzzyb 给力！来的很及时
2018-04-03
VIP-Chan
@zzzyb class MA5(Factor): name = 'ma5' max_window = 5 dependencies = ['operating_revenue_1'] def calc(self, data): ma5 = data['operating_revenue_1'] return ma5 会报错。 改成ma5 = data['operating_revenue_1'].iloc[-1]就不会。不过这样切片，这数据还会是前一季度吗？~
2018-04-03
VIP-Chan
@zzzyb 还有一个问题。data['operating_revenue_1']这个做法， 只能适用于最大到4，如果要取6个季度前的数据，_6，会报错因子错误。
2018-04-03
zzzyb
@VIP-Chan 加个 Q---Q 说吧， 发你点东西： 24八43517
2018-04-08
zzzyb
@VIP-Chan "_6" 试了一下， 是可以的。 ma5 = data['operating_revenue_1'].iloc[-1] 取出来的是个 series， ma5 = data['operating_revenue_1'] 是个 dataframe
2018-04-08
matrixreloaded
**是不是bug？？** @蛋蛋-zy “分位数的平均收益”这个图是不是有bug？顺序搞错了啊？ 源码是分位数，之前都是小市值占优，那1分位应该是从大值到小值排列，这样的话，分位数的平均收益应该是第5分位数最大，不是第一分位数最大？ 多空组合收益是负显然验证了第一分位是大值，第五分位是小值，所以这样的话，做多一分位，做空五分位才会为负。 所以“分位数的平均收益”顺序应该相反。
2018-04-12
a20180322
前面分析利是5分位，也就是小市值收益高，为何在“分位数的平均收益”里又是一分位在在不同调仓周期下日收益高？
2018-04-16
no.name
试用了一下，有几个问题请教： 1. 如文中配图，以及我自己测试的结果来看：各分位数平均收益图中收益为正的分位，在累计收益图中却为负。是否你们开发人员把这两个图的分位数弄反了？由此多空组合收益等其它图的分位数顺序也不知道是怎样的。（文档中说是：第一分位数的因子值最大， 第五分位数的因子值最小。） 2. 从行业指数平均收益图来看，为何有些行业只显示了四个分位（即横轴只有1,2,3,4）？ 由于这个bug，整个因子分析的结果都搞不清楚了，到底五分位是什么顺序。这个功能出来那么久了，难道没人用吗？ @JoinQuant-PM
2018-04-23
zzzyb
@liujun @a20180322 @matrixreloaded 平均收益计算的是日收益的均值。 简单的例子： 第一日涨10%， 第二日跌10%， 累积净值是0.99， 平均收益是0
2018-04-23
no.name
@zzzyb 我们反映的问题不是你说的内容。 例如平均收益图是1,2,3,4,5，而累计收益图是5,4,3,2,1(但是标注为1,2,3,4,5) 你们是否把各个图表的分位数秩序弄反了？
2018-04-23
no.name
![未命名.png][1] [1]: https://image.joinquant.com/4e3f66628b49ba5a666ecab57577cae4 为什么某些分位没有其它天数的数据？
2018-04-23
聚宽小秘书
@liujun @zzzyb 二位已经开始飚图了么~
2018-04-23
no.name
@蛋蛋-zy 我觉得他没有理解我和@matrixreloaded 说的意思。
2018-04-23
LUCKY熊
我想问下什么是时间窗口
2018-04-23
no.name
"File "/opt/conda/envs/kuanke/lib/python2.7/site-packages/alphalens/utils.py"," 好吧，从抛出的错误信息看，你们是使用了alphalens，那在notebook可以自己直接用吗？
2018-04-23
no.name
https://github.com/quantopian/alphalens/issues/131 https://github.com/pandas-dev/pandas/pull/15000 你们应该也没fix
2018-04-23
zzzyb
@matrixreloaded @liujun 上面确实是我们弄错了， 已经修复， 抱歉。
2018-04-26
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