Alpha#001
Alpha#002
(-1*correlation(rank(delta(log(volume),2)),rank(((close-open)/open)),6))
因子函数说明：
1、
????含义：x和y两个变量过去d天的相关系数。取值范围为：。
2、rank
????含义：股票的排名。输入值向量x为股票向量，若输入值含NAN，则NAN不参与排名，输出为股票对应排名的boolean值。
????例如，输入值：x=；
3、delta(x,d)
????含义：当天x值减去过去第d天的值。
????例如：向量x有5个元素x=，若d=4。x元素对应索引为：
比特大陆为其客户启动了针对市场波动的保护机制:金色财经报道，据当地相关媒体报道，挖矿设备制造商比特大陆为其客户启动了针对市场波动的保护机制。在购买S19j XP安装后的三个月内，如果比特币报价下跌超过20%，该公司承诺为每TH/s支付1.89美元的赔偿。资金将记入客户的余额，并可用于购买任何比特大陆产品。该计划也适用于以前购买的相同型号的设备。[2023/8/22 18:15:13]
r=，0表示当天，-4表示过去第4天。则y=delta(x,d)=2-5=-3
4、log(x)
????含义：对向量x取对数，进行差异缩小处理。
公用变量说明：
volume：成交量
open：开盘价
close?：收盘价
公式解析：
巨鲸地址向交易所转入1.5万枚以太坊:金色财经报道，据Lookonchain监测，此前在USDT脱锚后从Aave借出5000万枚USDC进行套利的巨鲸地址，已从Aave撤回1.5万枚以太坊并转入币安、Kraken和Coinbase。目前该地址已开始从交易所提出稳定币来偿还Aave上的贷款。[2023/6/19 21:47:48]
根据Alpha#002公式，我们根据公式的运算顺序解析：
1、x0=log(volume)
????结构：对成交量volume取对数操作。
????解析：我们知道。取对数操作达到差异缩小的作用，使数据平稳。计量经济学经常对数据进行取对数操作。此次对成交量取对数操作的作用也是为了使数据变换成比较平稳的数据，再进行接下来的逻辑计算。
2、x1=delta(x0,2)
Arbitrum：未出售5000万ARB，仅其中1000万被兑换为法币用于运营成本:金色财经报道，Arbitrum已在官方推特就治理争议作出回应，并转发了一篇发布于官方治理论坛的长篇澄清。
关于治理提案中涉及的一些争议，Arbitrum对此解释道：随着DAO的推出，产生了一个“先有鸡还是先有蛋”的问题，很多决定必须在正式发布之前做出。
关于AIP-1，Arbitrum则指出，该提案的目标是让社区参与初始决策，最终让代币持有者通过DAO投票批准初始决策和框架。
关于5000万ARB的链上转账，Arbitrum作出澄清：基金会没有出售5000万枚ARB代币。其中4000万枚被作为贷款分配给金融市场中的一个精明的参与者，剩下的1000万则被兑换成法定货币，并用于运营成本。[2023/4/3 13:40:59]
????结构：利用当天的值x0减去过去第2天的值x0。x0为1的返回值。
????解析：由1我们知道x0为取完对数操作的成交量，利用当天的x0去减过去第2天的值进行作差操作，反映当天的成交量相对于过去第2天成交量的增加或减少的量。
3、y1=(close-open)/open
????结构：收盘价减开盘价的差，再除以开盘价。
????解析：此式子是求当天股价的变化率的式子。反映了当天价格的变化程度。当变化率大于0时，价格上升，变化率越大价格上升程度越大；反之，价格下降。
4、x2=rank(x1)
????结构：对每个股票的x1值进行排序，返回其股票对应排名的boolean值。
????解析：我们知道，x1为某只股票当天成交量相对于过去第2天成交量的增量。若增量为正，说明成交量在增加；反之，成交量在减少。对每只股票的x1进行排序，可以得到每只股票当天成交量的变化程度。即boolean值越大，某只股票的成交量增量越大。
5、y2=rank(y1)
????结构：对每个股票的y2值进行排序，返回其股票对应排名的boolean值。
????解析：y1表示某只股票当天的变化率。对每只股票的变化率进行排序，可以得到每只股票当天价格的变化程度。即boolean值越大，某只股票的价格上升程度越高。
6、c=-1*correlation(x2,y2,6)
????结构：计算x2和y2变量前6天的相关系数。我们知道x2和y2表示股票的排序boolean值。其计算逻辑是计算每只股票的前6天的排序boolean值的相关系数。
????解析：由4和5我们知道，x2反映每只股票当天成交量的增量程度；y2反映每只股票当天价格的增量程度。
????另一方面，根据相关系数的性质我们知道：
????相关系数的值介于–1与+1之间，即–1≤r≤+1。其性质如下：
?当r>0时，表示两变量正相关，r<0时，两变量为负相关。
?当|r|=1时，表示两变量为完全线性相关，即为函数关系。
?当r=0时，表示两变量间无线性相关关系。
?当0<|r|<1时，表示两变量存在一定程度的线性相关。且|r|越接近1，两变
????量间线性关系越密切；|r|越接近于0，表示两变量的线性相关越弱。一般可按三级划分：|r|<0.4为低度线性相关；0.4≤|r|<0.7为显著性相关；0.7≤|r|<1为高度线性相关。
????由此，当计算的相关系数越接近1，正相关程度越大。反之，相关系数越接近-1，负相关程度越高。而对相关系数乘以-1进行取反操作，得到的alpha值。表明alpha越接近1，负相关程度越高，即股票当天成交量的增量程度与当天价格的增量程度负相关性越高。
因此，此公式是反映价量背离的规律的一个公式，买入alpha值大的股票，卖出alpha值大的股票，原理是买入加量背离程度高的股票。
转换为伪MATLAB公式：
Step1：
Step2：
Step3：
策略说明：
思路：此策略属于量价背离策略。利用相关系数的数学方法来研究量价之间的关系。首先，在量方面：先对成交量取对数来达到稳定数据的作用，而后利用当天的成交量和过去第2天的值进行差分运算，得到量方面的增量程度；另一方面，在价方面：直接求当天的价格变化率来达到价方面的增量程度。接下来，对量价方面分别对每只股票进行排序操作，最后求他们过去6天以来的相关系数的。alpha为量价之间的相关系数取反后的值，从而达到量价背离的目的。
策略：每次取alpha前10的股票进行买入交易，不属于前10的股票，如果之前有买入，则进行卖出交易。
回测报告：
策略代码：
alpha002.m
执行代码：
TestAlpha001.m?
来源：金色财经
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。